Entrepôt de données cloud pour stimuler votre innovation basée sur les données
BigQuery est un entrepôt de données d'entreprise entièrement sans serveur et économique qui fonctionne sur plusieurs clouds, s'adapte à l'augmentation du volume de vos données et fournit des outils intégrés pour l'informatique décisionnelle, le machine learning et l'IA.
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, et désormais également sur des données non structurées, à l'échelle mondiale, en utilisant des requêtes SQL simples directement dans BigQuery, et ce, en un temps record. Vous pouvez exporter des modèles BigQuery ML pour la prédiction en ligne dans Vertex AI ou dans votre propre couche d'inférence. Apprenez-en plus sur les modèles actuellement compatibles.
Analyse et partage des données entre différents clouds
BigQuery Omni est une solution d'analyse multicloud entièrement gérée qui vous permet d'analyser des données hébergées sur différents clouds et de partager les résultats au sein d'une vue centralisée, le tout de manière économique et sécurisée. Au sein de BigQuery Analytics Hub, échangez des éléments de données en toute sécurité en interne et avec d'autres organisations sans déplacer les données, et améliorez l'analyse avec des ensembles de données commerciaux, publics et proposés par Google.
Analyses en temps réel avec accélération des requêtes intégrée
BigQuery offre des fonctionnalités intégrées qui ingèrent les flux de données et permettent d'interroger les données concernées immédiatement, ainsi que des intégrations natives à des produits de traitement par flux tels que Dataflow. Analysez de grands ensembles de données de manière interactive avec BigQuery BI Engine, un service d'analyse en mémoire qui offre un temps de réponse aux requêtes inférieur à une seconde et une simultanéité élevée. BI Engine s'intègre de manière native à l'outil Looker Studio et fonctionne avec de nombreux outils d'informatique décisionnelle, y compris les feuilles connectées.
Unification, gestion et contrôle de tous types de données
Interrogez tous les types de données avec BigQuery : structurées, semi-structurées et non structurées. Utilisez BigLake pour explorer et unifier différents types de données, et créez des modèles avancés. Avec Dataplex, découvrez, gérez, surveillez les données et assurez leur gouvernance de manière centralisée sur les lacs, les entrepôts et les magasins de données. Dataplex est une data fabric intelligente qui offre des contrôles cohérents et qui permet aux entreprises de fournir un accès à des données fiables.
L'analyse géospatiale BigQuery combine de manière unique l'architecture sans serveur de BigQuery et la compatibilité native avec les analyses géospatiales, afin que vous puissiez enrichir vos workflows d'analyse avec des informations de localisation.
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 dans les formats de données géospatiales courants.
Les feuilles connectées vous permettent d'analyser des milliards de lignes de données BigQuery en direct dans Google Sheets sans connaître SQL. Vous pouvez appliquer des outils habituels tels que des tableaux croisés dynamiques, des graphiques et des formules afin de dégager des insights à partir du big data. Consultez ce guide de démarrage pour en savoir plus sur les feuilles connectées.
Capture et réplication des données modifiées en temps réel
Synchronisez les données de manière fiable et avec une latence minimale dans des bases de données, des systèmes de stockage et des applications hétérogènes grâce à Datastream.
Intégré aux modèles Dataflow sur mesure et extensibles, Datastream vous permet d'extraire les flux de modifications écrites dans Cloud Storage et de créer des tables répliquées à jour dans BigQuery pour une analyse en temps réel.
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.
Vues matérialisées
Accélérez les performances des requêtes et réduisez les coûts de votre environnement avec les vues matérialisées BigQuery.
Cette solution en temps réel facile à configurer et à utiliser vous permet d'obtenir rapidement des réponses à vos questions.
Évolutivité 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.
Les ensembles de données publics de Google Cloud fournissent un dépôt performant de plus de 200 ensembles de données publics fortement demandés provenant 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.
Fonctionnement
L'architecture sans serveur de BigQuery vous permet d'analyser vos données à l'aide de requêtes SQL. Vous pouvez stocker et analyser vos données dans BigQuery, ou utiliser BigQuery pour évaluer les données là où elles résident. Pour tester son fonctionnement par vous-même, interrogez des données à l'aide du bac à sable BigQuery (aucune carte de crédit requise).
Démonstration : Relever des défis métier avec une analyse de bout en bout dans BigQuery
Utilisations courantes
Transférer des données dans BigQuery
Intégrer des données dans BigQuery
Facilitez les analyses en rassemblant les données provenant de plusieurs sources dans BigQuery. Vous pouvez importer des fichiers de données de sources locales, de Google Drive ou de buckets Cloud Storage, utiliser le Service de transfert de données BigQuery (DTS) et les plug-ins Cloud Data Fusion, répliquer les données de bases relationnelles avec Datastream pour BigQuery ou profiter des fonctionnalités avancées des partenariats pour l'intégration de données de Google, leaders du secteur.
Répondez aux demandes actuelles en termes d'analyse et faites facilement évoluer votre activité en passant à l'entrepôt de données d'entreprise de Google Cloud. Optimisez votre processus de migration vers BigQuery depuis Netezza, Oracle, Redshift, Teradata ou Snowflake à l'aide du service de migration BigQuery, un service sans frais et entièrement géré.
Gagnez un avantage concurrentiel en répondant à des événements métier en temps réel grâce à l'analyse basée sur les événements. Des fonctionnalités de gestion des flux intégrées ingèrent automatiquement les données et permettent de les interroger immédiatement. Vous gagnez ainsi en agilité et pouvez prendre des décisions métier en vous basant sur les données les plus récentes. Vous pouvez également utiliser Dataflow pour activer des pipelines de flux de données rapides et simplifiés, et ainsi bénéficier d'une solution complète.
Créer des systèmes de recommandation et de détection
Découvrez comment BigQuery et BigQuery ML peuvent vous permettre de créer un système de recommandation pour l'e-commerce, de prédire la valeur vie client et de concevoir des solutions qui prédisent la propension à l'achat.
Analysez vos données de journalisation avec BigQuery et obtenez des insights plus détaillés. Vous pouvez facilement stocker et explorer des données générées par des serveurs, des capteurs et d'autres appareils, ainsi qu'exécuter des requêtes sur ces données, à l'aide du langage SQL standard de BigQuery. De plus, vous pouvez examiner les données des journaux en même temps que vos autres données d'entreprise pour une analyse plus large, le tout nativement dans BigQuery.
Créer des entrepôts de données marketing évolutifs
Les entrepôts de données marketing vous permettent de proposer des expériences publicitaires personnalisées, opportunes et ciblées qui améliorent vos performances marketing. BigQuery offre des connecteurs de données pour une intégration facile à Google Ads, Campaign Manager et d'autres plates-formes marketing, ce qui vous permet d'obtenir une vision globale de votre activité. Créez des audiences marketing avancées avec Google Analytics et le ML intégré à BigQuery afin d'accroître votre ROI.
Les tarifs de BigQuery sont basés sur le type d'analyse, le stockage, les services supplémentaires, ainsi que sur l'ingestion et l'extraction des données. Le chargement et l'exportation des données sont gratuits.
Version gratuite
La version gratuite de BigQuery offre aux clients 10 Go d'espace de stockage, jusqu'à 1 To de requêtes par mois sans frais, ainsi que d'autres ressources.
Gratuit
Analyse
À la demande
Vous donne généralement accès à un maximum de 2 000 emplacements simultanés, partagés entre toutes les requêtes d'un même projet.
À partir de
5 $
Le premier To par mois est gratuit.
Engagement forfaitaire mensuel
Idéal pour les clients qui préfèrent un coût mensuel fixe pour les requêtes plutôt qu'un prix à la demande.
À partir de
2 000 $
pour 100 emplacements par mois
Engagement forfaitaire annuel
Idéal pour les clients qui préfèrent un coût annuel fixe pour les requêtes plutôt qu'un prix à la demande. Économisez davantage avec un engagement annuel.
À partir de
1 700 $
pour 100 emplacements par mois
Engagement à court terme Flex
Payez les emplacements pour 60 secondes, puis pour chaque seconde jusqu'à la suppression ou la modification de votre engagement.
À partir de
4 $
pour 100 emplacements par mois
Stockage
Stockage local actif
Basé sur les octets non compressés utilisés dans les tables ou les partitions de table modifiées au cours des 90 derniers jours.
À partir de
0,02 $
par Go. Les 10 premiers Go sont gratuits chaque mois.
Stockage logique à long terme
Basé sur les octets non compressés utilisés dans les tables ou les partitions de table modifiées sur 90 jours consécutifs.
À partir de
0,01 $
par Go. Les 10 premiers Go sont gratuits chaque mois.
Stockage physique actif
Basé sur les octets compressés utilisés dans les tables ou les partitions de table modifiées sur 90 jours consécutifs.
À partir de
0,04 $
par Go. Les 10 premiers Go sont gratuits chaque mois.
Stockage physique à long terme
Basé sur des octets compressés dans les tables ou les partitions qui n'ont pas été modifiées pendant 90 jours consécutifs.
À partir de
0,02 $
par Go. Les 10 premiers Go sont gratuits chaque mois.
Ingestion de données
Chargement par lot
Exportation des données de table vers Cloud Storage.
Gratuit
Lorsque vous utilisez le pool d'emplacements partagés
Insertions en flux continu
Les lignes correctement insérées sont facturées. Les lignes individuelles sont calculées en utilisant une taille minimale de 1 Ko.
par tranche de 1 Go. Les 2 premiers To par mois sont gratuits.
Extraction des données
Exportation par lot
Exportation des données de table vers Cloud Storage.
Gratuit
Lorsque vous utilisez le pool d'emplacements partagés
Lectures en flux continu
Lectures en flux continu des données de table à l'aide de l'API Storage Read.
À partir de
1,10 $
par To lu
Fonctionnement des tarifs de BigQuery
Les tarifs de BigQuery sont basés sur le type d'analyse, le stockage, les services supplémentaires, ainsi que sur l'ingestion et l'extraction des données. Le chargement et l'exportation des données sont gratuits.
Services et utilisation
Type d'abonnement
Prix (USD)
Version gratuite
La version gratuite de BigQuery offre aux clients 10 Go d'espace de stockage, jusqu'à 1 To de requêtes par mois sans frais, ainsi que d'autres ressources.
Gratuit
Analyse
À la demande
Vous donne généralement accès à un maximum de 2 000 emplacements simultanés, partagés entre toutes les requêtes d'un même projet.
À partir de
5 $
Le premier To par mois est gratuit.
Engagement forfaitaire mensuel
Idéal pour les clients qui préfèrent un coût mensuel fixe pour les requêtes plutôt qu'un prix à la demande.
À partir de
2 000 $
pour 100 emplacements par mois
Engagement forfaitaire annuel
Idéal pour les clients qui préfèrent un coût annuel fixe pour les requêtes plutôt qu'un prix à la demande. Économisez davantage avec un engagement annuel.
À partir de
1 700 $
pour 100 emplacements par mois
Engagement à court terme Flex
Payez les emplacements pour 60 secondes, puis pour chaque seconde jusqu'à la suppression ou la modification de votre engagement.
À partir de
4 $
pour 100 emplacements par mois
Stockage
Stockage local actif
Basé sur les octets non compressés utilisés dans les tables ou les partitions de table modifiées au cours des 90 derniers jours.
À partir de
0,02 $
par Go. Les 10 premiers Go sont gratuits chaque mois.
Stockage logique à long terme
Basé sur les octets non compressés utilisés dans les tables ou les partitions de table modifiées sur 90 jours consécutifs.
À partir de
0,01 $
par Go. Les 10 premiers Go sont gratuits chaque mois.
Stockage physique actif
Basé sur les octets compressés utilisés dans les tables ou les partitions de table modifiées sur 90 jours consécutifs.
À partir de
0,04 $
par Go. Les 10 premiers Go sont gratuits chaque mois.
Stockage physique à long terme
Basé sur des octets compressés dans les tables ou les partitions qui n'ont pas été modifiées pendant 90 jours consécutifs.
À partir de
0,02 $
par Go. Les 10 premiers Go sont gratuits chaque mois.
Ingestion de données
Chargement par lot
Exportation des données de table vers Cloud Storage.
Gratuit
Lorsque vous utilisez le pool d'emplacements partagés
Insertions en flux continu
Les lignes correctement insérées sont facturées. Les lignes individuelles sont calculées en utilisant une taille minimale de 1 Ko.
Collaborez avec un partenaire pour profiter de son expertise de BigQuery
De l'ingestion de données à la visualisation, de nombreux partenaires ont intégré leurs solutions de données à BigQuery. Vous trouverez ci-dessus une liste d'intégrations partenaires disponibles via Google Cloud Ready – BigQuery.
Consultez notre annuaire Partners pour en savoir plus sur ces partenaires BigQuery.
Questions fréquentes
BigQuery est l'entrepôt de données d'entreprise sans serveur et entièrement géré de Google Cloud. Il est compatible avec tous les types de données, fonctionne sur plusieurs clouds et intègre des technologies de machine learning et d'informatique décisionnelle, le tout dans une plate-forme unifiée. Les clients BigQuery peuvent bénéficier d'un coût total de possession sur trois ans jusqu'à 27 % inférieur à celui d'autres solutions d'entreposage de données cloud.
Un entrepôt de données d'entreprise est un système utilisé pour l'analyse et le reporting sur des données structurées et semi-structurées provenant de plusieurs sources. De nombreuses organisations passent d'entrepôts de données traditionnels sur site à des entrepôts de données cloud, ce qui permet des économies, une évolutivité et une flexibilité accrues.
BigQuery dispose de contrôles de sécurité, de gouvernance et de fiabilité robustes qui offrent une garantie de haute disponibilité à 99,99 % dans le cadre d'un contrat de niveau de service. Vos données sont protégées grâce à un chiffrement par défaut et à des clés de chiffrement gérées par le client.
Il existe plusieurs façons de vous lancer avec BigQuery. Les nouveaux clients bénéficient de 300 $ de crédits à dépenser sur BigQuery. Tous les clients obtiennent gratuitement 10 Go d'espace de stockage et jusqu'à 1 To de requêtes par mois, non déduits de leurs crédits. Vous pouvez obtenir ces crédits en vous inscrivant à l'essai gratuit de BigQuery.
Vous n'êtes pas encore prêt ? Vous pouvez utiliser le bac à sable BigQuery sans carte de crédit pour comprendre le fonctionnement de ce service.
Le bac à sable BigQuery vous permet de tester BigQuery sans carte de crédit.
Vous restez automatiquement dans la version gratuite de BigQuery et vous pouvez utiliser le bac à sable pour exécuter des requêtes et des analyses sur des ensembles de données publics afin de voir comment cela fonctionne. Vous pouvez également importer vos propres données dans le bac à sable BigQuery pour les analyser. Il est possible de passer à l'essai gratuit, qui offre aux nouveaux clients 300 $ de crédits pour tester BigQuery.
Des entreprises de toutes tailles utilisent BigQuery pour regrouper dans un emplacement unique leurs données auparavant cloisonnées, ce qui permet de les analyser et d'obtenir des insights. Elles peuvent ainsi prendre des décisions en temps réel, simplifier les rapports d'activité et intégrer le machine learning à l'analyse de données afin de prédire les futures opportunités commerciales.
Notes de version
Documentation
Formation
Centre d'architecture
