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 intelligenter Suche und brandneuen Agent-Funktionen, die mit einer semantischen Ebene für mehr Genauigkeit ausgestattet sind. 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 Abfrageerstellungsprozess revolutioniert. Die Einbindung in BigQuery macht es einfach, SQL-Vorlagen zu generieren. Dadurch konnten wir die Effizienz unseres Label- und Feature-Engineerings steigern, einschließlich der Abfragen zur Überwachung wichtiger Modelle für maschinelles Lernen. Die Fähigkeit von Gemini, komplexe Datenstrukturen zu verstehen und genaue Abfragen zu liefern, hat unseren Workflow reibungsloser und schneller gemacht als je zuvor.”
Martijn Wieriks, Chief Data Officer, Julo
Mehrere Engines mit einer einzigen Kopie von verwalteten, geschützten Daten verknüpfen
BigQuery vereint mehrere Engines, einschließlich SQL, Spark und Python, auf einer einzigen Plattform, die auf einer einzigen Kopie von multimodalen, verwalteten Daten ausgeführt werden kann. Ein universeller Katalog und Metastore für gemeinsam genutzte Runtime-Metadaten bietet einheitliche Sicherheits- und Governance-Einstellungen für alle Engines und Speichertypen, einschließlich Unterstützung für Apache Iceberg.
“BigQuery und Vertex AI bringen all unsere Daten und KI auf einer einzigen Plattform zusammen. Dadurch hat sich die Art und Weise, wie wir auf Kundenfeedback reagieren, grundlegend verändert: Aus einem langwierigen manuellen Prozess wurde eine einfache natürliche Sprache-Abfrage in Sekundenschnelle. So erhalten wir Kundeninformationen in Minuten statt in Monaten.”
TJ Allard, Lead Data Scientist bei Mattel
Sorgen Sie dafür, dass Ihre Daten- und KI-Plattform flexibel, skalierbar und an die sich ständig verändernde technologische Landschaft anpassbar bleibt.
Die Offenheit von BigQuery bietet Unternehmen Flexibilität und Skalierbarkeit. Dank der Unterstützung von Open Source, offenen Standards und KI bei Google Cloud können Sie die am besten geeigneten Lösungen auswählen. Nutzen Sie Open-Source-Engines wie Apache Spark, offene Formate wie Apache Iceberg und KI-Modelle Ihrer Wahl.
“Wir bauen unsere einheitliche Daten- und KI-Grundlage mit dem Lakehouse-Stack von Google Cloud auf. BigQuery und BigLake ermöglichen es uns, alle Datentypen und -formate auf einer einzigen Plattform sicher zu entdecken und zu verwalten, um die bestmögliche Unterstützung für unsere Patienten, Ärzte und Pflegekräfte zu bieten.”
Mangesh Patil, Chief Analytics Officer, HCA Healthcare
Alle Daten mit branchenführender KI verknüpfen
BigQuery vereinfacht die Datenanalyse, indem es eine integrierte Umgebung für Daten und KI bietet. Mit den neuesten KI-Modellen von Google können Sie unter anderem multimodale Datenanalysen 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 dank der neuen Remote-Modellfunktion können wir unsere Pipelines erheblich vereinfachen und die Wartbarkeit verbessern.”
Sarah Overduin, Data Scientist bei Semios
Das Potenzial Ihrer Echtzeitdaten optimal nutzen
Für KI-Anwendungen werden oft Echtzeitdaten benötigt. BigQuery bietet diese Funktionen bereits integriert. Von SQL-basiertem einfachem Streaming mit BigQuery-Dauerabfragen bis hin zu einem verwalteten Dienst für beliebte Kafka-Open-Source-Plattformen und erweitertem multimodalem Datenstreaming mit Dataflow und Unterstützung für Iceberg – mit Google Cloud können Sie Daten in Echtzeit und KI in die Praxis umsetzen.
“Die Implementierung einer Streamingplattform mit hohem Durchsatz und niedriger Latenz ist entscheidend, um Unternehmen, Entwicklern und unseren Command Center-Teams Analysen mit hoher Kardinalität bereitzustellen. Dank der Dataflow-Integration haben unsere Entwicklungsteams jetzt eine leistungsstarke Plattform, mit der sie paypal.com rund um die Uhr überwachen und so sicherstellen können, dass PayPal für unsere Kunden und Händler hochverfügbar ist.”
Varun Raju, Architekt, Observability Platform, PayPal
Agentic
Mit Gemini-basierten Agents manuelle Aufgaben automatisieren oder eigene benutzerdefinierte Agents erstellen
KI-gestützte Innovationen mit intelligenter Suche und brandneuen Agent-Funktionen, die mit einer semantischen Ebene für mehr Genauigkeit ausgestattet sind. 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 Abfrageerstellungsprozess revolutioniert. Die Einbindung in BigQuery macht es einfach, SQL-Vorlagen zu generieren. Dadurch konnten wir die Effizienz unseres Label- und Feature-Engineerings steigern, einschließlich der Abfragen zur Überwachung wichtiger Modelle für maschinelles Lernen. Die Fähigkeit von Gemini, komplexe Datenstrukturen zu verstehen und genaue Abfragen zu liefern, hat unseren Workflow reibungsloser und schneller gemacht als je zuvor.”
Martijn Wieriks, Chief Data Officer, Julo
Einheitlich
Mehrere Engines mit einer einzigen Kopie von verwalteten, geschützten Daten verknüpfen
BigQuery vereint mehrere Engines, einschließlich SQL, Spark und Python, auf einer einzigen Plattform, die auf einer einzigen Kopie von multimodalen, verwalteten Daten ausgeführt werden kann. Ein universeller Katalog und Metastore für gemeinsam genutzte Runtime-Metadaten bietet einheitliche Sicherheits- und Governance-Einstellungen für alle Engines und Speichertypen, einschließlich Unterstützung für Apache Iceberg.
“BigQuery und Vertex AI bringen all unsere Daten und KI auf einer einzigen Plattform zusammen. Dadurch hat sich die Art und Weise, wie wir auf Kundenfeedback reagieren, grundlegend verändert: Aus einem langwierigen manuellen Prozess wurde eine einfache natürliche Sprache-Abfrage in Sekundenschnelle. So erhalten wir Kundeninformationen in Minuten statt in Monaten.”
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 technologische Landschaft anpassbar bleibt.
Die Offenheit von BigQuery bietet Unternehmen Flexibilität und Skalierbarkeit. Dank der Unterstützung von Open Source, offenen Standards und KI bei Google Cloud können Sie die am besten geeigneten Lösungen auswählen. Nutzen Sie Open-Source-Engines wie Apache Spark, offene Formate wie Apache Iceberg und KI-Modelle Ihrer Wahl.
“Wir bauen unsere einheitliche Daten- und KI-Grundlage mit dem Lakehouse-Stack von Google Cloud auf. BigQuery und BigLake ermöglichen es uns, alle Datentypen und -formate auf einer einzigen Plattform sicher zu entdecken und zu verwalten, um die bestmögliche Unterstützung für unsere Patienten, Ärzte und Pflegekräfte zu bieten.”
Mangesh Patil, Chief Analytics Officer, HCA Healthcare
Intelligent
Alle Daten mit branchenführender KI verknüpfen
BigQuery vereinfacht die Datenanalyse, indem es eine integrierte Umgebung für Daten und KI bietet. Mit den neuesten KI-Modellen von Google können Sie unter anderem multimodale Datenanalysen 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 dank der neuen Remote-Modellfunktion können wir unsere Pipelines erheblich vereinfachen und die Wartbarkeit verbessern.”
Sarah Overduin, Data Scientist bei Semios
Echtzeit
Das Potenzial Ihrer Echtzeitdaten optimal nutzen
Für KI-Anwendungen werden oft Echtzeitdaten benötigt. BigQuery bietet diese Funktionen bereits integriert. Von SQL-basiertem einfachem Streaming mit BigQuery-Dauerabfragen bis hin zu einem verwalteten Dienst für beliebte Kafka-Open-Source-Plattformen und erweitertem multimodalem Datenstreaming mit Dataflow und Unterstützung für Iceberg – mit Google Cloud können Sie Daten in Echtzeit und KI in die Praxis umsetzen.
“Die Implementierung einer Streamingplattform mit hohem Durchsatz und niedriger Latenz ist entscheidend, um Unternehmen, Entwicklern und unseren Command Center-Teams Analysen mit hoher Kardinalität bereitzustellen. Dank der Dataflow-Integration haben unsere Entwicklungsteams jetzt eine leistungsstarke Plattform, mit der sie paypal.com rund um die Uhr überwachen und so sicherstellen können, dass PayPal für unsere Kunden und Händler hochverfügbar ist.”
Varun Raju, Architekt, Observability Platform, PayPal
Erfolgsgeschichten von BigQuery-Kunden
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
Leitfaden für Führungskräfte zur Wertschöpfung aus Daten und KILeitfaden herunterladenLesezeit: 10 Minuten
BigQuery-Angebote
Seien Sie bei der Google Cloud Next 2025 dabeiNehmen Sie an interaktiven BigQuery-Demos, technischen Breakouts und mehr auf der Next teil – live in Las Vegas vom 9. bis 11. April
Anreizprogramm für die BigQuery-MigrationFinden Sie heraus, ob Sie sich für Anreize und Guthaben qualifizieren, während Sie Ihre Migration zu BigQuery optimieren
Bewertung der Daten- und KI-StrategieMit unserem Test können Sie die KI-Bereitschaft Ihres Unternehmens ermitteln und erhalten Empfehlungen von Fachleuten
Technische Ressourcen
Jetzt mit Daten und KI durchstarten
Jetzt mit Daten und KI durchstarten
BigQuery ist eine Autonomous Data to AI-Plattform, die Analysen vereinfacht und als Multi-Engine-, Multi-Format- und Multi-Cloud-Plattform konzipiert ist. Hier erfahren Sie, warum sich Zehntausende Unternehmen für BigQuery als einheitliche Plattform für Datenanalyse und KI entscheiden.
