Che cos'è BigQuery?

BigQuery è un data warehouse aziendale completamente gestito che consente di gestire e analizzare i dati con funzionalità integrate come machine learning, analisi geospaziale e business intelligence. L'architettura serverless di BigQuery consente di utilizzare le query SQL per rispondere alle principali domande della tua organizzazione senza il bisogno di gestire alcuna infrastruttura. Il motore di analisi scalabile e distribuito di BigQuery ti consente di eseguire query su petabyte e secondi in pochi minuti.

BigQuery massimizza la flessibilità separando il Compute Engine che analizza i dati dalle scelte di archiviazione. Puoi archiviare e analizzare i tuoi dati in BigQuery o utilizzare BigQuery per valutarli dove si trovano. Le query federate consentono di leggere i dati da origini esterne mentre il flusso supporta aggiornamenti continui dei dati. Potenti strumenti come BigQuery ML e BI Engine consentono di analizzare e comprendere questi dati.

Le interfacce BigQuery includono l'interfaccia della console Google Cloud e lo strumento a riga di comando di BigQuery. Sviluppatori e data scientist possono utilizzare le librerie client con una programmazione familiare, tra cui Python, Java, JavaScript e Go, nonché l'API REST e l'API RPC di BigQuery per trasformare e gestire i dati. I driver ODBC e JDBC forniscono l'interazione con le applicazioni esistenti, inclusi strumenti e utilità di terze parti.

In qualità di analista di dati, data engineer, amministratore di data warehouse o data scientist, la documentazione di BigQuery ML ti aiuta a scoprire, implementare e gestire gli strumenti per i dati per prendere decisioni aziendali critiche.

Inizia a utilizzare BigQuery

Puoi iniziare a esplorare BigQuery in pochi minuti. Sfrutta il livello di utilizzo gratuito o la sandbox senza costi di BigQuery per iniziare a caricare ed eseguire query sui dati.

  1. Sandbox di BigQuery: inizia a utilizzare la sandbox di BigQuery senza rischi e senza costi.
  2. Guida rapida alla console Google Cloud: acquisisci familiarità con la potenza della console BigQuery.
  3. Set di dati pubblici: scopri le prestazioni di BigQuery esplorando dati reali e di grandi dimensioni dal programma per i set di dati pubblici.

Esplora BigQuery

L'infrastruttura serverless di BigQuery ti consente di concentrarti sui dati anziché sulla gestione delle risorse. BigQuery combina un data warehouse basato su cloud e potenti strumenti di analisi.

Spazio di archiviazione BigQuery

BigQuery archivia i dati utilizzando un formato di archiviazione a colonne ottimizzato per le query analitiche. BigQuery presenta i dati in tabelle, righe e colonne e fornisce il supporto completo per la semantica delle transazioni del database (ACID). L'archiviazione BigQuery viene replicata automaticamente in più località per fornire disponibilità elevata.

Per ulteriori informazioni, consulta la panoramica sullo spazio di archiviazione BigQuery.

Analisi di BigQuery

Usi dell'analisi descrittivi e prescrittive includono business intelligence, analisi ad hoc, analisi geospaziale e machine learning. Puoi eseguire query sui dati archiviati in BigQuery o sui dati in cui si trovano utilizzando tabelle esterne o query federate tra cui Cloud Storage, Bigtable, Spanner o Fogli Google archiviati su Google Drive.

Per ulteriori informazioni, consulta la panoramica di BigQuery Analytics.

Amministrazione di BigQuery

BigQuery offre la gestione centralizzata delle risorse di calcolo e dei dati, mentre Identity and Access Management (IAM) consente di proteggere queste risorse con il modello di accesso utilizzato in Google Cloud. Le best practice per la sicurezza di Google Cloud forniscono un approccio solido ma flessibile che può includere la tradizionale sicurezza del perimetro o un approccio di difesa in profondità più complesso e granulare.

  • L'introduzione alla sicurezza e alla governance dei dati ti aiuta a comprendere la governance dei dati e quali controlli potrebbero essere necessari per proteggere le risorse BigQuery.
  • I job sono azioni che BigQuery esegue per tuo conto per caricare, esportare, eseguire query o copiare dati.
  • Le prenotazioni consentono di passare dai prezzi on demand ai costi fissi.

Per ulteriori informazioni, consulta la pagina Introduzione all'amministrazione di BigQuery.

Risorse di BigQuery

Esplora le risorse BigQuery:

API, strumenti e riferimenti

Materiali di riferimento per sviluppatori e analisti BigQuery:

Ruoli e risorse BigQuery

BigQuery risponde alle esigenze dei professionisti dei dati per quanto riguarda i ruoli e le responsabilità seguenti.

Analista di dati

Indicazioni per le attività per aiutarti se devi:

Per fare un tour delle funzionalità di analisi dei dati di BigQuery direttamente nella console Google Cloud, fai clic su Fai un tour.

Fai il tour

Amministratore dati

Indicazioni per le attività per aiutarti se devi:

Per ulteriori informazioni, consulta la pagina Introduzione all'amministrazione di BigQuery.

Per fare un tour delle funzionalità di amministrazione dei dati BigQuery direttamente nella console Google Cloud, fai clic su Fai il tour.

Fai il tour

Data scientist

Indicazioni sulle attività per aiutarti se hai bisogno di utilizzare il machine learning di BigQuery ML per eseguire le seguenti operazioni:

Sviluppatore dati

Indicazioni per le attività per aiutarti se devi:

Tutorial video BigQuery

La seguente serie di tutorial video ti consente di iniziare a utilizzare BigQuery:

Title

Descrizione

Come iniziare a utilizzare BigQuery (17:18) Una panoramica che riassume cosa è BigQuery e come utilizzarlo. I segmenti includono: pipeline ETL, prezzi e ottimizzazione, BigQuery ML e BI Engine e conclusione di una demo di BigQuery nella console Google Cloud.
Che cos'è BigQuery? (04:39) Una panoramica di BigQuery su come BigQuery è progettato per importare e archiviare grandi quantità di dati al fine di aiutare sia gli analisti che gli sviluppatori.
Utilizzare la sandbox di BigQuery (03:05) Come configurare una sandbox di BigQuery, che consente di eseguire query senza bisogno di una carta di credito
Domande, esecuzione di query (5:11) Come scrivere ed eseguire query SQL nell'interfaccia utente di BigQuery, oltre a scegliere un numero di maglia vincente
Caricamento di dati in BigQuery (05:31) Come importare e analizzare i dati in tempo reale o eseguire un'analisi batch una tantum dei dati, più gatti e cani
Visualizzazione dei risultati delle query (5:38) In che modo la visualizzazione dei dati è utile per semplificare la comprensione e l'interiorizzazione di set di dati complessi
Gestione dell'accesso con IAM (5:23) Come consentire ad altri utenti di eseguire query sui tuoi set di dati in BigQuery con autorizzazioni e controllo dell'accesso IAM
Salvataggio e condivisione di query (06:17) Come salvare e condividere le query in BigQuery senza problemi
Protezione dei dati sensibili con le visualizzazioni autorizzate (07:12) Come condividere facilmente set di dati con utenti diversi impostando controlli di accesso personalizzati
Esecuzione di query su dati esterni con BigQuery (5:49) Come configurare un'origine dati esterna in BigQuery ed eseguire query sui dati da Cloud Storage, Cloud SQL, Google Drive e altri servizi
Che cosa sono le funzioni definite dall'utente? (04:59) Come creare funzioni definite dall'utente (UDF) per analizzare i set di dati in BigQuery

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