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Che cos'è BigQuery?

BigQuery è un data warehouse aziendale completamente gestito che semplifica la gestione e l'analisi dei dati grazie a funzionalità integrate come machine learning, analisi geospaziale e business intelligence. L'architettura serverless di BigQuery ti 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 terabyte nell'ordine di secondi e petabyte in pochi minuti.

BigQuery massimizza la flessibilità separando il motore di calcolo che analizza i tuoi dati rispetto alle tue scelte di archiviazione. Puoi archiviare e analizzare i dati all'interno di BigQuery oppure utilizzare BigQuery per valutarli ovunque si trovino. Le query federate consentono di leggere i dati da origini esterne, mentre lo streaming supporta aggiornamenti continui dei dati. Strumenti potenti come BigQuery ML e BI Engine ti 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. Gli sviluppatori e i 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 consentono l'interazione con applicazioni esistenti, tra cui utilità e strumenti 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 di dati al fine di 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: scopri la potenza della console BigQuery.
  3. Set di dati pubblici: scopri le prestazioni di BigQuery esplorando dati reali di grandi dimensioni provenienti 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.

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 di database (ACID). L'archiviazione BigQuery viene replicata automaticamente su più località per garantire un'alta disponibilità.

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

Analisi di BigQuery

Gli utilizzi dell'analisi descrittiva e prescrittiva includono business intelligence, analisi ad hoc, analisi geospaziali e machine learning. Puoi eseguire query sui dati archiviati in BigQuery o eseguire query 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 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) ti aiuta a proteggere queste risorse con il modello di accesso utilizzato in Google Cloud. Le best practice per la sicurezza di Google Cloud offrono 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 i controlli di cui potresti aver bisogno 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 al modello a costo fisso.

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

Risorse di BigQuery

Esplora le risorse BigQuery:

API, strumenti e riferimenti

Materiali di riferimento per sviluppatori e analisti di BigQuery:

Ruoli e risorse BigQuery

BigQuery risponde alle esigenze dei professionisti dei dati in relazione ai ruoli e alle responsabilità indicati di seguito.

Analista dati

Indicazioni per le attività che possono esserti di aiuto se devi fare quanto segue:

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 che possono esserti di aiuto se devi fare quanto segue:

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

Data scientist

Guida alle attività per aiutarti se devi utilizzare il machine learning di BigQuery ML per eseguire le seguenti operazioni:

Sviluppatore dati

Indicazioni per le attività che possono esserti di aiuto se devi fare quanto segue:

Tutorial video su BigQuery

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

Qualifica

Descrizione

Come iniziare a utilizzare BigQuery (17:18) Una panoramica che riassume cos'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 in Google Cloud Console.
Che cos'è BigQuery? (04:39) una panoramica di BigQuery su come BigQuery è progettato per importare e archiviare grandi quantità di dati per aiutare analisti e sviluppatori
Utilizzare la sandbox di BigQuery (3:05) Come configurare una sandbox di BigQuery per eseguire query senza bisogno di una carta di credito
Fare domande, eseguire query (5:11) Come scrivere ed eseguire query SQL nell'interfaccia utente di BigQuery e scegliere un numero di maglia vincente
Caricamento di dati in BigQuery (5:31) Come importare e analizzare i dati in tempo reale o un'analisi collettiva dei dati in aggiunta ai gatti e ai cani
Visualizzazione dei risultati delle query (5:38) In che modo la visualizzazione dei dati è utile per semplificare la comprensione e l'internalizzazione 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 IAM e controllo dell'accesso
Salvataggio e condivisione di query (6:17) Come salvare e condividere le query in BigQuery senza problemi
Protezione dei dati sensibili con le viste autorizzate (7:12) Come condividere facilmente set di dati con utenti diversi impostando controlli di accesso personalizzati
Esecuzione di query sui 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 altro ancora
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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