O BigQuery é uma plataforma de análise de dados pronta para IA

Conecte os dados da sua empresa à IA com uma plataforma de análise de dados unificada. O BigQuery foi projetado para oferecer vários mecanismos, vários formatos e várias nuvens, o que facilita o armazenamento, a análise e a transformação de todos os dados da sua empresa.

Uma plataforma unificada de dados para IA

O BigQuery é uma plataforma unificada de análise de dados compatível com o ciclo de vida completo dos dados. A integração primária do BigQuery com a Vertex AI permite ajustar, treinar e terrestre LLMs multimodais com dados corporativos, sem a necessidade de copiar ou mover dados.


Simplicidade e escalonamento para gerenciar todos os dados e cargas de trabalho em uma única plataforma

Simplifique, reduza os custos e o risco de cargas de trabalho de dados que não funcionam juntas. O BigQuery tem a simplicidade e a escala para gerenciar cargas de trabalho estruturadas, não estruturadas e de streaming com o melhor preço e desempenho.



Conecte a IA a mais dados corporativos

Integrar a IA generativa aos dados com escala e eficiência para aproveitar os dados da empresa com LLMs. O BigQuery tem integração primária com a Vertex AI para basear a IA na verdade dos dados corporativos.



Inteligência sempre ativada para todas as equipes de dados

Aumentar o uso de dados acionáveis para melhorar a produtividade. Gemini no BigQuery permite conversar com seus dados em linguagem natural e ajuda com a assistência de código, recomendações, exploração de dados e muito mais.

Análise de dados e IA em uma experiência unificada

CategoriaRecursosDestaques
Crie uma base de análise de dados para IA

Cada vez mais, os clientes querem executar vários casos de uso de análise e IA em uma única cópia dos dados. O BigQuery permite processar dados em Python com a mesma facilidade que no SQL, com um Spark sem servidor disponível diretamente no BigQuery. Um metastore unificado oferece metadados de ambiente de execução e conectores para SQL, mecanismos de código aberto e IA/ML.

  • Totalmente sem servidor sem clusters para ativar ou gerenciar

  • Ambiente de usuário único para todas as cargas de trabalho

  • Sem cópia de dados entre ferramentas diferentes

Com o BigQuery, você tem flexibilidade para usar formatos de código aberto. O BigLake, o mecanismo de armazenamento do BigQuery, oferece uma interface unificada para análise e mecanismos de IA na consulta de dados multiformato, multinuvem e multimodais. O BigQuery oferece suporte ao Iceberg, Delta e Hudi, além de todos os mecanismos de processamento e recursos completos em todos esses formatos de tabela.

  • Consulte os formatos Apache Iceberg, Delta e Hudi com controle de acesso refinado

  • Aceleração de desempenho para o Apache Iceberg com otimização contínua

  • Experiência totalmente gerenciada no Iceberg com suporte para streaming de alta capacidade de processamento

O BigQuery Studio é o local ideal para todos os profissionais de dados. O BigQuery Studio tem um ótimo editor de SQL, além de Notebooks Python. Assim, as equipes de dados podem escolher SQL, Python, Spark ou linguagem natural. As equipes de dados podem maximizar a produtividade colaborando com o chat e o assistente de código com tecnologia Gemini no BigQuery.

  • Espaço de trabalho unificado com chat e assistente de código com tecnologia do Gemini

  • Usar SQL, Python, Spark, JavaScript e linguagem natural para análise

  • Histórico de revisões e controle de origem centralizados

Com o BigQuery, é fácil gerenciar, descobrir e controlar dados com os recursos de governança de dados integrados ao BigQuery. Isso inclui qualidade de dados, linhagem e criação de perfil, além de regras de governança para gerenciar políticas sobre recursos do BigQuery.

  • Criação de perfil de dados para entender melhor seus dados

  • Gere confiança nos dados em grande escala com a qualidade de dados automática

  • Entender o movimento de dados com a linhagem de ponta a ponta

Faça a ingestão, o processamento e a análise de streams de eventos em tempo real para tornar os dados mais úteis e acessíveis com os recursos em tempo real do BigQuery. As consultas contínuas do BigQuery oferecem uma camada de processamento em tempo real para analisar e transformar eventos recebidos no BigQuery. Os clientes podem usar o Apache Kafka para BigQuery para gerenciar cargas de trabalho de dados de streaming sem precisar se preocupar com upgrades de versão, rebalanceamento, monitoramento e outras dores de cabeça operacionais.

  • Faça análises sem servidor ilimitadas em fluxos de dados recebidos usando SQL

  • Processamento de streaming e lote unificado e ETL em tempo real com o Dataflow

  • Faça a ingestão de centenas de milhões de eventos por segundo com o Pub/Sub

  • Apache Kafka gerenciado sem manutenção extra

Integração de dados com IA

O BigQuery ML permite criar, treinar e executar modelos de machine learning usando um SQL conhecido. Ele se integra à sua escolha de modelos, incluindo o Gemini 1.0 Pro pela Vertex AI, que foi projetado para alta escala de entrada/saída e melhor qualidade de resultado para tarefas de resumo de texto ou análise de sentimento. É possível criar pipelines de dados que combinam dados estruturados, dados não estruturados e modelos de IA generativa para criar uma nova classe de aplicativos de análise.

  • Integração de dados para IA com mecanismo de inferência e Vertex AI Model Registry

  • Recursos de modelagem com modelagem de série temporal ARIMA+, Explainable AI e muito mais

  • Inferência remota para LLMs para gerar texto e embeddings de texto

O BigLake unifica data lakes e warehouses em um único framework de gerenciamento, permitindo analisar, pesquisar, proteger, controlar e compartilhar dados não estruturados. Os clientes já analisam imagens usando uma ampla variedade de modelos de IA. O BigLake tem recursos expandidos para ajudar você a extrair facilmente insights de documentos e arquivos de áudio usando o processamento de documentos e as APIs de conversão de voz em texto da Vertex AI.

  • Extraia insights de documentos e arquivos de áudio

  • Crie apps para geração de conteúdo, classificação ou análise de sentimento

  • Crie novos apps para resumo, geração de embeddings e muito mais

A pesquisa vetorial do BigQuery é integrada à Vertex AI para permitir a pesquisa de similaridade vetorial nos dados do BigQuery. Essa funcionalidade pode permitir casos de uso como pesquisa semântica, detecção de similaridade e geração aumentada de recuperação (RAG) com um LLM. A pesquisa de vetor pode melhorar a qualidade dos seus modelos de IA, melhorando a compreensão do contexto, reduzindo a ambiguidade, garantindo a precisão dos fatos e permitindo a adaptação a diferentes tarefas e domínios.

  • Coletar e padronizar vetores em vários bancos de dados e no Cloud Storage

  • Extrair dados relevantes para uma pergunta e fornecer contexto a um LLM

  • O índice totalmente gerenciado mantém os embeddings gerados automaticamente e sincronizados com a Vertex

Recursos empresariais

O BigQuery mantém automaticamente uma cópia síncrona dos seus dados em uma segunda zona com capacidade de computação em espera suficiente para oferecer alta disponibilidade em caso de um desastre no nível do data center. A recuperação de desastres entre regiões oferece failover gerenciado no caso improvável de um desastre regional. A recuperação de desastres entre regiões permite especificar uma reserva e uma coleção de conjuntos de dados que o BigQuery manterá em uma segunda região.

  • Modo de espera garantido

  • SLA de interrupção regional

  • Failover coordenado

O BigQuery ajuda você a colaborar e trocar recursos de dados com segurança em grande escala. É possível criar e gerenciar ambientes para compartilhamento e análise de dados centrados na privacidade usando as salas sem dados. Os provedores de dados podem gerenciar assinaturas de listagens de dados e monitorar o uso de dados compartilhados pelos assinantes. É possível compartilhar dados entre nuvens com o BigQuery Omni. Além disso, há suporte para funções definidas pelo usuário, viagem no tempo e visualizações materializadas de conjuntos de dados vinculados.

  • Crie uma sala sem dados com apenas alguns cliques

  • Economize e compartilhe dados com eficiência sem precisar movê-los

  • Monitore o uso de conjuntos de dados compartilhados

O serviço de migração do BigQuery é um conjunto de ferramentas gratuitas que ajudam você a migrar para o BigQuery. Continuamos adicionando novos recursos e agora damos suporte a diferentes fontes, como Amazon Redshift, Apache HiveQL, Netezza, Teradata, Azure Synapse, Oracle, Presto, Snowflake, SQL Server e Vertica. As traduções aprimoradas por IA generativa podem ajudar o compilador de consultas e sugerir automaticamente opções de saída com suporte para migrações de fontes no local e na nuvem.

  • 15 fontes de conversão de consultas de data warehouses e data lakes conhecidos

  • Quatro fontes de avaliação automatizadas com custo de propriedade e esforço de migração

  • Traduções de consultas aprimoradas por IA generativa

Análise de dados e IA em uma experiência unificada

Cada vez mais, os clientes querem executar vários casos de uso de análise e IA em uma única cópia dos dados. O BigQuery permite processar dados em Python com a mesma facilidade que no SQL, com um Spark sem servidor disponível diretamente no BigQuery. Um metastore unificado oferece metadados de ambiente de execução e conectores para SQL, mecanismos de código aberto e IA/ML.

  • Totalmente sem servidor sem clusters para ativar ou gerenciar

  • Ambiente de usuário único para todas as cargas de trabalho

  • Sem cópia de dados entre ferramentas diferentes

O BigQuery ML permite criar, treinar e executar modelos de machine learning usando um SQL conhecido. Ele se integra à sua escolha de modelos, incluindo o Gemini 1.0 Pro pela Vertex AI, que foi projetado para alta escala de entrada/saída e melhor qualidade de resultado para tarefas de resumo de texto ou análise de sentimento. É possível criar pipelines de dados que combinam dados estruturados, dados não estruturados e modelos de IA generativa para criar uma nova classe de aplicativos de análise.

  • Integração de dados para IA com mecanismo de inferência e Vertex AI Model Registry

  • Recursos de modelagem com modelagem de série temporal ARIMA+, Explainable AI e muito mais

  • Inferência remota para LLMs para gerar texto e embeddings de texto

O BigQuery mantém automaticamente uma cópia síncrona dos seus dados em uma segunda zona com capacidade de computação em espera suficiente para oferecer alta disponibilidade em caso de um desastre no nível do data center. A recuperação de desastres entre regiões oferece failover gerenciado no caso improvável de um desastre regional. A recuperação de desastres entre regiões permite especificar uma reserva e uma coleção de conjuntos de dados que o BigQuery manterá em uma segunda região.

  • Modo de espera garantido

  • SLA de interrupção regional

  • Failover coordenado

Relatórios de analistas

Google Cloud é indicado pela Gartner como líder

A Gartner reconhece o Google Cloud como líder e posicionado mais adiante no Magic Quadrant™ de 2023 em sistemas de gerenciamento de bancos de dados na nuvem (DBMS).

O Google Cloud é líder no relatório Forrester Wave de 2023

O Google Cloud foi reconhecido como líder no relatório The Forrester Wave™: Streaming Data Platforms do quarto trimestre de 2023.

O BigQuery nos proporcionou uma base de dados sólida para IA. Nossos dados estavam exatamente onde precisávamos. Conseguimos conectar milhões de pontos de dados de clientes, desde informações sobre hotéis, conteúdo de marketing e chat de atendimento ao cliente, além de usar nossos dados de negócios para os LLMs.

Allie Surina Dixon, diretora de dados, Priceline

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