BigQuery
Da data warehouse a piattaforma di AI e dati autonomi
BigQuery è la piattaforma autonoma data-to-AI, che automatizza l'intero ciclo di vita dei dati, dall'importazione alle informazioni strategiche basate sull'AI, in modo da poter passare più velocemente dai dati all'azione, passando per l'AI.
Le funzionalità di Gemini in BigQuery sono ora incluse nei modelli di prezzo di BigQuery.
Archivia 10 GiB di dati ed esegui fino a 1 TiB di query al mese senza costi. I nuovi clienti ricevono anche 300 $ di crediti senza costi per provare BigQuery e altri prodotti Google Cloud.
Funzionalità
Analisi predittiva e inferenza AI integrate
Collega i tuoi dati all'AI con l'AI di BigQuery. Addestra, valuta ed esegui il deployment di modelli di analisi predittiva direttamente in BigQuery utilizzando SQL. Integra facilmente i tuoi modelli con Gemini Enterprise Agent Platform per MLOps avanzate. Usa l'AI generativa nei tuoi flussi di lavoro con le funzioni di AI per il riepilogo di testi, l'analisi del sentiment e l'arricchimento dei dati. Oltre alle tabelle tradizionali, utilizza BigQuery Graph per scoprire relazioni e pattern complessi nei tuoi dati. Crea applicazioni sofisticate di recupero del contesto e RAG con embedding e ricerca vettoriale, di testo o ibrida per trovare informazioni in base al significato, non solo alle parole chiave.
Esperienza agentica per tutti i team di dati
Ottieni assistenza e automazione basate sull'AI per tutti gli utenti di dati in tutti i workflow analitici. Automatizza la preparazione dei dati, il rilevamento degli errori, le trasformazioni e la creazione di pipeline con l'agente di data engineering. Genera un piano dettagliato ed esegui tutti gli aspetti della data science, tra cui caricamento dei dati, feature engineering, addestramento ed valutazione del modello con un semplice prompt in Data Science Agent. Democratizza gli insight con l'agente Analisi conversazionale, che consente a chiunque di porre domande complesse in un linguaggio semplice e di ricevere risposte basate sui dati e consapevoli del contesto.
Strumenti di analisi e sviluppo di agenti
Incorpora la funzionalità di query in linguaggio naturale nei tuoi flussi di lavoro utilizzando l'API Analisi conversazionale. Pubblica il tuo agente nell'app Gemini Enterprise, consentendo a tutti gli utenti di ottenere insight istantanei semplicemente ponendo domande in linguaggio naturale. Gestisci asset di dati, esegui query e distribuisci pipeline di dati direttamente dal tuo IDE preferito utilizzando Data Agent Kit OSS. Trasmetti in flussi interazioni dettagliate degli agenti a BigQuery per l'ottimizzazione delle prestazioni e dei costi con una sola riga di codice utilizzando i plug-in delle operazioni degli agenti BigQuery per framework come ADK, LangGraph e UCP.
Scalabilità e prestazioni di BigQuery per Apache Iceberg
Sfrutta al meglio le prestazioni di BigQuery per i tuoi dati Iceberg abilitando l'interoperabilità di lettura/scrittura tra BigQuery, Google Cloud Managed Service for Apache Spark e altri motori OSS senza spostamento di dati. Ottieni insight in tempo reale tramite flussi a velocità effettiva elevata e semplifica le pipeline con transazioni multi-istruzione e CDC. Google Cloud Lakehouse automatizza la manutenzione di routine di Iceberg, come la compattazione e il clustering, per ottimizzare il rapporto prezzo-prestazioni ed eliminare l'overhead manuale.
Automatizza la governance e fornisci contesto agli agenti
Ottieni un contesto integrato con funzionalità chiave come il recupero automatico dei metadati, la profilazione dei dati, la qualità dei dati e la derivazione basati su Knowledge Catalog. Consenti ai tuoi agenti di recuperare un contesto olistico dai dati aziendali. Grazie alla ricerca semantica, alle API di contesto e agli strumenti MCP, gli agenti possono scoprire istantaneamente gli asset di dati, estrarre quelli pregenerati e arricchire i metadati.
Architettura creata per la scalabilità e l'efficienza aziendale
L'architettura unica di BigQuery sdoppia archiviazione e computing per l'analisi su scala di petabyte, ottimizzando al contempo i costi con spazio di archiviazione compresso, scalabilità automatica del computing, prezzi flessibili e altro ancora. BigQuery utilizza un vasto insieme di tecnologie dell'infrastruttura di Google come Borg, Colossus, Jupiter e Dremel. Mentre innovazioni come la scalabilità fluida consentono una vera fatturazione al secondo, le ottimizzazioni avanzate basate su runtime e cronologia accelerano l'elaborazione dei carichi di lavoro nativi e Iceberg senza modifiche al codice o allo schema.
Analisi in tempo reale con pipeline di dati in modalità flusso
Utilizza Managed Service per Apache Kafka per creare ed eseguire applicazioni di flussi di dati in tempo reale. Grazie ai flussi di dati basati su SQL con query continue di BigQuery, alle popolari piattaforme open source Kafka, allo stream di dati multimodale avanzato e a ML con Dataflow, incluso il supporto per Iceberg incluso, puoi trasformare i dati in tempo reale e l'AI in realtà.
Disaster recovery e osservabilità gestiti
Il ripristino di emergenza tra regioni offre failover gestito, backup e recupero dei dati con osservabilità e routing di intersezione migliorati. Il monitoraggio dello stato di integrità operativo di BigQuery fornisce viste dell'ambiente a livello di organizzazione, ora con osservabilità basata su agent per la risoluzione dei problemi chiavi in mano. Inoltre, la sicurezza agent-ready tramite Security Center offre un controllo degli accessi unificato e granulare. Queste funzionalità garantiscono un recupero flessibile, una migliore visibilità e una sicurezza solida per le operazioni sui dati.
Come funziona
Scopri come BigQuery può aiutarti a unificare i dati e a collegarli con un'AI rivoluzionaria. Scopri come accedere a dati non strutturati come immagini, PDF, testi e altri per popolare i metadati di un sito web di e-commerce. BigQuery semplifica operazioni che richiederebbero ore.
Scopri come BigQuery può aiutarti a unificare i dati e a collegarli con un'AI rivoluzionaria. Scopri come accedere a dati non strutturati come immagini, PDF, testi e altri per popolare i metadati di un sito web di e-commerce. BigQuery semplifica operazioni che richiederebbero ore.
Data science
Semplifica i workflow data-to-AI
Semplifica i workflow data-to-AI
Semplifica i workflow di data science end-to-end sui notebook Colab Enterprise con agenti integrati o librerie Python open source tramite BigQuery DataFrames. Porta il tuo motore di elaborazione preferito: SQL, Spark serverless e framework open source aggiuntivi. Addestra, valuta ed esegui il deployment di modelli ML direttamente in BigQuery o utilizza modelli pre-addestrati come TimesFM utilizzando SQL. Archivia comodamente le caratteristiche per i modelli creati e utilizzati in BigQuery. Crea versioni, valuta ed esegui il deployment dei modelli registrandoli in Gemini Enterprise Agent Platform per la previsione online utilizzando un'unica interfaccia.