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BigQuery

Analytics

Google BigQuery is the serverless data warehouse for SQL analytics over petabytes — no infrastructure, pay-per-query and ML models directly 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.

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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

KombinationAnwendungsfall
BigQuery + Looker StudioSelf-Service-Dashboards für Marketing
BigQuery + dbtModellierungsschicht für konsistente Metriken
BigQuery + Google Analytics 4Direkte GA4-Rohdaten-Analyse
BigQuery + TableauEnterprise BI auf BigQuery-Daten

Why BigQuery?

Serverlos — keine Infrastruktur zu verwalten
Petabyte-Queries in Sekunden
Standard SQL — kein neues Tooling
BigQuery ML: ML direkt in SQL schreiben
Erste 1TB/Monat kostenlos
Integration mit Google Analytics, Sheets, Looker

Use Cases for 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.

Works well with

Frequently Asked Questions about BigQuery

BigQuery oder Snowflake?
BigQuery ist ideal für Google-Cloud-Umgebungen, GA4-Analyse und wenn serverlos gewünscht ist. Snowflake ist Data-Platform-agnostisch (Multi-Cloud), hat bessere Data-Sharing-Features und ist oft in Enterprise-Data-Teams verbreitet. BigQuery ist günstiger bei niedrigem Volumen; Snowflake bei constant High-Usage.
Was kostet BigQuery?
Analyse: $5 pro TB gescannte Daten (On-Demand) oder ab $2000/Monat für Flat-Rate (100 Slots). Erste 1TB/Monat kostenlos. Storage: $0.02/GB/Monat. Für moderate Analysen oft unter $50/Monat — weit günstiger als Snowflake oder Redshift bei gleichem Volumen.

Quick Facts

CategoryAnalytics
ComplexityFortgeschritten
PopularityHoch
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