BigQuery ist eine KI-fähige Datenanalyseplattform

BigQuery bietet Ihnen die Flexibilität, vorhandene Open-Source-Formate zu verwenden. BigLake, die Speicher-Engine von BigQuery, bietet eine einheitliche Oberfläche für Analyse- und KI-Engines zur Abfrage von Multiformat-, Multi-Cloud- und multimodalen Daten. BigQuery unterstützt Iceberg, Delta und Hudi sowie alle Verarbeitungs-Engines und volle Funktionen für alle diese Tabellenformate.

BigQuery Studio ist die zentrale Anlaufstelle für alle Datenfachleute. BigQuery Studio bietet einen hervorragenden SQL-Editor sowie Python-Notebooks. So können Ihre Datenteams zwischen SQL, Python, Spark oder Natural Language wählen. Datenteams können ihre Produktivität maximieren, indem sie mit dem von Gemini bereitgestellten Chat- und Codeassistenten in BigQuery zusammenarbeiten.

BigQuery vereinfacht die Verwaltung, Erkennung und Steuerung von Daten mit den in BigQuery integrierten Data Governance-Funktionen. Dazu gehören Datenqualität, Herkunft und Profilerstellung sowie Governance-Regeln zur Verwaltung von Richtlinien für BigQuery-Ressourcen.

Ereignisstreams in Echtzeit aufnehmen, verarbeiten und analysieren, um Daten mithilfe der Echtzeitfunktionen von BigQuery nutzbarer und zugänglicher zu machen. Kontinuierliche BigQuery-Abfragen bieten eine Echtzeit-Verarbeitungsebene, mit der eingehende Ereignisse in BigQuery analysiert und transformiert werden können. Kunden können Apache Kafka für BigQuery verwenden, um Arbeitslasten von Streamingdaten zu verwalten, ohne sich um Versionsupgrades, Ausgleich, Monitoring und andere betriebliche Probleme Gedanken machen zu müssen.

BigLake vereinheitlicht Data Lakes und Warehouses unter einem einzigen Verwaltungsframework, sodass Sie unstrukturierte Daten analysieren, suchen, schützen, steuern und freigeben können. Kunden analysieren Bilder bereits mithilfe einer Vielzahl von KI-Modellen. BigLake bietet erweiterte Funktionen, mit denen Sie mithilfe der APIs für Dokumentverarbeitung und Speech-to-Text von Vertex AI ganz einfach Informationen aus Dokumenten und Audiodateien extrahieren können.

Die BigQuery-Vektorsuche ist in Vertex AI eingebunden, um die Suche nach Vektorähnlichkeiten in Ihren BigQuery-Daten zu ermöglichen. Diese Funktion ermöglicht Anwendungsfälle wie die semantische Suche, Ähnlichkeitserkennung und Retrieval-augmented Generation (RAG) mit einem LLM. Die Vektorsuche kann die Qualität Ihrer KI-Modelle verbessern, indem sie das Kontextverständnis verbessert, Ambiguität reduziert, sachliche Genauigkeit verspricht und die Anpassung an verschiedene Aufgaben und Bereiche ermöglicht.

Mit BigQuery können Sie in großem Maßstab zusammenarbeiten und Daten-Assets sicher austauschen. Mit Data-Clean-Rooms können Sie Umgebungen für die datenschutzkonforme Datenfreigabe und Analyse erstellen und verwalten. Datenanbieter können Abos für Dateneinträge verwalten und die Nutzung geteilter Daten durch Abonnenten überwachen. Mit BigQuery Omni können Sie Daten cloudübergreifend freigeben. Außerdem werden benutzerdefinierte Funktionen, Zeitreisen und materialisierte Ansichten verknüpfter Datasets unterstützt.

BigQuery Migration Service bietet eine Reihe kostenloser Tools, die Sie bei der Migration zu BigQuery unterstützen. Wir fügen fortlaufend neue Funktionen hinzu und unterstützen jetzt verschiedene Quellen, einschließlich Amazon Redshift, Apache HiveQL, Netezza, Teradata, Azure Synapse, Oracle, Presto, Snowflake, SQL Server und Vertica. Generative KI-gestützte Übersetzungen unterstützen optional den Abfragecompiler und schlagen automatisch Ausgabeoptionen mit Unterstützung für Migrationen aus lokalen und Cloud-Quellen vor.