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BigQuery

Entrepôt de données d'entreprise multicloud, économique et sans serveur pour stimuler votre innovation basée sur les données.

Les nouveaux clients bénéficient de 300 $ de crédits gratuits à dépenser sur BigQuery. Tous les clients obtiennent gratuitement 10 Go d'espace de stockage et jusqu'à 1 To de requêtes par mois, non déduits de leurs crédits.

  • Exécutez des analyses à grande échelle, avec un coût total de possession sur trois ans inférieur de 27 % à celui des autres solutions d'entreposage de données cloud.

  • Démocratisez les insights à l'aide des outils intégrés d'informatique décisionnelle et de machine learning.

  • Prenez des décisions commerciales éclairées à partir de données de différents clouds grâce à une solution d'analyse flexible et multicloud.

  • BigQuery est positionné au cœur du cloud de données unifié de Google afin de vous aider à optimiser la transformation des données.

Avantages

Obtenez des insights avec des analyses prédictives en temps réel

Interrogez votre flux de données en temps réel et obtenez des informations actualisées sur l'ensemble de vos processus métier. Prédisez facilement vos résultats commerciaux grâce à des fonctionnalités de machine learning intégrées, sans avoir à déplacer les données.

Protégez vos données et menez vos opérations en toute confiance

Vous pouvez avoir l'esprit tranquille : BigQuery dispose de contrôles robustes de sécurité, de gouvernance et de fiabilité qui offrent une garantie de haute disponibilité à 99,99 % dans le cadre d'un contrat de niveau de service. Protégez vos données grâce au chiffrement par défaut et aux clés de chiffrement gérées par le client.

Décloisonnez les données et évitez toute dépendance à un fournisseur

Adoptez l'écosystème de partenaires, les normes de données ouvertes et les modèles de données courants du secteur pour pouvoir exploiter vos données sur n'importe quelle plate-forme ou environnement de votre choix.

Principales fonctionnalités

Principales fonctionnalités

Machine learning intégré

Avec BigQuery ML, les data scientists et les analystes de données peuvent créer et opérationnaliser des modèles de ML sur des données structurées ou semi-structurées, et désormais également sur des données non structurées, à l'échelle mondiale en utilisant des requêtes SQL simples directement dans BigQuery, et ce, en un temps record. Vous pouvez exporter des modèles BigQuery ML pour la prédiction en ligne dans Vertex AI ou dans votre propre couche d'inférence. Apprenez-en plus sur les modèles actuellement compatibles.

Analyse et partage de données entre différents clouds

BigQuery Omni est une solution d'analyse multicloud entièrement gérée qui vous permet d'analyser des données hébergées sur différents clouds, comme AWS et Azure, et de partager les résultats à partir d'une vue centralisée sur vos ensembles de données, le tout de manière économique et sécurisée. Vous pouvez essayer BigQuery Omni sans frais pendant une période limitée.Échangez des éléments de données en interne et entre organisations de manière efficace et sécurisée avec Analytics Hub, la solution d'échange de données de BigQuery qui vous donne également accès à des ensembles de données commerciaux, publics et proposés par Google.

Analyses en temps réel avec accélération des requêtes intégrée

BigQuery offre des fonctionnalités de gestion des flux qui ingèrent automatiquement les données et permettent de les interroger immédiatement, ainsi que des intégrations natives aux produits de traitement par flux de Google Cloud tels que Dataflow. Analysez de manière interactive des ensembles de données volumineux et complexes avec BigQuery BI Engine, un service d'analyse en mémoire qui offre un temps de réponse aux requêtes inférieur à une seconde et une simultanéité élevée. BI Engine s'intègre de manière native à l'outil Looker Studio et fonctionne avec de nombreux outils d'informatique décisionnelle.

Unification, gestion et contrôle de tous types de données

BigQuery est une solution tout-en-un qui permet aux analystes de données et aux data scientists d'interroger des données de tous types : structurées, semi-structurées et non structurées. Utilisez BigLake pour explorer et unifier différents types de données, et créez des modèles avancés. Découvrez, gérez, surveillez les données et assurez leur gouvernance de manière centralisée sur les lacs, les entrepôts et les magasins de données avec des contrôles cohérents à l'aide de Dataplex, une data fabric intelligente qui permet aux entreprises de fournir un accès à des données fiables et facilite les analyses à grande échelle.

Analyse géospatiale avec BigQuery

L'analyse géospatiale BigQuery combine de manière unique l'architecture sans serveur de BigQuery et la compatibilité native avec les analyses géospatiales, afin que vous puissiez enrichir vos workflows d'analyse avec des informations de localisation. Simplifiez vos analyses, consultez vos données spatiales de façon inédite et ouvrez-vous à de tout nouveaux secteurs d'activité en ayant la possibilité de travailler avec des points, lignes, polygones et multipolygones arbitraires dans les formats de données géospatiales courants.

Afficher toutes les fonctionnalités

Documentation

Documentation

Guide de démarrage rapide
Utiliser le bac à sable BigQuery

Utilisez BigQuery et la console Cloud sans avoir besoin d'indiquer les informations de votre carte de crédit, de créer un compte de facturation ou d'activer la facturation de votre projet.

Guide de démarrage rapide
Guide de démarrage rapide sur l'utilisation de la console Cloud

Apprenez à utiliser la console Google Cloud en tant qu'interface graphique pour réaliser diverses tâches telles qu'exécuter des requêtes, charger des données ou en exporter.

Principes de base de Google Cloud
Charger des données dans BigQuery

Apprenez à ingérer des données dans BigQuery par lot ou par flux, par le biais de requêtes ou à l'aide d'une application tierce. 

Principes de base de Google Cloud
Créer et utiliser des tables dans BigQuery

Découvrez comment créer et utiliser des tables standards (intégrées) dans BigQuery. 

Principes de base de Google Cloud
Présentation de l'API et des bibliothèques BigQuery

Voici une présentation des différentes API et bibliothèques associées à BigQuery, qui inclut une vidéo d'introduction.

Guide de démarrage rapide
Guide de démarrage rapide sur l'utilisation de l'outil de ligne de commande de BigQuery

Découvrez comment utiliser l'outil de ligne de commande de BigQuery pour exécuter des requêtes, charger des données et les exporter.

Cas d'utilisation

Cas d'utilisation

Cas d'utilisation
Intégrer des données dans BigQuery

Facilitez les analyses en rassemblant les données provenant de plusieurs sources dans BigQuery. Vous pouvez importer des fichiers de données de sources locales, de Google Drive ou de buckets Cloud Storage, utiliser le Service de transfert de données BigQuery (DTS) et les Plug-ins Data Fusion, répliquer les données de bases de données relationnelles avec Datastream pour BigQuery, ou profiter des fonctionnalités avancées des partenariats pour l'intégration de données de Google, leaders du secteur. Vous bénéficiez d'une flexibilité optimale pour l'importation de données dans BigQuery.

Schéma d'une architecture montrant les cinq moyens principaux permettant d'intégrer des données dans BigQuery. À gauche, la ligne 1 est intitulée "File (CSV, JSON, AVRO, etc.)" (Fichier (CSV, JSON, AVRO, etc.)). Elle renvoie vers "Cloud Storage" et "BigQuery". La ligne 2 est intitulée "Partner DTS connectors" (Connecteurs DTS partenaires) et "Google BigQuery DTS connectors" (Connecteurs DTS de Google BigQuery), et renvoie vers "BigQuery DTS" (DTS BigQuery), puis vers "BigQuery". La ligne 3, intitulée "Data Fusion plug-ins" (Plug-ins Data Fusion), renvoie vers "Data Fusion", puis vers "BigQuery". La ligne 4, intitulée "SAP Data Services", renvoie vers "BigQuery". La ligne 5, intitulée "Partner integrations" (Intégrations partenaires), renvoie vers "BigQuery".
Cas d'utilisation
Migration d'entrepôts de données

Répondez aux demandes actuelles en termes d'analyse et faites facilement évoluer votre activité en passant à l'entrepôt de données d'entreprise de Google Cloud. Optimisez votre processus de migration vers BigQuery depuis Netezza, Oracle, Redshift, Teradata ou Snowflake à l'aide du service de migration BigQuery, un service sans frais et entièrement géré. Consultez nos guides de migration d'entrepôt de données complets pour en savoir plus et vous lancer.

schéma d'architecture de migration d'entrepôt de données
Cas d'utilisation
Analyse en temps réel

Gagnez un avantage concurrentiel en répondant à des événements métier en temps réel grâce à l'analyse basée sur les événements. BigQuery dispose de fonctionnalités de gestion des flux intégrées qui ingèrent automatiquement les données et permettent de les interroger immédiatement. Vous gagnez ainsi en agilité et pouvez prendre des décisions métier en vous basant sur les données les plus récentes. Vous pouvez également utiliser Dataflow pour activer des pipelines de flux de données rapides et simplifiés, et disposer ainsi d'une solution complète d'analyse de flux

architecture du traitement par flux
Cas d'utilisation
Analyse prédictive

L'analyse prédictive vous permet de prédire les résultats futurs avec davantage de précision et de révéler tout le potentiel de votre activité. Nos modèles de référence pour l'analyse intelligente sont conçus pour accélérer le retour sur investissement dans les cas d'utilisation courants d'analyse, grâce à des exemples de code et des guides de référence technique. Découvrez comment BigQuery et BigQuery ML peuvent vous permettre de créer un système de recommandation pour le e-commerce, de prédire la valeur vie client et de concevoir des solutions qui prédisent la propension à l'achat.

Cas d'utilisation
Entrepôt de données marketing

Les entrepôts de données marketing vous permettent de proposer des expériences publicitaires personnalisées, opportunes et ciblées qui améliorent vos performances marketing. BigQuery offre des connecteurs de données pour une intégration facile à Google Ads, Campaign Manager et d'autres plates-formes marketing, ce qui vous permet d'obtenir une vision globale de votre activité. Créez des audiences marketing avancées avec Google Analytics et le ML intégré à BigQuery afin d'accroître votre ROI. Découvrez nos solutions d'analyse marketing.

architecture d'entrepôt de données marketing

Toutes les fonctionnalités

Toutes les fonctionnalités

Sans serveur Avec l'entreposage de données sans serveur, Google assure le provisionnement de toutes les ressources en arrière-plan. Vous pouvez ainsi vous concentrer sur les données et les analyses sans vous soucier de la mise à niveau, de la sécurisation ni de la gestion de l'infrastructure.
Fonctionnalités multicloud BigQuery Omni vous permet d'analyser des données entre les clouds à l'aide du langage SQL standard, sans quitter l'interface familière de BigQuery. Grâce à son infrastructure flexible et entièrement gérée, vos analystes de données ou vos data scientists bénéficient d'une expérience d'analyse des données complètement fluide. À partir d'une vue centralisée, vous pouvez également combiner des données ou entraîner des modèles dans plusieurs clouds à l'aide du transfert de cloud à cloud.
Intégrations de fonctionnalités de ML et d'IA Outre BigQuery ML qui vous donne la possibilité d'appliquer le ML à vos données, les intégrations avec Vertex AI et TensorFlow vous permettent d'entraîner et d'exécuter en quelques minutes des modèles puissants sur des données structurées en utilisant seulement SQL.
Base pour l'informatique décisionnelle Le service BigQuery constitue le pilier des solutions cloud d'informatique décisionnelle modernes. Il permet d'intégrer, de transformer, d'analyser et de visualiser des données, ainsi que de créer des rapports en toute transparence à l'aide d'outils proposés par Google et ses partenaires technologiques. Pour accélérer les charges de travail d'informatique décisionnelle, vous pouvez activer le service d'analyse en mémoire BI Engine. Vous bénéficierez ainsi d'un temps de réponse aux requêtes inférieur à la seconde et d'une simultanéité élevée pour les outils courants d'informatique décisionnelle via une interface ODBC/JDBC standard.
Interface de feuille de calcul Les feuilles connectées vous permettent d'analyser des milliards de lignes de données BigQuery en direct dans Google Sheets sans connaître SQL. Vous pouvez appliquer des outils habituels tels que des tableaux croisés dynamiques, des graphiques et des formules afin de dégager des insights à partir du big data. Consultez ce guide de démarrage pour en savoir plus sur les feuilles connectées.
Analyse en temps réel L'API d'insertion en flux continu ultrarapide de BigQuery offre une base solide pour les analyses en temps réel en assurant la disponibilité immédiate de vos données d'entreprise les plus récentes. Vous pouvez également exploiter Datastream, Pub/Sub et Dataflow pour insérer des données en flux continu dans BigQuery.
Capture et réplication de données modifiées en temps réel Synchronisez les données de manière fiable et avec une latence minimale dans des bases de données, des systèmes de stockage et des applications hétérogènes grâce à Datastream. Intégré aux modèles Dataflow sur mesure et extensibles, Datastream vous permet d'extraire les flux de modifications écrites dans Cloud Storage et de créer des tables répliquées à jour dans BigQuery pour une analyse en temps réel.
Haute disponibilité automatique BigQuery offre de manière transparente et automatique un espace de stockage répliqué et hautement durable dans de nombreux emplacements, ainsi qu'une haute disponibilité, sans frais ni configuration supplémentaires.
SQL standard BigQuery est compatible avec un dialecte SQL standard conforme à la norme ANSI:2011, ce qui évite d'avoir à réécrire du code. Par ailleurs, il fournit des pilotes ODBC et JDBC gratuits pour garantir l'interaction de vos applications actuelles avec son puissant moteur.
Requêtes fédérées et entreposage de données logique Grâce à de puissantes requêtes fédérées, BigQuery peut traiter des sources de données externes situées dans un espace de stockage d'objets (Cloud Storage) pour les formats de fichiers Open Source Parquet et ORC, ainsi que dans des bases de données transactionnelles (Bigtable, Cloud SQL) ou dans des feuilles de calcul disponibles dans Drive. Vous pouvez faire tout cela sans avoir à transférer les données.
Convergence d'un entrepôt et d'un lac de données Exécutez des charges de travail de science des données Open Source (Spark, TensorFlow, Dataflow et Apache Beam, MapReduce, Pandas et scikit-learn) directement sur BigQuery à l'aide de l'API Storage. Unifiez les entrepôts et les lacs de données et garantissez un contrôle des accès uniforme et ultraprécis, une accélération des performances au sein du stockage multicloud et la possibilité d'utiliser des formats ouverts.
Vues matérialisées Accélérez les performances des requêtes et réduisez les coûts de votre environnement avec les vues matérialisées BigQuery. Cette solution en temps réel facile à configurer et à utiliser vous permet d'obtenir rapidement des réponses à vos questions.
Séparation des processus de stockage et de calcul En séparant les processus de stockage et de calcul, BigQuery vous permet de choisir les solutions de stockage et de traitement qui sont adaptées à votre entreprise, et de contrôler l'accès et les coûts pour chacune d'elles.
Sauvegarde automatique et restauration facile BigQuery réplique automatiquement les données et conserve un historique des modifications sur sept jours, ce qui vous permet de restaurer et de comparer facilement des données sauvegardées à différents moments.
Fonctions et types de données géospatiales L'analyse géospatiale BigQuery combine l'architecture sans serveur de BigQuery et la compatibilité native avec les analyses géospatiales, afin que vous puissiez enrichir vos workflows d'analyse avec des informations de localisation. Simplifiez vos analyses, consultez vos données spatiales de façon inédite et ouvrez-vous à de tout nouveaux secteurs d'activité en ayant la possibilité de travailler avec des points, lignes, polygones et multipolygones arbitraires dans les formats de données géospatiales courants.
Service de transfert de données BigQuery Le Service de transfert de données BigQuery transfère automatiquement vers BigQuery les données de sources externes, telles que Google Marketing Platform, Google Ads, YouTube et des applications SaaS partenaires, de manière programmée et entièrement gérée. Par ailleurs, les utilisateurs peuvent transférer facilement des données de Teradata et d'Amazon S3 vers BigQuery.
Intégration à un écosystème de big data Avec Dataproc et Dataflow, BigQuery s'intègre à l'écosystème de big data Apache. Les charges de travail Hadoop/Spark et Beam existantes peuvent lire ou écrire des données directement depuis BigQuery à l'aide de l'API Storage.
Évolutivité à l'échelle du pétaoctet Obtenez d'excellentes performances, tout en sachant que vous pouvez évoluer de façon fluide pour stocker et analyser des pétaoctets, voire des exaoctets de données en toute simplicité.
Modèles tarifaires flexibles Grâce aux tarifs à la demande, vous ne payez que l'espace de stockage et la puissance de calcul que vous utilisez. Avec les tarifs forfaitaires proposés par Reservations, les grandes entreprises ou les utilisateurs ayant un volume de requêtes important peuvent bénéficier de tarifs prévisibles et gérer leurs charges de travail de façon fluide. Pour en savoir plus, consultez la page sur les tarifs de BigQuery ou sur la maîtrise des coûts.
Sécurité et gouvernance des données L'intégration de BigQuery aux services de sécurité et de confidentialité de Google Cloud offre une sécurité renforcée et des contrôles de gouvernance précis au niveau des colonnes et des lignes. Vous avez la garantie que vos données sont chiffrées par défaut, qu'elles soient au repos ou en transit. 
Expansion géographique BigQuery vous donne la possibilité de contrôler la position géographique des données (en Asie, aux États-Unis et en Europe), sans avoir à configurer ni à gérer de clusters et d'autres ressources informatiques dans la région en question.
Ingestion flexible des données Déplacez automatiquement et sans frais des données depuis des centaines d'applications métier SaaS populaires dans BigQuery à l'aide du service de transfert de données, ou exploitez des outils d'intégration de données tels que Cloud Data Fusion, Datastream pour BigQuery, Informatica, Talend et bien d'autres encore. Chargez et transformez des données à n'importe quelle échelle à partir d'applications hybrides et multicloud.
Interaction automatisée BigQuery fournit une API REST afin de simplifier l'accès automatisé et l'intégration des applications. Des bibliothèques clientes sont disponibles en C#, Go, Java, Node.js, PHP, Python et Ruby. Les utilisateurs professionnels peuvent accéder à BigQuery à partir de Sheets via Google Apps Script.
Surveillance et journalisation avancées BigQuery fournit des fonctionnalités complètes de surveillance, de journalisation et d'alerte par le biais de Cloud Audit Logs. Il peut servir de dépôt pour les journaux provenant des services ou applications utilisant Cloud Logging.
Ensembles de données publics. Les ensembles de données publics de Google Cloud fournissent un dépôt performant de plus de 200 ensembles de données publics fortement demandés et issus de différents secteurs. Google offre un espace de stockage gratuit pour tous les ensembles de données publics, et les clients peuvent interroger sans frais jusqu'à 1 To de données par mois.
Accès Always Free Le bac à sable BigQuery vous permet de découvrir gratuitement tout le potentiel de BigQuery, sous réserve de certaines limites. Lancez-vous sans avoir besoin d'indiquer les informations de votre carte de crédit, ni de créer ou d'activer un compte de facturation pour votre projet. 

Tarification

Tarification

Dans BigQuery, le stockage et l'interrogation de données ainsi que les insertions en flux continu sont payants, mais pas le chargement ni l'exportation de données. Pour obtenir des informations détaillées sur les tarifs, consultez notre grille tarifaire.

Élément Prix
Stockage

0,02 $ par Go et par mois

0,01 $ par Go et par mois pour un stockage à long terme

Insertions en flux continu 0,01 $ par tranche de 200 Mo
Chargement, copie ou exportation de données, opérations sur les métadonnées Gratuit

Si vous ne payez pas en USD, les tarifs indiqués dans votre devise sur la page des codes SKU de Google Cloud s'appliquent.

Type d'abonnement Prix
Paiement à l'usage

5 $ par To

Premier téraoctet (1 To) par mois gratuit*

Tarifs forfaitaires

À partir de 1 700 $/mois pour 100 emplacements dédiés.

4 $ par heure pour 100 emplacements Flex.

Pour en savoir plus, consultez la section Tarifs forfaitaires.

Informations supplémentaires : Tarification de BigQuery ML

Liste des tarifs en devises autres que USD sur la page des codes SKU de Google Cloud

* Le premier téraoctet (1 To) de données traitées chaque mois par BigQuery est gratuit.

Le bac à sable BigQuery fournit un accès gratuit limité.

TYPE D'ABONNEMENT PRIX
Tarifs forfaitaires de BigQuery Omni

À partir de 2 125 $/mois pour 100 emplacements dédiés (sur AWS).

5 $ par heure pour 100 emplacements Flex.

Pour en savoir plus, consultez les Tarifs de BigQuery Omni.

Les règles de quotas de BigQuery s'appliquent à ces opérations.

Partenaires

Collaborez avec un partenaire pour profiter de son expertise de BigQuery

De l'ingestion de données à la visualisation, de nombreux partenaires ont intégré leurs solutions de données à BigQuery. Vous trouverez ci-dessous la liste des intégrations partenaires faisant partie du programme Google Cloud Ready – BigQuery.