Cloud Data Warehouse für datengestützte Innovationen
BigQuery ist ein serverloses kostengünstiges Data Warehouse für Unternehmen, das cloudübergreifend und auch für große Datenmengen eingesetzt werden kann. Mit den integrierten ML/KI- und Business-Intelligence-Fähigkeiten lassen sich Insights in großem Umfang generieren.
Flexibilität, kalkulierbare Preise und ein hervorragendes Preis-Leistungs-Verhältnis
Mit den verschiedenen BigQuery-Versionen können Sie die richtigen Features für Ihre individuellen Arbeitslastanforderungen auswählen. Außerdem können Sie sich die Komponenten für Ihr gewünschtes Preis-Leistungs-Verhältnis selbst zusammenstellen. Dank Autoscaling werden Rechenressourcen in Echtzeit hinzugefügt, die präzise auf die Anforderungen Ihrer Arbeitslast abgestimmt sind. So zahlen Sie nur für tatsächlich benötigte Kapazitäten. Nutzen Sie die günstige Preisstruktur, um Speicherkosten zu senken und gleichzeitig Datenkapazitäten zu erhöhen.
Mit BigQuery ML können Data Scientists und Datenanalysten ML-Modelle mit riesigen Mengen an strukturierten, semistrukturierten und jetzt auch unstrukturierten Daten erstellen und operationalisieren – und zwar direkt in BigQuery, mit einfachem SQL und in einem Bruchteil der üblichen Zeit. Exportieren Sie BigQuery-ML-Modelle für Online-Vorhersagen in Vertex AI oder Ihre eigene Bereitstellungsebene. Weitere Informationen zu derzeit von uns unterstützten Modellen.
BigQuery bietet integrierte Funktionen, mit denen Streamingdaten aufgenommen und sofort abgefragt werden können, sowie native Integrationen für Streamingprodukte wie Dataflow.
Mit BigQuery BI Engine, einem In-Memory-Analysedienst, der Antwortzeiten unter einer Sekunde sowie hohe Nebenläufigkeit bietet, lassen sich große Datasets interaktiv analysieren. Erhöhen Sie mit materialisierten Ansichten in BigQuery die Abfrageleistung und senken Sie die Kosten, die in Ihrer Umgebung entstehen.
Beliebige Datentypen vereinheitlichen, verwalten und bereitstellen
Mit BigQuery können Sie alle Datentypen abfragen, ob strukturiert, semistrukturiert oder unstrukturiert. Verwenden Sie BigLake, um verschiedene Datentypen zu untersuchen und zu vereinheitlichen und fortschrittliche Modelle zu erstellen. Dataplex ist eine intelligente Datenstruktur, mit der Organisationen Zugriff auf vertrauenswürdige Daten bieten können So lassen sich Daten über Data Lakes, Data Warehouses und Data-Marts hinweg mit einheitlichen Steuerelementen zentral erkennen, verwalten, überwachen und steuern.
Erkenntnisse mit integrierter Business Intelligence teilen
Dank integrierter Business-Intelligence (BI) können Sie in Looker Studio mit wenigen Klicks Insights generieren und teilen. Mit Looker erstellen Sie erweiterte Analysen, die weit über BI hinausgehen.
In Google Tabellen können Sie mit vertrauten Tools wie Pivot-Tabellen, Diagrammen und Formeln Milliarden von Zeilen mit Live-BigQuery-Daten analysieren, um so aus Big Data mithilfe verbundener Tabellenblätter schnell Insights abzuleiten.
Für raumbezogene Analysen mit BigQuery wird die serverlose Architektur von BigQuery mit nativer Unterstützung für Geodaten-Analysen kombiniert. So können Sie Ihre Analyseworkflows durch Standortinformationen erweitern.
Vereinfachen Sie Ihre Analysen, lassen Sie sich räumliche Daten auf eine ganz neue Art und Weise anzeigen und erschließen Sie vollkommen neue Geschäftsbereiche mit der Unterstützung für beliebige Punkte, Linien, Polygone und Multi-Polygone in den gängigsten Formaten für raumbezogene Daten.
Veränderung von Daten in Echtzeit erfassen und replizieren
Synchronisieren Sie Daten aus heterogenen Datenbanken, Speichersystemen und Anwendungen mithilfe von Datastream zuverlässig und bei minimaler Latenz.
Datastream lässt sich in maßgeschneiderte und erweiterbare Dataflow-Vorlagen einbinden, um für Echtzeitberichte aktuelle replizierte Tabellen in BigQuery zu erstellen und Änderungsstreams abzurufen, die in Cloud Storage geschrieben werden.
Standard-SQL
BigQuery unterstützt einen mit ANSI 2011 kompatiblen SQL-Standarddialekt. Dadurch muss weniger Code umgeschrieben werden. Darüber hinaus bietet BigQuery kostenlose ODBC- und JDBC-Treiber, über die Ihre aktuellen Anwendungen mit der leistungsstarken Engine von BigQuery interagieren können.
Funktionsweise
Mit der serverlosen Architektur von BigQuery können Sie SQL-Abfragen verwenden, um Ihre Daten zu analysieren. Sie können Ihre Daten in BigQuery speichern und analysieren oder sie dort untersuchen, wo sie gespeichert sind. Um die Funktionsweise selbst zu testen, fragen Sie Daten – ohne Kreditkarte – mit der BigQuery-Sandbox ab.
Demo: Geschäftliche Herausforderungen mit einer Ende-zu-Ende-Analyse in BigQuery meistern
Gängige Einsatzmöglichkeiten
Daten in BigQuery übertragen
Daten in BigQuery laden
Vereinfachen Sie Analysen und führen Sie in BigQuery Daten aus verschiedenen Quellen zusammen. Sie können Datendateien aus lokalen Quellen, Google Drive und Cloud Storage-Buckets hochladen, BigQuery Data Transfer Service (DTS) und Cloud Data Fusion-Plug-ins verwenden, mit Datastream für BigQuery Daten aus relationalen Datenbanken replizieren oder die branchenführenden Partnerschaften zur Datenintegration von Google nutzen.
Werden Sie den heutigen Analyseanforderungen gerecht und skalieren Sie Ihre Aktivitäten nahtlos durch einen Umstieg auf das Data Warehouse für Unternehmen von Google Cloud. Optimieren Sie Ihren Migrationspfad von Netezza, Oracle, Redshift, Teradata oder Snowflake zu BigQuery mit dem kostenlosen und vollständig verwalteten BigQuery Migration Service.
Reagieren Sie in Echtzeit mit ereignisgesteuerten Analysen auf Geschäftsereignisse und sichern Sie sich so einen Wettbewerbsvorteil. Integrierte Streamingfunktionen nehmen automatisch Streamingdaten auf und stellen sie sofort für Abfragen zur Verfügung. So bleiben Sie agil und können anhand neuester Daten Geschäftsentscheidungen treffen. Oder nutzen Sie Dataflow, um schnelle, vereinfachte Streaming-Datenpipelines für eine umfassende Lösung zu ermöglichen.
Prädiktive Analysen können verwendet werden, um Abläufe zu optimieren, den Umsatz zu steigern und Risiken zu minimieren. Mit BigQuery ML wird die Nutzung von ML demokratisiert. Es ermöglicht Datenanalysten, Modelle mithilfe vorhandener Business-Intelligence-Tools und -Tabellen zu erstellen und auszuführen. Prädiktive Analysen können bei der Entscheidungsfindung im gesamten Unternehmen helfen.
Nutzen Sie BigQuery, um Logging-Daten zu analysieren und tiefere Einblicke zu gewinnen. Sie können Abfragen von Daten, die von Servern, Sensoren und anderen Geräten generiert wurden, einfach mit GoogleSQL speichern, untersuchen und ausführen. Darüber hinaus können Sie Logdaten zusammen mit den restlichen Geschäftsdaten umfassend und nativ in BigQuery analysieren.
Skalierbare Data Warehouses für das Marketing erstellen
Mit Data Warehouses für das Marketing können Sie Ihre Werbung zeitgerecht, zielgerichtet und individuell anpassen, um Ihre Marketingaktivitäten zu optimieren. BigQuery bietet nahtlose Daten-Connectors für Google Ads, Campaign Manager und andere Marketingplattformen, um Ihnen einen ganzheitlichen Überblick über Ihre geschäftlichen Aktivitäten zu verschaffen. Mit Google Analytics und dem in BigQuery integrierten Machine Learning können Sie erweiterte Marketingzielgruppen erstellen und so einen höheren ROI erzielen.
Die Preise für BigQuery richten sich nach dem Computing (Analyse), dem Speicher, den zusätzlichen Diensten sowie nach der Datenaufnahme und -extraktion. Das Laden und Exportieren von Daten ist kostenlos.
Kostenlose Stufe
Die kostenlose BigQuery-Stufe bietet Kunden 10 GB Speicherplatz, bis zu 1 TB Abfragen pro Monat und andere Ressourcen.
Kostenlos
Computing (Analyse)
On demand
Im Allgemeinen haben Sie Zugriff auf bis zu 2.000 gleichzeitige Slots, die von allen Abfragen in einem Projekt gemeinsam genutzt werden.
Verwenden Sie die Storage Read API, um Streaming-Lesevorgänge von Tabellendaten auszuführen.
Ab
1,10 $
pro TB Lesevorgang
Funktionsweise von BigQuery-Preisen
Die Preise für BigQuery richten sich nach dem Computing (Analyse), dem Speicher, den zusätzlichen Diensten sowie nach der Datenaufnahme und -extraktion. Das Laden und Exportieren von Daten ist kostenlos.
Dienste und Nutzung
Abotyp
Preis ($)
Kostenlose Stufe
Die kostenlose BigQuery-Stufe bietet Kunden 10 GB Speicherplatz, bis zu 1 TB Abfragen pro Monat und andere Ressourcen.
Kostenlos
Computing (Analyse)
On demand
Im Allgemeinen haben Sie Zugriff auf bis zu 2.000 gleichzeitige Slots, die von allen Abfragen in einem Projekt gemeinsam genutzt werden.
Mit einem Partner zusammenarbeiten, der sich mit BigQuery auskennt
Viele Partnerunternehmen haben ihre Datenlösungen in BigQuery eingebunden – von der Datenaufnahme bis zur Visualisierung. Oben sind die Partnerintegrationen durch Google Cloud Ready – BigQuery aufgeführt.
Informationen zu diesen BigQuery-Partnern finden Sie in unserem Partnerverzeichnis.
FAQ
BigQuery ist die vollständig verwaltete und serverlose Data-Warehouse-Lösung für Unternehmen von Google Cloud. BigQuery unterstützt alle Datentypen, funktioniert cloudübergreifend und enthält integrierte Funktionen für Machine Learning und Business Intelligence auf einer einheitlichen Plattform.
Ein Data Warehouse für Unternehmen ist ein System, das für die Analyse und Berichterstellung von strukturierten und semistrukturierten Daten aus verschiedenen Quellen verwendet wird. Viele Unternehmen wechseln von traditionellen Data Warehouses in lokaler Umgebung zu Cloud Data Warehouses, da sie Kosteneinsparungen, höhere Skalierbarkeit und mehr Flexibilität bieten.
BigQuery bietet robuste Steuerelemente für Sicherheit, Data Governance und Zuverlässigkeit, die einen SLA von 99,99 % Verfügbarkeit bieten. Ihre Daten werden standardmäßig durch Verschlüsselung und vom Kunden verwaltete Verschlüsselungsschlüssel geschützt.
Es gibt verschiedene Möglichkeiten, BigQuery zu verwenden. Neukunden erhalten ein Startguthaben von 300 $ für BigQuery. Alle Kunden können 10 GB Speicherplatz und bis zu 1 TB Abfragen pro Monat kostenlos nutzen. Dies wird nicht mit Ihrem Guthaben verrechnet. Registrieren Sie sich für die kostenlose Testversion von BigQuery, um das Guthaben zu erhalten.
Noch nicht bereit? Sie können die BigQuery-Sandbox ohne Kreditkarte testen.
In der BigQuery-Sandbox können Sie BigQuery ohne Kreditkarte testen.
Sie bleiben automatisch in der kostenlosen Stufe von BigQuery und können die Sandbox nutzen, um Abfragen und Analysen in öffentlichen Datasets durchzuführen und die Funktionsweise zu testen. Sie können auch eigene Daten zur Analyse in die BigQuery-Sandbox übertragen. Sie können auf die kostenlose Testversion upgraden, bei der Neukunden ein Guthaben von 300 $ zum Ausprobieren von BigQuery erhalten.
Unternehmen jeder Größe verwenden BigQuery, um isolierte Daten an einem Ort zu konsolidieren und so Datenanalysen durchzuführen und Insights aus Geschäftsdaten zu gewinnen. Dadurch können sie Entscheidungen in Echtzeit treffen, Geschäftsberichte optimieren und Machine Learning in die Datenanalyse einbinden, um zukünftige Geschäftschancen zu erkennen.
Versionshinweise
Dokumentation
Training
Architekturzentrum
