BigQuery wurde entwickelt, um Ihnen dabei zu helfen, Ihre Daten zu vereinheitlichen, sie mit KI zu verbinden und gängige Datenaufgaben zu automatisieren, wodurch wertvolle Zeit für Erkundungen, Modellbildung und strategische Analysen gewonnen wird – und das alles zu einem unschlagbaren Preis-Leistungs-Verhältnis.
Mit Gemini-basierten Agents manuelle Aufgaben automatisieren oder eigene benutzerdefinierte Agents erstellen
KI-gestützte Innovationen mit einer intelligenten Suche und brandneuen Agent-Funktionen voranbringen, die mit einer semantischen Ebene für mehr Genauigkeit erweitert wurden. BigQuery bietet integrierte Assistenz-Agents für alle Datennutzer, um Workflows in jeder Phase des Daten- und KI-Lebenszyklus zu optimieren. So haben Sie mehr Zeit, um sich auf größere Datenherausforderungen und ‑chancen zu konzentrieren.
“Gemini in BigQuery hat unseren Prozess zur Abfragegenerierung revolutioniert. Durch die Einbindung in BigQuery lassen sich SQL-Vorlagen einfach erstellen. Das hat die Effizienz unserer Label- und Feature-Entwicklung gesteigert, einschließlich wichtiger Abfragen zur Überwachung von ML-Modellen. Gemini kann komplexe Datenstrukturen verstehen und präzise Abfragen liefern. Dadurch sind unsere Workflows reibungsloser und schneller als je zuvor.”
Martijn Wieriks, Chief Data Officer, Julo
Mehrere Engines mit einer einzigen Kopie verwalteter, geschützter Daten verknüpfen
BigQuery vereint mehrere Engines, darunter SQL, Spark und Python, auf einer einzigen Plattform, die eine einzige Kopie multimodaler, verwalteter Daten nutzen kann. Ein universeller Katalog und Metastore für gemeinsam genutzte Laufzeit-Metadaten bietet einheitliche Sicherheits- und Governance-Kontrollen für alle Engines und Speichertypen, inklusive der Unterstützung für Apache Iceberg.
“BigQuery und Vertex AI führen alle unsere Daten und die KI auf einer einzigen Plattform zusammen. Das hat die Art und Weise, wie wir auf Kundenfeedback reagieren, grundlegend verändert. Aus einem langwierigen manuellen Prozess ist eine einfache Abfrage in natürlicher Sprache geworden, die nur wenige Sekunden dauert. So erhalten wir in wenigen Minuten statt in Monaten Einblicke in die Kundenbedürfnisse.”
TJ Allard, Lead Data Scientist bei Mattel
Sorgen Sie dafür, dass Ihre Daten- und KI-Plattform flexibel, skalierbar und an die sich ständig verändernde Technologielandschaft anpassbar bleibt.
Die Offenheit von BigQuery bietet Unternehmen Flexibilität und Skalierbarkeit. Google Cloud setzt auf Open Source, offene Standards und KI, damit Sie die für Sie passenden Lösungen wählen können. Nutzen Sie OSS-Engines wie Apache Spark, offene Formate wie Apache Iceberg und KI-Modelle Ihrer Wahl.
“Wir bauen unsere einheitliche Daten- und KI-Grundlage auf dem Lakehouse-Stack von Google Cloud auf. Mit BigQuery und BigLake können wir alle Datentypen und ‑formate sicher auf einer einzigen Plattform bestimmen und verwalten, um die bestmögliche Umgebung für unsere Patienten, Ärzte und Pflegekräfte zu schaffen.”
Mangesh Patil, Chief Analytics Officer, HCA Healthcare
Ihre gesamten Daten mit branchenführender KI verbinden
BigQuery vereinfacht die Datenanalyse durch eine integrierte Umgebung für Daten und KI. Mit den neuesten KI-Modellen von Google können Sie unter anderem eine multimodale Datenanalyse durchführen. BigQuery bietet die Einfachheit und Skalierbarkeit, um multimodale Daten mit verschiedenen Engines (SQL, Python oder Spark) zu verwalten – zu einem günstigen Preis und mit der besten Leistung sowie integrierter Data Governance und Sicherheit.
“Mit der neuen Importfunktion für Modelle mit Objekttabelle können wir modernste Vision-Modelle von Pytorch importieren, um Bilddaten zu verarbeiten und die Temperaturvorhersage in Obstplantagen mithilfe von BigQuery zu verbessern. Und mit der neuen Funktion für Remote-Modelle können wir unsere Pipelines erheblich vereinfachen und die Wartungsfreundlichkeit verbessern.”
Sarah Overduin, Data Scientist, Semios
Das Potenzial Ihrer Echtzeitdaten maximieren
KI erfordert oft Echtzeitdaten – eine Funktion, die in BigQuery eingebunden ist. Von SQL-basiertem einfachen Streaming mit kontinuierlichen BigQuery-Abfragen über einen verwalteten Dienst für beliebte Open-Source-Kafka-Plattformen bis hin zu erweitertem multimodalem Datenstreaming mit Dataflow einschließlich Unterstützung für Iceberg – mit Google Cloud können Sie Daten in Echtzeit und KI tatsächlich nutzen.
“Die Implementierung einer Streamingplattform mit hohem Durchsatz und niedriger Latenz ist entscheidend, um Unternehmen, Entwicklern und unseren Teams im Command Center Analysen mit hoher Kardinalität zur Verfügung zu stellen. Durch die Dataflow-Einbindung haben unsere Entwicklungsteams jetzt eine leistungsstarke Plattform, um paypal.com rund um die Uhr zu überwachen. So können wir dafür sorgen, dass PayPal jederzeit für unsere Kunden und Händler hochverfügbar ist.”
Varun Raju, Architect, Observability Platform, PayPal
Agentisch
Mit Gemini-basierten Agents manuelle Aufgaben automatisieren oder eigene benutzerdefinierte Agents erstellen
KI-gestützte Innovationen mit einer intelligenten Suche und brandneuen Agent-Funktionen voranbringen, die mit einer semantischen Ebene für mehr Genauigkeit erweitert wurden. BigQuery bietet integrierte Assistenz-Agents für alle Datennutzer, um Workflows in jeder Phase des Daten- und KI-Lebenszyklus zu optimieren. So haben Sie mehr Zeit, um sich auf größere Datenherausforderungen und ‑chancen zu konzentrieren.
“Gemini in BigQuery hat unseren Prozess zur Abfragegenerierung revolutioniert. Durch die Einbindung in BigQuery lassen sich SQL-Vorlagen einfach erstellen. Das hat die Effizienz unserer Label- und Feature-Entwicklung gesteigert, einschließlich wichtiger Abfragen zur Überwachung von ML-Modellen. Gemini kann komplexe Datenstrukturen verstehen und präzise Abfragen liefern. Dadurch sind unsere Workflows reibungsloser und schneller als je zuvor.”
Martijn Wieriks, Chief Data Officer, Julo
Einheitlich
Mehrere Engines mit einer einzigen Kopie verwalteter, geschützter Daten verknüpfen
BigQuery vereint mehrere Engines, darunter SQL, Spark und Python, auf einer einzigen Plattform, die eine einzige Kopie multimodaler, verwalteter Daten nutzen kann. Ein universeller Katalog und Metastore für gemeinsam genutzte Laufzeit-Metadaten bietet einheitliche Sicherheits- und Governance-Kontrollen für alle Engines und Speichertypen, inklusive der Unterstützung für Apache Iceberg.
“BigQuery und Vertex AI führen alle unsere Daten und die KI auf einer einzigen Plattform zusammen. Das hat die Art und Weise, wie wir auf Kundenfeedback reagieren, grundlegend verändert. Aus einem langwierigen manuellen Prozess ist eine einfache Abfrage in natürlicher Sprache geworden, die nur wenige Sekunden dauert. So erhalten wir in wenigen Minuten statt in Monaten Einblicke in die Kundenbedürfnisse.”
TJ Allard, Lead Data Scientist bei Mattel
Flexibel
Sorgen Sie dafür, dass Ihre Daten- und KI-Plattform flexibel, skalierbar und an die sich ständig verändernde Technologielandschaft anpassbar bleibt.
Die Offenheit von BigQuery bietet Unternehmen Flexibilität und Skalierbarkeit. Google Cloud setzt auf Open Source, offene Standards und KI, damit Sie die für Sie passenden Lösungen wählen können. Nutzen Sie OSS-Engines wie Apache Spark, offene Formate wie Apache Iceberg und KI-Modelle Ihrer Wahl.
“Wir bauen unsere einheitliche Daten- und KI-Grundlage auf dem Lakehouse-Stack von Google Cloud auf. Mit BigQuery und BigLake können wir alle Datentypen und ‑formate sicher auf einer einzigen Plattform bestimmen und verwalten, um die bestmögliche Umgebung für unsere Patienten, Ärzte und Pflegekräfte zu schaffen.”
Mangesh Patil, Chief Analytics Officer, HCA Healthcare
Intelligent
Ihre gesamten Daten mit branchenführender KI verbinden
BigQuery vereinfacht die Datenanalyse durch eine integrierte Umgebung für Daten und KI. Mit den neuesten KI-Modellen von Google können Sie unter anderem eine multimodale Datenanalyse durchführen. BigQuery bietet die Einfachheit und Skalierbarkeit, um multimodale Daten mit verschiedenen Engines (SQL, Python oder Spark) zu verwalten – zu einem günstigen Preis und mit der besten Leistung sowie integrierter Data Governance und Sicherheit.
“Mit der neuen Importfunktion für Modelle mit Objekttabelle können wir modernste Vision-Modelle von Pytorch importieren, um Bilddaten zu verarbeiten und die Temperaturvorhersage in Obstplantagen mithilfe von BigQuery zu verbessern. Und mit der neuen Funktion für Remote-Modelle können wir unsere Pipelines erheblich vereinfachen und die Wartungsfreundlichkeit verbessern.”
Sarah Overduin, Data Scientist, Semios
Echtzeit
Das Potenzial Ihrer Echtzeitdaten maximieren
KI erfordert oft Echtzeitdaten – eine Funktion, die in BigQuery eingebunden ist. Von SQL-basiertem einfachen Streaming mit kontinuierlichen BigQuery-Abfragen über einen verwalteten Dienst für beliebte Open-Source-Kafka-Plattformen bis hin zu erweitertem multimodalem Datenstreaming mit Dataflow einschließlich Unterstützung für Iceberg – mit Google Cloud können Sie Daten in Echtzeit und KI tatsächlich nutzen.
“Die Implementierung einer Streamingplattform mit hohem Durchsatz und niedriger Latenz ist entscheidend, um Unternehmen, Entwicklern und unseren Teams im Command Center Analysen mit hoher Kardinalität zur Verfügung zu stellen. Durch die Dataflow-Einbindung haben unsere Entwicklungsteams jetzt eine leistungsstarke Plattform, um paypal.com rund um die Uhr zu überwachen. So können wir dafür sorgen, dass PayPal jederzeit für unsere Kunden und Händler hochverfügbar ist.”
Varun Raju, Architect, Observability Platform, PayPal
Kundenerfolgsgeschichten zu BigQuery
Ressourcen für Führungskräfte
Google wurde im Gartner-Bericht „Magic Quadrant for Cloud DBMS 2024“ als ein führender Anbieter und Vorreiter eingestuft.Kostenlosen Bericht herunterladenLesezeit: 10 Minuten
BigQuery wird im Bericht „The Forrester Wave™: Data Lakehouses, Q2 2024“ als ein führender Anbieter eingestuft.Bericht herunterladenLesezeit: 10 Minuten
Ein Leitfaden für Führungskräfte, um mit Daten und KI Mehrwerte zu erzielenLeitfaden herunterladenLesezeit: 10 Minuten
BigQuery-Angebote
BigQuery-MigrationsanreizprogrammPrüfen Sie, ob Sie für Anreize und Guthaben infrage kommen, während Sie Ihre Migration zu BigQuery optimieren.
Daten‑ und KI-StrategiebewertungNutzen Sie unserer Bewertungsoption, um die KI-Bereitschaft Ihres Unternehmens zu bestimmen und Empfehlungen von Fachleuten zu erhalten.
Technische Ressourcen
BigQuery-Integrationen mit Vertex AI – YouTube-PlaylistIn dieser Playlist erfahren Sie, wie Sie Remote-Modelle verwenden, um von BigQuery aus auf Vertex AI-Ressourcen und LLMs zuzugreifen.
Technische Blogs zu Datenanalyse und KILesen Sie die neuesten technischen Blogs und mehr über BigQuery-Innovationen
Jetzt mit Daten und KI starten
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BigQuery ist die autonome Data-to-AI-Plattform, die Analysen vereinfacht. Sie ist als Multi-Engine-, multimodale und Multi-Cloud-Plattform konzipiert. Erfahren Sie, warum Zehntausende von Unternehmen BigQuery als einheitliche Datenanalyse- und KI-Plattform gewählt haben.
