BigQuery
데이터 웨어하우스에서 자율 데이터 및 AI 플랫폼으로
BigQuery는 자율형 데이터-AI 플랫폼으로, 수집부터 AI 기반 통계까지 전체 데이터 수명 주기를 자동화하여 데이터에서 AI로, AI에서 액션으로 더 빠르게 이동할 수 있습니다.
이제 BigQuery의 Gemini 기능이 BigQuery 가격 책정 모델에 포함됩니다.
매월 10GiB의 데이터를 저장하고 최대 1TiB의 쿼리를 무료로 실행하세요. 신규 고객에게는 $300의 무료 크레딧도 제공되어 BigQuery 및 다른 Google Cloud 제품을 사용해 볼 수 있습니다.
기능
AI에 데이터 연결
익숙한 SQL을 사용하여 BigQuery 내에서 바로 ML 모델을 만들고 실행할 수 있습니다. 기본 제공되는 선행 학습된 모델, Vertex AI로 학습된 모델 또는 커스텀 모델을 활용하고 Vertex AI Model Registry에 등록합니다. 최신 AI 모델을 사용하여 문서 처리, 이미지 주석, 오디오 스크립트 작성 등의 멀티모달 데이터 분석, 텍스트 요약, 감정 분석 등의 생성형 AI 작업, 이상 감지, 제품 추천 등의 벡터 검색 사용 사례를 위한 임베딩 생성을 수행할 수 있습니다.
기본 제공 AI 에이전트 및 워크플로 자동화
BigQuery의 Gemini를 통해 워크플로를 위한 AI 기반 경험과 자동화를 활용하세요. 데이터 캔버스에서 자연어 프롬프트를 사용하여 데이터 세트를 찾고, 조인하고, 쿼리하고, 결과를 시각화합니다. 데이터 준비, 오류 감지, 변환을 자동화합니다. 테이블 메타데이터에서 자동으로 쿼리를 파악하고 컨텍스트 인식 코딩 지원을 받습니다. 파티션 나누기, 클러스터링, 구체화된 뷰에 대한 지능형 추천으로 비용을 절감하고 데이터 인프라를 최적화하세요.
오픈소스 및 개방형 형식 선택
통합 보안, 런타임 메타데이터, 거버넌스를 갖춘 BigQuery에서 SQL 워크로드와 함께 서버리스 Spark를 실행합니다. BigQuery는 BigQuery의 스토리지 혁신 기술과 Apache Iceberg를 결합해 '하나의 관리형 테이블' 접근 방식을 제공하므로 처리량이 높은 수집과 멀티모달 분석을 지원하여 Apache Iceberg, Delta, Hudi와 같은 개방형 형식으로 쉽게 작업할 수 있습니다.
데이터 및 AI 거버넌스 기본 제공
데이터 거버넌스는 메타데이터, 데이터 품질, 계보 및 프로파일링을 지원하는 새로운 BigQuery 유니버설 카탈로그와 함께 Dataplex 기능의 완전한 통합을 포함하여 BigQuery에 기본 제공됩니다. 고객은 데이터 세트 스키마, 노트북, 보고서, 공개 및 상용 데이터 세트 목록 등 자산에 대한 풍부한 AI 기반 메타데이터 검색 및 탐색 기능을 사용할 수 있습니다. BigQuery 사용자는 거버넌스 규칙을 사용하여 BigQuery 객체 테이블의 정책을 관리할 수도 있습니다.
엔터프라이즈 규모 및 효율성을 위해 빌드
스트리밍 데이터 파이프라인을 사용한 실시간 분석
Apache Kafka용 관리형 서비스를 사용하여 실시간 스트리밍 애플리케이션을 빌드하고 실행합니다. BigQuery 연속 쿼리, 인기 있는 오픈소스 Kafka 플랫폼, Iceberg 지원을 포함한 Dataflow에서의 고급 멀티모달 데이터 스트리밍 및 ML 등 SQL 기반의 간편한 스트리밍을 통해 실시간 데이터와 AI를 실현할 수 있습니다.
기업용 기능
BigQuery는 계속해서 새로운 엔터프라이즈 기능을 구축하고 있습니다. 리전 간 재해 복구는 리전 재해가 발생할 경우 관리형 장애 조치뿐만 아니라 사용자 오류 복구에 도움이 되는 데이터 백업 및 복구 기능을 제공합니다. BigQuery 운영 상태 모니터링은 BigQuery 운영 환경에 대한 조직 전반의 뷰를 제공합니다. BigQuery Migration Services는 기존 또는 클라우드 데이터 웨어하우스에서 BigQuery로 마이그레이션하기 위한 포괄적인 도구 모음을 제공합니다.
일반적인 용도
생성형 AI
BigQuery 및 Gemini 모델을 통한 생성형 AI 사용 사례 활용
BigQuery 및 Gemini 모델을 통한 생성형 AI 사용 사례 활용
정형 데이터, 비정형 데이터, 생성형 AI 모델을 결합하는 데이터 파이프라인을 빌드하여 새로운 유형의 분석 애플리케이션을 만드세요. BigQuery는 Vertex AI 통합을 통해 최신 Gemini 모델과 통합되어 BigQuery 콘솔 내에서 직접 간단한 SQL 문 또는 BigQuery의 임베딩 DataFrame API를 사용하여 텍스트 요약 및 감정 분석과 같은 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.
튜토리얼, 빠른 시작, 실습
BigQuery 및 Gemini 모델을 통한 생성형 AI 사용 사례 활용
BigQuery 및 Gemini 모델을 통한 생성형 AI 사용 사례 활용
정형 데이터, 비정형 데이터, 생성형 AI 모델을 결합하는 데이터 파이프라인을 빌드하여 새로운 유형의 분석 애플리케이션을 만드세요. BigQuery는 Vertex AI 통합을 통해 최신 Gemini 모델과 통합되어 BigQuery 콘솔 내에서 직접 간단한 SQL 문 또는 BigQuery의 임베딩 DataFrame API를 사용하여 텍스트 요약 및 감정 분석과 같은 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.
데이터 웨어하우스 마이그레이션
BigQuery로 데이터 웨어하우스 마이그레이션
BigQuery로 데이터 웨어하우스 마이그레이션
데이터 웨어하우스를 BigQuery로 마이그레이션하여 오늘날의 분석 요구사항과 미래의 AI 사용 사례를 해결하세요. 완전 관리형 무료 BigQuery 마이그레이션 서비스를 사용하여 Netezza, Oracle, Redshift, Teradata 또는 Snowflake에서 BigQuery로 간편하게 마이그레이션하세요.
튜토리얼, 빠른 시작, 실습
BigQuery로 데이터 웨어하우스 마이그레이션
BigQuery로 데이터 웨어하우스 마이그레이션
데이터 웨어하우스를 BigQuery로 마이그레이션하여 오늘날의 분석 요구사항과 미래의 AI 사용 사례를 해결하세요. 완전 관리형 무료 BigQuery 마이그레이션 서비스를 사용하여 Netezza, Oracle, Redshift, Teradata 또는 Snowflake에서 BigQuery로 간편하게 마이그레이션하세요.
데이터 통합 및 ELT
BigQuery로 원하는 데이터 가져오기
BigQuery로 원하는 데이터 가져오기
ELT는 BigQuery로 데이터를 가져오는 데 권장되는 패턴입니다. 여기에는 데이터 통합을 위한 유연성을 제공하는 도구가 많이 있습니다. 일괄 로드의 경우 BigQuery Data Transfer Service(DTS)를 사용하여 지원되는 데이터 소스에서 BigQuery로 데이터를 일괄 로드하는 과정을 자동화합니다. 스트리밍 부하: Pub/Sub BigQuery 구독은 수신되는 Pub/Sub 메시지를 기존 BigQuery 테이블에 기록합니다. 변경 데이터 캡처(CDC): Datastream은 데이터베이스에서 BigQuery로의 비간섭 변경 데이터 캡처(CDC)를 지원합니다. 마지막으로, 데이터 이동이 필요하지 않은 여러 외부 데이터 소스와 제휴할 수 있습니다.
튜토리얼, 빠른 시작, 실습
BigQuery로 원하는 데이터 가져오기
BigQuery로 원하는 데이터 가져오기
ELT는 BigQuery로 데이터를 가져오는 데 권장되는 패턴입니다. 여기에는 데이터 통합을 위한 유연성을 제공하는 도구가 많이 있습니다. 일괄 로드의 경우 BigQuery Data Transfer Service(DTS)를 사용하여 지원되는 데이터 소스에서 BigQuery로 데이터를 일괄 로드하는 과정을 자동화합니다. 스트리밍 부하: Pub/Sub BigQuery 구독은 수신되는 Pub/Sub 메시지를 기존 BigQuery 테이블에 기록합니다. 변경 데이터 캡처(CDC): Datastream은 데이터베이스에서 BigQuery로의 비간섭 변경 데이터 캡처(CDC)를 지원합니다. 마지막으로, 데이터 이동이 필요하지 않은 여러 외부 데이터 소스와 제휴할 수 있습니다.
데이터 과학
데이터-AI 워크플로 간소화
데이터-AI 워크플로 간소화
BigQuery DataFrames, Jupyter 노트북 및 BigQuery를 사용한 프로그래매틱 분석 도구를 통해 Colab Enterprise 노트북과 오픈소스 Python 라이브러리를 유연하게 활용할 수 있습니다. 기능 사전 처리, 모델 생성, 하이퍼파라미터 조정, 추론, 평가, 모델 내보내기 등 각 모델에 대해 전체 머신러닝 흐름을 간소화할 수 있습니다.
튜토리얼, 빠른 시작, 실습
데이터-AI 워크플로 간소화
데이터-AI 워크플로 간소화
BigQuery DataFrames, Jupyter 노트북 및 BigQuery를 사용한 프로그래매틱 분석 도구를 통해 Colab Enterprise 노트북과 오픈소스 Python 라이브러리를 유연하게 활용할 수 있습니다. 기능 사전 처리, 모델 생성, 하이퍼파라미터 조정, 추론, 평가, 모델 내보내기 등 각 모델에 대해 전체 머신러닝 흐름을 간소화할 수 있습니다.
실시간 분석
이벤트 기반 분석
이벤트 기반 분석
이벤트 기반 분석을 통해 실시간으로 비즈니스 이벤트에 대응하여 경쟁 우위를 확보하세요. 스트리밍 데이터를 자동으로 수집하여 즉시 쿼리할 수 있도록 하는 스트리밍 기능이 기본 제공됩니다. 따라서 최신 데이터를 바탕으로 민첩성을 유지하면서 비즈니스 결정을 내릴 수 있습니다. 또는 Dataflow를 통해 종합적인 솔루션을 위한 빠르고 간소화된 스트리밍 데이터 파이프라인을 사용할 수 있습니다.
튜토리얼, 빠른 시작, 실습
이벤트 기반 분석
이벤트 기반 분석
이벤트 기반 분석을 통해 실시간으로 비즈니스 이벤트에 대응하여 경쟁 우위를 확보하세요. 스트리밍 데이터를 자동으로 수집하여 즉시 쿼리할 수 있도록 하는 스트리밍 기능이 기본 제공됩니다. 따라서 최신 데이터를 바탕으로 민첩성을 유지하면서 비즈니스 결정을 내릴 수 있습니다. 또는 Dataflow를 통해 종합적인 솔루션을 위한 빠르고 간소화된 스트리밍 데이터 파이프라인을 사용할 수 있습니다.
데이터 클린룸
지리정보 분석
풍부하고 사용하기 쉬운 지리정보 데이터 세트를 통해 전 지구적 규모의 유용한 정보를 확보하세요.
풍부하고 사용하기 쉬운 지리정보 데이터 세트를 통해 전 지구적 규모의 유용한 정보를 확보하세요.
풍부한 지리정보 데이터, 강력한 클라우드 컴퓨팅, 기본 제공되는 AI 도구 포트폴리오를 활용하여 원격 감지 또는 GIS 전문 지식 없이도 더 많은 정보를 바탕으로 더 빠르게 비즈니스 및 지속 가능성 결정을 내리는 데 도움이 되는 유용한 정보를 손쉽게 확보할 수 있습니다. 데이터 클린룸을 사용하여 Earth Engine의 분석 가능 이미지와 데이터 세트, Google Maps Platform의 장소, 경로, 스트리트 뷰, 위성 데이터를 기존 BigQuery 워크플로에 원활하게 통합합니다.
튜토리얼, 빠른 시작, 실습
풍부하고 사용하기 쉬운 지리정보 데이터 세트를 통해 전 지구적 규모의 유용한 정보를 확보하세요.
풍부하고 사용하기 쉬운 지리정보 데이터 세트를 통해 전 지구적 규모의 유용한 정보를 확보하세요.
풍부한 지리정보 데이터, 강력한 클라우드 컴퓨팅, 기본 제공되는 AI 도구 포트폴리오를 활용하여 원격 감지 또는 GIS 전문 지식 없이도 더 많은 정보를 바탕으로 더 빠르게 비즈니스 및 지속 가능성 결정을 내리는 데 도움이 되는 유용한 정보를 손쉽게 확보할 수 있습니다. 데이터 클린룸을 사용하여 Earth Engine의 분석 가능 이미지와 데이터 세트, Google Maps Platform의 장소, 경로, 스트리트 뷰, 위성 데이터를 기존 BigQuery 워크플로에 원활하게 통합합니다.
가격 책정
| BigQuery 가격 책정 방식 | BigQuery 가격은 컴퓨팅(분석), 스토리지, 추가 서비스, 데이터 수집 및 추출을 기준으로 책정됩니다. 데이터 로드 및 내보내기는 무료입니다. | |
|---|---|---|
| 서비스 및 사용량 | 구독 유형 | 가격(USD) |
무료 등급 | BigQuery 무료 등급은 고객에게 스토리지 10GiB, 월별 주문형 컴퓨팅 쿼리 최대 1TiB, 기타 리소스를 제공합니다. | 무료 |
컴퓨팅(분석) | 주문형 일반적으로 단일 프로젝트에서 모든 쿼리 간에 공유되는 최대 2,000개의 동시 슬롯에 액세스할 수 있습니다. | Starting at $6.25 스캔된 TiB당 기준입니다. 매월 1TiB까지는 무료입니다. |
버전: Standard, Enterprise, Enterprise Plus BigQuery의 Gemini AI 어시스턴스 기능이 포함됩니다. | Starting at $0.04 슬롯 시간당 | |
BigQuery 거버넌스 데이터 계보, Data Catalog, 비즈니스 용어집 등이 포함됩니다. | Starting at $0.09 슬롯 시간당 | |
스토리지 | 논리적 스토리지 지난 90일 동안 수정된 테이블 또는 테이블 파티션에 사용된 압축되지 않은 바이트를 기준으로 합니다. | Starting at $0.01 GiB당 기준입니다. 매월 10GiB까지는 무료입니다. |
물리적 스토리지 연속으로 90일 동안 수정된 테이블 또는 테이블 파티션에 사용된 압축된 바이트를 기준으로 합니다. | Starting at $0.02 GiB당 기준입니다. 매월 10GiB까지는 무료입니다. | |
데이터 수집 | 일괄 로드 Cloud Storage에서 테이블을 가져옵니다. | 무료 공유 슬롯 풀을 사용하는 경우 |
스트리밍 삽입 삽입에 성공한 행의 요금만 청구됩니다. 각 행은 최소 1KB로 계산됩니다. | $0.01 200MiB당 | |
BigQuery Storage Write API BigQuery에 로드된 데이터에는 BigQuery 스토리지 가격 책정 또는 Cloud Storage 가격 책정이 적용됩니다. | $0.025 GiB당 기준입니다. 매월 2TiB까지는 무료입니다. | |
데이터 추출 | 일괄 내보내기 테이블 데이터를 Cloud Storage로 내보냅니다. | 무료 공유 슬롯 풀을 사용하는 경우 |
스트리밍 읽기 Storage Read API를 사용하여 테이블 데이터의 스트리밍 읽기를 수행합니다. | Starting at $1.10 읽은 TiB당 기준 | |
BigQuery 가격 책정에 대해 자세히 알아보세요. 모든 가격 책정 세부정보 보기
BigQuery 가격 책정 방식
BigQuery 가격은 컴퓨팅(분석), 스토리지, 추가 서비스, 데이터 수집 및 추출을 기준으로 책정됩니다. 데이터 로드 및 내보내기는 무료입니다.
컴퓨팅(분석)
주문형
일반적으로 단일 프로젝트에서 모든 쿼리 간에 공유되는 최대 2,000개의 동시 슬롯에 액세스할 수 있습니다.
Starting at
$6.25
스캔된 TiB당 기준입니다. 매월 1TiB까지는 무료입니다.
버전: Standard, Enterprise, Enterprise Plus
BigQuery의 Gemini AI 어시스턴스 기능이 포함됩니다.
Starting at
$0.04
슬롯 시간당
BigQuery 거버넌스
데이터 계보, Data Catalog, 비즈니스 용어집 등이 포함됩니다.
Starting at
$0.09
슬롯 시간당
스토리지
논리적 스토리지
지난 90일 동안 수정된 테이블 또는 테이블 파티션에 사용된 압축되지 않은 바이트를 기준으로 합니다.
Starting at
$0.01
GiB당 기준입니다. 매월 10GiB까지는 무료입니다.
물리적 스토리지
연속으로 90일 동안 수정된 테이블 또는 테이블 파티션에 사용된 압축된 바이트를 기준으로 합니다.
Starting at
$0.02
GiB당 기준입니다. 매월 10GiB까지는 무료입니다.
데이터 수집
일괄 로드
Cloud Storage에서 테이블을 가져옵니다.
무료
공유 슬롯 풀을 사용하는 경우
스트리밍 삽입
삽입에 성공한 행의 요금만 청구됩니다. 각 행은 최소 1KB로 계산됩니다.
$0.01
200MiB당
BigQuery Storage Write API
BigQuery에 로드된 데이터에는 BigQuery 스토리지 가격 책정 또는 Cloud Storage 가격 책정이 적용됩니다.
$0.025
GiB당 기준입니다. 매월 2TiB까지는 무료입니다.
데이터 추출
일괄 내보내기
테이블 데이터를 Cloud Storage로 내보냅니다.
무료
공유 슬롯 풀을 사용하는 경우
스트리밍 읽기
Storage Read API를 사용하여 테이블 데이터의 스트리밍 읽기를 수행합니다.
Starting at
$1.10
읽은 TiB당 기준
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비즈니스 사례
수만 명의 고객이 데이터를 AI 플랫폼에 빌드하기 위해 BigQuery를 선택합니다.
Mattel은 BigQuery의 AI에 데이터를 연결하여 시간과 비용을 절감합니다.
TJ 알라드, Mattel 수석 데이터 과학자
"BigQuery와 Vertex AI는 모든 데이터와 AI를 단일 플랫폼으로 통합합니다. 이를 통해 고객 피드백에 대한 조치를 취하는 방식을 오래 걸리는 수동 절차에서 몇 초에 불과한 간단한 자연어 쿼리로 변경하였으며 이로 인해 고객 통계를 몇 달이 아닌 몇 분 만에 얻을 수 있게 되었습니다."
BigQuery 차이점 보기
정확성을 높이기 위해 시맨틱 레이어로 강화된 대화식 지능형 검색과 완전히 새로운 에이전트 경험을 통해 AI 기반 혁신 수행
통합 거버넌스, 런타임 메타데이터, 보안을 통해 멀티모달 데이터에 대한 원활한 분석, AI 공동 처리, 실시간 통계를 제공하는 통합 데이터-AI 플랫폼입니다.
저비용 AI와 서드 파티 및 오픈소스와의 원활한 상호 운용성을 통해 유연하고 미래 지향적입니다.
파트너 및 통합
BigQuery 전문성을 갖춘 파트너와 협력
ETL 및 데이터 통합
역방향 ETL 및 MDM
BI 및 데이터 시각화
데이터 거버넌스 및 보안
커넥터 및 개발자 도구
머신러닝 및 고급 분석
데이터 품질 및 관측 가능성
컨설팅 파트너
데이터 수집에서 시각화에 이르기까지 많은 파트너가 데이터 솔루션을 BigQuery와 통합했습니다. 위에는 Google Cloud Ready - BigQuery를 통한 파트너 통합이 나열되어 있습니다.
이러한 BigQuery 파트너에 대해 알아보려면 파트너 디렉터리를 방문하세요.
FAQ
BigQuery는 다른 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스 솔루션 대비 어떤 차별점이 있나요?
BigQuery는 Google Cloud의 완전 관리형 서버리스 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스입니다. BigQuery는 모든 데이터 유형을 지원하고 클라우드 전반에서 작동하며 머신러닝 및 비즈니스 인텔리전스를 기본 제공하는 통합 플랫폼입니다. 기본 Vertex AI 통합을 통해 BigQuery를 떠나지 않고도 데이터를 업계 최고의 Google AI에 쉽게 연결할 수 있습니다.
엔터프라이즈 데이터 웨어하우스란 무엇인가요?
엔터프라이즈 데이터 웨어하우스는 여러 소스의 정형 데이터 및 반정형 데이터를 분석하고 보고하는 데 사용되는 시스템입니다. 많은 조직이 온프레미스에 있는 기존 데이터 웨어하우스에서 더 많은 비용 절감, 확장성, 유연성을 제공하는 클라우드 데이터 웨어하우스로 마이그레이션하고 있습니다.
BigQuery는 얼마나 안전한가요?
BigQuery는 강력한 보안, 거버넌스, 고가용성과 99.99% 업타임 SLA를 제공하는 안정성 제어를 갖추고 있습니다. 데이터는 기본 암호화 및 고객 관리 암호화 키로 보호됩니다.
BigQuery를 시작하려면 어떻게 해야 하나요?
BigQuery를 시작하는 방법에는 몇 가지가 있습니다. 신규 고객에게는 BigQuery에 사용할 수 있는 $300의 무료 크레딧이 제공됩니다. 모든 고객에게 매월 10GB의 스토리지와 최대 1TB의 쿼리가 무료로 제공되며 크레딧이 차감되지 않습니다. BigQuery 무료 체험을 신청하면 크레딧을 받을 수 있습니다. 아직 마음의 준비가 되지 않으셨나요? 비용 부담 없이 BigQuery 샌드박스를 사용하여 작동 방식을 확인할 수 있습니다.
BigQuery 샌드박스란 무엇인가요?
BigQuery 샌드박스를 사용하면 비용 부담 없이 BigQuery를 사용해 볼 수 있습니다. BigQuery의 무료 등급 내에서 자동으로 관리되며, 샌드박스를 사용해 공개 데이터 세트에 대한 쿼리와 분석을 실행하여 작동 방식을 확인할 수 있습니다. 또한 분석을 위해 BigQuery 샌드박스로 자체 데이터를 가져올 수 있습니다. 신규 고객인 경우 $300의 크레딧을 받아 BigQuery를 사용해 볼 수 있는 무료 체험판으로 업데이트할 수 있습니다.
기업에서 BigQuery를 사용하는 가장 일반적인 방법은 무엇인가요?
기업의 규모와 상관없이 BigQuery를 사용하여 사일로화된 데이터를 한곳에 통합함으로써 데이터 분석을 수행하고 모든 비즈니스 데이터에서 유용한 정보를 얻을 수 있습니다. 이를 통해 기업은 실시간으로 결정을 내리고 비즈니스 보고를 간소화하며 머신러닝을 데이터 분석에 통합하여 향후 비즈니스 기회를 예측할 수 있습니다.
