BigQuery
Dari data warehouse hingga platform data terpadu yang siap digunakan AI
BigQuery adalah platform analisis data yang terkelola sepenuhnya dengan kemampuan AI yang membantu Anda memaksimalkan nilai dari data Anda dan dirancang agar menjadi multi-engine, multi-format, dan multi-cloud.
Simpan 10 GiB data dan jalankan hingga 1 TiB kueri secara gratis per bulan. Pelanggan baru juga akan mendapatkan kredit gratis senilai $300 untuk mencoba BigQuery dan produk Google Cloud lainnya.
Fitur
Tingkatkan kemampuan agen data Anda dengan Gemini di BigQuery
Gemini di BigQuery menyediakan fitur kolaborasi dan asistif yang didukung AI, termasuk bantuan kode, persiapan data visual, dan rekomendasi cerdas yang membantu meningkatkan produktivitas serta mengoptimalkan biaya. BigQuery menyediakan ruang kerja tunggal dan terpadu yang mencakup SQL, notebook, dan antarmuka kanvas berbasis NL bagi praktisi data dengan berbagai keterampilan coding untuk menyederhanakan alur kerja analisis mulai dari penyerapan dan persiapan data hingga eksplorasi dan visualisasi data, hingga pembuatan dan penggunaan model ML.
Membawa beberapa mesin ke satu salinan data
Serverless Apache Spark tersedia langsung di BigQuery. Anda dapat menulis dan menjalankan Spark di BigQuery Studio tanpa mengekspor data atau mengelola infrastruktur. Metastore BigQuery menyediakan metadata runtime bersama untuk mesin SQL dan open source untuk serangkaian kontrol keamanan dan tata kelola terpadu di semua mesin dan jenis penyimpanan. Dengan menghadirkan beberapa mesin, termasuk SQL, Spark, dan Python, ke dalam satu salinan data dan metadata, Anda dapat mengurai silo data dan meningkatkan efisiensi.
Kelola semua jenis data dan format terbuka
Gunakan BigQuery untuk mengelola semua jenis data di seluruh cloud, terstruktur dan tidak terstruktur, dengan kontrol akses yang sangat terperinci. Dukungan untuk format tabel terbuka memberi Anda fleksibilitas untuk menggunakan alat open source dan alat lama yang sudah ada sekaligus mendapatkan manfaat dari platform data yang terintegrasi. BigLake, mesin penyimpanan BigQuery, memungkinkan Anda mengelola data dengan cara umum dan membuat format terbuka seperti Apache Iceberg, Delta, dan Hudi. Baca riset baru berjudul BigQuery's Evolution toward a Multi-Cloud Lakehouse.
Machine learning bawaan
BigQuery ML menyediakan kemampuan bawaan untuk membuat dan menjalankan model ML untuk data BigQuery Anda. Anda dapat memanfaatkan berbagai model untuk prediksi, dan mengakses model Gemini terbaru untuk mendapatkan insight dari semua jenis data dan mengerjakan tugas-tugas AI generatif seperti peringkasan teks, pembuatan teks, embeddings multimodal, dan penelusuran vektor. Hal ini meningkatkan kecepatan pengembangan model dengan langsung menghadirkan ML ke data Anda dan menghilangkan kebutuhan untuk memindahkan data dari BigQuery.
Tata kelola data bawaan
Tata kelola data terintegrasi dalam BigQuery, termasuk integrasi penuh kemampuan Dataplex, seperti katalog metadata terpadu, kualitas data, silsilah, dan pembuatan profil. Pelanggan dapat menggunakan kemampuan penelusuran dan penemuan metadata berbasis AI yang beragam untuk aset, termasuk skema set data, notebook dan laporan, listingan set data publik dan komersial, serta banyak lagi. Pengguna BigQuery juga dapat menggunakan aturan tata kelola untuk mengelola kebijakan pada tabel objek BigQuery.
Kemampuan Enterprise
BigQuery terus meningkatkan kemampuan baru level enterprise. Pemulihan dari bencana (disaster recovery) lintas region menyediakan failover terkelola jika terjadi bencana regional, serta fitur pencadangan dan pemulihan data untuk membantu Anda pulih dari error pengguna. Pemantauan kondisi operasional BigQuery memberikan tampilan lingkungan operasional BigQuery di tingkat organisasi. BigQuery Migration Services menyediakan kumpulan alat yang komprehensif untuk bermigrasi ke BigQuery dari solusi lama atau cloud data warehouse (CDW)
Analisis real time dengan pipeline data streaming
BigQuery dapat menyerap data streaming serta membuatnya segera dapat digunakan untuk membuat kueri dan berintegrasi ke produk streaming, seperti Dataflow. Percepat performa kueri dan kurangi biaya dalam BigQuery dengan tampilan terwujud. Kueri berkelanjutan adalah fitur BigQuery baru yang memungkinkan pemrosesan analisis berkelanjutan melalui pernyataan SQL untuk mendukung aplikasi berbasis peristiwa. Baca riset terbaru kami berjudul Vortex: A Stream-oriented Storage Engine For Big Data Analytics.
Membagikan insight dengan business intelligence bawaan
Dengan business intelligence bawaan, buat dan bagikan insight dalam beberapa klik dengan Looker Studio atau bangun pengalaman sarat data yang melampaui BI dengan Looker. Lakukan analisis terhadap miliaran baris data live BigQuery di Google Spreadsheet menggunakan alat yang sudah dikenal luas, seperti tabel pivot, diagram, dan formula, untuk dengan mudah mendapatkan insight dari big data dengan Sheet yang Terhubung.
Cara Kerjanya
Arsitektur serverless BigQuery memungkinkan Anda menggunakan kueri SQL
untuk menganalisis data. Anda dapat menyimpan dan
menganalisis data Anda dalam BigQuery atau menggunakan BigQuery untuk
menilai data Anda di tempatnya. Untuk menguji sendiri cara kerjanya
kueri data—tanpa kartu kredit—menggunakan
sandbox BigQuery.
Arsitektur serverless BigQuery memungkinkan Anda menggunakan kueri SQL untuk menganalisis data. Anda dapat menyimpan dan menganalisis data Anda dalam BigQuery atau menggunakan BigQuery untuk menilai data Anda di tempatnya. Untuk menguji sendiri cara kerjanya kueri data—tanpa kartu kredit—menggunakan sandbox BigQuery.
Penggunaan Umum
Generative AI
Temukan kasus penggunaan AI generatif dengan model BigQuery dan Gemini
Temukan kasus penggunaan AI generatif dengan model BigQuery dan Gemini
Bangun pipeline data yang memadukan data terstruktur, data tidak terstruktur, dan model AI generatif untuk membuat kelas baru aplikasi analisis. BigQuery terintegrasi dengan Gemini 1.0 Pro menggunakan Vertex AI. Model Gemini 1.0 Pro dirancang untuk skala input/output yang lebih tinggi dan kualitas hasil yang lebih baik di berbagai tugas seperti peringkasan teks dan analisis sentimen. Sekarang Anda dapat mengaksesnya menggunakan pernyataan SQL yang simpel atau DataFrame API tersemat milik BigQuery langsung dari dalam konsol BigQuery.
Tutorial, panduan memulai, dan lab
Temukan kasus penggunaan AI generatif dengan model BigQuery dan Gemini
Temukan kasus penggunaan AI generatif dengan model BigQuery dan Gemini
Bangun pipeline data yang memadukan data terstruktur, data tidak terstruktur, dan model AI generatif untuk membuat kelas baru aplikasi analisis. BigQuery terintegrasi dengan Gemini 1.0 Pro menggunakan Vertex AI. Model Gemini 1.0 Pro dirancang untuk skala input/output yang lebih tinggi dan kualitas hasil yang lebih baik di berbagai tugas seperti peringkasan teks dan analisis sentimen. Sekarang Anda dapat mengaksesnya menggunakan pernyataan SQL yang simpel atau DataFrame API tersemat milik BigQuery langsung dari dalam konsol BigQuery.
Migrasi data warehouse
Memigrasi data warehouse ke BigQuery
Memigrasi data warehouse ke BigQuery
Penuhi kebutuhan analisis saat ini dan kembangkan skala bisnis Anda dengan mulus dengan berpindah ke data warehouse perusahaan Google Cloud. Sederhanakan jalur migrasi Anda dari Netezza, Oracle, Redshift, Teradata, atau Snowflake ke BigQuery menggunakan BigQuery Migration Service yang gratis dan terkelola sepenuhnya.
Tutorial, panduan memulai, dan lab
Memigrasi data warehouse ke BigQuery
Memigrasi data warehouse ke BigQuery
Penuhi kebutuhan analisis saat ini dan kembangkan skala bisnis Anda dengan mulus dengan berpindah ke data warehouse perusahaan Google Cloud. Sederhanakan jalur migrasi Anda dari Netezza, Oracle, Redshift, Teradata, atau Snowflake ke BigQuery menggunakan BigQuery Migration Service yang gratis dan terkelola sepenuhnya.
Mentransfer data ke BigQuery
Membawa data apa pun ke BigQuery
Membawa data apa pun ke BigQuery
Jadikan analisis lebih mudah dengan menyatukan data dari berbagai sumber ke dalam BigQuery. Anda dapat mengupload file data dari sumber lokal, Google Drive, atau bucket Cloud Storage, menggunakan BigQuery Data Transfer Service (DTS), plugin Cloud Data Fusion, mereplikasi data dari database relasional dengan Datastream untuk BigQuery, atau memanfaatkan partner integrasi data Google yang terdepan di industri.
Tutorial, panduan memulai, dan lab
Membawa data apa pun ke BigQuery
Membawa data apa pun ke BigQuery
Jadikan analisis lebih mudah dengan menyatukan data dari berbagai sumber ke dalam BigQuery. Anda dapat mengupload file data dari sumber lokal, Google Drive, atau bucket Cloud Storage, menggunakan BigQuery Data Transfer Service (DTS), plugin Cloud Data Fusion, mereplikasi data dari database relasional dengan Datastream untuk BigQuery, atau memanfaatkan partner integrasi data Google yang terdepan di industri.
Memperoleh nilai dari semua jenis data
Dapatkan insight dari file gambar, dokumen, dan audio serta gabungkan dengan data terstruktur
Dapatkan insight dari file gambar, dokumen, dan audio serta gabungkan dengan data terstruktur
Data yang tidak terstruktur mewakili sebagian besar data perusahaan yang belum dimanfaatkan. Namun, hal ini dapat sulit untuk ditafsirkan sehingga sulit untuk memperoleh insight yang bermakna darinya. Dengan memanfaatkan kecanggihan BigLake, Anda dapat memperoleh insight dari file gambar, dokumen, danaudio menggunakan berbagai model AI, termasuk model Vertex AI vision, pemrosesan dokumen, dan API speech-to-text API, model TensorFlow Hub open-source, atau model kustom Anda sendiri.
Tutorial, panduan memulai, dan lab
Dapatkan insight dari file gambar, dokumen, dan audio serta gabungkan dengan data terstruktur
Dapatkan insight dari file gambar, dokumen, dan audio serta gabungkan dengan data terstruktur
Data yang tidak terstruktur mewakili sebagian besar data perusahaan yang belum dimanfaatkan. Namun, hal ini dapat sulit untuk ditafsirkan sehingga sulit untuk memperoleh insight yang bermakna darinya. Dengan memanfaatkan kecanggihan BigLake, Anda dapat memperoleh insight dari file gambar, dokumen, danaudio menggunakan berbagai model AI, termasuk model Vertex AI vision, pemrosesan dokumen, dan API speech-to-text API, model TensorFlow Hub open-source, atau model kustom Anda sendiri.
Solusi data yang telah dikonfigurasi sebelumnya
Men-deploy data warehouse yang telah dikonfigurasi sebelumnya di Konsol Google Cloud
Men-deploy data warehouse yang telah dikonfigurasi sebelumnya di Konsol Google Cloud
Deploy contoh solusi data warehouse untuk menjelajahi, menganalisis, dan memvisualisasikan data menggunakan BigQuery dan Looker Studio. Selain itu, terapkan AI generatif untuk meringkas hasil analisis.
Tutorial, panduan memulai, dan lab
Men-deploy data warehouse yang telah dikonfigurasi sebelumnya di Konsol Google Cloud
Men-deploy data warehouse yang telah dikonfigurasi sebelumnya di Konsol Google Cloud
Deploy contoh solusi data warehouse untuk menjelajahi, menganalisis, dan memvisualisasikan data menggunakan BigQuery dan Looker Studio. Selain itu, terapkan AI generatif untuk meringkas hasil analisis.
Analisis real-time
Analisis berbasis peristiwa
Analisis berbasis peristiwa
Dapatkan keunggulan kompetitif dengan merespons peristiwa bisnis secara real time dengan analisis berbasis peristiwa. Kemampuan streaming bawaan secara otomatis menyerap data streaming dan membuatnya segera tersedia untuk kueri. Kemampuan ini memungkinkan Anda tetap gesit dan membuat keputusan bisnis berdasarkan data terbaru. Atau gunakan Dataflow untuk mengaktifkan pipeline data streaming yang cepat dan disederhanakan untuk solusi komprehensif.
Tutorial, panduan memulai, dan lab
Analisis berbasis peristiwa
Analisis berbasis peristiwa
Dapatkan keunggulan kompetitif dengan merespons peristiwa bisnis secara real time dengan analisis berbasis peristiwa. Kemampuan streaming bawaan secara otomatis menyerap data streaming dan membuatnya segera tersedia untuk kueri. Kemampuan ini memungkinkan Anda tetap gesit dan membuat keputusan bisnis berdasarkan data terbaru. Atau gunakan Dataflow untuk mengaktifkan pipeline data streaming yang cepat dan disederhanakan untuk solusi komprehensif.
Analisis prediktif
Memprediksi hasil bisnis dengan AI/ML terkemuka
Memprediksi hasil bisnis dengan AI/ML terkemuka
Analisis prediktif dapat digunakan untuk menyederhanakan operasi, meningkatkan pendapatan, dan mengurangi risiko. BigQuery ML mendemokrasikan penggunaan ML dengan memberdayakan pengguna analis data untuk membangun dan menjalankan model menggunakan alat dan spreadsheet business intelligence yang sudah ada. Analisis prediktif dapat memandu proses pengambilan keputusan bisnis di seluruh perusahaan.
Tutorial, panduan memulai, dan lab
Memprediksi hasil bisnis dengan AI/ML terkemuka
Memprediksi hasil bisnis dengan AI/ML terkemuka
Analisis prediktif dapat digunakan untuk menyederhanakan operasi, meningkatkan pendapatan, dan mengurangi risiko. BigQuery ML mendemokrasikan penggunaan ML dengan memberdayakan pengguna analis data untuk membangun dan menjalankan model menggunakan alat dan spreadsheet business intelligence yang sudah ada. Analisis prediktif dapat memandu proses pengambilan keputusan bisnis di seluruh perusahaan.
Analisis log
Menganalisis data log
Menganalisis data log
Analisis dan dapatkan insight yang lebih dalam tentang data logging Anda dengan BigQuery. Anda dapat menyimpan, menjelajahi, dan menjalankan kueri pada data yang dihasilkan dari server, sensor, dan perangkat lain, cukup dengan menggunakan GoogleSQL. Selain itu, Anda dapat menganalisis data log bersama dengan data bisnis lainnya untuk analisis yang lebih luas, semuanya secara bawaan di dalam BigQuery.
Tutorial, panduan memulai, dan lab
Menganalisis data log
Menganalisis data log
Analisis dan dapatkan insight yang lebih dalam tentang data logging Anda dengan BigQuery. Anda dapat menyimpan, menjelajahi, dan menjalankan kueri pada data yang dihasilkan dari server, sensor, dan perangkat lain, cukup dengan menggunakan GoogleSQL. Selain itu, Anda dapat menganalisis data log bersama dengan data bisnis lainnya untuk analisis yang lebih luas, semuanya secara bawaan di dalam BigQuery.
Analisis pemasaran
Meningkatkan ROI dan performa pemasaran dengan data dan AI
Meningkatkan ROI dan performa pemasaran dengan data dan AI
Hadirkan kecanggihan Google AI ke data pemasaran Anda dengan menyatukan sumber data pemasaran dan bisnis di BigQuery. Dapatkan gambaran menyeluruh tentang bisnis, tingkatkan ROI dan performa pemasaran menggunakan lebih banyak data pihak pertama, serta lakukan pemasaran yang dipersonalisasi dan penargetan dalam skala besar dengan ML/AI bawaan. Bagikan insight dan performa dengan Looker Studio atau Sheet yang Terhubung.
Tutorial, panduan memulai, dan lab
Meningkatkan ROI dan performa pemasaran dengan data dan AI
Meningkatkan ROI dan performa pemasaran dengan data dan AI
Hadirkan kecanggihan Google AI ke data pemasaran Anda dengan menyatukan sumber data pemasaran dan bisnis di BigQuery. Dapatkan gambaran menyeluruh tentang bisnis, tingkatkan ROI dan performa pemasaran menggunakan lebih banyak data pihak pertama, serta lakukan pemasaran yang dipersonalisasi dan penargetan dalam skala besar dengan ML/AI bawaan. Bagikan insight dan performa dengan Looker Studio atau Sheet yang Terhubung.
Ruang bersih data
Ruang bersih data BigQuery untuk berbagi data yang berfokus pada privasi
Ruang bersih data BigQuery untuk berbagi data yang berfokus pada privasi
Ciptakan lingkungan dengan tingkat kepercayaan rendah bagi Anda dan partner untuk berkolaborasi tanpa menyalin atau memindahkan data pokok langsung di dalam BigQuery. Hal ini memungkinkan Anda untuk melakukan transformasi yang meningkatkan privasi di antarmuka BigQuery SQL dan memantau penggunaan untuk mendeteksi ancaman privasi pada data yang dibagikan. Dapatkan manfaat dari penskalaan BigQuery tanpa perlu mengelola infrastruktur apa pun serta BI dan AI/ML bawaan.
Tutorial, panduan memulai, dan lab
Ruang bersih data BigQuery untuk berbagi data yang berfokus pada privasi
Ruang bersih data BigQuery untuk berbagi data yang berfokus pada privasi
Ciptakan lingkungan dengan tingkat kepercayaan rendah bagi Anda dan partner untuk berkolaborasi tanpa menyalin atau memindahkan data pokok langsung di dalam BigQuery. Hal ini memungkinkan Anda untuk melakukan transformasi yang meningkatkan privasi di antarmuka BigQuery SQL dan memantau penggunaan untuk mendeteksi ancaman privasi pada data yang dibagikan. Dapatkan manfaat dari penskalaan BigQuery tanpa perlu mengelola infrastruktur apa pun serta BI dan AI/ML bawaan.
Harga
| Cara penetapan harga BigQuery | Harga BigQuery didasarkan pada komputasi (analisis), penyimpanan, layanan tambahan, serta penyerapan dan ekstraksi data. Pemuatan dan pengeksporan data tidak dikenai biaya. | |
|---|---|---|
| Layanan dan penggunaan | Jenis langganan | Harga (USD) |
Tingkatan gratis | Paket gratis BigQuery memberi pelanggan penyimpanan 10 GiB, kueri hingga 1 TiB gratis per bulan, dan resource lainnya. | Gratis |
Komputasi (analisis) | Sesuai permintaan Umumnya memberi Anda akses ke maksimal 2.000 slot secara serentak, yang dibagikan di antara semua kueri dalam satu project. | Starting at $6,25 per TiB yang dipindai. Gratis 1 TiB pertama setiap bulan. |
Edisi standar Opsi biaya rendah untuk analisis SQL standar | $0,04 per slot jam | |
Edisi perusahaan Mendukung analisis perusahaan tingkat lanjut | $0,06 per slot jam | |
Edisi Enterprise Plus Mendukung analisis perusahaan untuk misi penting | $0,10 per slot jam | |
Penyimpanan | Penyimpanan lokal aktif Berdasarkan byte tidak terkompresi yang digunakan dalam tabel atau partisi tabel yang dimodifikasi dalam 90 hari terakhir. | Starting at $0,02 Per GiB. Gratis 10 GiB pertama setiap bulan. |
Penyimpanan logis jangka panjang Berdasarkan byte tidak terkompresi yang digunakan dalam tabel atau partisi tabel yang dimodifikasi selama 90 hari berturut-turut. | Starting at $0,01 Per GiB. Gratis 10 GiB pertama setiap bulan. | |
Penyimpanan fisik aktif Berdasarkan byte terkompresi yang digunakan dalam tabel atau partisi tabel yang dimodifikasi selama 90 hari berturut-turut. | Starting at $0,04 Per GiB. Gratis 10 GiB pertama setiap bulan. | |
Penyimpanan fisik jangka panjang Berdasarkan byte terkompresi dalam tabel atau partisi yang tidak diubah selama 90 hari berturut-turut. | Starting at $0,02 Per GiB. Gratis 10 GiB pertama setiap bulan. | |
Penyerapan data | Pemuatan batch Mengimpor tabel dari Cloud Storage | Gratis Saat menggunakan gabungan slot bersama |
Streaming insert Anda akan dikenakan biaya untuk baris yang berhasil disisipkan. Tiap baris dihitung menggunakan ukuran minimum sebesar 1 KB. | $0,01 per 200 MiB | |
BigQuery Storage Write API Data yang dimuat ke BigQuery, tunduk pada Harga penyimpanan BigQuery atau Harga Cloud Storage. | $0,025 per 1 GiB. 2 TiB pertama per bulan gratis. | |
Ekstraksi data | Ekspor batch Ekspor data tabel ke Cloud Storage. | Gratis Saat menggunakan gabungan slot bersama |
Pembacaan streaming Gunakan Storage Read API untuk melakukan pembacaan streaming data tabel. | Starting at $1,10 per pembacaan TiB | |
Pelajari lebih lanjut harga BigQuery Lihat semua detail penetapan harga
Cara penetapan harga BigQuery
Harga BigQuery didasarkan pada komputasi (analisis), penyimpanan, layanan tambahan, serta penyerapan dan ekstraksi data. Pemuatan dan pengeksporan data tidak dikenai biaya.
Paket gratis BigQuery memberi pelanggan penyimpanan 10 GiB, kueri hingga 1 TiB gratis per bulan, dan resource lainnya.
Gratis
Komputasi (analisis)
Sesuai permintaan
Umumnya memberi Anda akses ke maksimal 2.000 slot secara serentak, yang dibagikan di antara semua kueri dalam satu project.
Starting at
$6,25
per TiB yang dipindai. Gratis 1 TiB pertama setiap bulan.
Edisi standar
Opsi biaya rendah untuk analisis SQL standar
$0,04
per slot jam
Edisi perusahaan
Mendukung analisis perusahaan tingkat lanjut
$0,06
per slot jam
Edisi Enterprise Plus
Mendukung analisis perusahaan untuk misi penting
$0,10
per slot jam
Penyimpanan
Penyimpanan lokal aktif
Berdasarkan byte tidak terkompresi yang digunakan dalam tabel atau partisi tabel yang dimodifikasi dalam 90 hari terakhir.
Starting at
$0,02
Per GiB. Gratis 10 GiB pertama setiap bulan.
Penyimpanan logis jangka panjang
Berdasarkan byte tidak terkompresi yang digunakan dalam tabel atau partisi tabel yang dimodifikasi selama 90 hari berturut-turut.
Starting at
$0,01
Per GiB. Gratis 10 GiB pertama setiap bulan.
Penyimpanan fisik aktif
Berdasarkan byte terkompresi yang digunakan dalam tabel atau partisi tabel yang dimodifikasi selama 90 hari berturut-turut.
Starting at
$0,04
Per GiB. Gratis 10 GiB pertama setiap bulan.
Penyimpanan fisik jangka panjang
Berdasarkan byte terkompresi dalam tabel atau partisi yang tidak diubah selama 90 hari berturut-turut.
Starting at
$0,02
Per GiB. Gratis 10 GiB pertama setiap bulan.
Penyerapan data
Pemuatan batch
Mengimpor tabel dari Cloud Storage
Gratis
Saat menggunakan gabungan slot bersama
Streaming insert
Anda akan dikenakan biaya untuk baris yang berhasil disisipkan. Tiap baris dihitung menggunakan ukuran minimum sebesar 1 KB.
$0,01
per 200 MiB
BigQuery Storage Write API
Data yang dimuat ke BigQuery, tunduk pada Harga penyimpanan BigQuery atau Harga Cloud Storage.
$0,025
per 1 GiB. 2 TiB pertama per bulan gratis.
Ekstraksi data
Ekspor batch
Ekspor data tabel ke Cloud Storage.
Gratis
Saat menggunakan gabungan slot bersama
Pembacaan streaming
Gunakan Storage Read API untuk melakukan pembacaan streaming data tabel.
Starting at
$1,10
per pembacaan TiB
Pelajari lebih lanjut harga BigQuery Lihat semua detail penetapan harga
Kalkulator harga
Penawaran kustom
Memulai bukti konsep Anda
Pelanggan baru akan mendapatkan kredit gratis senilai $300 untuk mencoba BigQuery dan produk Google Cloud lainnya
Coba sandbox BigQuery tanpa kartu kredit
Pelajari cara menemukan dan membuat kueri set data publik di BigQuery
Pelajari cara memuat data ke BigQuery
Pelajari cara membuat dan menggunakan tabel di BigQuery
Partner & Integrasi
Bekerja dengan partner yang memiliki keahlian BigQuery
ETL dan integrasi data
ETL Terbalik dan MDM
BI dan visualisasi data
Tata kelola dan keamanan data
Konektor dan alat developer
Machine learning and analisis lanjutan
Kualitas data dan kemampuan observasi
Partner konsultasi
Dari penyerapan data hingga visualisasi, banyak partner telah mengintegrasikan solusi data mereka dengan BigQuery. Tercantum di atas adalah integrasi partner melalui Google Cloud Ready - BigQuery.
Kunjungi direktori partner kami untuk mempelajari partner BigQuery ini.
FAQ
Apa yang membuat BigQuery berbeda dengan alternatif data warehouse perusahaan lainnya?
BigQuery adalah data warehouse perusahaan dari Google Cloud yang sepenuhnya terkelola dan serverless. BigQuery mendukung semua jenis data, kompatibel dengan berbagai cloud, dan memiliki machine learning serta business intelligence bawaan, semuanya dalam satu platform terpadu.
Apa itu data warehouse perusahaan?
Data warehouse perusahaan adalah sistem yang digunakan untuk analisis serta pelaporan data terstruktur dan semi-terstruktur dari berbagai sumber. Banyak organisasi beralih dari data warehouse tradisional yang berada di infrastruktur lokal ke cloud data warehouse, yang memungkinkan penghematan biaya skalabilitas, dan fleksibilitas yang lebih besar.
Seberapa amankah BigQuery?
BigQuery menawarkan kontrol keamanan, tata kelola, dan keandalan yang tangguh dan menawarkan ketersediaan tinggi serta SLA waktu beroperasi 99,99%. Data Anda dilindungi dengan enkripsi secara default dan kunci enkripsi yang dikelola pelanggan.
Bagaimana cara memulai BigQuery?
Ada beberapa cara untuk memulai BigQuery. Pelanggan baru mendapatkan kredit gratis senilai $300 untuk dibelanjakan di BigQuery. Semua pelanggan mendapatkan penyimpanan 10 GB dan kueri hingga 1 TB gratis per bulan, tidak mengurangi kredit mereka. Anda bisa mendapatkan kredit ini dengan mendaftar uji coba gratis BigQuery. Belum siap? Anda dapat menggunakan sandbox BigQuery tanpa kartu kredit untuk melihat cara kerjanya.
Apa itu sandbox BigQuery?
Sandbox BigQuery memungkinkan Anda mencoba BigQuery tanpa kartu kredit. Anda tetap berada dalam paket gratis BigQuery secara otomatis, dan Anda dapat menggunakan sandbox untuk menjalankan kueri dan analisis pada set data publik untuk melihat cara kerjanya. Anda juga dapat membawa data Anda sendiri ke sandbox BigQuery untuk dianalisis. Ada opsi untuk mengupgrade ke uji coba gratis, di mana pelanggan baru akan mendapatkan kredit senilai $300 untuk mencoba BigQuery.
Apa cara paling umum yang dilakukan perusahaan untuk menggunakan BigQuery?
Perusahaan besar maupun kecil menggunakan BigQuery untuk menggabungkan data yang terpisah-pisah ke dalam satu lokasi, sehingga Anda dapat melakukan analisis data dan mendapatkan insight dari semua data bisnis. Hal ini memungkinkan perusahaan membuat keputusan secara real time, merampingkan pelaporan bisnis, dan memasukkan machine learning ke dalam analisis data untuk memprediksi peluang bisnis di masa mendatang.
