Un entrepôt de données cloud sans serveur, hautement évolutif et économique, conçu pour vous permettre de prendre rapidement des décisions éclairées et ainsi de transformer votre entreprise en toute simplicité.

Accélérez votre retour sur investissement grâce à un entrepôt de données cloud entièrement géré et sans serveur, qui est facile à configurer et à gérer, et qui n'exige aucun administrateur de base de données. Lancez l'analyse de vos données à moindre coût et dégagez des insights pertinents pour maintenir votre compétitivité.

  • Analysez de manière ultrarapide des gigaoctets, voire des pétaoctets, de données à l'aide de la norme SQL ANSI, sans que cela n'engendre de coûts opérationnels.
  • Exécutez efficacement des analyses à grande échelle, avec un coût total de possession sur trois ans inférieur de 26 à 34 % aux autres solutions d'entreposage de données cloud.
  • Démocratisez aisément les insights grâce à une plate-forme fiable et plus sécurisée qui évolue en fonction de vos besoins.

Dégagez des insights avec des analyses prédictives en temps réel

Interrogez votre flux de données en temps réel et profitez d'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.

Accédez aux données et partagez des insights en toute simplicité

Accédez aux données en toute sécurité et partagez des insights analytiques dans votre entreprise en quelques clics. Créez facilement des rapports et des tableaux de bord de qualité à l'aide d'outils de veille stratégique populaires et prêts à l'emploi.

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 disponibilité à 99,9 % dans le cadre d'un contrat de niveau de service. Les données sont chiffrées par défaut et sont compatibles avec les clés de chiffrement gérées par le client.

Principales fonctionnalités

BigQuery ML

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 à l'échelle mondiale en utilisant des requêtes SQL simples directement dans BigQuery, et ce, en un temps record. Apprenez-en plus sur les modèles actuellement compatibles.

BigQuery BI Engine

BigQuery BI Engine est le service d'analyse en mémoire ultrarapide de BigQuery qui permet d'explorer de manière interactive des ensembles de données volumineux et complexes avec un temps de réponse de requête inférieur à une seconde et une simultanéité élevée. Il s'intègre de façon transparente à des outils courants tels que Google Data Studio, Looker et Sheets, entre autres, afin d'accélérer l'exploration et l'analyse des données.

SIG BigQuery

Les SIG BigQuery combinent de manière unique l'architecture sans serveur de BigQuery et la compatibilité native avec les analyses géospatiales, ce qui fait de BigQuery le seul entrepôt de données cloud intégrant des fonctionnalités SIG. 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 aux formats WKT, WKB et GeoJSON.

Découvrir toutes les fonctionnalités

Témoignages de clients

Points clés

  • Plus de 1 milliard de points de données analysés par jour

  • Les résultats des modèles de ML indiquent avec précision comment optimiser l'utilisation des ressources et s'adapter aux périodes de fêtes

  • Grâce à l'analyse prescriptive, UPS bénéficie d'une véritable visibilité de sa chaîne d'approvisionnement et s'assure de l'efficacité de celle-ci

Secteur

  • Commerce de détail et biens de consommation

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Nouveautés

Documentation

Tutoriel
Guide de démarrage rapide de l'interface utilisateur Web

Découvrez comment utiliser l'interface utilisateur Web de BigQuery accessible dans la console GCP pour effectuer des tâches telles que l'exécution de requêtes, ainsi que le chargement et l'exportation de données dans une interface visuelle.

Tutoriel
Guide de démarrage rapide 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.

Tutoriel
Démarrage rapide des bibliothèques clientes

Découvrez comment utiliser l'API BigQuery dans le langage de programmation de votre choix à l'aide des bibliothèques clientes Google Cloud.

Tutoriel
Créer et utiliser des tables

Découvrez comment créer et utiliser des tables standards dans BigQuery.

Tutoriel
Spécifier un schéma

Découvrez comment créer et mettre à jour un schéma pour votre table.

Tutoriel
Protéger des données avec des clés Cloud KMS

Découvrez comment utiliser des clés de chiffrement gérées par le client (CMEK, Customer-Managed Encryption Keys) pour BigQuery.

Tutoriel
Contrôler l'accès aux ensembles de données

Apprenez à contrôler l'accès aux ensembles de données dans BigQuery.

Cas d'utilisation courants

Modernisation des entrepôts de données

Transformez votre ancien entrepôt de données sur site en une solution agile d'entreposage de données cloud. Concentrez-vous sur l'analyse des insights plutôt que sur l'achat et la maintenance de votre matériel et de vos serveurs de base de données. Lancez votre processus de modernisation à l'aide d'outils faciles d'utilisation et d'un système d'assistance mondiale fournie par les partenaires. En savoir plus

Migrer des données depuis Teradata

Vous pouvez copier des données depuis un environnement d'entreposage de données sur site (tel que Teradata) vers BigQuery en associant le service de transfert de données BigQuery à un agent de migration spécial.

L'agent de migration sur site communique avec le service de transfert de données BigQuery pour copier les tables de votre environnement Teradata vers BigQuery. Vous pouvez également surveiller les chargements de données récurrents vers BigQuery à l'aide de l'interface utilisateur Web du service de transfert de données BigQuery.

Circulation globale simplifiée des données entre un entrepôt de données sur site (tel que Teradata) et BigQuery.
Migrer d'Amazon Redshift vers BigQuery

Le service de transfert de données BigQuery vous permet de copier vos données d'un entrepôt de données Amazon Redshift vers BigQuery. Le service engagera les agents de migration dans Google Kubernetes Engine et déclenchera une opération de déchargement depuis Amazon Redshift vers une zone intermédiaire d'un bucket Amazon S3. Ensuite, le service de transfert de données BigQuery transférera vos données du bucket Amazon S3 vers BigQuery.

Circulation globale des données lors d'une migration entre un entrepôt de données Amazon Redshift et BigQuery.

Analyse marketing

Rassemblez toutes vos données marketing et client pour obtenir une vision plus claire du parcours client, prédire des résultats marketing et commerciaux, et créer une expérience client plus personnalisée. En savoir plus

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 ou de la gestion de l'infrastructure.
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 Pub/Sub et Dataflow pour insérer des données en flux continu dans BigQuery.
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), c'est-à-dire aux formats de fichiers Open Source Parquet et ORC, dans des bases de données transactionnelles (Bigtable, Cloud SQL) ou dans des feuilles de calcul disponibles dans Drive, le tout sans dupliquer 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. Cette API fournit une architecture bien plus simple et réduit les mouvements de données, et elle n'a pas besoin d'avoir plusieurs copies des mêmes données.
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 Les fonctions SIG BigQuery permettent d'utiliser le langage SQL pour travailler avec des points, des lignes, des polygones et des multipolygones arbitraires aux formats WKT et GeoJSON. Vous pouvez simplifier vos analyses géospatiales, consulter vos données géolocalisées de façon inédite ou vous ouvrir à de tout nouveaux secteurs d'activité.
Service de transfert de données Le service de transfert de données BigQuery transfère automatiquement les données de sources externes, telles que Google Marketing Platform, Google Ads, YouTube et des applications SaaS partenaires, vers BigQuery, 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.
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 payez uniquement 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 les pages Tarifs de BigQuery ou Maîtrise des coûts.
Sécurité et gouvernance des données BigQuery offre des contrôles de sécurité et de gouvernance renforcés à l'aide d'une gestion précise de l'authentification et des accès. De plus, les données sont toujours chiffrées, qu'elles soient au repos ou en transit.
Expansion géographique BigQuery vous donne la possibilité de contrôler la position géographique des données (aux États-Unis, en Asie et en Europe), sans avoir à configurer ni à gérer de clusters et d'autres ressources informatiques dans la région en question.
Base pour l'IA Outre BigQuery ML qui vous donne la possibilité d'appliquer le ML à vos données, les intégrations avec AI Platform Prediction et TensorFlow vous permettent d'entraîner en quelques minutes des modèles puissants à partir de données structurées en utilisant seulement SQL.
Base pour l'informatique décisionnelle BigQuery constitue le pilier de l'entreposage de données appliqué aux solutions 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.
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, 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 des journaux d'audit Cloud. 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 100 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.
Ensembles de données commerciaux Les fournisseurs de données commerciales hébergent directement leurs données dans BigQuery et Cloud Storage. Ainsi, une fois que vous disposez d'une licence pour un ensemble de données de l'un de nos partenaires, vous pouvez y accéder immédiatement et traiter ses données sur place sans avoir à les stocker ni à les déplacer.

Tarifs

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 prix, 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 SKU de Cloud Platform s'appliquent.

Lorsque vous analysez des données, vous avez le choix entre deux modes de facturation :

TYPE D'ABONNEMENT PRIX
Facturation à l'usage
5 $ par To
Premier téraoctet (1 To) par mois gratuit*
Tarifs forfaitaires
À partir de 10 000 $/mois pour 500 emplacements dédiés.
30 $/mois par emplacement pour les emplacements Flex.
Pour en savoir plus, consultez la section Tarifs forfaitaires.

Pour plus d'informations concernant les tarifs de BigQuery ML, consultez cette page.

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

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

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


Consulter le détail des tarifs

Partenaires

BigQuery libère tout le potentiel de l'entreposage de données dans le cloud pour un large éventail d'outils et de partenaires. De l'intégration à l'analyse, les partenaires Google Cloud ont incorporé BigQuery à des outils de pointe pour permettre le chargement, la transformation et la visualisation des données.

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Profitez de 300 $ de crédits gratuits sur une période pouvant aller jusqu'à 12 mois pour développer vos connaissances et créer des applications sur Google Cloud.

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