# Google Cloud BigQuery Reviews **Vendor:** Google **Category:** [Datenlagerlösungen](https://www.g2.com/de/categories/data-warehouse) **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 1,227 ## 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, wodurch komplexe Datenverwaltung mühelos und effizient wird. (129 reviews) - Benutzer schätzen die **unglaubliche Geschwindigkeit** von Google Cloud BigQuery, die eine effiziente Handhabung großer Datensätze mühelos ermöglicht. (126 reviews) - Benutzer schätzen die **nahtlosen Integrationen** mit Google Cloud-Tools, die Effizienz und Analysefähigkeiten verbessern. (110 reviews) - Benutzer schätzen die **schnellen Abfragefähigkeiten** von Google Cloud BigQuery, die eine effiziente Analyse großer Datensätze mühelos ermöglichen. (105 reviews) - Benutzer schätzen die **Abfrageeffizienz** von Google Cloud BigQuery, die eine reibungslose Verarbeitung komplexer Datensätze mühelos ermöglicht. (100 reviews) - Benutzer schätzen die **Skalierbarkeit** von Google Cloud BigQuery, das große Datensätze effizient verarbeitet und schnelle Leistung bietet. (99 reviews) - Einfache Integrationen (91 reviews) - Große Datensätze (87 reviews) - Effizienzsteigerung (75 reviews) - Leistung (74 reviews) **What users dislike:** - Benutzer finden, dass **Kostenmanagement mit Google Cloud BigQuery herausfordernd sein kann** , was zu potenziell hohen Ausgaben führen kann. (112 reviews) - Benutzer haben Schwierigkeiten mit **Abfrageproblemen** , insbesondere in Bezug auf das Kostenmanagement und die Notwendigkeit besserer Alarmsysteme für umfangreiche Abfragen. (65 reviews) - Benutzer finden **Kostenmanagement herausfordernd** aufgrund der Preisgestaltung pro gescanntem TB und schlecht optimierten Abfragen. (52 reviews) - Benutzer stehen vor **Kostenproblemen** mit Google Cloud BigQuery, insbesondere aufgrund teurer Preise und schlecht optimierter Abfragen. (51 reviews) - Benutzer finden die **Lernkurve steil** für Google Cloud BigQuery, insbesondere bei der Partitionierung und Clusterbildung, was Verwirrung verursacht. (49 reviews) - Teure Abfragen (47 reviews) - Kostenschätzung (40 reviews) - Langsame Leistung (34 reviews) - Langsame Abfragen (27 reviews) - UX-Verbesserung (24 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 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. ### 2. 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. ### 3. Gute Erfahrung mit BigQuery für Datenqualitäts- und Abstimmungs-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 half uns dabei, groß angelegte Unternehmensdaten während der Datenqualitäts- und Abstimmungsarbeiten viel schneller zu verarbeiten und zu validieren. Ich habe es regelmäßig zusammen mit Spark-Jobs und Analyse-Pipelines verwendet, und seine schnelle Abfrageausführung hat die für Fehlerbehebung und Validierung erforderliche Zeit erheblich verkürzt. Was mir gefiel, war, dass wir Arbeitslasten skalieren konnten, ohne uns groß um das Infrastrukturmanagement kümmern zu müssen, was die Abläufe in großen Datenumgebungen einfacher machte. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery nicht?** Eine Einschränkung, die mir aufgefallen ist, besteht darin, dass BigQuery zwar hervorragend für Analysen und groß angelegte Abfragen geeignet ist, die Orchestrierung von Pipelines und die Erstellung von Workflows jedoch nicht so einfach sind wie in Tools wie Azure Data Factory. Für bestimmte Anwendungsfälle im Bereich der Datenqualität und -abstimmung in Unternehmen habe ich festgestellt, dass zusätzliche Tools erforderlich sind, um End-to-End-Workflows, Integrationen und die allgemeine Koordination effizienter zu verwalten. **Welche Probleme löst Google Cloud BigQuery für Sie, und wie profitieren Sie davon?** BigQuery half uns, Herausforderungen bei der Verarbeitung, Validierung und Abstimmung von Daten im großen Maßstab in Unternehmensdatenpipelines zu lösen. In den Umgebungen von Acceldata (dem Unternehmen, in dem ich BigQuery explizit eingesetzt habe) ermöglichte es uns, Datenqualitätsprüfungen durchzuführen, große Datensätze schnell zu analysieren und Pipeline-Probleme früher zu erkennen. Dadurch verbesserte sich das Monitoring, die Fehlersuche dauerte weniger Zeit und die gesamten Datenoperationen wurden effizienter. ### 4. 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. ### 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 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. ### 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 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. ### 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 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. ### 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 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. ### 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 Ihnen an Google Cloud BigQuery am besten?** 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 an Google Cloud BigQuery nicht?** 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. **Welche Probleme löst Google Cloud BigQuery für Sie, 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 Ihnen an Google Cloud BigQuery am besten?** 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 an Google Cloud BigQuery nicht?** 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. **Welche Probleme löst Google Cloud BigQuery für Sie, 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-12835204?section=pricing&secure%5Bexpires_at%5D=2026-05-31+11%3A52%3A33+-0500&secure%5Bsession_id%5D=3fc17ff9-a244-4499-a1e4-e68ce5fa543f&secure%5Btoken%5D=c8401affd80db876f23243346bf6da659af812b5c220105653b4e65759337984&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) - [Databricks](https://www.g2.com/de/products/databricks/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) - [Maia](https://www.g2.com/de/products/matillion-maia/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 (705 reviews) - [Databricks](https://www.g2.com/de/products/databricks/reviews) - 4.6/5.0 (761 reviews) - [Cloudera Data Platform](https://www.g2.com/de/products/cloudera-cloudera-data-platform/reviews) - 4.1/5.0 (131 reviews)