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BigQuery

D'un entrepôt de données à une plate-forme de données et d'IA autonome

BigQuery est une plate-forme autonome de données à l'IA qui automatise l'intégralité du cycle de vie des données, de l'ingestion aux insights basés sur l'IA. Vous pouvez ainsi passer plus rapidement des données à l'IA et à l'action.

Les fonctionnalités de Gemini dans BigQuery sont désormais incluses dans les modèles de tarification de BigQuery.

Stockez 10 Gio de données et exécutez gratuitement jusqu'à 1 Tio de requêtes par mois. Les nouveaux clients bénéficient également de 300 $ de crédits pour essayer BigQuery et d'autres produits Google Cloud.

Fonctionnalités

Associez vos données à l'IA

Créez et exécutez des modèles de ML à l'aide de SQL, une syntaxe familière, directement dans BigQuery. Utilisez des modèles pré-entraînés intégrés, des modèles entraînés par Vertex AI ou vos modèles personnalisés, et enregistrez-les dans Vertex AI Model Registry. Utilisez les derniers modèles d'IA pour effectuer une analyse de données multimodales (traitement de documents, annotation d'images et transcription audio), des tâches d'IA générative (synthèse de texte et analyse des sentiments) et la génération d'embeddings pour des cas d'utilisation de recherche vectorielle (détection d'anomalies et recommandations de produits).

Agents d'IA intégrés et automatisation des workflows

Bénéficiez d'expériences et d'automatisations basées sur l'IA pour vos workflows avec Gemini dans BigQuery. Recherchez, joignez et interrogez des ensembles de données, et visualisez les résultats à l'aide de requêtes en langage naturel dans le canevas de données. Automatisez la préparation des données, la détection d'erreurs et les transformations. Découvrez des requêtes automatiquement à partir des métadonnées de table et bénéficiez d'une assistance au codage contextuelle. Réduisez les coûts et optimisez l'infrastructure de données grâce à des recommandations intelligentes pour la partition, le clustering et les vues matérialisées.

Votre choix de formats et de solutions Open Source

Exécutez Spark sans serveur en même temps que des charges de travail SQL dans BigQuery, avec une sécurité, des métadonnées d'exécution et une gouvernance unifiées. BigQuery offre une approche "d'une table gérée", combinant les innovations de stockage de BigQuery avec Apache Iceberg. Cela permet d'effectuer une ingestion à haut débit et des analyses multimodales, et de travailler facilement avec des formats ouverts tels qu'Apache Iceberg, Delta et Hudi.

Gouvernance des données et de l'IA intégrée

La gouvernance des données est intégrée à BigQuery, avec une intégration complète des fonctionnalités Dataplex, y compris le nouveau catalogue universel BigQuery qui gère les métadonnées, la qualité des données, la traçabilité et le profilage. Les clients peuvent utiliser des fonctionnalités avancées de recherche et de découverte de métadonnées basées sur l'IA pour des éléments tels que des schémas d'ensembles de données, des notebooks et des rapports, des listes d'ensembles de données publics et commerciaux, etc.Les utilisateurs de BigQuery peuvent également utiliser des règles de gouvernance pour gérer les stratégies sur les tables d'objets BigQuery.

Conçu pour l'efficacité et l'évolutivité à l'échelle de l'entreprise

L'architecture unique de BigQuery permet de découpler le stockage et le calcul pour les analyses à l'échelle du pétaoctet, tout en optimisant les coûts grâce au stockage compressé, à l'autoscaling du calcul, à la flexibilité des tarifs et plus encore. En coulisses, BigQuery utilise un vaste ensemble de technologies d'infrastructure Google telles que Borg, Colossus, Jupiter et Dremel. Pour les charges de travail critiques, BigQuery offre également une reprise après sinistre gérée en cas d'indisponibilité totale d'une région, en s'appuyant sur les fonctionnalités de réplication interrégionale d'ensembles de données.

Analyses en temps réel avec des pipelines de flux de données

Utilisez Managed Service pour Apache Kafka pour créer et exécuter des applications de traitement en flux continu en temps réel. Qu'il s'agisse de streaming facile sur SQL avec les requêtes continues BigQuery, des plates-formes Kafka populaires et Open Source, ou du flux de données multimodal avancéet d u ML avec Dataflow, y compris la prise en charge d'Iceberg, vous pouvez faire de l'IA et des données en temps réel une réalité.

Fonctionnalités d'entreprise

BigQuery continue de développer de nouvelles fonctionnalités d'entreprise.La reprise après sinistre interrégionale fournit un basculement géré dans l'éventualité peu probable d'un sinistre régional, ainsi que des fonctionnalités de sauvegarde et de récupération des données pour vous aider à effectuer une reprise après sinistre des utilisateurs. La surveillance de l'état opérationnel de BigQuery offre des vues de votre environnement opérationnel à l'échelle de l'organisation. Les services de migration BigQuery fournissent un ensemble complet d'outils permettant de migrer vers BigQuery depuis des entrepôts de données anciens ou cloud.

Fonctionnement

Découvrez comment BigQuery peut vous aider à unifier vos données et à les connecter à une IA révolutionnaire. Découvrez comment accéder à des données non structurées telles que des images, des PDF, des textes et d'autres types de données pour alimenter les métadonnées d'un site Web d'e-commerce. Une opération qui prendrait des heures est simplifiée avec BigQuery.

BigQuery et Gemini pour des insights basés sur l'IA générative, le tout dans une explosion de couleurs
Démonstration: découvrez comment associer vos données multimodales dans BigQuery avec Gemini

Utilisations courantes

IA générative

Découvrez des cas d'utilisation de l'IA générative avec les modèles BigQuery et Gemini

Créez des pipelines de données combinant des données structurées, des données non structurées et des modèles d'IA générative pour créer une nouvelle classe d'applications analytiques. BigQuery s'intègre aux derniers modèles Gemini via les intégrations Vertex AI, ce qui permet d'effectuer un large éventail de tâches, comme la synthèse de texte et l'analyse des sentiments, à l'aide d'instructions SQL simples ou de l'API DataFrame intégrée de BigQuery, directement depuis la console BigQuery.

Cas d'utilisation de l'IA générative

Découvrez des cas d'utilisation de l'IA générative avec les modèles BigQuery et Gemini

Créez des pipelines de données combinant des données structurées, des données non structurées et des modèles d'IA générative pour créer une nouvelle classe d'applications analytiques. BigQuery s'intègre aux derniers modèles Gemini via les intégrations Vertex AI, ce qui permet d'effectuer un large éventail de tâches, comme la synthèse de texte et l'analyse des sentiments, à l'aide d'instructions SQL simples ou de l'API DataFrame intégrée de BigQuery, directement depuis la console BigQuery.

Cas d'utilisation de l'IA générative

Migration d'entrepôts de données

Migrer des entrepôts de données vers BigQuery

Répondez aux demandes actuelles en termes d'analyse et aux cas d'utilisation de l'IA de demain en migrant votre entrepôt de données vers BigQuery. Optimisez votre processus de migration vers Netezza, Oracle, Redshift, Teradata, Snowflake ou Databricks à l'aide du service de migration BigQuery, un service sans frais et entièrement géré.

Processus de migration vers BigQuery

Migrer des entrepôts de données vers BigQuery

Répondez aux demandes actuelles en termes d'analyse et aux cas d'utilisation de l'IA de demain en migrant votre entrepôt de données vers BigQuery. Optimisez votre processus de migration vers Netezza, Oracle, Redshift, Teradata, Snowflake ou Databricks à l'aide du service de migration BigQuery, un service sans frais et entièrement géré.

Processus de migration vers BigQuery

Intégration de données et ELT

Intégrer des données dans BigQuery

L'ELT est le modèle recommandé pour importer des données dans BigQuery. De nombreux outils offrent une grande flexibilité pour l'intégration de données. Pour le chargement par lot, utilisez le service de transfert de données BigQuery (DTS) pour automatiser le chargement groupé de données dans BigQuery à partir de sources de données compatibles. Pour le chargement par flux, les abonnements BigQuery Pub/Sub écrivent les messages Pub/Sub dans une table BigQuery existante à mesure qu'ils sont reçus. Capture de données modifiées (CDC) : Datastream permet de capturer de manière non intrusive les données modifiées des bases de données dans BigQuery. Enfin, vous pouvez fédérer avec un certain nombre de sources de données externes qui ne nécessitent pas de transfert de données.

vue d'ensemble de l'intégration de données

Intégrer des données dans BigQuery

L'ELT est le modèle recommandé pour importer des données dans BigQuery. De nombreux outils offrent une grande flexibilité pour l'intégration de données. Pour le chargement par lot, utilisez le service de transfert de données BigQuery (DTS) pour automatiser le chargement groupé de données dans BigQuery à partir de sources de données compatibles. Pour le chargement par flux, les abonnements BigQuery Pub/Sub écrivent les messages Pub/Sub dans une table BigQuery existante à mesure qu'ils sont reçus. Capture de données modifiées (CDC) : Datastream permet de capturer de manière non intrusive les données modifiées des bases de données dans BigQuery. Enfin, vous pouvez fédérer avec un certain nombre de sources de données externes qui ne nécessitent pas de transfert de données.

vue d'ensemble de l'intégration de données

Science des données

Simplifier les workflows de données à l'IA

Exploitez la flexibilité des notebooks Colab Enterprise, des bibliothèques Python Open Source via BigQuery DataFrames, des notebooks Jupyter et des outils d'analyse programmatique avec BigQuery. Simplifiez le flux de machine learning complet pour chaque modèle, comme le prétraitement des caractéristiques, la création de modèles, le réglage des hyperparamètres, l'inférence, l'évaluation et l'exportation de modèles.

Schéma ML

Simplifier les workflows de données à l'IA

Exploitez la flexibilité des notebooks Colab Enterprise, des bibliothèques Python Open Source via BigQuery DataFrames, des notebooks Jupyter et des outils d'analyse programmatique avec BigQuery. Simplifiez le flux de machine learning complet pour chaque modèle, comme le prétraitement des caractéristiques, la création de modèles, le réglage des hyperparamètres, l'inférence, l'évaluation et l'exportation de modèles.

Schéma ML

Analyse en temps réel

Analyse basée sur les événements

Gagnez un avantage concurrentiel en répondant à des événements métier en temps réel grâce à l'analyse basée sur les événements. Des fonctionnalités de gestion des flux intégrées ingèrent automatiquement les données et permettent de les interroger immédiatement. Vous gagnez ainsi en agilité et pouvez prendre des décisions métier en vous basant sur les données les plus récentes.Vous pouvez également utiliser Dataflow pour activer des pipelines de flux de données rapides et simplifiés, et ainsi bénéficier d'une solution complète.

architecture d'analyse de flux

Analyse basée sur les événements

Gagnez un avantage concurrentiel en répondant à des événements métier en temps réel grâce à l'analyse basée sur les événements. Des fonctionnalités de gestion des flux intégrées ingèrent automatiquement les données et permettent de les interroger immédiatement. Vous gagnez ainsi en agilité et pouvez prendre des décisions métier en vous basant sur les données les plus récentes.Vous pouvez également utiliser Dataflow pour activer des pipelines de flux de données rapides et simplifiés, et ainsi bénéficier d'une solution complète.

architecture d'analyse de flux

Data clean rooms

Data clean rooms BigQuery pour partager des données axées sur la confidentialité

Créez un environnement de faible confiance pour que vous et vos partenaires puissiez collaborer sans copier ni déplacer les données sous-jacentes directement dans BigQuery. Cela vous permet d'effectuer des transformations visant à améliorer la confidentialité dans les interfaces SQL BigQuery et de surveiller l'utilisation pour détecter les menaces de confidentialité sur les données partagées. Profitez de l'évolutivité de BigQuery sans avoir à gérer l'infrastructure ni les intégrations de fonctionnalités d'informatique décisionnelle, d'IA et de ML.

    Data clean rooms BigQuery pour partager des données axées sur la confidentialité

    Créez un environnement de faible confiance pour que vous et vos partenaires puissiez collaborer sans copier ni déplacer les données sous-jacentes directement dans BigQuery. Cela vous permet d'effectuer des transformations visant à améliorer la confidentialité dans les interfaces SQL BigQuery et de surveiller l'utilisation pour détecter les menaces de confidentialité sur les données partagées. Profitez de l'évolutivité de BigQuery sans avoir à gérer l'infrastructure ni les intégrations de fonctionnalités d'informatique décisionnelle, d'IA et de ML.

      Analyses géospatiales

      Obtenez des insights à l'échelle planétaire grâce à des ensembles de données géospatiales riches et faciles à utiliser

      Accédez à un portefeuille de données géospatiales riches, à un cloud computing puissant et à des outils d'IA intégrés qui vous permettent de dégager plus facilement des insights pour prendre des décisions commerciales et durables plus rapides et mieux informées, sans avoir besoin d'une expertise en télédétection ou SIG. Intégrez facilement des images et des ensembles de données prêts à l'analyse provenant d'Earth Engine, ainsi que des données satellite, Places, Routes et Street View provenant de Google Maps Platform dans vos workflows BigQuery existants à l'aide de salles blanches de données.

      Obtenez des insights à l'échelle planétaire grâce à des ensembles de données géospatiales riches et faciles à utiliser

      Accédez à un portefeuille de données géospatiales riches, à un cloud computing puissant et à des outils d'IA intégrés qui vous permettent de dégager plus facilement des insights pour prendre des décisions commerciales et durables plus rapides et mieux informées, sans avoir besoin d'une expertise en télédétection ou SIG. Intégrez facilement des images et des ensembles de données prêts à l'analyse provenant d'Earth Engine, ainsi que des données satellite, Places, Routes et Street View provenant de Google Maps Platform dans vos workflows BigQuery existants à l'aide de salles blanches de données.

      Tarification

      Fonctionnement des tarifs de BigQueryLes tarifs de BigQuery sont basés sur le calcul (analyse), le stockage, les services supplémentaires utilisés, ainsi que sur l'ingestion et l'extraction de données. Le chargement et l'exportation des données sont gratuits.
      Services et utilisationType d'abonnementPrix (USD)
      Version gratuite

      Le niveau gratuit de BigQuery offre aux clients 10 Gio d'espace de stockage, jusqu'à 1 Tio de requêtes par mois sans frais dans le cadre du calcul à la demande, ainsi que d'autres ressources.

      Gratuit

      Calcul (analyse)

      À la demande

      Vous donne généralement accès à un maximum de 2 000 emplacements simultanés, partagés entre toutes les requêtes d'un même projet.

      Starting at

      6,25 $

      par Tio analysé. Le premier Tio par mois est gratuit.

      Éditions : Standard, Enterprise et Enterprise Plus

      Inclut les fonctionnalités d'assistance IA de Gemini dans BigQuery.

      Starting at

      0,04 $

      par emplacement et par heure

      Gouvernance BigQuery

      Il inclut la généalogie des données, le catalogue de données, un glossaire métier et plus encore.

      Starting at

      0,09 $

      par emplacement et par heure

      Stockage

      Stockage logique

      Basé sur les octets non compressés utilisés dans les tables ou les partitions de table modifiées au cours des 90 derniers jours.

      Starting at

      0,01 $

      Par Gio. Les 10 premiers Gio sont gratuits chaque mois.

      Stockage physique

      Basé sur les octets compressés utilisés dans les tables ou les partitions de table modifiées sur 90 jours consécutifs.

      Starting at

      0,02 $

      Par Gio. Les 10 premiers Gio sont gratuits chaque mois.

      Ingestion de données

      Chargement par lot

      Importez une table depuis Cloud Storage.

      Gratuit

      Lorsque vous utilisez le pool d'emplacements partagés

      Insertions en flux continu

      Les lignes correctement insérées sont facturées. Les lignes individuelles sont calculées en utilisant une taille minimale de 1 Ko.

      0,01 $

      par tranche de 200 Mio

      API BigQuery Storage Write

      Les données chargées dans BigQuery sont soumises aux tarifs de stockage de BigQuery ou aux tarifs de Cloud Storage.

      0,025 $

      Par Gio. Les 2 premiers Tio par mois sont gratuits.

      Extraction des données

      Exportation par lot

      Exportation des données de table vers Cloud Storage.

      Gratuit

      Lorsque vous utilisez le pool d'emplacements partagés

      Lectures en flux continu

      Lectures en flux continu des données de table à l'aide de l'API Storage Read.

      Starting at

      1,10 $

      par Tio lu

      En savoir plus sur les tarifs de BigQuery. Afficher le détail des tarifs


      Fonctionnement des tarifs de BigQuery

      Les tarifs de BigQuery sont basés sur le calcul (analyse), le stockage, les services supplémentaires utilisés, ainsi que sur l'ingestion et l'extraction de données. Le chargement et l'exportation des données sont gratuits.

      Version gratuite
      Type d'abonnement

      Le niveau gratuit de BigQuery offre aux clients 10 Gio d'espace de stockage, jusqu'à 1 Tio de requêtes par mois sans frais dans le cadre du calcul à la demande, ainsi que d'autres ressources.

      Prix (USD)

      Gratuit

      Calcul (analyse)

      Type d'abonnement

      À la demande

      Vous donne généralement accès à un maximum de 2 000 emplacements simultanés, partagés entre toutes les requêtes d'un même projet.

      Prix (USD)

      Starting at

      6,25 $

      par Tio analysé. Le premier Tio par mois est gratuit.

      Éditions : Standard, Enterprise et Enterprise Plus

      Inclut les fonctionnalités d'assistance IA de Gemini dans BigQuery.

      Type d'abonnement

      Starting at

      0,04 $

      par emplacement et par heure

      Gouvernance BigQuery

      Il inclut la généalogie des données, le catalogue de données, un glossaire métier et plus encore.

      Type d'abonnement

      Starting at

      0,09 $

      par emplacement et par heure

      Stockage

      Type d'abonnement

      Stockage logique

      Basé sur les octets non compressés utilisés dans les tables ou les partitions de table modifiées au cours des 90 derniers jours.

      Prix (USD)

      Starting at

      0,01 $

      Par Gio. Les 10 premiers Gio sont gratuits chaque mois.

      Stockage physique

      Basé sur les octets compressés utilisés dans les tables ou les partitions de table modifiées sur 90 jours consécutifs.

      Type d'abonnement

      Starting at

      0,02 $

      Par Gio. Les 10 premiers Gio sont gratuits chaque mois.

      Ingestion de données

      Type d'abonnement

      Chargement par lot

      Importez une table depuis Cloud Storage.

      Prix (USD)

      Gratuit

      Lorsque vous utilisez le pool d'emplacements partagés

      Insertions en flux continu

      Les lignes correctement insérées sont facturées. Les lignes individuelles sont calculées en utilisant une taille minimale de 1 Ko.

      Type d'abonnement

      0,01 $

      par tranche de 200 Mio

      API BigQuery Storage Write

      Les données chargées dans BigQuery sont soumises aux tarifs de stockage de BigQuery ou aux tarifs de Cloud Storage.

      Type d'abonnement

      0,025 $

      Par Gio. Les 2 premiers Tio par mois sont gratuits.

      Extraction des données

      Type d'abonnement

      Exportation par lot

      Exportation des données de table vers Cloud Storage.

      Prix (USD)

      Gratuit

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      Lectures en flux continu

      Lectures en flux continu des données de table à l'aide de l'API Storage Read.

      Type d'abonnement

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      1,10 $

      par Tio lu

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      Simulateur de coût

      Estimez vos coûts BigQuery mensuels (l'estimation inclut les tarifs et les frais spécifiques à une région).

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      Commencer votre démonstration de faisabilité

      Les nouveaux clients bénéficient de 300 $ de crédits pour essayer BigQuery et d'autres produits Google Cloud

      Essayez le bac à sable BigQuery sans carte de crédit

      Découvrez comment localiser et interroger des ensembles de données publics dans BigQuery

      Découvrez comment charger des données dans BigQuery

      Découvrez comment créer et utiliser des tables dans BigQuery

      Cas d'utilisation métier

      Des dizaines de milliers de clients choisissent BigQuery pour créer leurs plates-formes d'IA à partir de leurs données


      Mattel gagne du temps et de l'argent en connectant ses données à l'IA dans BigQuery.

      TJ Allard, lead data scientist, Mattel

      "BigQuery et Vertex AI rassemblent toutes nos données et notre IA sur une même plate-forme. Cela a transformé notre façon de traiter les commentaires des clients : nous sommes passés d'un processus manuel fastidieux à une simple requête en langage naturel en quelques secondes, ce qui nous permet d'obtenir des insights sur les clients en quelques minutes au lieu de plusieurs mois."

      Découvrir les différences avec BigQuery

      Innovation basée sur l'IA avec une recherche conversationnelle et intelligente, ainsi que de nouvelles expériences d'agent enrichies d'une couche sémantique pour plus de précision.

      Données unifiées sur AI Platform pour une analyse, un co-traitement par IA et des insights en temps réel sur les données multimodales, avec une gouvernance, des métadonnées d'exécution et une sécurité unifiées.

      Flexibilité et pérennité grâce à une IA à faible coût et une interopérabilité fluide avec des solutions tierces et Open Source.

      Partenaires et intégration

      Collaborez avec un partenaire pour profiter de son expertise de BigQuery
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      De l'ingestion de données à la visualisation, de nombreux partenaires ont intégré leurs solutions de données à BigQuery. Vous trouverez ci-dessus une liste d'intégrations partenaires disponibles via Google Cloud Ready – BigQuery.

      Consultez notre annuaire Partners pour en savoir plus sur ces partenaires BigQuery.

      Questions fréquentes

      En quoi BigQuery est-il différent des autres solutions d'entreposage de données d'entreprise ?

      BigQuery est l'entrepôt de données d'entreprise sans serveur et entièrement géré de Google Cloud. Il est compatible avec tous les types de données, fonctionne sur plusieurs clouds et intègre des technologies de machine learning et d'informatique décisionnelle, le tout dans une plate-forme unifiée. Grâce à l'intégration native de Vertex AI, vous pouvez facilement associer vos données à l'IA de pointe de Google sans quitter BigQuery.

      Un entrepôt de données d'entreprise est un système utilisé pour l'analyse et le reporting sur des données structurées et semi-structurées provenant de plusieurs sources. De nombreuses organisations passent d'entrepôts de données traditionnels sur site à des entrepôts de données cloud, ce qui permet des économies, une évolutivité et une flexibilité accrues.

      BigQuery dispose de contrôles de sécurité, de gouvernance et de fiabilité robustes qui offrent une garantie de haute disponibilité à 99,99 % dans le cadre d'un contrat de niveau de service. Vos données sont protégées grâce à un chiffrement par défaut et à des clés de chiffrement gérées par le client.

      Il existe plusieurs façons de vous lancer avec BigQuery. Les nouveaux clients reçoivent 300 $ de crédits à dépenser sur BigQuery. Tous les clients obtiennent gratuitement 10 Go d'espace de stockage et jusqu'à 1 To de requêtes par mois, non déduits de leurs crédits. Vous pouvez obtenir ces crédits en vous inscrivant à l'essai gratuit de BigQuery. Vous n'êtes pas encore prêt ? Vous pouvez utiliser le bac à sable BigQuery sans carte de crédit pour comprendre le fonctionnement de ce service.

      Le bac à sable BigQuery vous permet de tester BigQuery sans carte de crédit. Vous restez automatiquement dans le niveau gratuit de BigQuery et vous pouvez utiliser le bac à sable pour exécuter des requêtes et des analyses sur des ensembles de données publics afin de voir comment cela fonctionne. Vous pouvez également importer vos propres données dans le bac à sable BigQuery pour les analyser. Il est possible de passer à l'essai gratuit, qui offre aux nouveaux clients 300 $ de crédits pour tester BigQuery.

      Des entreprises de toutes tailles utilisent BigQuery pour regrouper dans un emplacement unique leurs données auparavant cloisonnées, les analyser et en tirer des insights. Elles peuvent ainsi prendre des décisions en temps réel, simplifier les rapports d'activité et intégrer le machine learning à l'analyse de données afin de prédire les futures opportunités commerciales.

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