Google BigQuery
Detalles de precios
Gratis para uso individual/no comercial. Los costos se basan en el volumen de datos y el tipo de consulta (bajo demanda o tarifa plana).Características
Arquitectura sin servidor; Escalabilidad; Consultas de alto rendimiento; BigQuery ML (BQML); Análisis en tiempo real; Gobernanza de datos y seguridad; Análisis geoespacial; Integración con herramientas de BI; Precios flexibles; Construcción de modelos de ML basados en SQL; Eliminar el movimiento de datos para ML; Acelerar la implementación de ML.Integraciones
Integración con Google Cloud Storage, Dataflow, Dataproc, Vertex AI, Looker Studio, Google Sheets, Google Ads, Google Analytics; Compatibilidad con herramientas de BI (Tableau, Power BI); Integración con herramientas ETL/ELT; Orquestación de flujos de trabajo (Cloud Composer); APIs, controladores (ODBC/JDBC) y conectores (Zapier).Vista previa
Google BigQuery es un almacén de datos completamente gestionado y sin servidor que permite análisis escalables sobre petabytes de datos. Más allá de sus capacidades principales de almacenamiento de datos, BigQuery integra funciones de Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático, principalmente a través de BigQuery ML (BQML), para empoderar a analistas y científicos de datos a construir y operacionalizar modelos de ML directamente dentro de BigQuery utilizando SQL estándar. Las características clave incluyen arquitectura sin servidor, escalabilidad automática, alto rendimiento de consultas, análisis en tiempo real, gobernanza de datos y seguridad robustas. BigQuery ML permite construir modelos de ML (como regresión lineal y logística, clustering k-means, previsión de series temporales) utilizando sintaxis SQL familiar, eliminando la necesidad de mover datos a plataformas de ML separadas. Esto simplifica y acelera significativamente el proceso de desarrollo e implementación de modelos, democratizando el aprendizaje automático para una audiencia más amplia con conocimientos de SQL. BigQuery sirve como una base poderosa para el procesamiento de big data y la ejecución de cargas de trabajo de IA/ML, integrándose sin problemas con otros servicios de Google Cloud y herramientas de terceros para inteligencia de negocios, ETL y orquestación de flujos de trabajo. Se utiliza ampliamente en diversas industrias, incluyendo comercio minorista, finanzas, atención médica, marketing e IoT para tareas como análisis de comportamiento del cliente, detección de fraude, previsión y mantenimiento predictivo.