BigQuery è la piattaforma autonoma data-to-AI, che automatizza l'intero ciclo di vita dei dati, dall'importazione alle informazioni strategiche basate sull'AI, in modo da poter passare più velocemente dai dati all'azione, passando per l'AI.
Le funzionalità di Gemini in BigQuery sono ora incluse nei modelli di prezzi di BigQuery.
Archivia 10 GiB di dati ed esegui fino a 1 TiB di query al mese gratuitamente. I nuovi clienti ricevono anche 300 $ di crediti gratuiti per provare BigQuery e altri prodotti Google Cloud.
Funzionalità
Crea ed esegui modelli di ML utilizzando il noto SQL direttamente in BigQuery. Sfrutta i modelli preaddestrati integrati, i modelli addestrati con Vertex AI o i tuoi modelli personalizzati e registrali in Vertex AI Model Registry. Utilizza i modelli di AI più recenti per eseguire analisi multimodali dei dati come elaborazione di documenti, annotazione di immagini e trascrizione audio, attività di AI generativa come riassunto di testi e analisi del sentiment e generazione di incorporamenti per i casi d'uso di ricerca vettoriale, ad esempio il rilevamento di anomalie e i consigli sui prodotti.
Ottieni esperienze basate sull'AI e automazione per i tuoi workflow con Gemini in BigQuery. Trova, unisci e sottoponi a query i set di dati e visualizza i risultati utilizzando i prompt in linguaggio naturale nel data canvas. Automatizza la preparazione dei dati, il rilevamento degli errori e le trasformazioni. Rileva automaticamente le query dai metadati della tabella e ricevi assistenza per la programmazione sensibile al contesto. Risparmia sui costi e ottimizza l'infrastruttura di dati con suggerimenti intelligenti per partizionamento, clustering e viste materializzate.
Esegui Spark serverless insieme ai workload SQL in BigQuery, con sicurezza, metadati di runtime e governance unificati. Le funzionalità completamente gestite di BigQuery, combinate con le tabelle Apache Iceberg gestite da BigLake, consentono casi d'uso di flussi di dati, analisi avanzata e AI, semplificando il lavoro con formati aperti.
BigQuery offre una governance contestuale basata su Dataplex Universal Catalog. Tutte le funzionalità chiave come il recupero automatico dei metadati, la profilazione dei dati, la qualità dei dati e la derivazione sono integrate e disponibili nell'esperienza di BigQuery. I clienti possono utilizzare funzionalità basate sull'AI generativa come la ricerca semantica, l'aumento dei metadati e gli insight sui dati per rilevare, inoltre possono documentare e ottenere insight più rapidi per tutti i tuoi asset BigQuery.
L'architettura unica di BigQuery sdoppia archiviazione e computing per l'analisi su scala di petabyte, ottimizzando al contempo i costi con spazio di archiviazione compresso, scalabilità automatica del computing, prezzi flessibili e altro ancora. Dietro le quinte, BigQuery utilizza un vasto insieme di tecnologie dell'infrastruttura di Google come Borg, Colossus, Jupiter e Dremel. Per i workload mission-critical, BigQuery fornisce anche il disaster recovery gestito in caso di interruzione totale della regione, grazie alle funzionalità di replica dei set di dati tra regioni.
Utilizza Managed Service per Apache Kafka per creare ed eseguire applicazioni di flussi di dati in tempo reale. Grazie ai flussi di dati basati su SQL con query continue di BigQuery, alle popolari piattaforme open source Kafka, allo stream di dati multimodale avanzato e a ML con Dataflow, incluso il supporto per Iceberg incluso, puoi trasformare i dati in tempo reale e l'AI in realtà.
BigQuery continua a creare nuove funzionalità aziendali. Il ripristino di emergenza tra regioni fornisce il failover gestito nell'improbabile eventualità di un disastro a livello di regione, nonché funzionalità di backup e ripristino dei dati per aiutarti a recuperare in caso di errori utente. Il monitoraggio dello stato di integrità operativo di BigQuery fornisce visioni dell'ambiente operativo BigQuery a livello di organizzazione. I servizi di migrazione di BigQuery forniscono una raccolta completa di strumenti per la migrazione a BigQuery da data warehouse legacy o cloud.
Come funziona
Scopri come BigQuery può aiutarti a unificare i dati e a collegarli con un'AI rivoluzionaria. Scopri come accedere a dati non strutturati come immagini, PDF, testi e altri per popolare i metadati di un sito web di e-commerce. Un'operazione che richiederebbe ore viene semplificata con BigQuery.
Utilizzi comuni
Scopri i casi d'uso dell'AI generativa con i modelli BigQuery e Gemini
Crea pipeline di dati che combinano dati strutturati, dati non strutturati e modelli di AI generativa per creare una nuova classe di applicazioni analitiche. BigQuery si integra con i modelli Gemini più recenti tramite le integrazioni di Vertex AI, consentendo un'ampia gamma di attività come la sintesi di testo e l'analisi del sentiment utilizzando semplici istruzioni SQL o l'API DataFrame incorporata di BigQuery, direttamente dalla console BigQuery.
Scopri i casi d'uso dell'AI generativa con i modelli BigQuery e Gemini
Crea pipeline di dati che combinano dati strutturati, dati non strutturati e modelli di AI generativa per creare una nuova classe di applicazioni analitiche. BigQuery si integra con i modelli Gemini più recenti tramite le integrazioni di Vertex AI, consentendo un'ampia gamma di attività come la sintesi di testo e l'analisi del sentiment utilizzando semplici istruzioni SQL o l'API DataFrame incorporata di BigQuery, direttamente dalla console BigQuery.
Esegui la migrazione dei data warehouse in BigQuery
Affronta le attuali esigenze di analisi e i casi d'uso dell'AI di domani eseguendo la migrazione del tuo data warehouse a BigQuery. Semplifica il tuo percorso di migrazione da Netezza, Oracle, Redshift, Teradata, Snowflake o Databricks a BigQuery utilizzando BigQuery Migration Service, un servizio gratuito e completamente gestito.
Esegui la migrazione dei data warehouse in BigQuery
Affronta le attuali esigenze di analisi e i casi d'uso dell'AI di domani eseguendo la migrazione del tuo data warehouse a BigQuery. Semplifica il tuo percorso di migrazione da Netezza, Oracle, Redshift, Teradata, Snowflake o Databricks a BigQuery utilizzando BigQuery Migration Service, un servizio gratuito e completamente gestito.
Porta tutti i dati in BigQuery
ELT è il modello consigliato per portare i dati in BigQuery. Esistono molti strumenti che offrono flessibilità per l'integrazione dei dati. Per il caricamento collettivo, utilizza BigQuery Data Transfer Service (DTS) per automatizzare il caricamento collettivo dei dati dalle origini dati supportate in BigQuery. Per il carico in modalità flusso, le sottoscrizioni Pub/Sub a BigQuery scrivono i messaggi Pub/Sub in una tabella BigQuery esistente non appena vengono ricevuti. Per Change Data Capture (CDC), Datastream consente di eseguire CDC non invasivo dai database in BigQuery. Infine, puoi federare con un certo numero di origini dati esterne che non richiedono il trasferimento dei dati.
Porta tutti i dati in BigQuery
ELT è il modello consigliato per portare i dati in BigQuery. Esistono molti strumenti che offrono flessibilità per l'integrazione dei dati. Per il caricamento collettivo, utilizza BigQuery Data Transfer Service (DTS) per automatizzare il caricamento collettivo dei dati dalle origini dati supportate in BigQuery. Per il carico in modalità flusso, le sottoscrizioni Pub/Sub a BigQuery scrivono i messaggi Pub/Sub in una tabella BigQuery esistente non appena vengono ricevuti. Per Change Data Capture (CDC), Datastream consente di eseguire CDC non invasivo dai database in BigQuery. Infine, puoi federare con un certo numero di origini dati esterne che non richiedono il trasferimento dei dati.
Semplifica i workflow data-to-AI
Sfrutta la flessibilità di utilizzare notebook Colab Enterprise, librerie Python open source tramite BigQuery DataFrames, notebook Jupyter e strumenti di analisi programmatica con BigQuery. Ottimizza il flusso completo di machine learning per ogni modello, ad esempio preelaborazione delle caratteristiche, creazione del modello, ottimizzazione degli iperparametri, inferenza, valutazione ed esportazione del modello.
Semplifica i workflow data-to-AI
Sfrutta la flessibilità di utilizzare notebook Colab Enterprise, librerie Python open source tramite BigQuery DataFrames, notebook Jupyter e strumenti di analisi programmatica con BigQuery. Ottimizza il flusso completo di machine learning per ogni modello, ad esempio preelaborazione delle caratteristiche, creazione del modello, ottimizzazione degli iperparametri, inferenza, valutazione ed esportazione del modello.
Analisi basata su eventi
Ottieni un vantaggio competitivo rispondendo agli eventi aziendali in tempo reale con un'analisi basata sugli eventi. Le funzionalità di elaborazione in modalità flusso integrate importano automaticamente i flussi di dati e li rendono subito disponibili per le query. Questo ti consente di mantenere l'agilità e prendere decisioni aziendali in base ai dati più recenti.In alternativa, utilizza Dataflow per abilitare pipeline di flussi di dati semplificate e veloci per una soluzione completa.
Analisi basata su eventi
Ottieni un vantaggio competitivo rispondendo agli eventi aziendali in tempo reale con un'analisi basata sugli eventi. Le funzionalità di elaborazione in modalità flusso integrate importano automaticamente i flussi di dati e li rendono subito disponibili per le query. Questo ti consente di mantenere l'agilità e prendere decisioni aziendali in base ai dati più recenti.In alternativa, utilizza Dataflow per abilitare pipeline di flussi di dati semplificate e veloci per una soluzione completa.
Data clean room di BigQuery per una condivisione dei dati incentrata sulla privacy
Crea un ambiente a bassa fiducia per te e i tuoi partner per collaborare senza copiare o spostare i dati sottostanti direttamente in BigQuery. Ciò ti consente di eseguire trasformazioni che migliorano la privacy nelle interfacce SQL di BigQuery e di monitorare l'utilizzo per rilevare minacce alla privacy sui dati condivisi. Sfrutta la scalabilità di BigQuery senza dover gestire alcuna infrastruttura e BI e AI/ML integrati.
Data clean room di BigQuery per una condivisione dei dati incentrata sulla privacy
Crea un ambiente a bassa fiducia per te e i tuoi partner per collaborare senza copiare o spostare i dati sottostanti direttamente in BigQuery. Ciò ti consente di eseguire trasformazioni che migliorano la privacy nelle interfacce SQL di BigQuery e di monitorare l'utilizzo per rilevare minacce alla privacy sui dati condivisi. Sfrutta la scalabilità di BigQuery senza dover gestire alcuna infrastruttura e BI e AI/ML integrati.
Ottieni insight su scala planetaria con set di dati geospaziali ricchi e facili da usare
Accedi a un portafoglio di ricchi dati geospaziali, potente cloud computing e strumenti di AI integrati che ti consentono di sbloccare più facilmente gli insight che portano a decisioni aziendali e di sostenibilità più informate e più rapide, senza la necessità di competenze di telerilevamento o GIS. Integra facilmente immagini e set di dati pronti per l'analisi da Earth Engine e dati di Places, Routes, Street View e satellitari da Google Maps Platform nei tuoi workflow BigQuery esistenti, utilizzando data clean room.
Ottieni insight su scala planetaria con set di dati geospaziali ricchi e facili da usare
Accedi a un portafoglio di ricchi dati geospaziali, potente cloud computing e strumenti di AI integrati che ti consentono di sbloccare più facilmente gli insight che portano a decisioni aziendali e di sostenibilità più informate e più rapide, senza la necessità di competenze di telerilevamento o GIS. Integra facilmente immagini e set di dati pronti per l'analisi da Earth Engine e dati di Places, Routes, Street View e satellitari da Google Maps Platform nei tuoi workflow BigQuery esistenti, utilizzando data clean room.
Prezzi
Come funzionano i prezzi di BigQuery | I prezzi di BigQuery si basano su computing (analisi), spazio di archiviazione, servizi aggiuntivi e importazione ed estrazione dei dati, mentre il caricamento e l'esportazione dei dati sono gratuiti. | |
---|---|---|
Servizi e utilizzo | Tipo di abbonamento | Prezzo ($) |
Livello gratuito | Il Livello gratuito di BigQuery offre ai clienti 10 GiB di spazio di archiviazione, fino a 1 TiB di query in computing on-demand gratuito al mese e altre risorse. | Nessun costo |
Computing (analisi) | On demand In genere, puoi accedere a un massimo di 2000 slot simultanei, condivisi tra tutte le query in un singolo progetto. | Starting at 6,25 $ per TiB scansionati. Il primo TiB al mese è gratuito. |
Versioni: Standard, Enterprise ed Enterprise Plus Include le funzionalità di assistenza AI di Gemini in BigQuery. | Starting at 0,04 $ per ora di slot | |
Archiviazione | Archiviazione logica In base ai byte non compressi utilizzati nelle tabelle o nelle partizioni delle tabelle modificate negli ultimi 90 giorni. | Starting at 0,01 $ Per GiB. I primi 10 GiB al mese sono gratuiti. |
Archiviazione fisica In base ai byte compressi utilizzati nelle tabelle o nelle partizioni delle tabelle modificate per 90 giorni consecutivi. | Starting at 0,02 $ Per GiB. I primi 10 GiB al mese sono gratuiti. | |
Importazione dati | Caricamento in batch Importa tabella da Cloud Storage. | Nessun costo Quando utilizzi il pool di slot condiviso. |
Inserimento di flussi di dati Vengono addebitate le righe che sono state inserite correttamente. Le singole righe vengono calcolate utilizzando una dimensione minima di 1 kB. | 0,01 $ per 200 MiB | |
API BigQuery Storage Write I dati caricati in BigQuery sono soggetti ai prezzi di archiviazione di BigQuery o ai prezzi di Cloud Storage. | 0,025 $ per 1 GiB. I primi 2 TiB al mese sono gratuiti. | |
Estrazione dati | Esportazione in batch Esporta i dati delle tabelle in Cloud Storage. | Nessun costo Quando utilizzi il pool di slot condiviso. |
Lettura dei flussi di dati Utilizza l'API Storage Read per eseguire le letture dei flussi di dati della tabella. | Starting at 1,10 $ per TiB letto |
Scopri di più sui prezzi di BigQuery. Visualizza tutti i dettagli sui prezzi
Come funzionano i prezzi di BigQuery
I prezzi di BigQuery si basano su computing (analisi), spazio di archiviazione, servizi aggiuntivi e importazione ed estrazione dei dati, mentre il caricamento e l'esportazione dei dati sono gratuiti.
Il Livello gratuito di BigQuery offre ai clienti 10 GiB di spazio di archiviazione, fino a 1 TiB di query in computing on-demand gratuito al mese e altre risorse.
Nessun costo
Computing (analisi)
On demand
In genere, puoi accedere a un massimo di 2000 slot simultanei, condivisi tra tutte le query in un singolo progetto.
Starting at
6,25 $
per TiB scansionati. Il primo TiB al mese è gratuito.
Versioni: Standard, Enterprise ed Enterprise Plus
Include le funzionalità di assistenza AI di Gemini in BigQuery.
Starting at
0,04 $
per ora di slot
Archiviazione
Archiviazione logica
In base ai byte non compressi utilizzati nelle tabelle o nelle partizioni delle tabelle modificate negli ultimi 90 giorni.
Starting at
0,01 $
Per GiB. I primi 10 GiB al mese sono gratuiti.
Archiviazione fisica
In base ai byte compressi utilizzati nelle tabelle o nelle partizioni delle tabelle modificate per 90 giorni consecutivi.
Starting at
0,02 $
Per GiB. I primi 10 GiB al mese sono gratuiti.
Importazione dati
Caricamento in batch
Importa tabella da Cloud Storage.
Nessun costo
Quando utilizzi il pool di slot condiviso.
Inserimento di flussi di dati
Vengono addebitate le righe che sono state inserite correttamente. Le singole righe vengono calcolate utilizzando una dimensione minima di 1 kB.
0,01 $
per 200 MiB
API BigQuery Storage Write
I dati caricati in BigQuery sono soggetti ai prezzi di archiviazione di BigQuery o ai prezzi di Cloud Storage.
0,025 $
per 1 GiB. I primi 2 TiB al mese sono gratuiti.
Estrazione dati
Esportazione in batch
Esporta i dati delle tabelle in Cloud Storage.
Nessun costo
Quando utilizzi il pool di slot condiviso.
Lettura dei flussi di dati
Utilizza l'API Storage Read per eseguire le letture dei flussi di dati della tabella.
Starting at
1,10 $
per TiB letto
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Business case
Decine di migliaia di clienti scelgono BigQuery per creare le loro piattaforme dai dati all'AI
Mattel risparmia tempo e denaro collegando i propri dati all'AI in BigQuery.
TJ Allard, Lead Data Scientist, Mattel
"BigQuery e Vertex AI riuniscono tutti i nostri dati e l'AI in un'unica piattaforma. Questo ha trasformato il modo in cui interveniamo in base al feedback dei clienti, passando da un lungo processo manuale a una semplice query in linguaggio naturale in pochi secondi, permettendoci di ottenere informazioni sui clienti in pochi minuti anziché in mesi."
Deutsche Telekom progetta la telco di domani con BigQuery
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10 mesi verso l'innovazione: il salto di Definity verso l'agilità dei dati con BigQuery e Vertex AI
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Yassir ha eseguito la migrazione da Databricks a BigQuery e ha migliorato le prestazioni e l'efficienza dei suoi processi di machine learning
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Scopri la differenza che fa BigQuery
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Piattaforma unificata data-to-AI per analisi senza interruzioni, co-elaborazione AI e insight in tempo reale su dati multimodali, con governance unificata, metadati runtime e sicurezza.
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Partner e integrazione
Dall'importazione dati alla visualizzazione, molti partner hanno integrato le loro soluzioni dati con BigQuery. Qui sopra sono elencate le integrazioni dei partner tramite Google Cloud Ready - BigQuery.
Visita la nostra directory dei partner per scoprire di più su questi partner BigQuery.
Domande frequenti
BigQuery è il data warehouse aziendale completamente gestito e serverless di Google Cloud. BigQuery supporta tutti i tipi di dati, funziona su cloud diversi ed è dotato di business intelligence e machine learning integrati, il tutto all'interno di una piattaforma unificata. Con l'integrazione nativa di Vertex AI, puoi connettere facilmente i tuoi dati all'AI leader del settore di Google senza uscire da BigQuery.
Un data warehouse aziendale è un sistema utilizzato per l'analisi e il reporting di dati strutturati e semistrutturati provenienti da più origini. Molte organizzazioni stanno passando da data warehouse tradizionali on-premise a data warehouse su cloud, che offrono risparmi sui costi, scalabilità e flessibilità maggiori.
BigQuery include controlli rigorosi su sicurezza, governance e affidabilità, che offrono alta disponibilità e uno SLA con uptime del 99,99%. I dati sono protetti con la crittografia per impostazione predefinita e con chiavi di crittografia gestite dal cliente.
Esistono diversi modi per iniziare a utilizzare BigQuery. I nuovi clienti ricevono 300 $ di crediti gratuiti da spendere su BigQuery. Tutti i clienti ricevono 10 GB di spazio di archiviazione e fino a 1 TB di query gratuite al mese, senza consumare i crediti. Puoi ottenere questi crediti registrandoti alla prova gratuita di BigQuery. Hai ancora qualche dubbio? Puoi usare la sandbox di BigQuery senza carta di credito per scoprire come funziona.
La sandbox di BigQuery ti consente di provare BigQuery senza carta di credito. Puoi utilizzare la sandbox per eseguire query e analisi su set di dati pubblici e scoprire il funzionamento di BigQuery, rimanendo in automatico all'interno del livello gratuito. Puoi inoltre utilizzare i tuoi dati nella sandbox di BigQuery per l'analisi. È disponibile un'opzione di aggiornamento alla prova gratuita, con cui i nuovi clienti ricevono 300 $ di crediti per provare BigQuery.
Aziende di tutte le dimensioni utilizzano BigQuery per consolidare i dati isolati in un'unica posizione, così da poter eseguire l'analisi e ottenere insight da tutti i dati aziendali. Questo consente alle aziende di prendere decisioni in tempo reale, semplificare la generazione di report aziendali e incorporare il machine learning nell'analisi dei dati per prevedere opportunità di business future.