BigQuery
데이터 웨어하우스에서 AI를 지원하는 통합 데이터 플랫폼으로
BigQuery는 데이터의 가치를 극대화하는 데 도움이 되는 완전 관리형 AI 지원 데이터 분석 플랫폼으로서 멀티 엔진, 멀티 형식, 멀티 클라우드로 설계되었습니다.
매월 10GiB의 데이터를 저장하고 최대 1TiB의 쿼리를 무료로 실행하세요. 신규 고객에게는 $300의 무료 크레딧도 제공되어 BigQuery 및 다른 Google Cloud 제품을 사용해 볼 수 있습니다.
기능
Gemini in BigQuery로 데이터 에이전트 지원
BigQuery의 Gemini는 코드 지원, 시각적 데이터 준비, 생산성 향상과 비용 최적화에 도움이 되는 지능형 추천을 포함한 AI 기반 보조 및 공동작업 기능을 제공합니다. BigQuery는 다양한 코딩 기술을 갖춘 데이터 실무자를 위해 SQL, 노트북, NL 기반 캔버스 인터페이스가 포함된 단일 통합 작업공간을 제공하여 ML 모델을 만들고 사용할 수 있도록 데이터 수집 및 준비부터 데이터 탐색과 시각화에 이르는 분석 워크플로를 간소화합니다.
여러 엔진을 단일 데이터 사본으로 가져오기
BigQuery의 실시간 데이터 스트리밍을 위한 Apache Flink용 BigQuery Engine이 현재 미리보기 버전으로 제공됩니다. 이로써 서버리스 Apache Spark를 포함한 멀티 엔진 기능이 추가됩니다. 공유 런타임 메타데이터를 위한 통합 메타스토어는 모든 엔진과 스토리지 유형에서 보안 및 거버넌스 통합 제어를 제공합니다. SQL, Spark, Python과 이제 Flink까지 포함한 여러 엔진을 단일 데이터 및 메타데이터 복사본으로 가져와 데이터 사일로를 허물고 효율성을 높일 수 있습니다.
모든 데이터 유형 및 개방형 형식 관리
BigQuery를 사용하여 세분화된 액세스 제어를 통해 클라우드 전반에서 정형과 비정형 데이터를 포함한 모든 데이터 유형을 관리할 수 있습니다. 개방형 테이블 형식을 지원하면 통합 데이터 플랫폼의 이점을 활용하면서 기존 오픈소스 및 기존 도구를 유연하게 사용할 수 있습니다. BigQuery의 스토리지 엔진인 BigLake를 사용하면 일반적인 방식으로 데이터로 작업할 수 있으며 Apache Iceberg, Delta, Hudi와 같은 개방형 형식을 만들 수 있습니다. 멀티 클라우드 레이크하우스를 향한 BigQuery의 진화에 관한 최신 연구를 읽어보세요.
머신러닝 기본 제공
BigQuery ML에서는 BigQuery 데이터에 대한 ML 모델을 만들고 실행하는 기능을 기본 제공합니다. 예측에 광범위한 모델을 활용하고, 최신 Gemini 모델에 액세스하여 모든 데이터 유형에서 유용한 정보를 도출하고 텍스트 요약, 텍스트 생성, 멀티모달 임베딩 및 벡터 검색과 같은 생성형 AI 작업을 수행할 수 있습니다. 또한 ML을 자체 데이터에 직접 적용하여 BigQuery에서 데이터를 이동할 필요가 없으므로 모델 개발 속도가 향상됩니다.
기본 제공 데이터 거버넌스
데이터 거버넌스는 통합 메타데이터 카탈로그, 데이터 품질, 계보, 프로파일링과 같은 Dataplex 기능의 완전한 통합을 포함하여 BigQuery에 기본 제공됩니다. 고객은 데이터 세트 스키마, 노트북 및 보고서, 공개 및 상용 데이터 세트 등록정보 등 다양한 AI 기반 메타데이터 검색 및 탐색 기능을 애셋에 사용할 수 있습니다. BigQuery 사용자는 거버넌스 규칙을 사용하여 BigQuery 객체 테이블의 정책을 관리할 수도 있습니다.
스트리밍 데이터 파이프라인을 사용한 실시간 분석
현재 미리보기 버전으로 제공되는 Apache Flink용 BigQuery 엔진은 익숙한 Flink를 BigQuery에 통합하여 서버리스 아키텍처의 이점을 제공합니다. Flink와 Apache Kafka용 관리형 서비스를 결합하여 실시간 스트리밍 애플리케이션을 빌드하고 실행할 수 있습니다. BigQuery 연속 쿼리, 인기 있는 오픈소스 Flink 및 Kafka 플랫폼, Iceberg 지원을 포함한 Dataflow에서의 고급 멀티모달 데이터 스트리밍 등 SQL 기반의 간편한 스트리밍을 통해 실시간 데이터와 AI를 실현할 수 있습니다.
기업용 기능
BigQuery는 계속해서 새로운 엔터프라이즈 기능을 구축하고 있습니다. 리전 간 재해 복구는 리전 재해가 발생할 경우 관리형 장애 조치뿐만 아니라 사용자 오류 복구에 도움이 되는 데이터 백업 및 복구 기능을 제공합니다. BigQuery 운영 상태 모니터링은 BigQuery 운영 환경에 대한 조직 전반의 뷰를 제공합니다. BigQuery Migration Services는 기존 또는 클라우드 데이터 웨어하우스에서 BigQuery로 마이그레이션하기 위한 포괄적인 도구 모음을 제공합니다.
기본 제공되는 비즈니스 인텔리전스로 유용한 정보 공유
기본 제공되는 비즈니스 인텔리전스를 통해 Looker Studio에서 클릭 몇 번만으로 유용한 정보를 생성 및 공유하거나 Looker로 BI를 넘어선 풍부한 데이터 환경을 구축할 수 있습니다. 연결된 시트를 사용하면 Google Sheets에서 피벗 테이블, 차트, 수식과 같은 익숙한 도구로 수십억 행의 실시간 BigQuery 데이터를 분석하여 빅데이터에서 유용한 정보를 쉽게 도출할 수 있습니다.
작동 방식
BigQuery의 서버리스 아키텍처를 사용하면 SQL 쿼리를 사용하여 데이터를 분석할 수 있습니다. BigQuery 내에서 데이터를 저장 및 분석하거나 BigQuery를 사용하여 저장된 위치 내 데이터에 액세스할 수 있습니다. BigQuery 샌드박스를 사용해 비용 부담 없이 데이터를 쿼리하여 작동 방식을 직접 테스트해 보세요.
BigQuery의 서버리스 아키텍처를 사용하면 SQL 쿼리를 사용하여 데이터를 분석할 수 있습니다. BigQuery 내에서 데이터를 저장 및 분석하거나 BigQuery를 사용하여 저장된 위치 내 데이터에 액세스할 수 있습니다. BigQuery 샌드박스를 사용해 비용 부담 없이 데이터를 쿼리하여 작동 방식을 직접 테스트해 보세요.
일반적인 용도
생성형 AI
BigQuery 및 Gemini 모델을 통한 생성형 AI 사용 사례 활용
BigQuery 및 Gemini 모델을 통한 생성형 AI 사용 사례 활용
정형 데이터, 비정형 데이터, 생성형 AI 모델을 결합하여 새로운 종류의 분석 애플리케이션을 생성하는 데이터 파이프라인을 빌드합니다. BigQuery는 Vertex AI를 사용하여 Gemini 1.0 Pro와 통합됩니다. Gemini 1.0 Pro 모델은 텍스트 요약 및 감정 분석과 같은 광범위한 태스크에서 더 높은 입력/출력 규모와 더 나은 결과 품질을 위해 설계되었습니다. 이제 BigQuery 콘솔 내에서 바로 간단한 SQL 문 또는 BigQuery에 삽입된 DataFrame API를 사용하여 액세스할 수 있습니다.
튜토리얼, 빠른 시작, 실습
BigQuery 및 Gemini 모델을 통한 생성형 AI 사용 사례 활용
BigQuery 및 Gemini 모델을 통한 생성형 AI 사용 사례 활용
정형 데이터, 비정형 데이터, 생성형 AI 모델을 결합하여 새로운 종류의 분석 애플리케이션을 생성하는 데이터 파이프라인을 빌드합니다. BigQuery는 Vertex AI를 사용하여 Gemini 1.0 Pro와 통합됩니다. Gemini 1.0 Pro 모델은 텍스트 요약 및 감정 분석과 같은 광범위한 태스크에서 더 높은 입력/출력 규모와 더 나은 결과 품질을 위해 설계되었습니다. 이제 BigQuery 콘솔 내에서 바로 간단한 SQL 문 또는 BigQuery에 삽입된 DataFrame API를 사용하여 액세스할 수 있습니다.
데이터 웨어하우스 마이그레이션
BigQuery로 데이터 웨어하우스 마이그레이션
BigQuery로 데이터 웨어하우스 마이그레이션
Google Cloud의 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스로 마이그레이션하여 당면한 분석 요구를 해결하고 비즈니스를 원활하게 확장하세요. 완전 관리형 무료 BigQuery Migration Service를 사용하여 Netezza, Oracle, Redshift, Teradata 또는 Snowflake에서 BigQuery로 간편하게 마이그레이션하세요.
튜토리얼, 빠른 시작, 실습
BigQuery로 데이터 웨어하우스 마이그레이션
BigQuery로 데이터 웨어하우스 마이그레이션
Google Cloud의 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스로 마이그레이션하여 당면한 분석 요구를 해결하고 비즈니스를 원활하게 확장하세요. 완전 관리형 무료 BigQuery Migration Service를 사용하여 Netezza, Oracle, Redshift, Teradata 또는 Snowflake에서 BigQuery로 간편하게 마이그레이션하세요.
BigQuery로 데이터 전송
BigQuery로 원하는 데이터 가져오기
BigQuery로 원하는 데이터 가져오기
BigQuery에서 여러 소스의 데이터를 취합하여 보다 쉽게 분석할 수 있습니다. 로컬 소스, Google Drive 또는 Cloud Storage 버킷에서 데이터 파일을 업로드하거나, BigQuery Data Transfer Service(DTS), Cloud Data Fusion 플러그인을 사용하거나, BigQuery용 Datastream을 사용하여 관계형 데이터베이스의 데이터를 복제하거나, 업계를 선도하는 Google의 데이터 통합 파트너십을 활용할 수도 있습니다.
튜토리얼, 빠른 시작, 실습
BigQuery로 원하는 데이터 가져오기
BigQuery로 원하는 데이터 가져오기
BigQuery에서 여러 소스의 데이터를 취합하여 보다 쉽게 분석할 수 있습니다. 로컬 소스, Google Drive 또는 Cloud Storage 버킷에서 데이터 파일을 업로드하거나, BigQuery Data Transfer Service(DTS), Cloud Data Fusion 플러그인을 사용하거나, BigQuery용 Datastream을 사용하여 관계형 데이터베이스의 데이터를 복제하거나, 업계를 선도하는 Google의 데이터 통합 파트너십을 활용할 수도 있습니다.
모든 데이터 유형의 가치 창출
튜토리얼, 빠른 시작, 실습
사전 구성된 데이터 솔루션
Google Cloud 콘솔에서 사전 구성된 데이터 웨어하우스 배포
Google Cloud 콘솔에서 사전 구성된 데이터 웨어하우스 배포
데이터 웨어하우스 솔루션 예시를 배포하여 BigQuery 및 Looker Studio를 사용하여 데이터를 탐색, 분석, 시각화합니다. 또한 생성형 AI를 적용하여 분석 결과를 요약합니다.
튜토리얼, 빠른 시작, 실습
Google Cloud 콘솔에서 사전 구성된 데이터 웨어하우스 배포
Google Cloud 콘솔에서 사전 구성된 데이터 웨어하우스 배포
데이터 웨어하우스 솔루션 예시를 배포하여 BigQuery 및 Looker Studio를 사용하여 데이터를 탐색, 분석, 시각화합니다. 또한 생성형 AI를 적용하여 분석 결과를 요약합니다.
실시간 분석
이벤트 기반 분석
이벤트 기반 분석
이벤트 기반 분석을 통해 실시간으로 비즈니스 이벤트에 대응하여 경쟁 우위를 확보하세요. 스트리밍 데이터를 자동으로 수집하여 즉시 쿼리할 수 있도록 하는 스트리밍 기능이 기본 제공됩니다. 따라서 최신 데이터를 바탕으로 민첩성을 유지하면서 비즈니스 결정을 내릴 수 있습니다. 또는 Dataflow를 통해 종합적인 솔루션을 위한 빠르고 간소화된 스트리밍 데이터 파이프라인을 사용할 수 있습니다.
튜토리얼, 빠른 시작, 실습
이벤트 기반 분석
이벤트 기반 분석
이벤트 기반 분석을 통해 실시간으로 비즈니스 이벤트에 대응하여 경쟁 우위를 확보하세요. 스트리밍 데이터를 자동으로 수집하여 즉시 쿼리할 수 있도록 하는 스트리밍 기능이 기본 제공됩니다. 따라서 최신 데이터를 바탕으로 민첩성을 유지하면서 비즈니스 결정을 내릴 수 있습니다. 또는 Dataflow를 통해 종합적인 솔루션을 위한 빠르고 간소화된 스트리밍 데이터 파이프라인을 사용할 수 있습니다.
예측 분석
업계 최고의 AI/ML로 비즈니스 성과 예측
업계 최고의 AI/ML로 비즈니스 성과 예측
예측 분석은 운영을 간소화하고 수익을 높이며 위험을 완화하는 데 사용될 수 있습니다. BigQuery ML은 데이터 분석가 사용자가 기존 비즈니스 인텔리전스 도구 및 스프레드시트를 사용하여 모델을 빌드하고 실행할 수 있도록 지원하여 ML 사용을 범용화합니다. 예측 분석은 조직 전반에서 비즈니스 의사 결정의 길잡이 역할을 할 수 있습니다.
튜토리얼, 빠른 시작, 실습
업계 최고의 AI/ML로 비즈니스 성과 예측
업계 최고의 AI/ML로 비즈니스 성과 예측
예측 분석은 운영을 간소화하고 수익을 높이며 위험을 완화하는 데 사용될 수 있습니다. BigQuery ML은 데이터 분석가 사용자가 기존 비즈니스 인텔리전스 도구 및 스프레드시트를 사용하여 모델을 빌드하고 실행할 수 있도록 지원하여 ML 사용을 범용화합니다. 예측 분석은 조직 전반에서 비즈니스 의사 결정의 길잡이 역할을 할 수 있습니다.
로그 분석
로그 데이터 분석
로그 데이터 분석
BigQuery로 로깅 데이터를 분석하고 보다 자세하고 유용한 정보를 확보하세요. GoogleSQL을 사용하여 서버, 센서 및 기타 기기에서 생성된 데이터에 대한 쿼리를 간단하게 저장, 탐색, 실행할 수 있습니다. 또한 BigQuery에서 네이티브 방식으로 다른 비즈니스 데이터와 함께 로그 데이터를 분석하여 폭넓은 분석을 수행할 수 있습니다.
튜토리얼, 빠른 시작, 실습
로그 데이터 분석
로그 데이터 분석
BigQuery로 로깅 데이터를 분석하고 보다 자세하고 유용한 정보를 확보하세요. GoogleSQL을 사용하여 서버, 센서 및 기타 기기에서 생성된 데이터에 대한 쿼리를 간단하게 저장, 탐색, 실행할 수 있습니다. 또한 BigQuery에서 네이티브 방식으로 다른 비즈니스 데이터와 함께 로그 데이터를 분석하여 폭넓은 분석을 수행할 수 있습니다.
마케팅 분석
데이터 및 AI를 통한 마케팅 ROI 및 성능 향상
데이터 및 AI를 통한 마케팅 ROI 및 성능 향상
BigQuery에서 마케팅 및 비즈니스 데이터 소스를 통합하여 마케팅 데이터에 Google AI를 활용할 수 있습니다. 비즈니스를 총체적으로 파악하고, 더 많은 퍼스트 파티 데이터를 사용해서 마케팅 ROI 및 성능을 높이고, 기본 제공되는 ML/AI로 규모에 맞게 맞춤화된 타겟팅 마케팅을 제공할 수 있습니다. Looker Studio 또는 Connected Sheets를 통해 인사이트 및 성능을 공유할 수 있습니다.
튜토리얼, 빠른 시작, 실습
데이터 및 AI를 통한 마케팅 ROI 및 성능 향상
데이터 및 AI를 통한 마케팅 ROI 및 성능 향상
BigQuery에서 마케팅 및 비즈니스 데이터 소스를 통합하여 마케팅 데이터에 Google AI를 활용할 수 있습니다. 비즈니스를 총체적으로 파악하고, 더 많은 퍼스트 파티 데이터를 사용해서 마케팅 ROI 및 성능을 높이고, 기본 제공되는 ML/AI로 규모에 맞게 맞춤화된 타겟팅 마케팅을 제공할 수 있습니다. Looker Studio 또는 Connected Sheets를 통해 인사이트 및 성능을 공유할 수 있습니다.
데이터 클린룸
개인 정보 보호 중심의 데이터 공유를 위한 BigQuery 데이터 클린룸
개인 정보 보호 중심의 데이터 공유를 위한 BigQuery 데이터 클린룸
BigQuery 내에서 바로 기본 데이터를 복사하거나 이동하지 않고 사용자 및 파트너가 협업할 수 있는 저신뢰 환경을 만듭니다. 이를 통해 BigQuery SQL 인터페이스에서 개인 정보 보호 향상 변환을 수행하고 사용량을 모니터링하여 공유 데이터에 대한 개인 정보 보호 위협을 감지할 수 있습니다. 인프라 및 기본 제공 BI 및 AI/ML을 관리할 필요 없이 BigQuery 스케일의 이점을 얻을 수 있습니다.
튜토리얼, 빠른 시작, 실습
개인 정보 보호 중심의 데이터 공유를 위한 BigQuery 데이터 클린룸
개인 정보 보호 중심의 데이터 공유를 위한 BigQuery 데이터 클린룸
BigQuery 내에서 바로 기본 데이터를 복사하거나 이동하지 않고 사용자 및 파트너가 협업할 수 있는 저신뢰 환경을 만듭니다. 이를 통해 BigQuery SQL 인터페이스에서 개인 정보 보호 향상 변환을 수행하고 사용량을 모니터링하여 공유 데이터에 대한 개인 정보 보호 위협을 감지할 수 있습니다. 인프라 및 기본 제공 BI 및 AI/ML을 관리할 필요 없이 BigQuery 스케일의 이점을 얻을 수 있습니다.
가격 책정
| BigQuery 가격 책정 방식 | BigQuery 가격은 컴퓨팅(분석), 스토리지, 추가 서비스, 데이터 수집 및 추출을 기준으로 책정됩니다. 데이터 로드 및 내보내기는 무료입니다. | |
|---|---|---|
| 서비스 및 사용량 | 구독 유형 | 가격(USD) |
무료 등급 | BigQuery 무료 등급은 고객에게 스토리지 10GiB, 월별 쿼리 최대 1TiB, 기타 리소스를 제공합니다. | 무료 |
컴퓨팅(분석) | 주문형 일반적으로 단일 프로젝트에서 모든 쿼리 간에 공유되는 최대 2,000개의 동시 슬롯에 액세스할 수 있습니다. | Starting at $6.25 스캔된 TiB당 기준입니다. 매월 1TiB까지는 무료입니다. |
Standard 버전 표준 SQL 분석을 위한 저렴한 비용 옵션 | $0.04 슬롯 시간당 | |
Enterprise 버전 고급 엔터프라이즈 분석 지원 | $0.06 슬롯 시간당 | |
Enterprise Plus 버전 미션 크리티컬 엔터프라이즈 분석 지원 | $0.10 슬롯 시간당 | |
스토리지 | 활성 로컬 스토리지 지난 90일 동안 수정된 테이블 또는 테이블 파티션에 사용된 압축되지 않은 바이트를 기준으로 합니다. | Starting at $0.02 GiB당 기준입니다. 매월 10GiB까지는 무료입니다. |
장기 논리적 스토리지 연속으로 90일 동안 수정된 테이블 또는 테이블 파티션에 사용된 압축되지 않은 바이트를 기준으로 합니다. | Starting at $0.01 GiB당 기준입니다. 매월 10GiB까지는 무료입니다. | |
활성 물리적 스토리지 연속으로 90일 동안 수정된 테이블 또는 테이블 파티션에 사용된 압축된 바이트를 기준으로 합니다. | Starting at $0.04 GiB당 기준입니다. 매월 10GiB까지는 무료입니다. | |
장기 물리적 스토리지 연속으로 90일 동안 수정되지 않은 테이블 또는 파티션의 압축된 바이트를 기준으로 합니다. | Starting at $0.02 GiB당 기준입니다. 매월 10GiB까지는 무료입니다. | |
데이터 수집 | 일괄 로드 Cloud Storage에서 테이블 가져오기 | 무료 공유 슬롯 풀을 사용하는 경우 |
스트리밍 삽입 삽입에 성공한 행의 요금만 청구됩니다. 각 행은 최소 1KB로 계산됩니다. | $0.01 200MiB당 | |
BigQuery Storage Write API BigQuery에 로드된 데이터에는 BigQuery 스토리지 가격 책정 또는 Cloud Storage 가격 책정이 적용됩니다. | $0.025 GiB당 기준입니다. 매월 2TiB까지는 무료입니다. | |
데이터 추출 | 일괄 내보내기 테이블 데이터를 Cloud Storage로 내보냅니다. | 무료 공유 슬롯 풀을 사용하는 경우 |
스트리밍 읽기 Storage Read API를 사용하여 테이블 데이터의 스트리밍 읽기를 수행합니다. | Starting at $1.10 읽은 TiB당 기준 | |
BigQuery 가격 책정에 대해 자세히 알아보세요. 모든 가격 책정 세부정보 보기
BigQuery 가격 책정 방식
BigQuery 가격은 컴퓨팅(분석), 스토리지, 추가 서비스, 데이터 수집 및 추출을 기준으로 책정됩니다. 데이터 로드 및 내보내기는 무료입니다.
컴퓨팅(분석)
주문형
일반적으로 단일 프로젝트에서 모든 쿼리 간에 공유되는 최대 2,000개의 동시 슬롯에 액세스할 수 있습니다.
Starting at
$6.25
스캔된 TiB당 기준입니다. 매월 1TiB까지는 무료입니다.
Standard 버전
표준 SQL 분석을 위한 저렴한 비용 옵션
$0.04
슬롯 시간당
Enterprise 버전
고급 엔터프라이즈 분석 지원
$0.06
슬롯 시간당
Enterprise Plus 버전
미션 크리티컬 엔터프라이즈 분석 지원
$0.10
슬롯 시간당
스토리지
활성 로컬 스토리지
지난 90일 동안 수정된 테이블 또는 테이블 파티션에 사용된 압축되지 않은 바이트를 기준으로 합니다.
Starting at
$0.02
GiB당 기준입니다. 매월 10GiB까지는 무료입니다.
장기 논리적 스토리지
연속으로 90일 동안 수정된 테이블 또는 테이블 파티션에 사용된 압축되지 않은 바이트를 기준으로 합니다.
Starting at
$0.01
GiB당 기준입니다. 매월 10GiB까지는 무료입니다.
활성 물리적 스토리지
연속으로 90일 동안 수정된 테이블 또는 테이블 파티션에 사용된 압축된 바이트를 기준으로 합니다.
Starting at
$0.04
GiB당 기준입니다. 매월 10GiB까지는 무료입니다.
장기 물리적 스토리지
연속으로 90일 동안 수정되지 않은 테이블 또는 파티션의 압축된 바이트를 기준으로 합니다.
Starting at
$0.02
GiB당 기준입니다. 매월 10GiB까지는 무료입니다.
데이터 수집
일괄 로드
Cloud Storage에서 테이블 가져오기
무료
공유 슬롯 풀을 사용하는 경우
스트리밍 삽입
삽입에 성공한 행의 요금만 청구됩니다. 각 행은 최소 1KB로 계산됩니다.
$0.01
200MiB당
BigQuery Storage Write API
BigQuery에 로드된 데이터에는 BigQuery 스토리지 가격 책정 또는 Cloud Storage 가격 책정이 적용됩니다.
$0.025
GiB당 기준입니다. 매월 2TiB까지는 무료입니다.
데이터 추출
일괄 내보내기
테이블 데이터를 Cloud Storage로 내보냅니다.
무료
공유 슬롯 풀을 사용하는 경우
스트리밍 읽기
Storage Read API를 사용하여 테이블 데이터의 스트리밍 읽기를 수행합니다.
Starting at
$1.10
읽은 TiB당 기준
BigQuery 가격 책정에 대해 자세히 알아보세요. 모든 가격 책정 세부정보 보기
파트너 및 통합
BigQuery 전문성을 갖춘 파트너와 협력
ETL 및 데이터 통합
역방향 ETL 및 MDM
BI 및 데이터 시각화
데이터 거버넌스 및 보안
커넥터 및 개발자 도구
머신러닝 및 고급 분석
데이터 품질 및 관측 가능성
컨설팅 파트너
데이터 수집에서 시각화에 이르기까지 많은 파트너가 데이터 솔루션을 BigQuery와 통합했습니다. 위에는 Google Cloud Ready - BigQuery를 통한 파트너 통합이 나열되어 있습니다.
이러한 BigQuery 파트너에 대해 알아보려면 파트너 디렉터리를 방문하세요.
FAQ
BigQuery는 다른 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스 솔루션 대비 어떤 차별점이 있나요?
BigQuery는 Google Cloud의 완전 관리형 서버리스 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스입니다. BigQuery는 모든 데이터 유형을 지원하고 클라우드 전반에서 작동하며 머신러닝 및 비즈니스 인텔리전스를 기본 제공하는 통합 플랫폼입니다.
엔터프라이즈 데이터 웨어하우스란 무엇인가요?
엔터프라이즈 데이터 웨어하우스는 여러 소스의 정형 데이터 및 반정형 데이터를 분석하고 보고하는 데 사용되는 시스템입니다. 많은 조직이 온프레미스에 있는 기존 데이터 웨어하우스에서 더 많은 비용 절감, 확장성, 유연성을 제공하는 클라우드 데이터 웨어하우스로 마이그레이션하고 있습니다.
BigQuery는 얼마나 안전한가요?
BigQuery는 강력한 보안, 거버넌스, 고가용성과 99.99% 업타임 SLA를 제공하는 안정성 제어를 갖추고 있습니다. 데이터는 기본 암호화 및 고객 관리 암호화 키로 보호됩니다.
BigQuery를 시작하려면 어떻게 해야 하나요?
BigQuery를 시작하는 방법에는 몇 가지가 있습니다. 신규 고객에게는 BigQuery에 사용할 수 있는 $300의 무료 크레딧이 제공됩니다. 모든 고객에게 매월 10GB의 스토리지와 최대 1TB의 쿼리가 무료로 제공되며 크레딧이 차감되지 않습니다. BigQuery 무료 체험을 신청하면 크레딧을 받을 수 있습니다. 아직 마음의 준비가 되지 않으셨나요? 비용 부담 없이 BigQuery 샌드박스를 사용하여 작동 방식을 확인할 수 있습니다.
BigQuery 샌드박스란 무엇인가요?
BigQuery 샌드박스를 사용하면 비용 부담 없이 BigQuery를 사용해 볼 수 있습니다. BigQuery의 무료 등급 내에서 자동으로 관리되며, 샌드박스를 사용해 공개 데이터 세트에 대한 쿼리와 분석을 실행하여 작동 방식을 확인할 수 있습니다. 또한 분석을 위해 BigQuery 샌드박스로 자체 데이터를 가져올 수 있습니다. 신규 고객인 경우 $300의 크레딧을 받아 BigQuery를 사용해 볼 수 있는 무료 체험판으로 업그레이드할 수 있습니다.
기업에서 BigQuery를 사용하는 가장 일반적인 방법은 무엇인가요?
기업의 규모와 상관없이 BigQuery를 사용하여 사일로화된 데이터를 한곳에 통합함으로써 데이터 분석을 수행하고 모든 비즈니스 데이터에서 유용한 정보를 얻을 수 있습니다. 이를 통해 기업은 실시간으로 결정을 내리고 비즈니스 보고를 간소화하며 머신러닝을 데이터 분석에 통합하여 향후 비즈니스 기회를 예측할 수 있습니다.
