Google se encuentra en el lugar más avanzado en cuanto a visión entre todos los líderes del Magic Quadrant™ de Gartner® de 2023 sobre DBMS en la nube. Obtener el informe
BigQuery es tu plataforma de análisis de datos lista para IA
Conecta los datos de tu empresa a la IA con una plataforma de análisis de datos unificada. BigQuery está diseñado para ser multimotor, multiformato y de múltiples nubes, lo que facilita el almacenamiento, el análisis y la transformación de todos los datos de tu empresa.
Una plataforma única y unificada de datos a IA
BigQuery es una plataforma de análisis de datos unificada que admite el ciclo de vida de los datos de extremo a extremo. Con la integración propia de BigQuery en Vertex AI, puedes ajustar, entrenar y clasificar LLM multimodales con datos empresariales, sin copiar ni mover datos.
Simplicidad y escalamiento para administrar todos los datos y las cargas de trabajo en una sola plataforma
Simplifica, reduce los costos y el riesgo de las cargas de trabajo de datos que no funcionan juntas. BigQuery cuenta con la simplicidad y el escalamiento necesarios para administrar cargas de trabajo estructuradas, no estructuradas y de transmisión al mejor precio y rendimiento.
Conecta la IA a más datos empresariales
Incorpora la IA generativa a tus datos con escalamiento y eficiencia para aprovechar los datos de tu empresa con LLM. BigQuery tiene integración propia con Vertex AI para fundamentar la IA en los datos de tu empresa.
Inteligencia siempre activa para todos los equipos de datos
Aumenta el uso de datos prácticos para mejorar la productividad. Gemini en BigQuery te permite conversar con tus datos en lenguaje natural y te ayuda con la asistencia de código, las recomendaciones, la exploración de datos y mucho más.
IA y análisis de datos en una experiencia única y unificada
| Categoría | Capacidades | Contenido destacado |
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Crea una base de análisis de datos para la IA | Cada vez más, los clientes desean ejecutar múltiples casos de uso de estadísticas y de IA en una sola copia de sus datos. BigQuery te permite procesar datos en Python con la misma facilidad que lo haces con SQL, con un Spark sin servidores disponible directamente en BigQuery. Un almacén de metadatos unificado proporciona metadatos de entorno de ejecución y conectores para SQL, motores de código abierto y AA/IA. |
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BigQuery te brinda la flexibilidad de usar formatos de código abierto existentes. BigLake, motor de almacenamiento de BigQuery, proporciona una interfaz unificada para estadísticas y motores de IA para consultar datos multiformato, de múltiples nubes y multimodales. BigQuery es compatible con Iceberg, Delta y Hudi, además de todos los motores de procesamiento y todas las capacidades de estos formatos de tablas. |
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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 notebooks de Python. Esto permite que los equipos de datos elijan SQL, Python, Spark o lenguaje natural. Los equipos de datos pueden maximizar la productividad colaborando con el asistente de código y chat con tecnología de Gemini dentro de BigQuery. |
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BigQuery te facilita administrar, descubrir y controlar los datos con las funciones de administración de datos integradas en BigQuery. Esto incluye la calidad de los datos, el linaje y la creación de perfiles, así como las reglas de administración para gestionar las políticas en los recursos de BigQuery. |
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Transfiere, procesa y analiza transmisiones de eventos en tiempo real para que los datos sean más útiles y accesibles con las capacidades en tiempo real de BigQuery. Las consultas continuas de BigQuery proporcionan una capa de procesamiento en tiempo real para analizar y transformar eventos entrantes en BigQuery. Los clientes pueden usar Apache Kafka para BigQuery para administrar las cargas de trabajo de datos de transmisión sin tener que preocuparse por las actualizaciones de las versiones, el rebalanceo, la supervisión y otros problemas 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 conoces. Se integra en los modelos que elijas, incluido Gemini 1.0 Pro a través de Vertex AI, que está diseñado para una alta escala de entrada y salida, y una mejor calidad de los resultados para tareas de resumen de textos o análisis de opiniones. Puedes compilar canalizaciones de datos que combinen datos estructurados, no estructurados y modelos de IA generativa para crear una nueva clase de aplicaciones analíticas. |
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BigLake unifica los data lakes y los almacenes en un único framework de administración, lo que te permite analizar, buscar, proteger, administrar y compartir datos no estructurados. Los clientes ya están analizando imágenes con una amplia gama de modelos de IA. BigLake amplió las capacidades para ayudarte a extraer estadísticas de documentos y archivos de audio con facilidad a través de las APIs de procesamiento de documentos y de voz a texto de Vertex AI. |
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La búsqueda de vectores de BigQuery está integrada en Vertex AI para habilitar la búsqueda de similitudes vectoriales en tus datos de BigQuery. Esta funcionalidad puede habilitar casos de uso como búsqueda semántica, detección de similitud y generación de recuperación aumentada (RAG) con un LLM. La búsqueda vectorial puede mejorar la calidad de tus modelos de IA, ya que mejora la comprensión del contexto, reduce la ambigüedad, garantiza la precisión fáctica y permite la adaptabilidad a diferentes tareas y dominios. |
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Capacidades empresariales | BigQuery conserva automáticamente una copia síncrona de tus datos en una segunda zona junto con suficiente capacidad de procesamiento en espera para proporcionar alta disponibilidad en caso de que ocurra un desastre a nivel del centro de datos. La recuperación ante desastres entre regiones proporciona una conmutación por error administrada en el caso improbable de un desastre regional. La recuperación ante desastres entre regiones te 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 intercambiar recursos de datos a gran escala y a colaborar de forma segura. Puedes crear y administrar entornos para el uso compartido y el análisis de datos centrados en la privacidad con salas limpias de datos. Los proveedores de datos pueden administrar las suscripciones a fichas de datos y supervisar el uso que hacen los suscriptores de los datos compartidos. Puedes compartir datos entre nubes con BigQuery Omni y se ofrece compatibilidad para funciones definidas por el usuario, retroactividad y vistas materializadas en conjuntos de datos vinculados. |
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El Servicio de migración de BigQuery es un conjunto de herramientas gratuitas que te ayuda a migrar a BigQuery. Continuamos agregando funciones nuevas y ahora admitimos diferentes fuentes, como Amazon Redshift, Apache HiveQL, Netezza, Teradata, Azure Synapse, Oracle, Presto, Snowflake, SQL Server y Vertica. Las traducciones mejoradas por IA generativa ayudan de forma opcional al compilador de consultas y sugieren automáticamente opciones de resultados con compatibilidad para migraciones desde fuentes locales y en la nube. |
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IA y análisis de datos en una experiencia única y unificada
Crea una base de análisis de datos para la IA
Cada vez más, los clientes desean ejecutar múltiples casos de uso de estadísticas y de IA en una sola copia de sus datos. BigQuery te permite procesar datos en Python con la misma facilidad que lo haces con SQL, con un Spark sin servidores disponible directamente en BigQuery. Un almacén de metadatos unificado proporciona metadatos de entorno de ejecución y conectores para SQL, motores de código abierto y AA/IA.
Completamente sin servidores y sin clústeres que iniciar o administrar
Entorno de usuario único para todas las cargas de trabajo
No hay copia de datos entre diferentes herramientas
Integración de datos a IA
BigQuery ML te permite crear, entrenar y ejecutar modelos de aprendizaje automático con el lenguaje SQL que conoces. Se integra en los modelos que elijas, incluido Gemini 1.0 Pro a través de Vertex AI, que está diseñado para una alta escala de entrada y salida, y una mejor calidad de los resultados para tareas de resumen de textos o análisis de opiniones. Puedes compilar canalizaciones de datos que combinen datos estructurados, no estructurados 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
Capacidades de modelado con el modelado de series temporales ARIMA+, Explainable AI y mucho más
Inferencia remota para los LLM para generar incorporaciones de texto
Capacidades empresariales
BigQuery conserva automáticamente una copia síncrona de tus datos en una segunda zona junto con suficiente capacidad de procesamiento en espera para proporcionar alta disponibilidad en caso de que ocurra un desastre a nivel del centro de datos. La recuperación ante desastres entre regiones proporciona una conmutación por error administrada en el caso improbable de un desastre regional. La recuperación ante desastres entre regiones te permitirá especificar una reserva y una colección de conjuntos de datos que BigQuery mantendrá en una segunda región.
Suspensión garantizada
ANS de interrupción regional
Conmutación por error coordinada
Informes de analistas
Gartner distingue a Google Cloud como líder
Gartner® reconoce a Google Cloud como líder y se encuentra en la posición más alejada de visión en el Magic Quadrant™ de 2023 sobre sistemas de administración de bases de datos en la nube (DBMS).
Google Cloud es líder en el informe Forrester Wave del 2023
Se nombró a Google Cloud líder en el informe The Forrester Wave™: Streaming Data Platforms, 4º trim. de 2023.
Clientes que innovan con IA y datos
Descubre cómo nuestros clientes innovan con IA y construyen sus bases de datos con BigQuery.
BigQuery nos dio una base de datos sólida para la IA. Nuestros datos estaban justo donde los necesitábamos. Pudimos conectar millones de datos de clientes a partir de información de hoteles, contenido de marketing y chats de atención al cliente, además de usar los datos de la empresa para fundamentar los LLM.
Allie Surina Dixon, directora de Datos, Priceline
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