# 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 eine mühelose Bearbeitung komplexer Abfragen auf großen Datensätzen ermöglicht. (156 reviews) - Benutzer schätzen die **unglaubliche Geschwindigkeit** von Google Cloud BigQuery, die eine effiziente Handhabung großer Datensätze nahtlos ermöglicht. (143 reviews) - Benutzer schätzen die **schnelle Abfrage** Fähigkeit von Google Cloud BigQuery, die eine effiziente Analyse massiver Datensätze mit Leichtigkeit ermöglicht. (120 reviews) - Benutzer schätzen die **nahtlose Integration** von BigQuery mit anderen Google Cloud-Tools, die ihre Datenverarbeitungsfähigkeiten verbessern. (118 reviews) - Benutzer schätzen die **Abfrageeffizienz** von Google Cloud BigQuery und genießen die nahtlose Verarbeitung komplexer Daten mit Leichtigkeit. (114 reviews) - Benutzer schätzen die **Skalierbarkeit** von Google Cloud BigQuery, das große Datensätze effizient verarbeitet und schnelle Leistung bietet. (112 reviews) - Einfache Integrationen (99 reviews) - Große Datensätze (96 reviews) - Effizienzsteigerung (85 reviews) - Leistung (85 reviews) **What users dislike:** - Benutzer finden Google Cloud BigQuery **teuer** , wenn die Abfragekosten nicht sorgfältig überwacht und verwaltet werden. (127 reviews) - Benutzer stehen vor Herausforderungen mit **Abfrageproblemen** , einschließlich hoher Kosten durch ineffiziente Abfragen und einer verwirrenden Benutzeroberfläche zur Überwachung. (78 reviews) - Benutzer finden die **Kostenprobleme** besorgniserregend, insbesondere bei teuren Abfragen und hohen Preisen pro gescanntem TB. (63 reviews) - Benutzer finden **Kostenmanagement herausfordernd** aufgrund der Preisgestaltung pro gescanntem TB und der Notwendigkeit zur Abfrageoptimierung. (60 reviews) - Benutzer finden die **Lernkurve herausfordernd** , insbesondere in Bezug auf Partitionierung, Clustering und das Verständnis fortgeschrittener Funktionen. (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. Fast, Scalable Serverless Analytics and data mining with Google bigquery **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Tanishka J. | Data Mining Engineer, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** May 19, 2026 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery am besten?** i have been using Google bigquery for large scale anlytics, querying massive datasets , reporting workflows, and cloud based data mining project, as a data mining engineer, i work with high volume structure and semi structure data so having a fast and scalable analytics platform is very important, overall bigquery has been very effective for handling large datasets and supporting cloud anyltics workflows without requiring heavy infrastructure management, it processes very large datasets quickly,, even when handling complex analytical queries, since it is serverless, there is no need to manage cluster or infrastructure manually, which reduces operational overhead significantly, i also like how easy it is to scale storage and compute resources automatically based on workload requirements, the SQL based environment is also convenient because can analyze large datasets without needing highly complex infrastructure setup. the interface is clean and easy to use for technical teams. bigquery integrates well with modern analytics and cloud ecosystems. performance is one of the strongest aspects of bigquery. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery nicht?** one of the biggest challenge is cost management, because pricing is based on storage and query usage, poorly optimize queries or large data scans can increase cost quickly if monitoring is not handles carefully, i have also noticed that advanced query optimization and partitioning strategies requires planning for better performance and efficiency. another limitations is that debugging highly complex queries can sometimes become difficult in very large workflows permission and governance management may also become complex in enterprise scale environments, **Welche Probleme löst Google Cloud BigQuery für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Bigquery solves several important analytics and data mining challenges, processing massive datasets efficiently, support cloud scale analytics workflows, reducing infrastructure management effort, enabling fast SQL based analysis, supporting real time and batch analytics, centralizing enterprise reporting and analytics data, for me the biggest benefits has been faster access to large scale analytical insights without needing to mange complex infrastructure, the SQL editor dataset, organization and query history features are straightforward, most user with SQL experience can become productivity quickly. some cloud administration area may feel technical for beginners, but overall the platform is well organized. ### 2. 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 Ihnen an Google Cloud BigQuery am besten?** 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 an Google Cloud BigQuery nicht?** 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. **Welche Probleme löst Google Cloud BigQuery für Sie, 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. ### 3. 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 Ihnen an Google Cloud BigQuery am besten?** 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 an Google Cloud BigQuery nicht?** 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. **Welche Probleme löst Google Cloud BigQuery für Sie, 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. ### 4. 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 Ihnen an Google Cloud BigQuery am besten?** 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 an Google Cloud BigQuery nicht?** 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. **Welche Probleme löst Google Cloud BigQuery für Sie, 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. ### 5. Good Experience Using BigQuery for Data Quality and Reconciliation Workloads **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Dhanush R. | Senior Technical Customer Success Manager, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** April 03, 2025 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery am besten?** BigQuery helped us process and validate large-scale enterprise data much faster during data quality and reconciliation workloads. I regularly used it alongside Spark jobs and analytics pipelines, and its fast query execution reduced the time required for troubleshooting and validation significantly. One thing I liked was that we could scale workloads without worrying much about infrastructure management, which made operations simpler for large data environments. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery nicht?** One limitation I’ve noticed is that BigQuery is excellent for analytics and large-scale querying, but pipeline orchestration and workflow creation aren’t as straightforward as they are in tools like Azure Data Factory. For certain enterprise data quality and reconciliation use cases, I found that additional tools were still needed to manage end-to-end workflows, integrations, and overall coordination more efficiently. **Welche Probleme löst Google Cloud BigQuery für Sie, und wie profitieren Sie davon?** BigQuery helped us solve large-scale data processing, validation, and reconciliation challenges across enterprise data pipelines. In Acceldata (the company where I explicitly used BigQuery) environments, it enabled us to run data quality checks, analyze large datasets quickly, and spot pipeline issues sooner. As a result, monitoring improved, troubleshooting time went down, and overall data operations became more efficient. ### 6. Fortgeschrittenes Analysepotenzial, aber Einrichtungsherausforderungen **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 Ihnen an Google Cloud BigQuery am besten?** Ich mag es, dass wir Google Cloud BigQuery einfach mit Datenquellen verbinden können - insbesondere mit Google-Quellen wie GA und Ads. Ich schätze auch, wie wir Abfragen erstellen und planen können, was sehr praktisch ist. Es ist auch großartig, dass wir Abfragen ausführen können, die ihre eigenen Daten generieren. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery nicht?** Es ist anfangs ziemlich kompliziert einzurichten, und Google Cloud hat im Allgemeinen eine sehr verwirrende Benutzeroberfläche, insbesondere wenn es um Benutzerberechtigungen geht, da es Hunderte von verschiedenen Berechtigungen gibt, die ziemlich komplex und knifflig sind. Je nach Geolokalisierung Ihrer Daten ist es manchmal schwierig, eine Abfrage an einem Standort auszuführen, die Ihr Dataset an einem anderen Standort nicht sehen kann, was ziemlich verwirrend ist. **Welche Probleme löst Google Cloud BigQuery für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Google Cloud BigQuery verbindet sich gut mit Google Ads und Analytics, was uns ermöglicht, fortgeschrittene Analysen durchzuführen. Ich schätze, wie einfach wir es mit Datenquellen verbinden, Abfragen erstellen, sie planen und neue Daten generieren können. ### 7. 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 Ihnen an Google Cloud BigQuery am besten?** Es ermöglicht uns, Millionen oder zig Millionen von Daten zu speichern, ohne die Leistung unserer Abfragen zu beeinträchtigen, und ist jetzt mit KI-Funktionen verbessert, die ein Data Warehouse wirklich wie ein Airtable wirken lassen! **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery nicht?** 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. **Welche Probleme löst Google Cloud BigQuery für Sie, 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. ### 8. 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 Ihnen an Google Cloud BigQuery am besten?** 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 an Google Cloud BigQuery nicht?** 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. **Welche Probleme löst Google Cloud BigQuery für Sie, 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. ### 9. 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 Ihnen an Google Cloud BigQuery am besten?** 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 an Google Cloud BigQuery nicht?** 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. **Welche Probleme löst Google Cloud BigQuery für Sie, 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. ### 10. 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 Ihnen an Google Cloud BigQuery am besten?** 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 an Google Cloud BigQuery nicht?** 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. **Welche Probleme löst Google Cloud BigQuery für Sie, 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. ## 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-10863742?section=pricing&secure%5Bexpires_at%5D=2026-05-22+01%3A51%3A51+-0500&secure%5Bsession_id%5D=e3825732-b490-4bf9-95f6-d4f7f6676e5f&secure%5Btoken%5D=dd17eebabfd88483d9526b672475698785ec0b5e558811425b227725cc702da0&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) - [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 (690 reviews) - [Databricks](https://www.g2.com/de/products/databricks/reviews) - 4.6/5.0 (748 reviews) - [Cloudera Data Platform](https://www.g2.com/de/products/cloudera-cloudera-data-platform/reviews) - 4.1/5.0 (131 reviews)