BigQuery est votre plate-forme d'analyse de données prête pour l'IA

BigQuery vous permet d'utiliser les formats Open Source existants. BigLake, le moteur de stockage de BigQuery, fournit une interface unifiée pour l'analyse et les moteurs d'IA afin d'interroger des données multiformats, multicloud et multimodales. BigQuery est compatible avec Iceberg, Delta et Hudi, ainsi que tous les moteurs de traitement et des fonctionnalités complètes sur tous ces formats de table.

BigQuery Studio est une solution tout-en-un pour tous les professionnels des données. BigQuery Studio dispose d'un excellent éditeur SQL, ainsi que de notebooks Python. Vos équipes chargées des données peuvent ainsi choisir SQL, Python, Spark ou le langage naturel. Les équipes chargées des données peuvent maximiser la productivité en collaborant avec l'assistant de codage et de chat de Gemini intégré à BigQuery.

BigQuery facilite la gestion, la découverte et la gouvernance des données grâce aux fonctionnalités de gouvernance des données intégrées à BigQuery. Cela inclut la qualité, la traçabilité et le profilage des données, ainsi que les règles de gouvernance permettant de gérer les stratégies sur les ressources BigQuery.

Ingérez, traitez et analysez des flux d'événements en temps réel afin de rendre les données plus utiles et accessibles grâce aux fonctionnalités en temps réel de BigQuery. Les requêtes continues BigQuery fournissent une couche de traitement en temps réel permettant d'analyser et de transformer les événements entrants dans BigQuery. Les clients peuvent utiliser Apache Kafka pour BigQuery pour gérer les charges de travail de flux de données sans avoir à se soucier des mises à niveau des versions, du rééquilibrage, de la surveillance et d'autres problèmes opérationnels.

BigLake unifie les lacs et les entrepôts de données dans un framework de gestion unique, ce qui vous permet d'analyser, de rechercher, de sécuriser, de gérer et de partager des données non structurées. Nos clients analysent déjà des images à l'aide d'un large éventail de modèles d'IA. BigLake dispose de fonctionnalités étendues pour vous aider à extraire facilement des insights de documents et de fichiers audio à l'aide des API de traitement de documents et de reconnaissance vocale de Vertex AI.

La recherche vectorielle BigQuery est intégrée à Vertex AI pour permettre la recherche de similarité vectorielle sur vos données BigQuery. Cette fonctionnalité peut être utilisée dans des cas d'utilisation comme la recherche sémantique, la détection de similarités et la génération augmentée (RAG) avec un LLM. La recherche vectorielle peut améliorer la qualité de vos modèles d'IA en améliorant la compréhension du contexte, en réduisant les ambiguïtés, en garantissant la précision factuelle, et en permettant l'adaptation à différents domaines et tâches.

BigQuery vous aide à collaborer et à échanger des éléments de données de manière sécurisée à grande échelle. Vous pouvez créer et gérer des environnements pour le partage et l'analyse des données axés sur la confidentialité à l'aide des data clean rooms. Les fournisseurs de données peuvent gérer les abonnements aux listes de données et surveiller leur utilisation des données partagées. Vous pouvez partager des données entre différents clouds avec BigQuery Omni. De plus, les fonctions définies par l'utilisateur, les fonctionnalités temporelles et les vues matérialisées sont compatibles avec les ensembles de données associés.

Le service de migration BigQuery est un ensemble d'outils gratuits pour vous aider à migrer vers BigQuery. Nous continuons d'ajouter de nouvelles fonctionnalités et nous prenons désormais en charge différentes sources, dont Amazon Redshift, Apache HiveQL, Netezza, Teradata, Azure Synapse, Oracle, Presto, Snowflake, SQL Server et Vertica. Les traductions améliorées par l'IA générative peuvent éventuellement aider le compilateur de requêtes et suggérer automatiquement des options de sortie, compatibles avec les migrations à partir de sources sur site et dans le cloud.