Lupensymbol

BigQuery

Vom Data Warehouse zu einer einheitlichen, KI-fähigen Datenplattform

BigQuery ist eine vollständig verwaltete, KI-fähige Datenanalyseplattform, mit der Sie den Wert Ihrer Daten maximieren können. Sie wurde für Multi-Engines, Multiformat und Multi-Cloud entwickelt.

10 GiB Daten speichern und bis zu 1 TiB Abfragen kostenlos pro Monat ausführen. Neukunden erhalten außerdem ein Guthaben von 300 $, um BigQuery und andere Google Cloud-Produkte auszuprobieren.

Features

Daten-Agents mit Gemini in BigQuery ausführen

Gemini in BigQuery bietet KI-gestützte Funktionen für Unterstützung und Zusammenarbeit, darunter Codeassistent, visuelle Datenvorbereitung und intelligente Empfehlungen, mit denen die Produktivität gesteigert und die Kosten optimiert werden können. BigQuery bietet einen einzelnen, einheitlichen Arbeitsbereich mit SQL, einem Notebook und einer NL-basierten Canvas-Oberfläche für Datenanwender mit unterschiedlichen Programmierkenntnissen. So lassen sich Analyse-Workflows von der Datenaufnahme und -vorbereitung über die explorative Datenanalyse und -visualisierung bis hin zum Erstellen und Verwenden von ML-Modellen vereinfachen.

Mehrere Engines mit einer einzigen Datenkopie verknüpfen

Serverloses Apache Spark ist direkt in BigQuery verfügbar. Sie können Spark in BigQuery Studio schreiben und ausführen, ohne Daten exportieren oder die Infrastruktur verwalten zu müssen. BigQuery Metastore bietet gemeinsame Laufzeitmetadaten für SQL- und Open-Source-Engines für einheitliche Sicherheits- und Governance-Einstellungen für alle Engines und Speichertypen. Wenn Sie mehrere Engines, einschließlich SQL, Spark und Python, zu einer einzigen Kopie von Daten und Metadaten bringen, können Sie Datensilos beseitigen und die Effizienz steigern.

Alle Datentypen und offenen Formate verwalten

Verwenden Sie BigQuery, um alle Datentypen in verschiedenen Clouds, sowohl strukturiert als auch unstrukturiert, mit fein abgestimmter Zugriffssteuerung zu verwalten. Durch die Unterstützung von offenen Tabellen-Formaten können Sie vorhandene Open-Source- und Legacy-Tools flexibel verwenden und gleichzeitig von den Vorteilen einer integrierten Datenplattform profitieren. BigLake, die Speicher-Engine von BigQuery, bietet eine einheitliche Arbeitsweise für Daten und erstellt offene Formate wie Apache Iceberg, Delta und Hudi.Aktuelle Studie zur Entwicklung von BigQuery hin zu einem Multi-Cloud-Lakehouse

Integriertes Machine Learning

BigQuery ML bietet integrierte Funktionen zum Erstellen und Ausführen von ML-Modellen für Ihre BigQuery-Daten. Sie können eine breite Palette von Modellen für Vorhersagen nutzen und auf die neuesten Gemini-Modelle zugreifen, um Informationen aus allen Datentypen abzuleiten und Aufgaben der generativen KI wie Textzusammenfassung oder Textgenerierung zu nutzen sowie multimodale Einbettungen und Vektorsuche. Die Modellentwicklung wird beschleunigt, da ML direkt in Ihre Daten eingebunden werden, sodass die Daten nicht mehr von BigQuery aus verschoben werden müssen.

Integrierte Data Governance

Die Data Governance ist in BigQuery eingebunden, einschließlich vollständiger Integration von Dataplex-Funktionen wie einem einheitlichen Metadatenkatalog, Datenqualität, Herkunft und Profilerstellung. Kunden können umfassende KI-gestützte Such- und Erkennungsfunktionen für Metadaten für Assets verwenden, darunter Dataset-Schemas, Notebooks und Berichte sowie öffentliche und kommerzielle Dataset-Einträge.BigQuery-Nutzer können mithilfe von Governance-Regeln auch Richtlinien für BigQuery-Objekttabellen verwalten.

Für Unternehmen geeignet

BigQuery entwickelt ständig neue Unternehmensfunktionen.Die regionsübergreifende Notfallwiederherstellung bietet einen verwalteten Failover im unwahrscheinlichen Fall eines regionalen Notfalls sowie Funktionen zur Datensicherung und -wiederherstellung, mit denen Sie alles nach Nutzerfehlern wiederherstellen können. Das Monitoring des Betriebszustands von BigQuery bietet unternehmensweite Ansichten Ihrer BigQuery-Betriebsumgebung. BigQuery Migration Services bietet eine umfassende Sammlung von Tools für die Migration von Legacy- oder Cloud-Data-Warehouses zu BigQuery.

Echtzeitanalysen mit Streaming-Datenpipelines

BigQuery kann Streamingdaten aufnehmen und sofort zum Abfragen und Integrieren in Streamingprodukte wie Dataflow zur Verfügung stellen. Erhöhen Sie mit materialisierten Ansichten die Abfrageleistung und senken Sie die Kosten in BigQuery. Kontinuierliche Abfragen sind eine neue BigQuery-Funktion, die die kontinuierliche analytische Verarbeitung über eine SQL-Anweisung ermöglicht, um ereignisgesteuerte Anwendungen zu unterstützen. Lesen Sie unsere neueste Studie zu Vortex: Eine Stream-orientierte Speicher-Engine für Big Data Analytics.

Erkenntnisse mit integrierter Business Intelligence teilen

Dank integrierter Business-Intelligence (BI) können Sie in Looker Studio mit wenigen Klicks Insights generieren und teilen. Mit Looker lassen sich außerdem erweiterte Analysen erstellen, die weit über BI hinausgehen. In Google Tabellen können Sie anhand vertrauter Tools wie Pivot-Tabellen, Diagrammen und Formeln Milliarden von Zeilen mit Live-BigQuery-Daten analysieren, um so aus Big Data mithilfe ConnectedSheets schnell Statistiken abzuleiten. 

Funktionsweise

Mit der serverlosen Architektur von BigQuery können Sie SQL-Abfragen verwenden, um Ihre Daten zu analysieren. Mit BigQuery können Sie Ihre Daten speichern und analysieren oder sie dort untersuchen, wo sie gespeichert sind. Um die Funktionsweise selbst zu testen, fragen Sie Daten – ohne Kreditkarte – mit der BigQuery-Sandbox ab.

BigQuery-Benutzeroberfläche
Video-Thumbnail zur Demo: Geschäftliche Herausforderungen mit einer umfassenden Analyse in BigQuery lösen

Gängige Einsatzmöglichkeiten

Generative KI

Generative AI-Anwendungsfälle mit BigQuery- und Gemini-Modellen nutzen

Erstellen Sie Datenpipelines, die strukturierte Daten, unstrukturierte Daten und Modelle für Generative AI kombinieren, um eine neue Klasse von Analyseanwendungen zu erstellen. BigQuery lässt sich über Vertex AI in Gemini 1.0 Pro einbinden. Das Gemini 1.0 Pro-Modell wurde für einen höheren Eingabe-/Ausgabeumfang und eine bessere Ergebnisqualität bei einer Vielzahl von Aufgaben wie Textzusammenfassung und Sentimentanalyse entwickelt. Sie können jetzt mit einfachen SQL-Anweisungen oder der eingebetteten DataFrame API von BigQuery direkt von der BigQuery-Konsole aus darauf zugreifen.

Weitere Informationen zu Einbindungen von BigQuery und Vertex AI
Anwendungsfälle für generative KI

Generative AI-Anwendungsfälle mit BigQuery- und Gemini-Modellen nutzen

Erstellen Sie Datenpipelines, die strukturierte Daten, unstrukturierte Daten und Modelle für Generative AI kombinieren, um eine neue Klasse von Analyseanwendungen zu erstellen. BigQuery lässt sich über Vertex AI in Gemini 1.0 Pro einbinden. Das Gemini 1.0 Pro-Modell wurde für einen höheren Eingabe-/Ausgabeumfang und eine bessere Ergebnisqualität bei einer Vielzahl von Aufgaben wie Textzusammenfassung und Sentimentanalyse entwickelt. Sie können jetzt mit einfachen SQL-Anweisungen oder der eingebetteten DataFrame API von BigQuery direkt von der BigQuery-Konsole aus darauf zugreifen.

Weitere Informationen zu Einbindungen von BigQuery und Vertex AI
Anwendungsfälle für generative KI

Data-Warehouse-Migration

Data Warehouses zu BigQuery migrieren

Meistern Sie die heutigen Analyseanforderungen und skalieren Sie Ihre Aktivitäten nahtlos durch einen Umstieg auf das moderne Data Warehouse von Google Cloud. Optimieren Sie Ihren Migrationspfad von Netezza, Oracle, Redshift, Teradata oder Snowflake zu BigQuery mit dem kostenlosen und vollständig verwalteten BigQuery Migration Service.

Informationen zum BigQuery Migration Service für eine umfassende Data-Warehouse-Migration
Diagramm zur Cloud Data Warehouse-Migration

Data Warehouses zu BigQuery migrieren

Meistern Sie die heutigen Analyseanforderungen und skalieren Sie Ihre Aktivitäten nahtlos durch einen Umstieg auf das moderne Data Warehouse von Google Cloud. Optimieren Sie Ihren Migrationspfad von Netezza, Oracle, Redshift, Teradata oder Snowflake zu BigQuery mit dem kostenlosen und vollständig verwalteten BigQuery Migration Service.

Informationen zum BigQuery Migration Service für eine umfassende Data-Warehouse-Migration
Diagramm zur Cloud Data Warehouse-Migration

Daten in BigQuery übertragen

Daten in BigQuery laden

Vereinfachen Sie Analysen und führen Sie in BigQuery Daten aus verschiedenen Quellen zusammen. Sie können Datendateien aus lokalen Quellen, Google Drive und Cloud Storage-Buckets hochladen, BigQuery Data Transfer Service (DTS) und Cloud Data Fusion-Plug-ins verwenden, mit Datastream für BigQuery Daten aus relationalen Datenbanken replizieren oder die branchenführenden Partnerschaften zur Datenintegration von Google nutzen.

Weitere Informationen zu Drittanbieter-Übertragungen
Möglichkeiten, Daten in BigQuery zu importieren

Daten in BigQuery laden

Vereinfachen Sie Analysen und führen Sie in BigQuery Daten aus verschiedenen Quellen zusammen. Sie können Datendateien aus lokalen Quellen, Google Drive und Cloud Storage-Buckets hochladen, BigQuery Data Transfer Service (DTS) und Cloud Data Fusion-Plug-ins verwenden, mit Datastream für BigQuery Daten aus relationalen Datenbanken replizieren oder die branchenführenden Partnerschaften zur Datenintegration von Google nutzen.

Weitere Informationen zu Drittanbieter-Übertragungen
Möglichkeiten, Daten in BigQuery zu importieren

Wertschöpfung aus allen Datentypen

Informationen aus Bildern, Dokumenten und Audiodateien gewinnen und mit strukturierten Daten kombinieren

Unstrukturierte Daten machen einen großen Teil der bisher ungenutzten Unternehmensdaten aus. Es kann jedoch schwierig sein, sie zu interpretieren, sodass es schwierig ist, aussagekräftige Erkenntnisse daraus zu gewinnen. Mithilfe von BigLake können Sie Informationen aus Bildern, Dokumenten und Audiodateien gewinnen. Dazu werden eine breite Palette von KI-Modellen verwendet, darunter die Vertex APIs Vision, Dokumentverarbeitung und Speech-to-Text, Open-Source-Modelle von TensorFlow Hub oder eigene benutzerdefinierte Modelle.

Weitere Informationen zur Analyse unstrukturierter Daten
Google Cloud-Infrastrukturdiagramm

    Informationen aus Bildern, Dokumenten und Audiodateien gewinnen und mit strukturierten Daten kombinieren

    Unstrukturierte Daten machen einen großen Teil der bisher ungenutzten Unternehmensdaten aus. Es kann jedoch schwierig sein, sie zu interpretieren, sodass es schwierig ist, aussagekräftige Erkenntnisse daraus zu gewinnen. Mithilfe von BigLake können Sie Informationen aus Bildern, Dokumenten und Audiodateien gewinnen. Dazu werden eine breite Palette von KI-Modellen verwendet, darunter die Vertex APIs Vision, Dokumentverarbeitung und Speech-to-Text, Open-Source-Modelle von TensorFlow Hub oder eigene benutzerdefinierte Modelle.

    Weitere Informationen zur Analyse unstrukturierter Daten
    Google Cloud-Infrastrukturdiagramm

      Vorkonfigurierte Datenlösungen

      Vorkonfiguriertes Data Warehouse in der Google Cloud Console bereitstellen

      Stellen Sie eine beispielhafte Data-Warehouse-Lösung bereit, um Daten mit BigQuery und Looker Studio zu untersuchen, zu analysieren und zu visualisieren. Außerdem können Sie mithilfe von generativer KI die Ergebnisse der Analyse zusammenfassen.

      In der Console bereitstellen

      Vorkonfiguriertes Data Warehouse in der Google Cloud Console bereitstellen

      Stellen Sie eine beispielhafte Data-Warehouse-Lösung bereit, um Daten mit BigQuery und Looker Studio zu untersuchen, zu analysieren und zu visualisieren. Außerdem können Sie mithilfe von generativer KI die Ergebnisse der Analyse zusammenfassen.

      In der Console bereitstellen

      Echtzeitanalysen

      Ereignisgesteuerte Analyse

      Reagieren Sie in Echtzeit mit ereignisgesteuerten Analysen auf Geschäftsereignisse und sichern Sie sich so einen Wettbewerbsvorteil. Integrierte Streamingfunktionen nehmen automatisch Streamingdaten auf und stellen sie sofort für Abfragen zur Verfügung. So bleiben Sie agil und können anhand neuester Daten Geschäftsentscheidungen treffen.Oder nutzen Sie Dataflow, um schnelle, vereinfachte Streaming-Datenpipelines für eine umfassende Lösung zu ermöglichen.

      Weitere Informationen zum Streamen von Daten in BigQuery
      Bild: Architektur für Streaminganalysen

        Ereignisgesteuerte Analyse

        Reagieren Sie in Echtzeit mit ereignisgesteuerten Analysen auf Geschäftsereignisse und sichern Sie sich so einen Wettbewerbsvorteil. Integrierte Streamingfunktionen nehmen automatisch Streamingdaten auf und stellen sie sofort für Abfragen zur Verfügung. So bleiben Sie agil und können anhand neuester Daten Geschäftsentscheidungen treffen.Oder nutzen Sie Dataflow, um schnelle, vereinfachte Streaming-Datenpipelines für eine umfassende Lösung zu ermöglichen.

        Weitere Informationen zum Streamen von Daten in BigQuery
        Bild: Architektur für Streaminganalysen

          Analysen zu Prognosezwecken

          Geschäftsergebnisse mit KI und ML prognostizieren

          Prädiktive Analysen können verwendet werden, um Abläufe zu optimieren, den Umsatz zu steigern und Risiken zu minimieren. BigQuery ML trägt zur Demokratisierung von Machine Learning bei, denn es ermöglicht Datenanalysten, Modelle mithilfe vorhandener Business-Intelligence-Tools und -Tabellen zu erstellen und auszuführen. Prädiktive Analysen können bei der Entscheidungsfindung im gesamten Unternehmen helfen.

          Entwurfsmuster für Analysen ansehen: Anwendungsfälle für prädiktive Analysen
          ML-Diagramm

          Geschäftsergebnisse mit KI und ML prognostizieren

          Prädiktive Analysen können verwendet werden, um Abläufe zu optimieren, den Umsatz zu steigern und Risiken zu minimieren. BigQuery ML trägt zur Demokratisierung von Machine Learning bei, denn es ermöglicht Datenanalysten, Modelle mithilfe vorhandener Business-Intelligence-Tools und -Tabellen zu erstellen und auszuführen. Prädiktive Analysen können bei der Entscheidungsfindung im gesamten Unternehmen helfen.

          Entwurfsmuster für Analysen ansehen: Anwendungsfälle für prädiktive Analysen
          ML-Diagramm

          Loganalyse

          Logdaten analysieren

          Nutzen Sie BigQuery, um Logging-Daten zu analysieren und Insights zu optimieren. Sie können Abfragen von Daten, die von Servern, Sensoren und anderen Einheiten generiert wurden, einfach mit GoogleSQL speichern, untersuchen und ausführen. Darüber hinaus können Sie Logdaten ebenso wie Ihre Geschäftsdaten umfassend und nativ in BigQuery analysieren.

          Anleitung zum Analysieren von Protokollen mit BigQuery

          Logdaten analysieren

          Nutzen Sie BigQuery, um Logging-Daten zu analysieren und Insights zu optimieren. Sie können Abfragen von Daten, die von Servern, Sensoren und anderen Einheiten generiert wurden, einfach mit GoogleSQL speichern, untersuchen und ausführen. Darüber hinaus können Sie Logdaten ebenso wie Ihre Geschäftsdaten umfassend und nativ in BigQuery analysieren.

          Anleitung zum Analysieren von Protokollen mit BigQuery

          Marketinganalyse

          Mit Daten und KI die Marketing-ROI und -Leistung steigern

          Nutzen Sie die Vorteile der KI von Google für Ihre Marketingdaten, indem Sie Marketing- und Geschäftsdatenquellen in BigQuery vereinheitlichen. Gewinnen Sie einen ganzheitlichen Überblick über das Unternehmen, steigern Sie den Marketing-ROI und die Marketingleistung mit mehr selbst erhobenen Daten und bieten Sie personalisiertes und zielgerichtetes Marketing im großen Maßstab mit integriertem ML/KI. Sie können Statistiken und Leistungsdaten über Looker Studio oder verbundene Tabellenblätter teilen.

          Daten- und KI-Lösungen für Marketing-Anwendungsfälle
          Diagramm: Data Warehouse für Marketing

            Mit Daten und KI die Marketing-ROI und -Leistung steigern

            Nutzen Sie die Vorteile der KI von Google für Ihre Marketingdaten, indem Sie Marketing- und Geschäftsdatenquellen in BigQuery vereinheitlichen. Gewinnen Sie einen ganzheitlichen Überblick über das Unternehmen, steigern Sie den Marketing-ROI und die Marketingleistung mit mehr selbst erhobenen Daten und bieten Sie personalisiertes und zielgerichtetes Marketing im großen Maßstab mit integriertem ML/KI. Sie können Statistiken und Leistungsdaten über Looker Studio oder verbundene Tabellenblätter teilen.

            Daten- und KI-Lösungen für Marketing-Anwendungsfälle
            Diagramm: Data Warehouse für Marketing

              Data-Clean-Rooms

              BigQuery-Data-Clean-Rooms für datenschutzkonforme Datenfreigabe

              Erstellen Sie eine Low-Trust-Umgebung, in der Sie und Ihre Partner zusammenarbeiten können, ohne die zugrunde liegenden Daten direkt in BigQuery zu kopieren oder zu verschieben. Auf diese Weise können Sie datenschutzfreundliche Transformationen in BigQuery SQL-Schnittstellen durchführen und die Nutzung überwachen, um Datenschutzbedrohungen für freigegebene Daten zu erkennen. Profitieren Sie von der BigQuery-Skalierung, ohne eine Infrastruktur verwalten zu müssen, sowie von integrierter BI und KI/ML.

              Weitere Anwendungsfälle für Data-Clean-Rooms

                BigQuery-Data-Clean-Rooms für datenschutzkonforme Datenfreigabe

                Erstellen Sie eine Low-Trust-Umgebung, in der Sie und Ihre Partner zusammenarbeiten können, ohne die zugrunde liegenden Daten direkt in BigQuery zu kopieren oder zu verschieben. Auf diese Weise können Sie datenschutzfreundliche Transformationen in BigQuery SQL-Schnittstellen durchführen und die Nutzung überwachen, um Datenschutzbedrohungen für freigegebene Daten zu erkennen. Profitieren Sie von der BigQuery-Skalierung, ohne eine Infrastruktur verwalten zu müssen, sowie von integrierter BI und KI/ML.

                Weitere Anwendungsfälle für Data-Clean-Rooms

                  Preise

                  Funktionsweise von BigQuery-PreisenDie Preise für BigQuery richten sich nach Computingleistung (Analyse), Speicherbedarf, ggf. zusätzlichen Diensten sowie Datenaufnahme und -extraktion. Das Laden und Exportieren von Daten ist kostenlos.
                  Dienste und NutzungAbotypPreis ($)
                  Kostenlose Stufe

                  Die kostenlose BigQuery-Stufe bietet Kunden 10 GiB Speicherplatz, ein Abfragevolumen von bis zu 1 TiB pro Monat sowie weitere Ressourcen.

                  Kostenlos

                  Computing (Analyse)

                  On demand

                  Im Allgemeinen haben Sie Zugriff auf bis zu 2.000 gleichzeitige Slots, die für alle Abfragen in einem Projekt gemeinsam genutzt werden.

                  Starting at

                  $6,25

                  pro gescanntem TiB. Das erste TiB pro Monat ist kostenlos.

                  Standard Edition

                  Kostengünstige Option für die SQL-Standardanalyse 

                  0,04 $

                  pro Slot-Stunde

                  Enterprise Edition

                  Unterstützt erweiterte Unternehmensanalysen

                  0,06 $

                  pro Slot-Stunde

                  Enterprise Plus Edition

                  Unterstützt geschäftskritische Unternehmensanalysen

                  0,10 $

                  pro Slot-Stunde

                  Speicher

                  Aktiver lokaler Speicher

                  Basierend auf unkomprimierten Bytes, die in Tabellen oder Tabellenpartitionen verwendet und in den letzten 90 Tagen geändert wurden. 

                  Starting at

                  0,02 $

                  Pro GiB. Die ersten 10 GiB pro Monat sind kostenlos.

                  Logischer Langzeitspeicher

                  Basierend auf unkomprimierten Bytes, die in Tabellen oder Tabellenpartitionen verwendet und in 90 aufeinanderfolgenden Tagen geändert wurden. 

                  Starting at

                  0,01 $

                  Pro GiB. Die ersten 10 GiB pro Monat sind kostenlos.

                  Aktiver physischer Speicher

                  Basierend auf komprimierten Bytes, die in Tabellen oder Tabellenpartitionen verwendet und in 90 aufeinanderfolgenden Tagen geändert wurden.

                  Starting at

                  0,04 $

                  Pro GiB. Die ersten 10 GiB pro Monat sind kostenlos.

                  Langfristiger physischer Speicher

                  Basierend auf komprimierten Bytes in Tabellen oder Partitionen, die in 90 aufeinanderfolgenden Tagen nicht geändert wurden.

                  Starting at

                  0,02 $

                  Pro GiB. Die ersten 10 GiB pro Monat sind kostenlos.

                  Datenaufnahme

                  Laden im Batch 

                  Tabelle aus Cloud Storage importieren

                  Kostenlos

                  Bei Verwendung des Pools für freigegebene Slots

                  Streaming-Insert-Anweisungen

                  Abgerechnet werden die erfolgreich eingefügten Zeilen. Einzelne Zeilen werden mit einer Mindestgröße von 1 KB berechnet.

                  0,01 $

                  pro 200 MiB

                  BigQuery Storage Write API

                  In BigQuery geladene Daten unterliegen den BigQuery-Speicherpreisen oder den Cloud Storage-Preisen.

                  0,025 $

                  pro 1 GiB. Die ersten 2 TiB pro Monat sind kostenlos.

                  Datenextraktion

                  Batch-Export

                  Tabellendaten in Cloud Storage exportieren.

                  Kostenlos

                  Bei Verwendung des Pools für freigegebene Slots

                  Streaming-Lesevorgänge

                  Storage Read API verwenden, um Streaming-Lesevorgänge von Tabellendaten auszuführen.

                  Starting at

                  1,10 $

                  pro TiB-Lesevorgang

                  Hier finden Sie weitere Details zu den BigQuery-Preisen: Vollständige Preisinformationen


                  Funktionsweise von BigQuery-Preisen

                  Die Preise für BigQuery richten sich nach Computingleistung (Analyse), Speicherbedarf, ggf. zusätzlichen Diensten sowie Datenaufnahme und -extraktion. Das Laden und Exportieren von Daten ist kostenlos.

                  Kostenlose Stufe
                  Abotyp

                  Die kostenlose BigQuery-Stufe bietet Kunden 10 GiB Speicherplatz, ein Abfragevolumen von bis zu 1 TiB pro Monat sowie weitere Ressourcen.

                  Preis ($)

                  Kostenlos

                  Computing (Analyse)

                  Abotyp

                  On demand

                  Im Allgemeinen haben Sie Zugriff auf bis zu 2.000 gleichzeitige Slots, die für alle Abfragen in einem Projekt gemeinsam genutzt werden.

                  Preis ($)

                  Starting at

                  $6,25

                  pro gescanntem TiB. Das erste TiB pro Monat ist kostenlos.

                  Standard Edition

                  Kostengünstige Option für die SQL-Standardanalyse 

                  Abotyp

                  0,04 $

                  pro Slot-Stunde

                  Enterprise Edition

                  Unterstützt erweiterte Unternehmensanalysen

                  Abotyp

                  0,06 $

                  pro Slot-Stunde

                  Enterprise Plus Edition

                  Unterstützt geschäftskritische Unternehmensanalysen

                  Abotyp

                  0,10 $

                  pro Slot-Stunde

                  Speicher

                  Abotyp

                  Aktiver lokaler Speicher

                  Basierend auf unkomprimierten Bytes, die in Tabellen oder Tabellenpartitionen verwendet und in den letzten 90 Tagen geändert wurden. 

                  Preis ($)

                  Starting at

                  0,02 $

                  Pro GiB. Die ersten 10 GiB pro Monat sind kostenlos.

                  Logischer Langzeitspeicher

                  Basierend auf unkomprimierten Bytes, die in Tabellen oder Tabellenpartitionen verwendet und in 90 aufeinanderfolgenden Tagen geändert wurden. 

                  Abotyp

                  Starting at

                  0,01 $

                  Pro GiB. Die ersten 10 GiB pro Monat sind kostenlos.

                  Aktiver physischer Speicher

                  Basierend auf komprimierten Bytes, die in Tabellen oder Tabellenpartitionen verwendet und in 90 aufeinanderfolgenden Tagen geändert wurden.

                  Abotyp

                  Starting at

                  0,04 $

                  Pro GiB. Die ersten 10 GiB pro Monat sind kostenlos.

                  Langfristiger physischer Speicher

                  Basierend auf komprimierten Bytes in Tabellen oder Partitionen, die in 90 aufeinanderfolgenden Tagen nicht geändert wurden.

                  Abotyp

                  Starting at

                  0,02 $

                  Pro GiB. Die ersten 10 GiB pro Monat sind kostenlos.

                  Datenaufnahme

                  Abotyp

                  Laden im Batch 

                  Tabelle aus Cloud Storage importieren

                  Preis ($)

                  Kostenlos

                  Bei Verwendung des Pools für freigegebene Slots

                  Streaming-Insert-Anweisungen

                  Abgerechnet werden die erfolgreich eingefügten Zeilen. Einzelne Zeilen werden mit einer Mindestgröße von 1 KB berechnet.

                  Abotyp

                  0,01 $

                  pro 200 MiB

                  BigQuery Storage Write API

                  In BigQuery geladene Daten unterliegen den BigQuery-Speicherpreisen oder den Cloud Storage-Preisen.

                  Abotyp

                  0,025 $

                  pro 1 GiB. Die ersten 2 TiB pro Monat sind kostenlos.

                  Datenextraktion

                  Abotyp

                  Batch-Export

                  Tabellendaten in Cloud Storage exportieren.

                  Preis ($)

                  Kostenlos

                  Bei Verwendung des Pools für freigegebene Slots

                  Streaming-Lesevorgänge

                  Storage Read API verwenden, um Streaming-Lesevorgänge von Tabellendaten auszuführen.

                  Abotyp

                  Starting at

                  1,10 $

                  pro TiB-Lesevorgang

                  Hier finden Sie weitere Details zu den BigQuery-Preisen: Vollständige Preisinformationen


                  Preisrechner

                  Mit dem Preisrechner können Sie Ihre monatlichen BigQuery-Kosten einschließlich regionsspezifischer Preise und Gebühren schätzen.

                  Individuelles Angebot

                  Wenden Sie sich an unser Vertriebsteam, wenn Sie ein individuelles Angebot für Ihr Unternehmen erhalten möchten.

                  Proof of Concept starten

                  Neukunden erhalten ein Guthaben von 300 $, um BigQuery und andere Google Cloud-Produkte auszuprobieren

                  BigQuery-Sandbox ohne Kreditkarte testen

                  Informationen zum Suchen und Abfragen öffentlicher Datasets in BigQuery

                  Weitere Informationen zum Laden von Daten in BigQuery

                  Tabellen in BigQuery erstellen und verwenden

                  Partner und Integration

                  Mit einem Experten für BigQuery zusammenarbeiten
                  • Logo: Confluent
                  • Logo: Fivetran
                  • Logo: Informatica
                  • Logo: SnapLogic
                  • Logo: Matillion
                  • Logo: Trifacta
                  • Logo: Alteryx
                  • Logo: Striim
                  • Logo: Talend
                  • Logo: Rivery
                  • Logo: Rudderstack
                  • Logo: Funnel
                  • Logo: dbt
                  • Logo: Denodo
                  • Logo: Supermetrics
                  • Logo: Airbyte
                  • Logo: Hevo
                  • Aiven
                  • Logo: Skyvia
                  • Logo: ascend.io
                  • Dataddo
                  • Logo: Arcion
                  • Logo: Hasura
                  • Logo: Estuary
                  • Logo: Calibermind
                  • Logo: Retool
                  • Logo: Portable
                  • Logo: Precog
                  • Logo: CloudQuery
                  • Logo: Confluent
                  • Logo: Fivetran
                  • Logo: Informatica
                  • Logo: SnapLogic
                  • Logo: Matillion
                  • Logo: Trifacta
                  • Logo: Alteryx
                  • Logo: Striim
                  • Logo: Talend
                  • Logo: Rivery
                  • Logo: Rudderstack
                  • Logo: Funnel
                  • Logo: dbt
                  • Logo: Denodo
                  • Logo: Supermetrics
                  • Logo: Airbyte
                  • Logo: Hevo
                  • Aiven
                  • Logo: Skyvia
                  • Logo: ascend.io
                  • Dataddo
                  • Logo: Arcion
                  • Logo: Hasura
                  • Logo: Estuary
                  • Logo: Calibermind
                  • Logo: Retool
                  • Logo: Portable
                  • Logo: Precog
                  • Logo: CloudQuery
                  • Logo: Census
                  • Logo: integratei.io
                  • Logo: Hightouch
                  • Logo: Nexla
                  • Logo: Reltio
                  • Logo: Tamr
                  • Logo: Tableau
                  • Logo: MicroStrategy
                  • Logo: Qlik
                  • Logo: Sas
                  • Logo: ThoughtSpot
                  • Logo: Sigma
                  • Logo: Sisense
                  • Logo: Mode
                  • Logo: Incorta
                  • Logo: Carto
                  • Logo: Domo
                  • Logo: Dreamdata
                  • Logo: AtScale
                  • Tellius
                  • Logo: Zing
                  • Dbeaver
                  • Analysen kalibrieren
                  • BoostKPI
                  • Logo: Alation
                  • Logo: Collibra
                  • Logo: Privacera
                  • Logo: Immuta
                  • Logo: secuPi
                  • Logo: Vaultree
                  • Logo: Secoda
                  • Logo: cdata
                  • Logo: Simba by Magnitude
                  • Logo: Progress
                  • Logo: KingswaySoft
                  • Logo: ZappySys
                  • Logo: DataRobot
                  • Logo: Dataiku
                  • Logo: Databricks
                  • Logo: Starburst
                  • Logo: Hex
                  • Logo: Snowplow
                  • Logo: Neo4J
                  • Logo: GrowthLoop
                  • Logo: Netspring
                  • Logo: windsor.ai
                  • Logo: Lytics
                  • Logo: Deepnote
                  • Logo: Amplitude
                  • Logo: Actable
                  • Logo: Tecton
                  • Logo: DinMo
                  • Logo: New Relic
                  • Logo: Dynatrace
                  • Logo: Datadog
                  • Logo: Anomalo
                  • Logo: Monte Carlo
                  • Logo: Soda
                  • Masthead-Logo
                  • Logo: Rabbit
                  • Logo: Unravel
                  • Logo: Validio
                  • Logo: Agiledata.io
                  • Logo: Decube
                  • Logo: Capgemini
                  • Logo: CTP
                  • Logo: Myers-Holum
                  • Logo: Pythian
                  • Logo: Quantiphi
                  • Logo: SADA
                  • Logo: Tectonic
                  • Trace3

                  Viele Partnerunternehmen binden ihre Datenlösungen in BigQuery ein – von der Datenaufnahme bis zur Visualisierung. Die hier aufgeführten Unternehmen nutzen die Integration über Google Cloud Ready – BigQuery.

                  Informationen zu diesen Unternehmen finden Sie in unserem Partnerverzeichnis.

                  FAQs

                  Was unterscheidet BigQuery von anderen Data Warehouses für Unternehmen?

                  BigQuery von Google Cloud ist die vollständig verwaltete und serverlose Data-Warehouse-Lösung für Unternehmen. BigQuery unterstützt alle Datentypen, funktioniert cloudübergreifend und enthält integrierte Funktionen für Machine Learning und Business Intelligence auf einer einheitlichen Plattform. 


                  Ein Data Warehouse für Unternehmen ist ein System, das für die Analyse und Berichte zu strukturierten und semistrukturierten Daten aus verschiedenen Quellen verwendet wird. Viele Unternehmen wechseln von traditionellen Data Warehouses in lokaler Umgebung zu Cloud Data Warehouses, um von Kosteneinsparungen, höherer Skalierbarkeit und mehr Flexibilität zu profitieren.

                  BigQuery bietet robuste Steuerelemente für Sicherheit, Data Governance und Zuverlässigkeit, die einen SLA von 99,99 % Verfügbarkeit bieten. Ihre Daten werden durch Standard-Verschlüsselung und kundenverwaltete Schlüssel geschützt.

                  Es gibt verschiedene Möglichkeiten, BigQuery zu verwenden. Neukunden erhalten ein Startguthaben von 300 $ für BigQuery. Alle Kunden können 10 GB Speicherplatz und ein Abfragevolumen von bis zu 1 TB pro Monat kostenlos nutzen. Dies wird nicht mit Ihrem Guthaben verrechnet. Registrieren Sie sich für die kostenlose Testversion von BigQuery, um das Guthaben zu erhalten. Noch nicht bereit? Sie können die BigQuery-Sandbox ohne Kreditkarte testen. 

                  In der BigQuery-Sandbox können Sie BigQuery ohne Kreditkarte testen. Sie bleiben automatisch in der kostenlosen Stufe von BigQuery und können die Sandbox nutzen, um Abfragen und Analysen in öffentlichen Datasets durchzuführen und die Funktionsweise zu testen. Sie können auch eigene Daten zur Analyse in die BigQuery-Sandbox übertragen. Sie können auf die kostenlose Testversion upgraden, bei der Neukunden ein Guthaben von 300 $ zum Ausprobieren von BigQuery erhalten.


                  Unternehmen jeder Größe verwenden BigQuery, um isolierte Daten zentral zu konsolidieren und so Datenanalysen durchzuführen und Insights aus Geschäftsdaten zu gewinnen. Dadurch können sie Entscheidungen in Echtzeit treffen, Geschäftsberichte optimieren und Machine Learning in die Datenanalyse einbinden, um zukünftige Geschäftschancen zu erkennen.

                  Andere Anfragen und Support
                  Google Cloud
                  • ‪English‬
                  • ‪Deutsch‬
                  • ‪Español‬
                  • ‪Español (Latinoamérica)‬
                  • ‪Français‬
                  • ‪Indonesia‬
                  • ‪Italiano‬
                  • ‪Português (Brasil)‬
                  • ‪简体中文‬
                  • ‪繁體中文‬
                  • ‪日本語‬
                  • ‪한국어‬
                  Console
                  Google Cloud