Google BigQuery

Google ist das Flaggschiff von Alphabet Inc., einem der größten Technologiekonglomerate der Welt. Die Haupteinnahmequelle von Google ist nach wie vor die Werbung, vor allem über Google Search, Google Ads und YouTube. Das vielfältige Produktportfolio von Google umfasst aber auch Cloud-Dienste, Hardware und zahlreiche Online-Plattformen. Das Unternehmen ist ein Synonym für Daten und verfügt über unübertroffene Expertise und Erfolge bei der Verwaltung und Verwertung von Daten sowie bei der Erforschung und Entwicklung von Methoden und Technologien, die für die Verwaltung von Daten in einem wirklich enormen Umfang erforderlich sind. Google erweitert ständig seine globale Präsenz. Das Unternehmen hat derzeit über 180.000 Mitarbeitende, 116 Niederlassungen, 33 Rechenzentren und 40 Cloud-Regionen auf der ganzen Welt.

Die Google Cloud Platform (GCP) dient als Googles Cloud-Lösung für Unternehmen und bietet eine breite Palette von Diensten, von der Infrastruktur bis zu Machine Learning. Seit der Einführung 2008 baut GCP auf der gleichen robusten Infrastruktur und den gleichen Tools auf, die auch die Kernprodukte von Google unterstützen. GCP rangiert zwar hinter Amazon AWS und Microsoft Azure an dritter Stelle, was den Gesamtmarktanteil angeht, aber der Fokus auf Datenmanagement, Analytics, Machine Learning und KI-Lösungen genießt unter Entwicklern und Data Engineers einen immer besseren Ruf.

Das Herzstück des Datenangebots von GCP ist Google BigQuery, das 2011 eingeführt wurde. BigQuery ist eine vollständig verwaltete, serverlose Data Warehouse- und Analytics-Umgebung als Platform-as-a-Service (PaaS). Es ist für die Analyse von Daten im Petabyte-Bereich mit einer SQL-ähnlichen Syntax optimiert. Darüber hinaus trainiert, betreibt und verwaltet das System Machine Learning (ML)-Modelle und Data Science Workflows über BigQuery ML. BigQuery nutzt eine einzigartige, von Google entwickelte Abfrage-Engine namens Dremel. Dremel ist ein verteiltes spaltenbasiertes Datenverwaltungssystem für Batch- und interaktive Abfragen von sehr großen Datenbeständen.

BigQuery ist eine wichtige Technologie, die bei Google in großem Umfang für geschäftskritische Anwendungen und Dienste eingesetzt wird. Die Tatsache, dass sich das Unternehmen in hohem Maße auf diese Technologie verlässt, ist eine Bestätigung für ihre allgemeine Funktionalität und Zuverlässigkeit.

Direkte Integrationen zu Endanwender-Tools wie Tableau, Power BI, Qlik, Domo, SAS, ThoughtSpot und anderen (einschließlich Excel) sind verfügbar. Darüber hinaus unterstützen die meisten modernen Datenverarbeitungs-, Analytics- und KI-Tools den direkten Zugriff auf Daten aus Google BigQuery, und es werden APIs für alle wichtigen Programmiersprachen bereitgestellt, um datengetriebene Lösungen zu erstellen. Das Cloud-Partner-Ökosystem von Google erstreckt sich über alle Regionen der Welt und geht in die Tausende.

Google verbessert und erweitert sein Angebot an Cloud-Diensten rund um Daten und KI kontinuierlich. Das Unternehmen konzentriert sich stark auf KI und integriert sein grundlegendes LLM-Modell Gemini in BigQuery und Looker mit BigQuery Unified Platform. Durch die Kombination von Daten und KI auf derselben Plattform hat Google sein KI-Angebot mit Google Model Garden erweitert. Es bietet 130 kuratierte Modelle, die in den Vertex AI Model Builder integriert sind, um Anwendern, die KI nutzen müssen, den Weg zu ebnen.