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Google Bigquery Kosten

4,7 (3 Bewertungen)

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Google BigQuery ist ein serverloses Data Warehouse für große Datenmengen mit integriertem Machine Learning und Google Ads Connectors.

Google Bigquery Preise

Zuletzt aktualisiert im Februar 2024

Preise

Individuelles Angebot

BigQuery-Preise haben zwei Hauptkomponenten: Computing-Preise bezeichnet die Kosten für die Verarbeitung von Abfragen, einschließlich SQL-Abfragen, benutzerdefinierten Funktionen, Skripts und bestimmten DML- und DDL-Anweisungen (Data Manipulation Language, Datenbearbeitungssprache). Speicherpreise bezeichnet die Kosten für das Speichern von Daten, die Sie in BigQuery laden.

Preise

Individuelles Angebot

BigQuery-Preise haben zwei Hauptkomponenten: Computing-Preise bezeichnet die Kosten für die Verarbeitung von Abfragen, einschließlich SQL-Abfragen, benutzerdefinierten Funktionen, Skripts und bestimmten DML- und DDL-Anweisungen (Data Manipulation Language, Datenbearbeitungssprache). Speicherpreise bezeichnet die Kosten für das Speichern von Daten, die Sie in BigQuery laden.

Hier findest du die Preise auf der Seite des Anbieters

Reviews für Google Bigquery mit Preis-Informationen (3)

“Potentes Data Warehouse mit vielen Integrationen”

Herkunft der Review

4.5

Vor mehr als 12 Monaten

Julius

Verifizierter Reviewer

Founder bei

YourVid GmbH

1-50 Mitarbeiter:innen
Branche: Musik

Was gefällt Dir am besten?

BigQuery ermöglicht es, große Datenmengen schnell und günstig zu analysieren. Spannend ist für uns die Integration mit verschiedenen anderen Google-Tools. Wir können zB Reports von YouTube automatisch in BigQuery importieren lassen. Der Export von Ergebnissen ist auch auf vielerlei Arten möglich, zB als Google Sheet.

Was gefällt Dir nicht?

Pricing ist dynamisch und entsprechend schwer zu erfassen. Während BigQuery schnell bei komplexen Queries ist, ist die in der Regel mehrere Sekunden dauernde Verzögerungen bei sehr einfachen Queries nervig. Im UI gibt es manchmal Bugs, insbesondere beim Anlegen neuer Datensätze.

Welche Probleme löst Du mit dem Produkt?

Wir nutzen BigQuery, um unsere Performance auf YouTube auszuwerten. Einerseits machen wir das durch den automatischen Import, den Google bereitstellt. Andererseits auch durch manuelle Imports, die sehr einfach mit vorliegenden Daten wie CVSs möglich sind.

“Intuitivste Plattform um Daten abzulegen”

4.5

In den letzten 6 Monaten

Alexander

Verifizierter Reviewer

Online Marketing Manager bei

Otto Group

1-50 Mitarbeiter:innen
Branche: Fashion

Was gefällt Dir am besten?

Am besten ist die nahtlose Integration von der Google Search Console zu BigQuery. Dadurch erlangt man eine viel höhere Datengrundlage. Ich finde die Nutzeroberfläche und die SQL-Ausführung in Bigquery ist ziemlich intuitiv. Auch die Möglichkeit direkt in BigQuery Python Notebooks via dem VertexAI-Service und Google Colab auszuführen ist super für nahtlose Datenerhebung durch andere Dienste.

Was gefällt Dir nicht?

Gib eigentlich nicht direkt was zu meckern. Selbst die Kosten halten sich eigentlich im Rahmen. Wahrscheinlich für kleinere Unternehmen trotzdem nichts, aber ansonsten eine TOP Möglichkeit für Cloud-Storage von Daten.

Welche Probleme löst Du mit dem Produkt?

Analyse großer Datenmengen, wie z. B. lange Abfragezeiten oder begrenzte Speicherkapazitäten. Vorteile sind die Skalierbarkeit, schnelle Abfragen dank der serverlosen Architektur und die einfache Integration mit anderen Google-Tools.

“Google BigQuery: Data Warehouse”

5.0

In den letzten 6 Monaten

Shahin

Verifizierter Reviewer

Data Scientist bei

Ford Werke GmbH

1001+ Mitarbeiter:innen
Branche: Automotive

Was gefällt Dir am besten?

An BigQuery gefällt mir am besten die Geschwindigkeit und Skalierbarkeit für die Analyse riesiger Datenmengen. Die SQL-basierte Abfragesprache ist bekannt und leicht zu erlernen, was die Datenanalyse vereinfacht. Die Integration in das Google Cloud System ermöglicht einen nahtlosen Workflow mit anderen Google Cloud Services.

Was gefällt Dir nicht?

Die Kosten können schnell steigen, besonders bei der Verarbeitung sehr großer Datenmengen oder komplexer Abfragen. Die Fehlermeldungen sind manchmal nicht sehr aussagekräftig und erschweren die Fehlersuche. Für komplexe Analysen kann die Lernkurve steil sein.

Welche Probleme löst Du mit dem Produkt?

Wir nutzen BigQuery zur Datenanalyse um komplexe Abfragen zu machen. Der Vorteil liegt in der Skalierbarkeit und der Geschwindigkeit und Die Integration mit anderen Google Cloud-Diensten optimiert zudem meine gesamten Daten-Workflows.