BigQuery

Un entrepôt de données multicloud sans serveur, hautement évolutif et économique, conçu pour optimiser l'agilité des entreprises

Profiter d'un essai gratuit de BigQuery
  • action/check_circle_24px Créé avec Sketch. Analysez de manière ultrarapide des pétaoctets de données à l'aide de la norme SQL ANSI, sans que cela n'engendre de coûts opérationnels.
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    Exécutez des analyses à grande échelle, avec un coût total de possession sur trois ans inférieur de 26 à 34 % à celui des autres solutions d'entreposage de données cloud.

  • action/check_circle_24px Créé avec Sketch. Démocratisez les insights grâce à une plate-forme fiable et plus sécurisée qui évolue en fonction de vos besoins.
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    Dégagez des insights à partir de données de différents clouds grâce à une solution d'analyse flexible et multicloud.

Obtenez des insights avec des analyses prédictives en temps réel

Interrogez votre flux de données en temps réel et obtenez des 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 d'informatique décisionnelle 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 99,99 % dans le cadre d'un contrat de niveau de service. Protégez vos données grâce au chiffrement par défaut et aux clés de chiffrement gérées par le client.

Principales fonctionnalités

BigQuery Omni (version alpha privée)

BigQuery Omni est une solution d'analyse flexible et multicloud fournie par Anthos, qui vous permet d'analyser les données de différents clouds. Utilisez la syntaxe SQL standard et l'interface familière de BigQuery pour répondre à des questions et partager des résultats rapidement à partir d'une vue centralisée sur vos ensembles de données. Remplissez ce formulaire pour en savoir plus.

Data QnA (version alpha privée)

Data QnA est une interface reposant sur le langage naturel, qui permet d'analyser des données à l'échelle du pétaoctet à partir de BigQuery et de sources de données fédérées. Cet outil aide à démocratiser les insights destinés aux utilisateurs professionnels, à améliorer la productivité des équipes d'informatique décisionnelle et à faciliter l'accès des utilisateurs à davantage de données. Vous pouvez l'intégrer à de nombreux outils courants tels que Sheets, des chatbots, des plates-formes d'informatique décisionnelle ou encore des applications personnalisées. Remplissez ce formulaire pour en savoir plus.

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. Vous pouvez exporter des modèles BigQuery ML pour la prédiction en ligne dans Cloud AI Platform ou dans votre propre couche d'inférence. 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 Data Studio. Dans les mois à venir, il permettra également d'accélérer l'exploration et l'analyse de données dans Looker, Sheets et les solutions de nos partenaires en informatique décisionnelle.

Feuilles connectées

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. Pour en savoir plus et commencer à utiliser les feuilles connectées, cliquez ici.

Découvrir toutes les fonctionnalités

Documentation

Guide de démarrage rapide
Guide de démarrage rapide à l'aide 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.

Guide de démarrage rapide
Guide de démarrage rapide à l'aide 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.

Guide de démarrage rapide
Guide de démarrage rapide à l'aide 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.

Principes de base de Google Cloud
Ressources BigQuery

Consultez les tarifs de BigQuery ainsi que des informations sur les limites de débit, les emplacements, les ensembles de données, les quotas, etc.

Tutoriel
Découvrir les possibilités de développement avec BigQuery

Consultez les guides techniques des ressources BigQuery pour apprendre à mieux gérer vos données.

Cas d'utilisation

Cas d'utilisation
Migrer des données depuis Teradata

Transformez votre ancien entrepôt de données sur site en une solution agile d'entreposage de données cloud. Vous pouvez copier des données depuis un entrepôt préexistant (tel que Teradata) vers BigQuery en associant le service de transfert de données BigQuery (DTS, Data Transfer Service) à un agent de migration spécial sur site.

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. De plus, nous fournissons des outils supplémentaires faciles d'utilisation et un système d'assistance mondiale fournie par les partenaires. En savoir plus

Diagramme BigQuery
Cas d'utilisation
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 de préproduction d'un bucket Amazon S3. Ensuite, le service de transfert de données BigQuery transférera vos données du bucket Amazon S3 vers BigQuery.

Diagramme BigQuery

Toutes les fonctionnalités

Solution 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 ni de la gestion de l'infrastructure.
Fonctionnalités multicloud BigQuery Omni vous permet d'analyser des données entre les clouds à l'aide du langage SQL standard, sans quitter l'interface familière de BigQuery. Son infrastructure est fournie par Anthos, une plate-forme d'applications moderne, qui offre à vos analystes de données et à vos data scientists une expérience d'analyse des données complètement fluide.
Traitement du langage naturel Data QnA permet à n'importe quel utilisateur d'accéder plus facilement aux insights dont il a besoin via le TLN, tout en maintenant vos contrôles de sécurité et de gouvernance. En s'appuyant sur Analyza (Google Research), Data QnA vous offre la possibilité d'analyser des pétaoctets de données via BigQuery. Vous pouvez également intégrer cette solution aux outils de travail utilisés par les utilisateurs comme des chatbots, des feuilles de calcul ou encore des plate-formes d'informatique décisionnelle telles que Looker ou des interfaces utilisateur personnalisées. Remplissez ce formulaire pour en savoir plus. 
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) pour les formats de fichiers Open Source Parquet et ORC, ainsi que dans des bases de données transactionnelles (Bigtable, Cloud SQL) ou dans des feuilles de calcul disponibles dans Drive. Vous pouvez le faire sans avoir à transférer 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. De plus, elle n'a pas besoin d'avoir plusieurs copies des mêmes données.
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.
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 SIG BigQuery combinent 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.
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 ne payez que 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 la page sur les tarifs de BigQuery ou sur la maîtrise des coûts.
Sécurité et gouvernance des données BigQuery offre des contrôles de sécurité et de gouvernance renforcés à l'aide de contrôles plus précis permis par l'intégration de la gestion de l'authentification et des accès. Vous avez la garantie que vos données sont chiffrées par défaut, qu'elles soient au repos ou en transit.
Expansion géographique BigQuery vous donne la possibilité de contrôler la position géographique des données (en Asie, aux États-Unis 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 tarifs, 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 codes SKU de Google Cloud s'appliquent.

Type d'abonnement Prix
Paiement 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.

Informations supplémentaires : Tarification de BigQuery ML

Liste des tarifs en devises autres que USD sur la page des codes SKU Google Cloud

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

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

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.