# Google Cloud BigQuery Reviews **Vendor:** Google **Category:** [Datenlagerlösungen](https://www.g2.com/de/categories/data-warehouse) **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 1,235 ## About Google Cloud BigQuery BigQuery ist eine vollständig verwaltete, KI-bereite Datenanalyseplattform, die Ihnen hilft, den Wert Ihrer Daten zu maximieren und darauf ausgelegt ist, Multi-Engine-, Multi-Format- und Multi-Cloud-fähig zu sein. Speichern Sie 10 GiB Daten und führen Sie bis zu 1 TiB Abfragen pro Monat kostenlos aus. ## Google Cloud BigQuery Pros & Cons **What users like:** - Benutzer schätzen die **Benutzerfreundlichkeit** von Google Cloud BigQuery, die einen reibungslosen Betrieb mit komplexen Abfragen mühelos ermöglicht. (155 reviews) - Benutzer schätzen die **unglaubliche Geschwindigkeit** von Google Cloud BigQuery und finden es effizient für große Datensätze und Analysen. (142 reviews) - Benutzer schätzen die **schnellen Abfragefähigkeiten** von Google Cloud BigQuery und genießen die effiziente Analyse großer Datensätze mühelos. (119 reviews) - Benutzer schätzen die **nahtlosen Integrationen** von BigQuery mit Google Cloud-Tools, die ihre Datenanalysefähigkeiten erheblich verbessern. (117 reviews) - Benutzer heben die **Abfrageeffizienz** von Google Cloud BigQuery hervor und loben seine nahtlose Leistung mit großen Datensätzen. (114 reviews) - Benutzer schätzen die **Skalierbarkeit** von Google Cloud BigQuery, das große Datensätze effizient verarbeitet und schnelle Leistung bietet. (111 reviews) - Einfache Integrationen (98 reviews) - Große Datensätze (95 reviews) - Benutzer schätzen die **einfache Abfrage mit standardmäßigem SQL** in Google Cloud BigQuery zur effizienten Verarbeitung großer Datensätze. (85 reviews) - Effizienzsteigerung (84 reviews) **What users dislike:** - Benutzer finden, dass die **Kosten von Google Cloud BigQuery** schnell eskalieren können, wenn die Nutzung nicht genau überwacht wird. (126 reviews) - Benutzer stehen vor Herausforderungen mit **Abfrageproblemen** , einschließlich hoher Kosten durch ineffiziente Abfragen und einer verwirrenden Benutzeroberfläche zur Überwachung. (78 reviews) - Benutzer heben **Kostenprobleme** mit Google Cloud BigQuery hervor, insbesondere aufgrund teurer Abfragekosten und Managementherausforderungen. (63 reviews) - Benutzer haben Schwierigkeiten mit dem **Kostenmanagement** , da schlecht optimierte Abfragen zu unerwartet hohen Ausgaben führen können. (60 reviews) - Benutzer finden die **Lernkurve herausfordernd** , was es Neulingen erschwert, die Fähigkeiten von BigQuery vollständig zu nutzen. (54 reviews) - Teure Abfragen (53 reviews) - Kostenschätzung (46 reviews) - Langsame Leistung (38 reviews) - Langsame Abfragen (33 reviews) - Unklare Preisgestaltung (29 reviews) ## Google Cloud BigQuery Reviews ### 1. Skalierbares, sicheres BigQuery, das nahtlos über Dienste hinweg verbindet **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Aayush M. | Data Engineer - Associate, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** April 16, 2026 **Was gefällt dir am besten Google Cloud BigQuery?** Das Beste an BigQuery ist seine Skalierbarkeit und der von GCP (Google Cloud Platform) bereitgestellte Managed Service. Es kann nahtlos mit fast allen auf dem Markt verfügbaren Diensten verbunden werden, egal ob sie vor Ort oder cloudbasiert sind. Es ist eines der größten Data Warehouses, das auch die Möglichkeit eines Data Lakehouse bietet. Ich mag auch seine Sicherheitsfunktionen wie Richtlinien-Tags und autorisierte Ansichten. **Was gefällt Ihnen nicht? Google Cloud BigQuery?** Ich glaube nicht, dass es etwas gibt, das mir nicht gefällt, vielleicht müssen sie an der Funktion zur Schätzung der Kosten arbeiten, während eine Abfrage ausgeführt wird. Manchmal wird der damit verbundene Speicher nicht angezeigt, und da es sich um ein analytisches Lager handelt, ist ein Echtzeit-Update nicht möglich wie bei einer transaktionalen Datenbank. Vielleicht können sie diese Funktionen in Zukunft ebenfalls hinzufügen. **Was ist ein Problem? Google Cloud BigQuery Solving und wie profitieren Sie davon?** Im aktuellen Szenario werden alle unsere Datensenken in Bigquery oder externen Tabellen gespeichert, die mit Bigquery verknüpft sind, da es so einfach ist, jede Analyse auf Bigquery durchzuführen und es sich nahtlos mit Looker für detaillierte Analysen verbindet. Heutzutage haben wir auch begonnen, ihre Modellierungsmöglichkeiten auf den in Biglake verwalteten Tabellen oder Bigquery-Tabellen gespeicherten Daten zu nutzen. Letztendlich hilft es wirklich, eine End-to-End-Pipeline zu erstellen, ohne sich um Speicher und Skalierung kümmern zu müssen. ### 2. Schnelles, skalierbares und vollständig verwaltetes BigQuery für die Verarbeitung großer Datenmengen **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Tejaswini R. | Data Management Specialist, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** April 10, 2026 **Was gefällt dir am besten Google Cloud BigQuery?** Als Datenmanagement-Spezialist, der regelmäßig BigQuery für die Handhabung großer Datensätze, Berichterstattung und Datenverarbeitung verwendet, gefällt mir am meisten die Geschwindigkeit und Skalierbarkeit, selbst bei sehr großen Datensätzen laufen Abfragen im Vergleich zu traditionellen Datenbanken sehr schnell. Es ist vollständig verwaltet, sodass wir uns keine Sorgen um Infrastruktur, Server oder Wartung machen müssen, was es einfach macht, sich auf die Datenarbeit statt auf den Betrieb zu konzentrieren. Die SQL-Schnittstelle ist einfach und vertraut, was es Teams leicht macht, schnell damit zu beginnen. Ein weiterer Vorteil ist die nahtlose Integration mit Google Cloud-Diensten, die beim Aufbau von End-to-End-Datenpipelines hilft. Es ist vollständig verwaltet, sodass es nicht notwendig ist, Server oder Infrastruktur zu handhaben, was es sehr einfach zu verwenden und zu warten macht. Es macht die Datenverarbeitung schneller, einfacher und effizienter für das Datenmanagement im großen Maßstab. **Was gefällt Ihnen nicht? Google Cloud BigQuery?** das größte Problem ist das Kostenmanagement, da die Preisgestaltung auf gescannten Daten basiert. Wenn Abfragen nicht optimiert sind, kann es teuer werden. Auch Echtzeit-Updates sind nicht so stark wie bei einigen traditionellen Datenbanken, daher ist es nicht ideal für transaktionale Anwendungsfälle. Manchmal kann die Verwaltung von Berechtigungen und Zugriffskontrollen für große Teams etwas komplex sein. **Was ist ein Problem? Google Cloud BigQuery Solving und wie profitieren Sie davon?** BigQuery löst das Problem der effizienten Speicherung und Analyse sehr großer Datenmengen. Vorher erforderte der Umgang mit Big Data mehrere Werkzeuge und Infrastruktur-Setups, jetzt ist alles auf einer Plattform zentralisiert. Es hilft bei der schnelleren Datenverarbeitung, schnellen Berichterstattung und besseren Entscheidungsfindung. Teams können komplexe Abfragen in Sekunden ausführen und schnell Erkenntnisse gewinnen, was die Produktivität verbessert und es uns ermöglicht, uns mehr auf die Analyse als auf die Datenverarbeitung zu konzentrieren. Es beseitigt auch die Notwendigkeit der Serververwaltung, sodass wir uns mehr auf die Datenarbeit als auf die Infrastruktur konzentrieren können. Es hat die Produktivität verbessert, die Verarbeitungszeit verkürzt und die Datenanalyse viel schneller und zuverlässiger gemacht. Insgesamt hilft es bei besseren Entscheidungen, indem es schnelle und genaue Einblicke aus großen Datensätzen liefert. ### 3. BigQuery liefert schnelle, intuitive Analysen mit nahtlosen Integrationen **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Rakshith N. | Analyst , Einzelhandel, Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** April 01, 2026 **Was gefällt dir am besten Google Cloud BigQuery?** UI / UX: Die Benutzeroberfläche ist sauber und intuitiv, besonders beim Schreiben und Testen von Abfragen. Funktionen wie Abfrageverlauf, gespeicherte Abfragen und Inline-Validierung erleichtern es, schnell zu iterieren. Selbst bei komplexen Abfragen fühlt sich der Editor flüssig und reaktionsschnell an, was dazu beiträgt, die gesamte Entwicklungszeit zu verkürzen. Integrationen: BigQuery integriert sich nahtlos mit Tools wie Looker, Data Transfer Service und anderen Google Cloud-Produkten. Dies erleichtert den Aufbau von End-to-End-Datenpipelines, ohne stark auf benutzerdefinierte Integrationen angewiesen zu sein. Ein zentrales Data Warehouse zu haben, das sich mühelos mit Reporting-Tools verbindet, hat auch die Datenkonsistenz erheblich verbessert. Leistung: Die Leistung ist eine der größten Stärken von BigQuery. Ich kann Abfragen auf sehr großen Datensätzen ausführen und erhalte dennoch Ergebnisse in Sekunden. Dies hat die Bearbeitungszeit für Analysen und Berichte drastisch reduziert, was schnellere Entscheidungsfindung unterstützt. Preisgestaltung / ROI: Das Pay-as-you-go-Preismodell bietet ein gutes Preis-Leistungs-Verhältnis, insbesondere da ich nur für die Abfragen bezahle, die ich ausführe. In Kombination mit der Zeitersparnis durch das Nicht-Verwalten von Infrastruktur und der Fähigkeit, schneller Einblicke zu gewinnen, liefert es einen starken ROI. Support / Onboarding: Der Einstieg in BigQuery ist relativ unkompliziert, insbesondere für Benutzer, die bereits mit SQL vertraut sind. Die Dokumentation ist solide, und das breitere Ökosystem erleichtert das Onboarding im Vergleich zu traditionellen Data Warehouses. KI / Intelligenz: Eingebaute Funktionen wie BigQuery ML, zusammen mit Integrationen mit KI-Tools, bieten zusätzlichen Wert, indem sie prädiktive Analysen direkt innerhalb der Plattform ermöglichen. Dies reduziert die Notwendigkeit, Daten in externe Systeme zu verschieben, und unterstützt fortgeschrittenere Anwendungsfälle innerhalb derselben Umgebung. Die Ressourcen und die Dokumentation sind ebenfalls unkompliziert und leicht verständlich. **Was gefällt Ihnen nicht? Google Cloud BigQuery?** Eine fortlaufende Herausforderung ist die Kostenübersicht und -kontrolle. Da die Preisgestaltung auf der Menge der pro Abfrage verarbeiteten Daten basiert, können die Kosten unerwartet steigen, wenn Abfragen nicht optimiert sind. Das bedeutet, dass Benutzer der Abfragegestaltung besondere Aufmerksamkeit schenken und die Nutzung sorgfältig überwachen müssen. Die Benutzeroberfläche kann sich auch für fortgeschrittenere Arbeitsabläufe etwas eingeschränkt anfühlen. Sie funktioniert gut zum Schreiben von Abfragen, aber das Verwalten komplexer Pipelines oder das Debuggen von Problemen kann erfordern, zwischen mehreren Tools zu wechseln oder auf externe Lösungen zurückzugreifen. Ein weiterer Nachteil ist die begrenzte Flexibilität bei der Fehlersuche. Wenn Jobs fehlschlagen oder Datenübertragungen auf Probleme stoßen, sind die Fehlermeldungen nicht immer sehr aussagekräftig, was das Debuggen zeitaufwändiger machen kann, als es sein müsste. Schließlich, obwohl das Onboarding im Allgemeinen reibungslos verläuft, kann es dennoch Zeit in Anspruch nehmen, um Best Practices wie Partitionierung, Clustering und Kostenoptimierung zu erlernen – insbesondere für neue Benutzer. **Was ist ein Problem? Google Cloud BigQuery Solving und wie profitieren Sie davon?** Google Cloud BigQuery adressiert die Herausforderung, groß angelegte Datensätze schnell und effizient zu verarbeiten und zu analysieren, ohne dass wir eine Infrastruktur verwalten müssen. Es ermöglicht uns, komplexe SQL-Abfragen über riesige Datenmengen in Sekunden auszuführen, was die für Berichterstattung und Entscheidungsfindung benötigte Zeit erheblich verkürzt. Aus Sicht der Benutzerfreundlichkeit ist die SQL-basierte Oberfläche von BigQuery für Teams, die bereits SQL kennen, zugänglich, wodurch die Lernkurve niedrig bleibt. Die Implementierung ist ebenfalls unkompliziert, da es vollständig verwaltet wird, sodass keine Server bereitgestellt, betrieben oder gewartet werden müssen. BigQuery integriert sich nahtlos mit anderen Tools im Google Cloud-Ökosystem sowie mit externen BI-Tools, wodurch sich Datenaufnahme, -transformation und -visualisierung nahtlos anfühlen. Dadurch wird unser gesamter Arbeitsablauf effizienter und der Integrationsaufwand reduziert. In Bezug auf die Vorteile hat es uns geholfen, schneller Einblicke zu gewinnen, einfacher zu skalieren und Daten kosteneffektiv durch sein Pay-as-you-query-Modell zu verarbeiten. Seine hohe Verfügbarkeit und starke Leistung bedeuten auch, dass häufige, intensive Nutzung die Zuverlässigkeit nicht beeinträchtigt. Insgesamt rationalisiert BigQuery unsere Datenanalyse, indem es einfacher wird, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen und gleichzeitig den betrieblichen Aufwand zu reduzieren. ### 4. Advanced Analytics Potential, But Setup Challenges **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Sean T. | Head of Marketing, Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** April 29, 2026 **Was gefällt dir am besten Google Cloud BigQuery?** I like that we can connect Google Cloud BigQuery to data sources easily - in particular Google sources like GA and Ads. I also appreciate how we can build queries and schedule them, which is super convenient. It’s also great that we can run queries that generate their own data. **Was gefällt Ihnen nicht? Google Cloud BigQuery?** It's quite complicated to set up initially, and Google Cloud in general has a very confusing interface, especially when it comes to user permissions because there are hundreds of different permissions that are quite complex and tricky. Depending on the geolocation of your data, it's sometimes hard to run a query in one location that can't see your dataset in another location, which is quite confusing. **Was ist ein Problem? Google Cloud BigQuery Solving und wie profitieren Sie davon?** Google Cloud BigQuery connects well with Google Ads and Analytics, allowing us to do advanced analytics. I appreciate how easily we can connect it to data sources, build queries, schedule them, and generate new data. ### 5. Verarbeitet riesige Datenmengen reibungslos, mit KI-Funktionen, die sich wie Airtable anfühlen **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Rusira S. | Video Editor | Motion Graphics, Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** April 25, 2026 **Was gefällt dir am besten Google Cloud BigQuery?** Es ermöglicht uns, Millionen oder zig Millionen von Daten zu speichern, ohne die Leistung unserer Abfragen zu beeinträchtigen, und es ist jetzt mit KI-Funktionen verbessert, die ein Data Warehouse wirklich wie ein Airtable wirken lassen! **Was gefällt Ihnen nicht? Google Cloud BigQuery?** Die Benutzeroberfläche und das UI sind für einen Anfänger zu komplex. Als ich anfing, konnte ich nicht verstehen, was was macht. Aber es ist kein Werkzeug für Anfänger. Das andere ist die Leistung für Projekte im kleinen Maßstab. Wenn Ihr Projekt im kleinen Maßstab ist, erwarten Sie 1 Minute + Abfragezeiten für eine einzelne Auswahlabfrage mit nur 100 Datensätzen. Die Abfragen sind für größere Maßstäbe optimiert, sodass Sie hier und da solche Verzögerungen spüren könnten. Die Preisgestaltung ist in Ordnung, aber es gibt eine Anbieterbindungssituation, wenn Sie immer mehr Daten darin speichern. Zum Glück sind wir noch nicht so weit gegangen, aber ich habe das Gefühl, dass es ein Albtraum sein kann, zu einem anderen Anbieter zu wechseln, wenn man Millionen oder Milliarden von Daten sammelt. Wenn sie die Preise gleich halten, wird das kein großes Problem sein. **Was ist ein Problem? Google Cloud BigQuery Solving und wie profitieren Sie davon?** Wir hatten ein Trackingsystem, das Hunderte von Datenpunkten der Marketingplattformen von Kunden über Google Ads, Analytics, FB Ads, TikTok Ads und ähnliche Quellen überwachte. All diese Daten wurden in einem BigQuery-Warehouse gespeichert, und wir führten Verarbeitungsalgorithmen und verwandte Workflows direkt über BigQuery aus. Es speichert alle Daten ohne Probleme und die Leistung beim Zugriff auf einige der Daten ist im Vergleich zu einigen der anderen Alternativen, die wir ausprobiert haben, wirklich sehr gut. Auch der Zugriff von Google Workspace aus von überall auf der Welt ist eine gute Option. ### 6. Anfängerfreundlich, nahtlose Integration, benötigt Klarheit bei der Abrechnung **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Veera Shubhashree P. **Reviewed Date:** April 10, 2026 **Was gefällt dir am besten Google Cloud BigQuery?** Ich nutze Google Cloud BigQuery, um Konzepte von Big Data zu lernen und Chatbots zu implementieren. Ich mag, dass alle Dienste und Produkte an einem Ort sind, was es einfach macht, BigQuery für verschiedene Anwendungsfälle zu nutzen. Ich schätze den einfachen Zugang und die Integration mit verschiedenen Tools. Nicht nur BigQuery, sondern die gesamte Google Cloud-Umgebung ist sehr anfängerfreundlich und bietet eine kostengünstige Sandbox zum Lernen. Tools wie Google CloudSQL, BigQuery, APIs und Vertex AI sind sehr wertvoll für das Erlernen der Chatbot-Implementierung. Die anfängliche Einrichtung von Google Cloud BigQuery war sehr einfach. **Was gefällt Ihnen nicht? Google Cloud BigQuery?** Die Rechnungsdetails könnten klarer und leichter zu überwachen sein. Die Option, Zahlungen zu pausieren und fortzusetzen, könnte für eine einfachere Benutzererfahrung gestaltet werden. Es wäre wirklich hilfreich, die Möglichkeit zu haben, Zahlungen an Wochenenden zu pausieren oder eine Aufforderung zu erhalten, zu pausieren, wenn sie länger als 6 Stunden nicht genutzt werden. **Was ist ein Problem? Google Cloud BigQuery Solving und wie profitieren Sie davon?** Google Cloud BigQuery konsolidiert Dienste und Produkte und vereinfacht die Nutzung für verschiedene Anwendungsfälle. Seine einfache Zugänglichkeit und Integration mit verschiedenen Tools verbessern meine Lernerfahrungen. Es ist Teil einer anfängerfreundlichen Umgebung mit einer kostengünstigen Sandbox, die ideal für das Erlernen der Implementierung von Chatbots ist. ### 7. Erschwinglich und schnell, könnte bessere KI-Funktionen vertragen **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Mateo K. | AI Product Manager, Computersoftware, Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** April 10, 2026 **Was gefällt dir am besten Google Cloud BigQuery?** Ich mag, dass Google Cloud BigQuery kostenlos ist, wenn man nicht in großem Maßstab arbeitet, was großartig ist, weil wir es nutzen, ohne dafür zu bezahlen. Ich würde auch sagen, dass die Benutzererfahrung ziemlich anständig ist. Außerdem denke ich, dass die anfängliche Einrichtung ziemlich schnell war. Im Vergleich zu anderen Diensten war es wahrscheinlich die schnellste. **Was gefällt Ihnen nicht? Google Cloud BigQuery?** Die KI-Funktionen sind nicht sehr gut, daher nutze ich externe KI-Dienste, um Abfragen zu schreiben. Es gibt auch mehrere Möglichkeiten, dieselben Dinge zu tun, und es ist nicht ganz klar, welche die beste ist. Manchmal denke ich, dass die Benutzererfahrung etwas klarer sein könnte, was die besten Bedienungsmethoden wären. Die Tatsache, dass man eine Zertifizierung oder einen Kurs machen muss, um zu lernen, wie man das Produkt benutzt, zeigt, dass das Produkt nicht so intuitiv ist, wie es sein könnte. **Was ist ein Problem? Google Cloud BigQuery Solving und wie profitieren Sie davon?** Ich verwende Google Cloud BigQuery, um Daten zu speichern und zu transformieren, damit sie in Looker Studio leicht berichtet werden können. ### 8. Mühelose, blitzschnelle Analysen mit BigQuerys serverlosem Skalieren **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Alok K. | Software Engineer, Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** January 20, 2026 **Was gefällt dir am besten Google Cloud BigQuery?** Die serverlose Architektur von BigQuery und die blitzschnelle SQL-Abfrageleistung bei riesigen Datensätzen sind außergewöhnlich. Die nahtlose Integration mit den Tools der Google Cloud Platform und das automatische Skalieren machen Datenanalysen mühelos, ohne dass eine Infrastruktur verwaltet werden muss. Eingebaute maschinelle Lernfähigkeiten und Echtzeitanalysen haben unsere Daten-Workflows erheblich verändert. **Was gefällt Ihnen nicht? Google Cloud BigQuery?** Das Preismodell kann ohne ordnungsgemäße Optimierung und Kostenüberwachung bei groß angelegten Abfragen teuer werden. Die Lernkurve für erweiterte Funktionen und Abfrageoptimierungstechniken erfordert einen Zeitaufwand. Die begrenzte Unterstützung für bestimmte Datentypen und die gelegentliche Komplexität beim Debuggen verschachtelter Abfragen könnten für ein besseres Entwicklererlebnis verbessert werden. **Was ist ein Problem? Google Cloud BigQuery Solving und wie profitieren Sie davon?** BigQuery hat unsere massiven Datenverarbeitungsengpässe gelöst, indem es die Echtzeitanalyse von Terabytes an Daten ermöglicht, deren Verarbeitung zuvor Stunden dauerte. Dies hat unseren Entscheidungsprozess beschleunigt, die Infrastrukturkosten gesenkt, indem die Notwendigkeit für lokale Datenlager eliminiert wurde, und unser Team befähigt, komplexe analytische Abfragen ohne Warten auf IT-Unterstützung durchzuführen. Das serverlose Modell hat unsere Handhabung von Daten im großen Maßstab transformiert. ### 9. Mühelose Analysen in großem Maßstab mit der Geschwindigkeit und nahtlosen Integration von BigQuery **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** annpurna S. | Marketing Data Ops Lead, Computersoftware, Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** January 13, 2026 **Was gefällt dir am besten Google Cloud BigQuery?** Was mir an BigQuery am besten gefällt, ist seine Fähigkeit, riesige Datensätze mit unglaublicher Geschwindigkeit zu verarbeiten, ohne sich um die Infrastruktur kümmern zu müssen. Seine serverlose, vollständig verwaltete Architektur ermöglicht es mir, mich auf die Analyse und das Ableiten von Erkenntnissen zu konzentrieren, und seine Integration mit anderen Google Cloud-Tools macht das Erstellen von Dashboards und Pipelines nahtlos. **Was gefällt Ihnen nicht? Google Cloud BigQuery?** BigQuery ist leistungsstark, aber die Abfragekosten können steigen, wenn die Datensätze sehr groß sind und die Abfragen nicht optimiert sind. Ich umgehe dies normalerweise, indem ich partitionierte Tabellen verwende und Ergebnisse zwischenspeichere. Außerdem, obwohl es großartig für Analysen ist, benötigen sehr komplexe Datenumwandlungen oft zusätzliche ETL-Tools – aber das ist mit dem richtigen Ansatz handhabbar. **Was ist ein Problem? Google Cloud BigQuery Solving und wie profitieren Sie davon?** BigQuery adressiert mehrere bedeutende Herausforderungen bei der Arbeit mit groß angelegten Daten. Es ermöglicht die Analyse von Daten, die von Terabytes bis Petabytes reichen, ohne dass eine komplexe Infrastruktur verwaltet werden muss. Seine Geschwindigkeit und Leistung erlauben schnelle Abfragen von riesigen Datensätzen, was hilft, Verzögerungen bei der Erstellung von Berichten oder der Gewinnung von Erkenntnissen zu vermeiden. Als serverlose und vollständig verwaltete Lösung beseitigt BigQuery die Last der Serverwartung oder Hardwareoptimierung. Es erleichtert auch die Datenkonsolidierung, indem es verschiedene Quellen wie Cloud Storage, Sheets und Salesforce auf einer einzigen Plattform für eine einheitliche Analyse zusammenführt. Darüber hinaus unterstützt BigQuery Streaming und nahezu Echtzeitanalysen, was es besonders geeignet für Dashboards und operative Berichte macht, die aktuelle Informationen erfordern. ### 10. BigQuery: Stellen Sie sich Ihren großen Datenherausforderungen mit Leichtigkeit **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Beratung | Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** April 02, 2026 **Was gefällt dir am besten Google Cloud BigQuery?** Daten speichernEhrlich gesagt, der absolut beste Teil ist, wie es meine AppSheet-Apps sofort beschleunigt. Als ich einen massiven Upload von 200.000 Zeilen bewältigen musste, hat BigQuery das mühelos gehandhabt. Ich liebe es auch, meine umständliche Apps Script-Logik in sichere BigQuery Stored Procedures zu verlagern. Es hält die schwere Datenmanipulation genau dort, wo sie hingehört, nämlich auf der Datenbankseite. Außerdem haben mich die integrierten Wiederherstellungstools vor einem totalen Panikanfall gerettet, als ich eine Tabelle gelöscht habe! Es nimmt einfach den ganzen Stress aus der Verwaltung riesiger Datensätze und sorgt dafür, dass alles schnell läuft. **Was gefällt Ihnen nicht? Google Cloud BigQuery?** Wenn ich wählen müsste, was mich frustriert, dann ist es definitiv das strikte Schema-Management. Änderungen an einfachen Dingen wie Datentypen von Spalten oder der Reihenfolge von Spalten sind nicht immer so unkompliziert, wie sie sein sollten. Der Versuch, den Dauer-Typ von AppSheet perfekt mit BigQuery abzugleichen, bereitete mir anfangs echte Kopfschmerzen. Ich habe auch viel zu viel Zeit damit verbracht, diese nervigen Datums- und Zeitformatierungsfehler zu beheben! Es ist unglaublich leistungsstark, aber manchmal möchte man einfach schnelle Datenanpassungen vornehmen, ohne durch Reifen springen zu müssen. **Was ist ein Problem? Google Cloud BigQuery Solving und wie profitieren Sie davon?** Es löst vollständig die Leistungsengpässe, auf die ich stieß, als ich meine AppSheet-Apps skalierte. Durch die Nutzung von Partitionierung und Clustering bleiben meine Dashboards unglaublich schnell, selbst wenn sie mit Hunderttausenden von Zeilen umgehen. Es behebt auch große Effizienzprobleme, indem es mir ermöglicht, umständliche Apps Script-Logik direkt in BigQuery Stored Procedures zu verlagern. Ich muss mir keine Sorgen mehr machen, dass das Frontend einfriert, während es versucht, schwere Datenmanipulationen zu verarbeiten. Außerdem fungiert es als massives Sicherheitsnetz; zu wissen, dass ich eine versehentlich gelöschte Tabelle leicht wiederherstellen kann, gibt mir unglaubliche Ruhe! ## Google Cloud BigQuery Discussions - [Is BigQuery part of Google Cloud Platform?](https://www.g2.com/de/discussions/is-bigquery-part-of-google-cloud-platform) - 2 comments, 2 upvotes - [Is Big Query free?](https://www.g2.com/de/discussions/is-big-query-free) - 3 comments, 1 upvote - [Wann können wir integrieren](https://www.g2.com/de/discussions/when-we-can-integrate) - 1 comment, 1 upvote - [Wie unterscheidet sich BQ Legacy SQL von Standard SQL?](https://www.g2.com/de/discussions/16021-how-bq-legacy-sql-is-different-form-the-standard-sql) - 1 comment, 1 upvote - [Worauf basiert Google BigQuery?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-google-bigquery-based-on) - 1 comment - [View Google Cloud BigQuery pricing details and edition comparison](https://www.g2.com/de/products/google-cloud-bigquery/reviews/google-cloud-bigquery-review-10739708?section=pricing&secure%5Bexpires_at%5D=2026-05-08+09%3A53%3A52+-0500&secure%5Bsession_id%5D=cfb10cd5-9bd4-40c1-be6f-889d7e3356d8&secure%5Btoken%5D=f6a484fc621029b1fe9326e2a82733932e2993007daef4085a2b6a530d06556b&format=llm_user) ## Google Cloud BigQuery Integrations - [Ab Initio](https://www.g2.com/de/products/ab-initio/reviews) - [Agentforce Sales (formerly Salesforce Sales Cloud)](https://www.g2.com/de/products/agentforce-sales-formerly-salesforce-sales-cloud/reviews) - [Airbyte](https://www.g2.com/de/products/airbyte/reviews) - [AM](https://www.g2.com/de/products/am/reviews) - [Apache Kafka](https://www.g2.com/de/products/apache-kafka/reviews) - [AppSheet](https://www.g2.com/de/products/appsheet/reviews) - [Azure Databricks](https://www.g2.com/de/products/azure-databricks/reviews) - [Azure SQL Database](https://www.g2.com/de/products/azure-sql-database/reviews) - [Boomi Data Integration](https://www.g2.com/de/products/boomi-data-integration/reviews) - [CrowdStrike Falcon Endpoint Protection Platform](https://www.g2.com/de/products/crowdstrike-falcon-endpoint-protection-platform/reviews) - [DATAflow](https://www.g2.com/de/products/dataflow/reviews) - [Data Studio](https://www.g2.com/de/products/data-studio/reviews) - [dbt](https://www.g2.com/de/products/dbt/reviews) - [Gemini Enterprise Agent Platform](https://www.g2.com/de/products/gemini-enterprise-agent-platform/reviews) - [Google Analytics](https://www.g2.com/de/products/google-analytics/reviews) - [Google Analytics 360](https://www.g2.com/de/products/google-analytics-360/reviews) - [Google Cloud Dataflow](https://www.g2.com/de/products/google-cloud-dataflow/reviews) - [Google Cloud Run](https://www.g2.com/de/products/google-cloud-run/reviews) - [Google Cloud Storage](https://www.g2.com/de/products/google-cloud-storage/reviews) - [Grafana Labs](https://www.g2.com/de/products/grafana-labs/reviews) - [Hightouch](https://www.g2.com/de/products/hightouch/reviews) - [Informatica PowerCenter](https://www.g2.com/de/products/informatica-powercenter/reviews) - [Looker](https://www.g2.com/de/products/looker/reviews) - [Matillion](https://www.g2.com/de/products/matillion-2023-06-26/reviews) - [Microsoft Fabric](https://www.g2.com/de/products/microsoft-fabric/reviews) - [Microsoft Power BI](https://www.g2.com/de/products/microsoft-microsoft-power-bi/reviews) - [Microsoft SQL Server](https://www.g2.com/de/products/microsoft-sql-server/reviews) - [Microsoft Teams](https://www.g2.com/de/products/microsoft-teams/reviews) - [MongoDB Atlas](https://www.g2.com/de/products/mongodb-atlas/reviews) - [pandas python](https://www.g2.com/de/products/pandas-python/reviews) - [Pipefy](https://www.g2.com/de/products/pipefy/reviews) - [PostgreSQL](https://www.g2.com/de/products/postgresql/reviews) - [Prefect](https://www.g2.com/de/products/prefect/reviews) - [Purple DS](https://www.g2.com/de/products/purple-ds/reviews) - [PyCharm](https://www.g2.com/de/products/pycharm/reviews) - [Python](https://www.g2.com/de/products/python/reviews) - [Snowflake](https://www.g2.com/de/products/snowflake/reviews) - [Tableau](https://www.g2.com/de/products/tableau/reviews) - [Talend Cloud Data Integration](https://www.g2.com/de/products/talend-cloud-data-integration/reviews) - [UiPath Automation Hub](https://www.g2.com/de/products/uipath-automation-hub/reviews) ## Google Cloud BigQuery Features **Management** - Reporting - Rechnungsprüfung **Datenmanagement** - Datenintegration - Datenkompression - Datenqualität - Integrierte Datenanalyse - Maschinelles Lernen in der Datenbank - Data Lake Analytics **Lagerung** - Datenmodell - Datentypen **Zentralisierte Berechnung** - Zentralisierte Berechnung **Statistisches Tool** - Skripterstellung - Data-Mining - Algorithmen **Marketing-Operationen** - ROI-Verfolgung - Datenerhebung - Kunden-Insights - Multi-User-Zugriff - Ausgaben-Management - Weißes Etikett **Datenbank** - Datenerfassung in Echtzeit - Datenverteilung - Data Lake **Datentransformation** - Echtzeit-Analysen - Datenabfrage **Funktionalität** - Extraktion - Transformation - Laden - Automatisierung - Skalierbarkeit **Integration** - KI/ML-Integration - Integration von BI-Tools - Data-Lake-Integration **Verfügbarkeit** - Automatisches Sharding - Automatische Wiederherstellung - Daten-Replikation **Lokalisierte Berechnung** - Lokalisierte Berechnung **Datenanalyse** - Analyse - Daten-Interaktion **Integrationen** - Hadoop-Integration - Spark-Integration **Einsatz** - On-Premise - Cloud **Leistung** - Integrierter Cache **Entscheidungsfindung** - Modellierung - Daten-Visualisierungen - Report Generation - Datenvereinheitlichung **Kampagnen-Aktivität** - Kampagnen-Insights - Berichte und Dashboards - Stickiness der Kampagne - Multichannel-Sendungsverfolgung - Markenoptimierung - Prädiktive Analytik **Plattform** - Maschinelle Skalierung - Datenaufbereitung - Spark-Integration **Verbindung** - Hadoop-Integration - Spark-Integration - Multi-Source-Analyse - Data Lake **Leistung** - Skalierbarkeit **Sicherheit** - Rollenbasierte Autorisierung - Authentifizierung - Überwachungsprotokolle - Verschlüsselung **Agentic KI - Marketinganalyse** - Autonome Aufgabenausführung - Systemübergreifende Integration - Proaktive Unterstützung **Verarbeitung** - Cloud-Verarbeitung - Workload-Verarbeitung **Transaktionen** - Datenvisualisierung - Daten-Workflow - Geregelte Ermittlung - Eingebettete Analytik - Notizbücher **Sicherheit** - Daten-Governance - Datensicherheit **Unterstützen** - Multi-Modell - Betriebssysteme **Generative KI** - Textgenerierung - Textzusammenfassung **Generative KI** - Textgenerierung - Textzusammenfassung **Gebäude-Berichte** - Datentransformation - Datenmodellierung - Entwurf von WYSIWYG-Berichten - Integrations-APIs **Plattform** - Anpassung - Benutzer-, Rollen- und Zugriffsverwaltung - Internationalisierung - Sandbox / Testumgebungen - Leistung und Zuverlässigkeit - Breite der Partneranwendungen ## Top Google Cloud BigQuery Alternatives - [Snowflake](https://www.g2.com/de/products/snowflake/reviews) - 4.6/5.0 (684 reviews) - [Databricks](https://www.g2.com/de/products/databricks/reviews) - 4.6/5.0 (737 reviews) - [Cloudera Data Platform](https://www.g2.com/de/products/cloudera-cloudera-data-platform/reviews) - 4.1/5.0 (131 reviews)