Conecta los datos de tu empresa a la IA con una plataforma de analíticas de datos unificada. BigQuery se ha diseñado para tener varios motores, formatos y entornos multinube, lo que facilita las tareas de almacenamiento, análisis y transformación de todos los datos empresariales.
BigQuery es una plataforma de analíticas de datos unificada que admite todo el ciclo de vida de los datos. Gracias a la integración propia de BigQuery con Vertex AI, puedes ajustar, entrenar y fundamentar LLMs multimodales con datos empresariales sin tener que copiarlos ni moverlos.
Simplicidad y escalabilidad para gestionar todos los datos y cargas de trabajo en una sola plataforma
Simplifica, reduce los costes y los riesgos de que las cargas de trabajo de datos no funcionen juntas. BigQuery tiene la sencillez y la escalabilidad necesarias para gestionar cargas de trabajo estructuradas, sin estructurar y en streaming al mejor precio y con el mejor rendimiento.
Conectar la IA con más datos de tu empresa
Incorpora la IA generativa a tus datos con escalabilidad y eficiencia para aprovechar tus datos empresariales con LLMs. BigQuery se integra con Vertex AI para basar la IA en la veracidad de los datos de tu empresa.
Inteligencia continua para todos tus equipos de datos
Aumenta el uso de datos útiles para mejorar la productividad. Gemini en BigQuery le permite hablar con sus datos en lenguaje natural y le ayuda con la asistencia de código, las recomendaciones, la exploración de datos y más.
Categoría | Funciones | Destacado |
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Crea una base de analíticas de datos para la IA | Cada vez más, los clientes quieren ejecutar varios casos prácticos de analíticas e IA en una sola copia de sus datos. BigQuery te permite procesar datos en Python de la misma forma que lo haces con SQL, gracias a un servicio Spark sin servidor disponible directamente en BigQuery. Un almacén de metadatos unificado proporciona metadatos de tiempo de ejecución y conectores para SQL, motores de código abierto, IA y aprendizaje automático. |
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BigQuery te ofrece la flexibilidad de usar los formatos de software libre que ya tienes. BigLake, el motor de almacenamiento de BigQuery, proporciona una interfaz unificada para que los motores de analíticas y de IA hagan consultas en datos multiformato, multinube y multimodales. BigQuery es compatible con Iceberg, Delta y Hudi, además de todos los motores de procesamiento y capacidades completas en todos estos formatos de tabla. |
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BigQuery Studio es un recurso integral para todos los profesionales de datos. BigQuery Studio cuenta con un excelente editor de SQL y cuadernos de Python. De esta forma, tus equipos de datos podrán elegir entre SQL, Python, Spark o Natural Language. Los equipos de datos pueden maximizar su productividad colaborando con el asistente de código y chat de Gemini en BigQuery. |
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BigQuery te lo pone fácil para gestionar, descubrir y gobernar datos gracias a las funciones de gobierno de datos integradas en BigQuery. Esto incluye la calidad de los datos, el linaje y la elaboración de perfiles, así como las reglas de gobernanza para gestionar las políticas en los recursos de BigQuery. |
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Ingiere, procesa y analiza flujos de eventos en tiempo real para que los datos sean más útiles y se pueda acceder a ellos gracias a las funciones en tiempo real de BigQuery. Las consultas continuas de BigQuery proporcionan una capa de procesamiento en tiempo real para analizar y transformar los eventos entrantes en BigQuery. Los clientes pueden usar Apache Kafka para BigQuery para gestionar cargas de trabajo de datos de streaming sin necesidad de preocuparse por las actualizaciones de versiones, el reequilibrio, la monitorización ni otros quebraderos de cabeza operativos. |
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Integración de datos a IA | BigQuery ML te permite crear, entrenar y ejecutar modelos de aprendizaje automático con el lenguaje SQL que ya conoces. Se integra con tu elección de modelos, como Gemini 1.0 Pro a través de Vertex AI, que está diseñado para ofrecer una gran escala de entrada/salida y mejorar la calidad de los resultados en las tareas de resumen de texto o análisis de opinión. Puedes crear flujos de procesamiento de datos que combinen datos estructurados, datos sin estructurar y modelos de IA generativa para crear una nueva clase de aplicaciones analíticas. |
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BigLake unifica los data lakes y almacenes en un único marco de gestión, lo que te permite analizar, buscar, proteger, gobernar y compartir datos sin estructurar. Los clientes ya están analizando imágenes mediante una amplia gama de modelos de IA. BigLake cuenta con funciones ampliadas para ayudarte a extraer fácilmente información valiosa de documentos y archivos de audio mediante el procesamiento de documentos y las APIs de transcripción de voz de Vertex AI. |
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La búsqueda de vectores de BigQuery se integra con Vertex AI para habilitar la búsqueda por similitud de vectores en los datos de BigQuery. Esta función puede habilitar casos prácticos como la búsqueda semántica, la detección de similitudes y la generación aumentada de recuperación (RAG) con un LLM. La búsqueda de vectores puede mejorar la calidad de tus modelos de IA mejorando la comprensión del contexto, reduciendo la ambigüedad, asegurando la precisión objetiva y permitiendo la adaptación a diferentes tareas y dominios. |
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Funciones empresariales | BigQuery guarda automáticamente una copia síncrona de tus datos en una segunda zona, junto con suficiente capacidad de computación en espera para proporcionar alta disponibilidad en caso de que se produzca un desastre a nivel de centro de datos. La recuperación tras fallos interregional permite gestionar la conmutación por error en el improbable caso de que se produzca un desastre regional. La recuperación tras fallos interregional le permitirá especificar una reserva y una colección de conjuntos de datos que BigQuery mantendrá en una segunda región. |
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BigQuery te ayuda a colaborar e intercambiar recursos de datos de forma segura y a escala. Puedes crear y gestionar entornos para compartir y analizar datos centrados en la privacidad en salas blancas de datos. Los proveedores de datos pueden gestionar las suscripciones a las fichas de datos y monitorizar el uso que hacen los suscriptores de los datos compartidos. BigQuery Omni permite compartir datos entre diferentes nubes. Además, se pueden usar funciones definidas por el usuario, viajes en el tiempo y vistas materializadas de conjuntos de datos vinculados. |
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BigQuery Migration Service es un conjunto de herramientas gratuitas que te ayudan a migrar a BigQuery. Seguimos añadiendo funciones y ahora admitimos diferentes fuentes, como Amazon Redshift, Apache HiveQL, Netezza, Teradata, Azure Synapse, Oracle, Presto, Snowflake, SQL Server y Vertica. Las traducciones mejoradas con IA generativa ayudan de forma opcional al compilador de consultas y sugieren automáticamente opciones de salida que admiten migraciones desde fuentes on-premise y en la nube. |
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Analíticas de datos e IA en una sola experiencia unificada
Cada vez más, los clientes quieren ejecutar varios casos prácticos de analíticas e IA en una sola copia de sus datos. BigQuery te permite procesar datos en Python de la misma forma que lo haces con SQL, gracias a un servicio Spark sin servidor disponible directamente en BigQuery. Un almacén de metadatos unificado proporciona metadatos de tiempo de ejecución y conectores para SQL, motores de código abierto, IA y aprendizaje automático.
Sin servidores y sin necesidad de reactivar ni gestionar clústeres
Un único entorno de usuario para todas las cargas de trabajo
No se pueden copiar datos entre diferentes herramientas
BigQuery ML te permite crear, entrenar y ejecutar modelos de aprendizaje automático con el lenguaje SQL que ya conoces. Se integra con tu elección de modelos, como Gemini 1.0 Pro a través de Vertex AI, que está diseñado para ofrecer una gran escala de entrada/salida y mejorar la calidad de los resultados en las tareas de resumen de texto o análisis de opinión. Puedes crear flujos de procesamiento de datos que combinen datos estructurados, datos sin estructurar y modelos de IA generativa para crear una nueva clase de aplicaciones analíticas.
Integración de datos a IA con el motor de inferencia y Vertex AI Model Registry
Funciones de modelado con modelos de series temporales ARIMA+, IA explicable y más
Inferencia remota para que los LLMs generen texto e incrustaciones de texto
BigQuery guarda automáticamente una copia síncrona de tus datos en una segunda zona, junto con suficiente capacidad de computación en espera para proporcionar alta disponibilidad en caso de que se produzca un desastre a nivel de centro de datos. La recuperación tras fallos interregional permite gestionar la conmutación por error en el improbable caso de que se produzca un desastre regional. La recuperación tras fallos interregional le permitirá especificar una reserva y una colección de conjuntos de datos que BigQuery mantendrá en una segunda región.
Inactivo con garantía
Acuerdo de nivel de servicio de interrupción del servicio regional
Conmutación por error coordinada
Gartner incluye a Google Cloud entre los líderes
Gartner ha reconocido a Google Cloud como uno de los líderes y ha alcanzado la posición más alta en su visión en el Magic Quadrant™ sobre sistemas de gestión de bases de datos en la nube del 2023.
Google Cloud ha sido designado como uno de los líderes en el informe The Forrester Wave del 2023
Google Cloud recibe la designación de líder en el informe The Forrester WaveTM sobre plataformas de datos de streaming del cuarto trimestre del 2023.
Descubre cómo nuestros clientes están construyendo sus bases de datos con BigQuery e innovando con la IA.