BigQuery
Google BigQuery ist das serverlose Data-Warehouse für SQL-Analysen über Petabytes — keine Infrastruktur, Pay-per-Query und ML-Modelle direkt in SQL.
BigQuery speichert Daten columnar und verarbeitet Queries parallel auf tausenden Nodes. Eine 1TB-Tabelle wird in Sekunden gescannt. Standard SQL ermöglicht sofortigen Einstieg. BigQuery ML trainiert und deployed Machine-Learning-Modelle direkt per SQL. Looker Studio (kostenlos) visualisiert BigQuery-Daten ohne Code. Streaming Inserts für Echtzeit-Daten aus Kafka oder Pub/Sub.
BigQuery bei SW Business Solutions
Google BigQuery ist unser bevorzugtes Data-Warehouse für analytische Workloads in der Google Cloud. Wir setzen es ein, wenn Kunden SQL-basierte Analysen auf sehr großen Datensätzen ohne Infrastruktur-Management benötigen.
Einsatz in Kundenprojekten
- Marketing Analytics: Zusammenführung von Google Analytics 4, Google Ads und CRM-Daten für Attribution-Analysen
- E-Commerce Analytics: Order-, Revenue- und Customer-Lifetime-Value-Analysen auf Millionen von Transaktionen
- IoT Datenspeicherung: Zeitreihendaten von Sensoren in partitionierten BigQuery-Tabellen
- ETL-Pipelines: Dataflow/dbt-Pipelines für tägliche Datentransformationen
- ML-Integration: Vertex AI und BigQuery ML für direktes Modelltraining auf gespeicherten Daten
Warum BigQuery?
- Serverless: Kein Cluster-Management, keine Kapazitätsplanung - einfach SQL ausführen
- Skalierung: Petabyte-Skala ohne Performance-Verlust durch Column-Store und Dremel
- Kosten: Pay-per-Query - ideal für unregelmäßige Analyselasten
- Separation of Storage/Compute: Daten bleiben günstig gespeichert, Compute nur bei Bedarf
- BI-Engine: In-Memory-Cache für sub-second Dashboards in Looker/Data Studio
Typische Projektkombinationen
| Kombination | Anwendungsfall |
|---|---|
| BigQuery + Looker Studio | Self-Service-Dashboards für Marketing |
| BigQuery + dbt | Modellierungsschicht für konsistente Metriken |
| BigQuery + Google Analytics 4 | Direkte GA4-Rohdaten-Analyse |
| BigQuery + Tableau | Enterprise BI auf BigQuery-Daten |
Warum BigQuery?
Anwendungsszenarien für BigQuery
Business Analytics
SQL-Queries über Jahre von Transaktionsdaten für Management-Reports in Echtzeit.
User Analytics
Google Analytics 4 Rohdaten nach BigQuery exportieren für tiefe Custom-Analysen.
ML-Training
BigQuery ML trainiert Klassifikations- und Regressionsmodelle direkt auf den Daten.
Funktioniert gut mit
Häufige Fragen zu BigQuery
BigQuery oder Snowflake?
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