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BigQuery

Data warehouse empresarial, sem servidor, com várias nuvens e econômico para impulsionar sua inovação orientada por dados.

Novos clientes ganham US$ 300 em créditos para gastar no BigQuery. Todos os clientes recebem gratuitamente 10 GB de armazenamento e até 1 TB de consultas por mês sem cobranças nos créditos.

  • Execute análises em grande escala durante três anos com um TCO 27% menor em relação aos outros data warehouses em nuvem

  • Democratize insights com Business Intelligence e machine learning integrados

  • Potencialize as decisões de negócios de dados em nuvens com uma solução de análise flexível e de várias nuvens

  • O BigQuery é o centro da nuvem de dados unificada do Google para ajudar você a impulsionar a transformação de dados

Benefícios

Receba insights com análises preditivas e em tempo real

Consulte dados de streaming em tempo real e receba informações atualizadas sobre todos os processos da sua empresa. Preveja os resultados de negócios com facilidade usando o machine learning integrado e sem a necessidade de mover dados.

Proteja seus dados e trabalhe com confiança

Conte com os robustos controles de segurança, governança e confiabilidade do BigQuery, que oferecem alta disponibilidade e um SLA de 99,99% de tempo de atividade. Proteja seus dados com criptografia por padrão e com as chaves de criptografia gerenciadas pelo cliente.

Elimine silos de dados e evite a dependência de fornecedores específicos

Adote o ecossistema de parceiros, padrões de dados abertos e modelos de dados comuns do setor para poder trabalhar com dados em qualquer plataforma ou ambiente.

Principais recursos

Principais recursos

Machine learning integrado

O BigQuery ML permite que cientistas e analistas de dados criem e operacionalizem modelos de ML em dados estruturados, semiestruturados e, agora, em dados não estruturados em escala global diretamente no BigQuery, tudo isso usando SQL simples, em uma fração do tempo. Exporte modelos do BigQuery ML para previsão on-line na Vertex AI ou na sua própria camada de disponibilização. Saiba mais sobre os modelos que atualmente oferecemos suporte.

Analise e compartilhe dados entre nuvens

O BigQuery Omni é uma solução de análise de várias nuvens totalmente gerenciada que permite analisar dados em nuvens, incluindo AWS e Azure, e compartilhar com segurança, bem como compartilhar resultados de um painel único nos conjuntos de dados. É possível testar o BigQuery Omni sem custo nenhum por um período limitado.  Troque recursos de dados internamente e entre organizações de maneira eficiente e segura com o Analytics Hub, a troca de dados do BigQuery em que você também tem acesso a conjuntos de dados comerciais, públicos e do Google.

Análise em tempo real com aceleração de consultas integrada

O BigQuery tem recursos de streaming integrados que ingerem dados de streaming automaticamente e os disponibilizam imediatamente para consulta, além de integrações nativas com produtos de streaming do Google Cloud, como o Dataflow. Analise conjuntos de dados grandes e complexos de maneira interativa com o BigQuery BI Engine, um serviço de análise na memória que oferece tempo de resposta de consulta de frações de segundo e alta simultaneidade. O BI Engine se integra nativamente ao Looker Studio e funciona com muitas ferramentas de Business Intelligence.

Unifique, gerencie e controle todos os tipos de dados

O BigQuery é a solução completa para analistas e cientistas de dados consultarem todos os tipos de dados: estruturados, semiestruturados e não estruturados. Use o BigLake para explorar e unificar diferentes tipos de dados e criar modelos avançados.  Descubra, gerencie, monitore e controle dados de maneira centralizada em data lakes, data warehouses e data marts com controles consistentes usando o Dataplex, uma malha de dados inteligente que permite que as organizações forneçam acesso a dados confiáveis e capacidade de análise em escala.

Análise geoespacial com o BigQuery

O BigQuery geoespacial combina de maneira exclusiva a arquitetura sem servidor do BigQuery com o suporte nativo para análise geoespacial. Assim, você aumenta os fluxos de trabalho de análise com inteligência de localização. Simplifique suas análises, consulte dados espaciais de novas maneiras e descubra linhas de negócios totalmente novas com suporte para pontos arbitrários, linhas, polígonos e multipolígonos em formatos comuns de dados geoespaciais.

Veja todos os recursos

Documentação

Documentação

Guia de início rápido
Como usar o sandbox do BigQuery

Use o BigQuery e o console do Cloud sem precisar fornecer um cartão de crédito, criar uma conta de faturamento ou ativar o faturamento para seu projeto.

Guia de início rápido
Guia de início rápido para uso do console do Cloud

Saiba como usar o console do Google Cloud como uma interface visual para completar tarefas, como executar consultas, carregar e exportar dados.

Princípios básicos do Google Cloud
Como carregar dados no BigQuery

Saiba como ingerir dados no BigQuery por lote, streaming, consulta ou usando um aplicativo de terceiros. 

Princípios básicos do Google Cloud
Crie e use tabelas no BigQuery

Saiba como criar e usar tabelas padrão (integradas) no BigQuery. 

Princípios básicos do Google Cloud
Visão geral da API e das bibliotecas do BigQuery

Tenha uma visão geral das várias APIs e bibliotecas associadas ao BigQuery, incluindo um vídeo de apresentação.

Guia de início rápido
Guia de início rápido sobre o uso da ferramenta de linha de comando do BigQuery

Aprenda a usar a ferramenta de linha de comando do BigQuery para executar consultas e carregar e exportar dados.

Casos de uso

Casos de uso

Caso de uso
Leve seus dados para o BigQuery

Facilite os processos analíticos reunindo dados de várias fontes no BigQuery. É possível fazer upload de arquivos de dados de fontes locais, do Google Drive ou de buckets do Cloud Storage, usar o serviço de transferência de dados do BigQuery (DTS), plug-ins do Data Fusion, replicar dados de bancos de dados relacionais com o Datastream para BigQuery ou aproveitar as parcerias de integração de dados líderes do setor do Google. Você terá a flexibilidade máxima para transferir dados para o BigQuery.

Diagrama da arquitetura mostrando as cinco principais formas de transferir dados para o BigQuery. A linha 1, à esquerda, representa um arquivo (CSV, JSON, AVRO etc.). Ele flui para o Cloud Storage e o BigQuery. Na linha 2, os conectores do DTS do parceiro e do DT do Google BigQuery fluem para o DTS do BigQuery e para o BigQuery. Na linha 3, os plug-ins do Data Fusion fluem para o Data Fusion e para o BigQuery. Na linha 4, o SAP Data Services flui para o BigQuery. A linha 5 representa as integrações com parceiros e flui para o BigQuery.
Caso de uso
Migração do data warehouse

Atenda as demandas de análise de hoje e escalone seus negócios sem problemas migrando para o data warehouse empresarial do Google Cloud. Simplifique o caminho de migração do Neteza, Oracle, Redshift, Teradata, ou Snowflake para o BigQuery usando a plataforma gratuita e totalmente gerenciada Serviço de migração do BigQuery. Saiba mais e comece com nossos abrangentes guias de migração de data warehouse.

diagrama da arquitetura de migração de data warehouse
Caso de uso
Análise em tempo real

Tenha vantagens competitivas respondendo a eventos de negócios em tempo real com análise orientada por eventos. O BigQuery tem recursos de streaming integrados que ingerem automaticamente os dados de streaming e os disponibilizam imediatamente para consulta. Isso permite que você permaneça ágil e tome decisões de negócios com base nos dados mais atualizados.  Ou use o Dataflow para permitir pipelines de dados de streaming rápidos e simplificados para uma solução de análise de streaming abrangente

arquitetura de streaming
Caso de uso
Análise preditiva

Com a análise preditiva, você consegue prever os resultados futuros com mais precisão e descobrir oportunidades no seu negócio. Nossos padrões de referência de análises inteligentes foram projetados para reduzir o tempo de retorno do investimento dos casos de uso comuns de análises com exemplos de código e guias de referência técnica.  Saiba como o BigQuery e o BigQuery ML ajudam a criar um sistema de recomendação de comércio eletrônico, prever o valor de vida útil dos clientes e conceber soluções que maximizem a propensão à compra.

Caso de uso
Data warehouse de marketing

Com os data warehouses de marketing, você oferece experiências de publicidade oportunas, segmentadas e personalizadas que aumentam o desempenho de marketing. O BigQuery oferece conectores de dados integrados com o Google Ads, o Campaign Manager e outras plataformas de marketing para ter uma visão abrangente da sua empresa. Crie públicos-alvo de marketing avançados com o Google Analytics e o ML integrado do BigQuery para aumentar o ROI. Saiba mais sobre nossa solução de análise de marketing.

arquitetura de data warehouse de marketing

Todos os recursos

Todos os recursos

Sem servidor Com o armazenamento em data warehouse sem servidor, o Google faz todo o provisionamento de recursos em segundo plano para que você possa se concentrar nos dados e na análise, em vez de se preocupar em proteger, gerenciar ou fazer upgrade da infraestrutura.
Capacidade de várias nuvens O BigQuery Omni permite analisar dados entre nuvens usando o SQL padrão e sem abandonar a interface do BigQuery que você já conhece. A infraestrutura flexível totalmente gerenciada permite que os analistas e cientistas de dados tenham uma experiência de análise de dados completamente integrada. Em um painel único, também é possível combinar dados ou treinar modelos entre nuvens usando transferência entre nuvens.
Integrações nativas de ML e IA Além de levar o ML até seus dados com o BigQuery ML, a integração com a Vertex AI e o TensorFlow permite treinar e executar modelos avançados em dados estruturados em questão de minutos, apenas com SQL.
Base para BI O BigQuery forma a estrutura central para soluções modernas de BI em nuvem e permite integração, transformação, análise, visualização e relatórios de dados sem complicações com ferramentas do Google e dos nossos parceiros de tecnologia. Para acelerar cargas de trabalho de BI, ative o BI Engine, um serviço de análise na memória para conseguir um tempo de resposta de consulta inferior a um segundo e alta simultaneidade para ferramentas de BI conhecidas usando ODBC/JDBC padrão.
Interface das planilhas As páginas conectadas permitem que os usuários analisem bilhões de linhas de dados do BigQuery em tempo real no Planilhas Google sem precisar de conhecimento em SQL. É possível usar ferramentas conhecidas, como tabelas dinâmicas, gráficos e fórmulas, para gerar insights de Big Data com facilidade. Saiba mais sobre as páginas conectadas no guia para iniciantes.
Análise em tempo real A API de inserção por streaming de alta velocidade do BigQuery oferece uma base eficiente para a Análise em tempo real. Com isso, os dados mais recentes da sua empresa ficam imediatamente disponíveis para análise. Também é possível aproveitar o Datastream, Pub/Sub e o Dataflow para fazer streaming de dados para o BigQuery.
Captura e replicação de dados alterados em tempo real Sincronize dados em bancos de dados heterogêneos, sistemas de armazenamento e aplicativos de maneira confiável e com latência mínima usando o Datastream. O Datastream se integra aos modelos personalizados e extensíveis do Dataflow para extrair fluxos de alterações gravados no Cloud Storage e criar tabelas replicadas atualizadas no BigQuery para Análises em tempo real.
Alta disponibilidade automática O BigQuery oferece armazenamento replicado e durável, de maneira transparente e automática, em vários locais e com alta disponibilidade, sem nenhum custo extra ou qualquer outra configuração.
SQL padrão O BigQuery oferece suporte a um dialeto SQL padrão, em compliance com o ANSI:2011, o que reduz a necessidade de reescrever códigos. Ele também oferece drivers ODBC e JDBC sem nenhum custo, garantindo, assim, que seus aplicativos atuais possam interagir com esse poderoso mecanismo.
Consultas federadas e serviço lógico de armazenamento em data warehouse Através de consultas federadas avançadas, o BigQuery consegue processar fontes de dados externas em armazenamentos de objetos (Cloud Storage) para formatos de arquivos de código aberto Parquet e ORC, bancos de dados transacionais (Bigtable, Cloud SQL) ou planilhas no Drive. Tudo isso sem precisar movimentar os dados.
Convergência de data warehouse e data lake Execute cargas de trabalho de ciência de dados de código aberto (Spark, TensorFlow, Dataflow e Apache Beam, MapReduce, pandas e scikit-learn) diretamente no BigQuery usando a API Storage. Unifique data warehouses e data lakes e permita que eles executem um controle de acesso uniforme detalhado e acelerem o desempenho da consulta em armazenamento aberto em várias nuvens e formatos abertos.
Visualizações materializadas Melhore o desempenho da consulta e reduza custos dentro do seu ambiente com visualizações materializadas do BigQuery. É fácil de configurar, simples de usar e, o melhor de tudo, é em tempo real, o que permite receber respostas para suas dúvidas com rapidez.
Separação de armazenamento e computação Com a separação entre os recursos de armazenamento e computação do BigQuery, é possível escolher soluções de armazenamento e processamento que atendam às necessidades da empresa e controlem o acesso e o custo para cada uma delas.
Backup automático e fácil restauração O BigQuery replica dados automaticamente e mantém um histórico das alterações dos últimos sete dias, o que permite restaurar e comparar facilmente dados de períodos diferentes.
Funções e tipos de dados geoespaciais O BigQuery geoespacial combina a arquitetura sem servidor do BigQuery com o suporte nativo para análise geoespacial. Assim, você melhora os fluxos de trabalho de análise com inteligência de localização. Simplifique suas análises, veja os dados espaciais de novas maneiras e descubra linhas de negócios totalmente novas com suporte para pontos arbitrários, linhas, polígonos e multipolígonos em formatos comuns de dados geoespaciais.
Serviço de transferência de dados do BigQuery O serviço de transferência de dados do BigQuery transfere automaticamente os dados de fontes externas, como Google Marketing Platform, Google Ads, YouTube e aplicativos SaaS de parceiros, para o BigQuery de maneira programada e totalmente gerenciada. Os usuários também podem transferir facilmente os dados do Teradata e do Amazon S3 para o BigQuery.
Integração do ecossistema de Big Data Em conjunto com o Dataproc e o Dataflow, o BigQuery oferece integração com o ecossistema de Big Data do Apache, permitindo que suas cargas de trabalho atuais do Hadoop/Spark e do Beam leiam ou gravem dados diretamente do BigQuery usando a API Storage.
Trabalhe com petabytes de dados Alcance um excelente desempenho de dados contando com a capacidade de escalonamento sem interrupções para armazenar e analisar de petabytes a exabytes de dados com facilidade.
Modelos de preços flexíveis O modelo de preços sob demanda permite que você pague apenas pelo armazenamento e pelos recursos de computação usados. O preço de taxa fixa com o Reservations permite aos usuários ou empresas com alto volume de dados escolher com facilidade a previsibilidade dos preços e o gerenciamento de cargas de trabalho. Para mais informações, consulte Preços do BigQuery ou controles de custos.
Governança e segurança de dados A integração do BigQuery com serviços de segurança e privacidade do Google Cloud fornece segurança robusta e controles de governança refinados para cada coluna e linha. Você tem a garantia de que seus dados serão criptografados por padrão, tanto em repouso quanto em trânsito. 
Geoexpansão O BigQuery oferece a opção de controle geográfico de dados (em regiões dos Estados Unidos, Ásia e Europa), sem a preocupação de configurar e gerenciar clusters e outros recursos de computação regionais.
Ingestão de dados flexível Mova os dados de centenas de aplicativos de negócios SaaS conhecidos para o BigQuery usando o serviço de transferência de dados (DTS), tudo de maneira automática e gratuita, ou use ferramentas de integração de dados, como Cloud Data Fusion, Datastream para BigQuery, Informatica, Talend e muito mais. Carregue e transforme dados em qualquer escala usando aplicativos híbridos e de várias nuvens.
Interação programática O BigQuery oferece uma API REST para facilitar o acesso programático e a integração de aplicativos. Estão disponíveis bibliotecas de cliente em Java, Python, Node.js, C#, Go, Ruby e PHP. Usuários corporativos podem usar o Google Apps Script para acessar o BigQuery pelo Planilhas.
Recursos avançados de monitoramento e geração de registros O BigQuery oferece recursos avançados de monitoramento, geração de registros e alertas com os Registros de auditoria do Cloud e pode operar como um repositório para registros de qualquer aplicativo ou serviço que use o Cloud Logging.
Conjuntos de dados públicos Os conjuntos de dados públicos do Google Cloud oferecem um repositório de dados avançado de mais de 200 conjuntos de dados públicos de alta demanda de diferentes setores. O Google fornece armazenamento gratuito para todos os conjuntos de dados públicos e os clientes podem consultar até 1 TB de dados por mês, sem nenhum custo.
Acesso sempre gratuito O sandbox do BigQuery oferece acesso sempre gratuito a toda a capacidade do BigQuery, sujeita a determinados limites. Você não precisa de um cartão de crédito nem criar ou ativar uma conta de faturamento para seu projeto. 

Preços

Preços

O BigQuery cobra por armazenamento e consulta de dados, bem como por inserções por streaming. Já o carregamento e a exportação de dados não têm custo nenhum. Para saber mais, veja o guia de preços.

Item Preço
Armazenamento

US$ 0,02 por GB por mês

US$ 0,01 por GB por mês para armazenamento de longo prazo

Inserções por streaming US$ 0,01 por 200 MB
Carregar, copiar ou exportar dados; operações com metadados Grátis

Se você não paga em dólar americano, valem os preços na sua moeda local listados na página SKUs do Google Cloud.

Tipo de assinatura Preço
Pagamento por utilização

US$ 5 por TB

O primeiro terabyte (1 TB) por mês é grátis*

Preço fixo

A partir de US$ 1.700/mês para uma reserva especial de 100 slots.

US$ 4/hora por 100 slots flexíveis.

Para saber mais, veja os preços fixos.

Mais detalhes: preços do BigQuery ML

Veja os preços que não estão em dólar americano na página SKUs do Google Cloud

* Todo mês, o primeiro terabyte (1 TB) de dados processados com o BigQuery é gratuito

O sandbox do BigQuery oferece acesso gratuito e limitado

TIPO DE ASSINATURA PREÇO
Preço fixo do BigQuery Omni

A partir de US$ 2.125/mês para uma reserva especial de 100 slots (na AWS).

US$ 5/hora por 100 slots flexíveis.

Para mais informações, consulte os preços do BigQuery Omni.

A política de cotas do BigQuery se aplica a essas operações

Parceiros

Trabalhe com um parceiro experiente no BigQuery

Desde a ingestão de dados até a visualização, muitos parceiros integram as soluções de dados com o BigQuery. Confira abaixo uma lista de integrações de parceiros pelo Google CloudReady - BigQuery