BigQuery 旨在帮助您统一数据、将数据与 AI 对接并自动执行常见的数据任务，从而腾出宝贵的时间来进行探索、模型构建和战略分析，而且全部都性价比极高。
使用 Gemini 赋能的代理来自动执行手动任务，或构建您自己的自定义代理
“Gemini in BigQuery 转变了我们的查询生成流程。通过与 BigQuery 集成，我们可以轻松生成 SQL 模板，并提高了标签和特征工程的效率，包括重要的机器学习模型监控查询。Gemini 能够理解复杂的数据结构并提供准确的查询结果，这让我们的工作流比以往任何时候都更顺畅、更快捷。”
Martijn Wieriks，Julo 首席数据官
以多个引擎之力处理一组受管且安全的数据
BigQuery 将多个引擎（包括 SQL、Spark 和 Python）整合到一个平台中，该平台可以在一组多模态受管数据上运行。用于共享运行时元数据的通用目录和 metastore 可跨所有引擎和存储类型提供统一的安全和治理控制，包括支持 Apache Iceberg。
“BigQuery 和 Vertex AI 将我们所有的数据和 AI 整合到一个平台中。这转变了我们对客户反馈的处理方式，只需几秒钟就能从繁琐的手动流程转变为简单的自然语言查询，从而可以在几分钟内获得客户数据洞见，而无需等待数月。”
TJ Allard，Mattel 首席数据科学家
确保数据和 AI 平台保持灵活、可扩缩，并适应不断变化的技术环境
BigQuery 的开放性为组织提供了灵活性和可伸缩性。Google Cloud 致力于开源、开放标准和 AI，让您可以选择最合适的解决方案。利用 Apache Spark 等 OSS 引擎、Apache Iceberg 等开放格式，以及您选择的 AI 模型。
“我们正在使用 Google Cloud 的湖仓一体栈构建统一的数据和 AI 基础，其中 BigQuery 和 BigLake 使我们能够在单个平台中安全地发现和管理所有数据类型和格式，从而为我们的患者、医生和护士打造尽可能出色的体验。”
Mangesh Patil，HCA Healthcare 首席分析官
将您的所有数据与业界领先的 AI 相结合
“借助对象表的新导入模型功能，我们能够使用 BigQuery 导入先进的 Pytorch 视觉模型来处理图片数据，并改进果园内温度预测。借助新的远程模型功能，我们可以大大简化流水线并提升可维护性。”
Sarah Overduin，Semios 数据科学家
充分发挥实时数据的潜力
AI 通常需要实时数据，而 BigQuery 内置了这些功能。从通过 BigQuery 持续查询进行 基于 SQL 的轻松流式处理，到热门开源 Kafka 平台的托管式服务，再到利用 Dataflow 提供的高级多模态数据流（包括对 Iceberg 的支持），您可以让实时数据和 AI 成为现实。
“实现高吞吐量、低延迟的流式处理平台对于向业务、开发者和我们的指挥中心团队提供高基数分析至关重要。借助 Dataflow 集成，我们的工程团队现在拥有了一个强大的平台，可以全天候监控 paypal.com，从而确保 PayPal 为我们的消费者和商家提供高可用性。”
Varun Raju，PayPal 可观测性平台架构师
代理式
使用 Gemini 赋能的代理来自动执行手动任务，或构建您自己的自定义代理
“Gemini in BigQuery 转变了我们的查询生成流程。通过与 BigQuery 集成，我们可以轻松生成 SQL 模板，并提高了标签和特征工程的效率，包括重要的机器学习模型监控查询。Gemini 能够理解复杂的数据结构并提供准确的查询结果，这让我们的工作流比以往任何时候都更顺畅、更快捷。”
Martijn Wieriks，Julo 首席数据官
统一
以多个引擎之力处理一组受管且安全的数据
BigQuery 将多个引擎（包括 SQL、Spark 和 Python）整合到一个平台中，该平台可以在一组多模态受管数据上运行。用于共享运行时元数据的通用目录和 metastore 可跨所有引擎和存储类型提供统一的安全和治理控制，包括支持 Apache Iceberg。
“BigQuery 和 Vertex AI 将我们所有的数据和 AI 整合到一个平台中。这转变了我们对客户反馈的处理方式，只需几秒钟就能从繁琐的手动流程转变为简单的自然语言查询，从而可以在几分钟内获得客户数据洞见，而无需等待数月。”
TJ Allard，Mattel 首席数据科学家
柔性
确保数据和 AI 平台保持灵活、可扩缩，并适应不断变化的技术环境
BigQuery 的开放性为组织提供了灵活性和可伸缩性。Google Cloud 致力于开源、开放标准和 AI，让您可以选择最合适的解决方案。利用 Apache Spark 等 OSS 引擎、Apache Iceberg 等开放格式，以及您选择的 AI 模型。
“我们正在使用 Google Cloud 的湖仓一体栈构建统一的数据和 AI 基础，其中 BigQuery 和 BigLake 使我们能够在单个平台中安全地发现和管理所有数据类型和格式，从而为我们的患者、医生和护士打造尽可能出色的体验。”
Mangesh Patil，HCA Healthcare 首席分析官
智能
将您的所有数据与业界领先的 AI 相结合
“借助对象表的新导入模型功能，我们能够使用 BigQuery 导入先进的 Pytorch 视觉模型来处理图片数据，并改进果园内温度预测。借助新的远程模型功能，我们可以大大简化流水线并提升可维护性。”
Sarah Overduin，Semios 数据科学家
实时
充分发挥实时数据的潜力
AI 通常需要实时数据，而 BigQuery 内置了这些功能。从通过 BigQuery 持续查询进行 基于 SQL 的轻松流式处理，到热门开源 Kafka 平台的托管式服务，再到利用 Dataflow 提供的高级多模态数据流（包括对 Iceberg 的支持），您可以让实时数据和 AI 成为现实。
“实现高吞吐量、低延迟的流式处理平台对于向业务、开发者和我们的指挥中心团队提供高基数分析至关重要。借助 Dataflow 集成，我们的工程团队现在拥有了一个强大的平台，可以全天候监控 paypal.com，从而确保 PayPal 为我们的消费者和商家提供高可用性。”
Varun Raju，PayPal 可观测性平台架构师
