Google BigQuery

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BigQuery Enterprise Data Warehouse是一种无服务器、成本效益高且支持多云的数据仓库，提供了内置的机器学习和商业智能功能，可实现规模化的实时分析。

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Google BigQuery简介

什么是”Google BigQuery”？

BigQuery Enterprise Data Warehouse是一种无服务器、成本效益高且支持多云的数据仓库，旨在帮助您将大数据转化为有价值的业务洞察。它提供了内置的机器学习和商业智能功能，可实现规模化的实时分析。

“Google BigQuery”有哪些功能？

1. 统一的分析体验：BigQuery Studio为各种编码技能的数据从业者提供了一个统一的界面，简化了从数据摄取和准备到数据探索和可视化再到机器学习模型创建和使用的分析工作流程。它还允许您使用简单的SQL直接在BigQuery中访问Vertex AI的基础模型，用于文本处理任务，如情感分析、实体提取等，无需处理专门的模型。
2. Duet AI in BigQuery：BigQuery中集成了一个AI协作工具，Duet AI in BigQuery为编写SQL和Python提供了上下文代码辅助。它会自动建议函数、代码块和修复。通过聊天辅助，您可以使用自然语言获取执行特定任务的实时指导，减少了搜索文档的需求。
3. 灵活、可预测的定价和最佳性价比：BigQuery Editions允许您根据个别工作负载需求选择合适的功能集，并能够混合使用以获得最佳的性价比。计算能力自动扩展可以实时添加细粒度的计算资源，以满足工作负载需求，并确保您只支付所使用的计算能力。通过压缩存储定价，您可以减少存储成本，同时增加数据容量。

应用场景：

1. 数据分析和可视化：BigQuery提供了强大的数据分析和可视化功能，可以帮助企业从海量数据中提取有价值的洞察，并支持实时分析和交互式查询。
2. 机器学习和人工智能：BigQuery内置了机器学习功能，可以帮助数据科学家和数据分析师在大规模结构化、半结构化和非结构化数据上构建和操作机器学习模型。
3. 跨云数据分析：BigQuery Omni是一个完全托管的多云分析解决方案，可以在多个云平台上进行成本效益高且安全的数据分析，并在一个界面中共享结果。

“Google BigQuery”如何使用？

1. 使用BigQuery Studio进行数据摄取、准备、探索、可视化和机器学习模型创建和使用。
2. 使用Duet AI in BigQuery获取实时的代码辅助和指导。
3. 根据工作负载需求选择合适的BigQuery Editions，灵活调整计算能力和存储成本。
4. 利用BigQuery内置的机器学习功能，在大规模数据上构建和操作机器学习模型。
5. 使用BigQuery Omni进行跨云数据分析，实现成本效益高且安全的数据分析。

Google BigQuery官网入口网址

https://cloud.google.com/bigquery

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