BigQuery

정형 데이터, 비정형 데이터, 생성형 AI 모델을 결합하는 데이터 파이프라인을 빌드하여 새로운 유형의 분석 애플리케이션을 만드세요. BigQuery는 Vertex AI 통합을 통해 최신 Gemini 모델과 통합되어 BigQuery 콘솔 내에서 직접 간단한 SQL 문 또는 BigQuery의 임베딩 DataFrame API를 사용하여 텍스트 요약 및 감정 분석과 같은 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

데이터 웨어하우스를 BigQuery로 마이그레이션하여 오늘날의 분석 요구사항과 미래의 AI 사용 사례를 해결하세요. 완전 관리형 무료 BigQuery 마이그레이션 서비스를 사용하여 Netezza, Oracle, Redshift, Teradata 또는 Snowflake에서 BigQuery로 간편하게 마이그레이션하세요.

ELT는 BigQuery로 데이터를 가져오는 데 권장되는 패턴입니다. 여기에는 데이터 통합을 위한 유연성을 제공하는 도구가 많이 있습니다. 일괄 로드의 경우 BigQuery Data Transfer Service(DTS)를 사용하여 지원되는 데이터 소스에서 BigQuery로 데이터를 일괄 로드하는 과정을 자동화합니다. 스트리밍 부하: Pub/Sub BigQuery 구독은 수신되는 Pub/Sub 메시지를 기존 BigQuery 테이블에 기록합니다. 변경 데이터 캡처(CDC): Datastream은 데이터베이스에서 BigQuery로의 비간섭 변경 데이터 캡처(CDC)를 지원합니다. 마지막으로, 데이터 이동이 필요하지 않은 여러 외부 데이터 소스와 제휴할 수 있습니다.

BigQuery DataFrames, Jupyter 노트북 및 BigQuery를 사용한 프로그래매틱 분석 도구를 통해 Colab Enterprise 노트북과 오픈소스 Python 라이브러리를 유연하게 활용할 수 있습니다. 기능 사전 처리, 모델 생성, 하이퍼파라미터 조정, 추론, 평가, 모델 내보내기 등 각 모델에 대해 전체 머신러닝 흐름을 간소화할 수 있습니다. 

이벤트 기반 분석을 통해 실시간으로 비즈니스 이벤트에 대응하여 경쟁 우위를 확보하세요. 스트리밍 데이터를 자동으로 수집하여 즉시 쿼리할 수 있도록 하는 스트리밍 기능이 기본 제공됩니다. 따라서 최신 데이터를 바탕으로 민첩성을 유지하면서 비즈니스 결정을 내릴 수 있습니다. 또는 Dataflow를 통해 종합적인 솔루션을 위한 빠르고 간소화된 스트리밍 데이터 파이프라인을 사용할 수 있습니다.

BigQuery 내에서 바로 기본 데이터를 복사하거나 이동하지 않고 사용자 및 파트너가 협업할 수 있는 저신뢰 환경을 만듭니다. 이를 통해 BigQuery SQL 인터페이스에서 개인 정보 보호 향상 변환을 수행하고 사용량을 모니터링하여 공유 데이터에 대한 개인 정보 보호 위협을 감지할 수 있습니다. 인프라 및 기본 제공 BI 및 AI/ML을 관리할 필요 없이 BigQuery 스케일의 이점을 얻을 수 있습니다.