Découvrez nos dernières innovations concernant les bases de données, l'analyse et l'IA lors du Data Cloud Summit. Disponible en direct et à la demande à partir du 26 mai.

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BigQuery

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

Les nouveaux clients bénéficient de 300 $ de crédits gratuits à dépenser sur Google Cloud pendant les 90 premiers jours d'utilisation. Tous les clients obtiennent gratuitement jusqu'à 10 Go d'espace de stockage et 1 To de requêtes par mois.

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    Démocratisez les insights à l'aide d'une plate-forme sécurisée et évolutive intégrant des fonctionnalités de machine learning.

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    Prenez des décisions commerciales éclairées à partir de données de différents clouds grâce à une solution d'analyse flexible et multicloud.

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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.

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    Analysez de manière ultrarapide des pétaoctets de données à l'aide de la norme SQL ANSI, sans que cela n'engendre de coûts opérationnels.

Avantages

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 haute 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

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. 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.

BigQuery Omni

BigQuery Omni (version bêta) est une solution d'analyse multicloud flexible et entièrement gérée qui vous permet d'analyser les données de clouds comme AWS et Azure. 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.

BigQuery BI Engine

BigQuery BI Engine est un service d'analyse en mémoire intégré à BigQuery qui permet d'explorer de manière interactive des ensembles de données volumineux et complexes avec un temps de réponse aux requêtes inférieur à une seconde et une simultanéité élevée. BI Engine, qui s'intègre de manière native à l'outil Data Studio de Google, est maintenant disponible en version bêta dans Looker, les feuilles connectées et toutes les solutions de nos partenaires en informatique décisionnelle via ODBC/JDBC. Pour en savoir plus et vous inscrire afin d'essayer la version bêta de BI Engine, cliquez ici.

SIG BigQuery

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.

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Documentation

Documentation

Guide de démarrage rapide
Guide de démarrage rapide sur l'utilisation de Cloud Console

Apprenez à utiliser Google Cloud Console en tant qu'interface graphique pour réaliser diverses tâches telles qu'exécuter des requêtes, charger des données ou en exporter.

Guide de démarrage rapide
Guide de démarrage rapide sur 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.

Principes de base de Google Cloud
Charger des données dans BigQuery

Apprenez à ingérer des données dans BigQuery par lot ou par flux, par le biais de requêtes ou à l'aide d'une application tierce. 

Principes de base de Google Cloud
Utiliser le bac à sable BigQuery

Utilisez BigQuery et Cloud Console sans avoir besoin d'indiquer les informations de votre carte de crédit, ni de créer ou d'activer un compte de facturation pour votre projet.

Cas d'utilisation

Cas d'utilisation

Cas d'utilisation
Migrer des entrepôts de données vers BigQuery

Répondez aux demandes actuelles en termes d'analyse et faites facilement évoluer votre activité en passant à l'entrepôt de données moderne de Google Cloud. Optimisez votre processus de migration vers BigQuery depuis Netezza, Oracle, Redshift, Teradata ou Snowflake et bénéficiez plus rapidement d'insights. Consultez nos guides de migration d'entrepôt de données complets pour en savoir plus et vous lancer.

Cas d'utilisation
Analyse prédictive

L'analyse prédictive vous permet de prédire les résultats futurs avec davantage de précision et de révéler tout le potentiel de votre activité. Nos modèles de référence pour l'analyse intelligente sont conçus pour accélérer le retour sur investissement dans les cas d'utilisation courants d'analyse, grâce à des exemples de code et des guides de référence technique.

Découvrez comment BigQuery et BigQuery ML peuvent vous permettre de créer un système de recommandation pour le e-commerce, de prédire la valeur vie client et de concevoir des solutions qui prédisent la propension à l'achat.

Cas d'utilisation
Intégrer des données dans BigQuery

Facilitez les analyses en rassemblant les données provenant de plusieurs sources dans BigQuery pour permettre une exploration cohérente. Vous pouvez importer des fichiers de données provenant de sources locales, de Google Drive ou de buckets Cloud Storage. Vous pouvez également exploiter le Service de transfert de données BigQuery (DTS) et les plug-ins Data Fusion, ou profiter des partenariats de premier ordre de Google dans le domaine de l'intégration de données. Vous bénéficiez d'une flexibilité optimale pour intégrer les données dans votre entrepôt de données.

Schéma d'une architecture montrant les cinq moyens principaux permettant d'intégrer des données dans BigQuery. À gauche, la ligne 1 est intitulée "File (CSV, JSON, AVRO, etc.)" (Fichier (CSV, JSON, AVRO, etc.)). Elle renvoie vers "Cloud Storage" et "BigQuery". La ligne 2 est intitulée "Partner DTS connectors" (Connecteurs DTS partenaires) et "Google BigQuery DTS connectors" (Connecteurs DTS de Google BigQuery), et renvoie vers "BigQuery DTS" (DTS BigQuery), puis vers "BigQuery". La ligne 3, intitulée "Data Fusion plug-ins" (Plug-ins Data Fusion), renvoie vers "Data Fusion", puis vers "BigQuery". La ligne 4, intitulée "SAP Data Services", renvoie vers "BigQuery". La ligne 5, intitulée "Partner integrations" (Intégrations partenaires), renvoie vers "BigQuery".

Toutes les fonctionnalités

Toutes les fonctionnalités

Entreposage 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 (version bêta) vous permet d'analyser des données entre les clouds à l'aide du langage SQL standard, sans quitter l'interface familière de BigQuery. Grâce à son infrastructure flexible et entièrement gérée, vos analystes de données ou vos data scientists bénéficient d'une expérience d'analyse des données complètement fluide. Remplissez ce formulaire pour en savoir plus.
Traitement du langage naturel Data QnA (version alpha privée) permet à n'importe quel utilisateur d'accéder plus facilement aux insights dont il a besoin via le TLN, tout en maintenant les 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 plates-formes d'informatique décisionnelle telles que Looker ou des interfaces utilisateur personnalisées. Remplissez ce formulaire pour en savoir plus.
Intégrations de fonctionnalités de ML et d'IA Outre BigQuery ML qui vous donne la possibilité d'appliquer le ML à vos données, les intégrations avec Vertex AI et TensorFlow vous permettent d'entraîner et d'exécuter en quelques minutes des modèles puissants à partir de données structurées en utilisant seulement SQL.
Base pour l'informatique décisionnelle Le service BigQuery constitue le pilier des solutions cloud modernes d'informatique décisionnelle. 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. Pour accélérer les charges de travail d'informatique décisionnelle, vous pouvez activer le service d'analyse en mémoire BI Engine. Vous bénéficierez ainsi d'un temps de réponse aux requêtes inférieur à la seconde et d'une simultanéité élevée pour les outils courants d'informatique décisionnelle via une interface ODBC/JDBC standard.
Interface de feuille de calcul 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.
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 Datastream, Pub/Sub et Dataflow pour insérer des données en flux continu dans BigQuery.
Capture et réplication de 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.
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 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 BigQuery 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 L'intégration de BigQuery aux services de sécurité et de confidentialité de Google Cloud offre une sécurité renforcée et des contrôles de gouvernance précis (au niveau des colonnes et des lignes). 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.
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, Datastream, 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 de Cloud Audit Logs. 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 200 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.
Accès aux produits Always Free Le bac à sable BigQuery vous permet d'accéder à des produits Always Free pour bénéficier de tout le potentiel de BigQuery, sous réserve de certaines limites. Lancez-vous sans avoir besoin d'indiquer les informations de votre carte de crédit, ni de créer ou d'activer un compte de facturation pour votre projet. 

Tarification

Tarification

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 1 700 $/mois pour 100 emplacements dédiés.

4 $ par heure pour 100 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.

Le bac à sable BigQuery fournit un accès gratuit limité.

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

Partenaires

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.