# Google Cloud BigQuery Reviews **Vendor:** Google **Category:** [Solutions de stockage de données](https://www.g2.com/fr/categories/data-warehouse) **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 1,235 ## About Google Cloud BigQuery BigQuery est une plateforme d'analyse de données entièrement gérée et prête pour l'IA qui vous aide à maximiser la valeur de vos données et est conçue pour être multi-moteur, multi-format et multi-cloud. Stockez 10 GiB de données et exécutez jusqu'à 1 TiB de requêtes gratuitement par mois. ## Google Cloud BigQuery Pros & Cons **What users like:** - Les utilisateurs soulignent la **facilité d'utilisation** de Google Cloud BigQuery, appréciant un traitement efficace avec un effort minimal requis. (155 reviews) - Les utilisateurs apprécient la **vitesse incroyable** de Google Cloud BigQuery, améliorant ainsi leur efficacité en matière de gestion et d'analyse des données. (142 reviews) - Les utilisateurs apprécient les **capacités de requête rapide** de BigQuery, permettant une analyse efficace de vastes ensembles de données avec une gestion minimale. (119 reviews) - Les utilisateurs apprécient les **intégrations transparentes** de BigQuery avec les outils Google Cloud, améliorant ainsi considérablement leur flux de travail d'analyse de données. (117 reviews) - Les utilisateurs apprécient l' **efficacité des requêtes** de Google Cloud BigQuery, louant sa facilité d'utilisation avec de grands ensembles de données. (113 reviews) - Les utilisateurs apprécient la **scalabilité** de Google Cloud BigQuery, qui gère efficacement de grands ensembles de données et offre des performances rapides. (111 reviews) - Intégrations faciles (98 reviews) - Grandes ensembles de données (95 reviews) - Les utilisateurs apprécient la **facilité de requêter avec le SQL standard** dans Google Cloud BigQuery pour gérer efficacement de grands ensembles de données. (85 reviews) - Amélioration de l'efficacité (84 reviews) **What users dislike:** - Les utilisateurs trouvent Google Cloud BigQuery **cher** , surtout avec la tarification à la requête qui nécessite une surveillance attentive. (126 reviews) - Les utilisateurs expriment des préoccupations concernant les **problèmes de requête** , notamment en ce qui concerne la gestion des coûts et le besoin d'outils d'optimisation plus performants. (77 reviews) - Les utilisateurs soulignent les **problèmes de coût** avec BigQuery, en particulier en ce qui concerne les pratiques de requêtes coûteuses et les préoccupations générales concernant les prix. (62 reviews) - Les utilisateurs trouvent que **la gestion des coûts peut être difficile** en raison des frais élevés pour les requêtes mal optimisées. (59 reviews) - Requêtes coûteuses (53 reviews) - Les utilisateurs trouvent la **, surtout avec le partitionnement, ce qui impacte leur expérience globale avec BigQuery.** (53 reviews) - Estimation des coûts (45 reviews) - Performance lente (38 reviews) - Requêtes lentes (32 reviews) - Tarification peu claire (28 reviews) ## Google Cloud BigQuery Reviews ### 1. Scalable, Secure BigQuery That Connects Seamlessly Across Services **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Aayush M. | Data Engineer - Associate, Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** April 16, 2026 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Google Cloud BigQuery?** Best thing about Bigquery is its scalability and managed service provided by GCP(Google cloud platform), it can connect seamlessly with almost all services available in the market whether it is on premises or cloud based. It is one of the largest Data warehouse which also comes up with Data Lakehouse feasibility. I also like about its security features like policy tags and authorized view. **Que n’aimez-vous pas à propos de Google Cloud BigQuery?** I don't think there is anything I don't like, maybe they need to work on estimated cost feature while running any query, sometime it doesn't show the memory associated with that and as its analytical warehouse, so real time update is not possible like transactional database, maybe in future they can add those features as well **Quels sont les problèmes que Google Cloud BigQuery résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** In current scenario, all our data sinks are stored in Bigquery or external tables linked with Bigquery becasue its so easy todo any analysis on top of Bigquery and also further it seamlessly connect with Looker for detailed analysis. Now days, we also started to leverage their model creation capability on the data stored in Biglake managed table or Bigquery table. Ultimately it really helps to build end to end pipeline without worrying about storage and scalling. ### 2. BigQuery rapide, évolutif et entièrement géré pour le traitement de données à grande échelle **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Tejaswini R. | Data Management Specialist, Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** April 10, 2026 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Google Cloud BigQuery?** En tant que spécialiste de la gestion des données utilisant régulièrement BigQuery pour gérer de grands ensembles de données, le reporting et le traitement des données, ce que j'aime le plus, c'est sa rapidité et sa scalabilité. Même avec des ensembles de données très volumineux, les requêtes s'exécutent très rapidement par rapport aux bases de données traditionnelles. Il est entièrement géré, donc nous n'avons pas à nous soucier de l'infrastructure, des serveurs ou de la maintenance, ce qui permet de se concentrer facilement sur le travail des données plutôt que sur les opérations. L'interface SQL est simple et familière, ce qui permet aux équipes de commencer à l'utiliser rapidement. Un autre avantage est l'intégration transparente avec les services cloud de Google, ce qui aide à construire des pipelines de données de bout en bout. Il est entièrement géré, donc il n'est pas nécessaire de gérer les serveurs ou l'infrastructure, ce qui le rend très facile à utiliser et à maintenir. Cela rend le traitement des données plus rapide, plus facile et plus efficace pour la gestion des données à grande échelle. **Que n’aimez-vous pas à propos de Google Cloud BigQuery?** le plus gros problème est la gestion des coûts, car la tarification est basée sur les données scannées, si les requêtes ne sont pas optimisées, cela peut devenir coûteux, de plus, les mises à jour en temps réel ne sont pas aussi performantes que certaines bases de données traditionnelles, donc ce n'est pas idéal pour les cas d'utilisation transactionnels, parfois la gestion des permissions et du contrôle d'accès peut être un peu complexe pour les grandes équipes. **Quels sont les problèmes que Google Cloud BigQuery résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** BigQuery résout le problème du stockage et de l'analyse de très grands volumes de données de manière efficace. Avant son utilisation, la gestion du big data nécessitait plusieurs outils et une configuration d'infrastructure, maintenant tout est centralisé sur une seule plateforme. Cela aide à un traitement des données plus rapide, à des rapports rapides et à une meilleure prise de décision. Les équipes peuvent exécuter des requêtes complexes en quelques secondes et obtenir des informations rapidement, ce qui améliore la productivité et nous permet de nous concentrer davantage sur l'analyse plutôt que sur la gestion des données. Cela élimine également le besoin de gestion des serveurs, nous permettant ainsi de nous concentrer davantage sur le travail des données au lieu de l'infrastructure. Cela a amélioré la productivité, réduit le temps de traitement et rendu l'analyse des données beaucoup plus rapide et plus fiable. Globalement, cela aide à une meilleure prise de décision en fournissant des informations rapides et précises à partir de grands ensembles de données. ### 3. BigQuery offre des analyses rapides et intuitives avec des intégrations transparentes **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Rakshith N. | Analyst , Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** April 01, 2026 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Google Cloud BigQuery?** UI / UX : L'interface est propre et intuitive, surtout lors de l'écriture et du test des requêtes. Des fonctionnalités telles que l'historique des requêtes, les requêtes enregistrées et la validation en ligne facilitent une itération rapide. Même avec des requêtes complexes, l'éditeur reste fluide et réactif, ce qui aide à réduire le temps de développement global. Intégrations : BigQuery s'intègre parfaitement avec des outils comme Looker, le service de transfert de données et d'autres produits Google Cloud. Cela facilite la création de pipelines de données de bout en bout sans dépendre fortement d'intégrations personnalisées. Avoir un entrepôt de données centralisé qui se connecte facilement aux outils de reporting a également considérablement amélioré la cohérence des données. Performance : La performance est l'un des plus grands atouts de BigQuery. Je peux exécuter des requêtes sur des ensembles de données très volumineux et obtenir des résultats en quelques secondes. Cela a considérablement réduit le temps de réponse pour l'analyse et le reporting, ce qui soutient une prise de décision plus rapide. Tarification / ROI : Le modèle de tarification à l'utilisation offre une bonne valeur, surtout puisque je ne paie que pour les requêtes que j'exécute. Combiné avec le temps économisé en ne gérant pas l'infrastructure et la capacité d'obtenir des insights plus rapidement, cela offre un fort retour sur investissement. Support / Intégration : Commencer avec BigQuery est relativement simple, en particulier pour les utilisateurs déjà familiers avec SQL. La documentation est solide, et l'écosystème plus large facilite l'intégration par rapport aux entrepôts de données traditionnels. IA / Intelligence : Les capacités intégrées comme BigQuery ML, ainsi que les intégrations avec des outils d'IA, ajoutent une valeur supplémentaire en permettant l'analyse prédictive directement au sein de la plateforme. Cela réduit le besoin de déplacer les données vers des systèmes externes et soutient des cas d'utilisation plus avancés dans le même environnement. Les ressources et la documentation sont également simples et faciles à comprendre. **Que n’aimez-vous pas à propos de Google Cloud BigQuery?** Un défi permanent est la visibilité et le contrôle des coûts. Comme la tarification est basée sur la quantité de données traitées par requête, les coûts peuvent augmenter de manière inattendue lorsque les requêtes ne sont pas optimisées. Cela signifie que les utilisateurs doivent prêter une attention particulière à la conception des requêtes et surveiller l'utilisation avec soin. L'interface utilisateur peut également sembler quelque peu limitée pour les flux de travail plus avancés. Elle fonctionne bien pour écrire des requêtes, mais la gestion de pipelines complexes ou le débogage de problèmes peut nécessiter de passer d'un outil à l'autre ou de s'appuyer sur des solutions externes. Un autre inconvénient est la flexibilité limitée lors du dépannage. Si les tâches échouent ou si les transferts de données rencontrent des problèmes, les messages d'erreur ne sont pas toujours très descriptifs, ce qui peut rendre le débogage plus chronophage qu'il ne devrait l'être. Enfin, bien que l'intégration soit généralement fluide, il peut encore falloir du temps pour apprendre les meilleures pratiques telles que le partitionnement, le clustering et l'optimisation des coûts, surtout pour les nouveaux utilisateurs. **Quels sont les problèmes que Google Cloud BigQuery résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Google Cloud BigQuery répond au défi de traiter et d'analyser rapidement et efficacement des ensembles de données à grande échelle, sans nécessiter de gérer une quelconque infrastructure. Il nous permet d'exécuter des requêtes SQL complexes sur des volumes massifs de données en quelques secondes, ce qui réduit considérablement le temps nécessaire pour les rapports et la prise de décision. Du point de vue de la facilité d'utilisation, l'interface basée sur SQL de BigQuery est accessible pour les équipes qui connaissent déjà SQL, ce qui maintient la courbe d'apprentissage basse. La mise en œuvre est également simple car elle est entièrement gérée, il n'est donc pas nécessaire de provisionner, d'exploiter ou de maintenir des serveurs. BigQuery s'intègre parfaitement avec d'autres outils de l'écosystème Google Cloud ainsi qu'avec des outils BI externes, rendant l'ingestion, la transformation et la visualisation des données fluides. En conséquence, notre flux de travail global est plus efficace et l'effort d'intégration est réduit. En termes d'avantages, il nous a aidés à obtenir des insights plus rapides, à évoluer plus facilement et à traiter les données de manière rentable grâce à son modèle de paiement à l'utilisation. Sa haute disponibilité et ses performances solides signifient également qu'une utilisation fréquente et intensive ne compromet pas la fiabilité. Dans l'ensemble, BigQuery simplifie notre analyse de données, facilitant l'obtention d'insights exploitables tout en réduisant les frais d'exploitation. ### 4. Intégration conviviale pour les débutants, intégration transparente, nécessite une clarification de la facturation **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Veera Shubhashree P. **Reviewed Date:** April 10, 2026 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Google Cloud BigQuery?** J'utilise Google Cloud BigQuery pour apprendre les concepts de big data et implémenter des chatbots. J'aime que tous les services et produits soient regroupés en un seul endroit, ce qui facilite l'utilisation de BigQuery pour différents cas d'utilisation. J'apprécie sa facilité d'accès et son intégration avec différents outils. Non seulement BigQuery, mais Google Cloud dans son ensemble est un environnement très convivial pour les débutants et offre un bac à sable à faible coût pour l'apprentissage. Des outils comme Google CloudSQL, BigQuery, les API et Vertex AI sont très précieux pour apprendre l'implémentation de chatbots. La configuration initiale de Google Cloud BigQuery a été très facile. **Que n’aimez-vous pas à propos de Google Cloud BigQuery?** Les détails de facturation peuvent être plus clairs et plus facilement surveillés. L'option de suspendre et de reprendre les paiements pourrait être conçue pour une meilleure expérience utilisateur. Il serait vraiment utile d'avoir l'option de suspendre les paiements le week-end ou de fournir une invite pour suspendre lorsqu'ils ne sont pas utilisés pendant plus de 6 heures. **Quels sont les problèmes que Google Cloud BigQuery résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Google Cloud BigQuery consolide les services et produits, simplifiant l'utilisation pour divers cas. Sa facilité d'accès et son intégration avec différents outils améliorent mes expériences d'apprentissage. Il fait partie d'un environnement convivial pour les débutants avec un bac à sable à faible coût idéal pour l'apprentissage de la mise en œuvre de chatbots. ### 5. Abordable et rapide, pourrait bénéficier de meilleures fonctionnalités d'IA **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Mateo K. | AI Product Manager, Logiciels informatiques, Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** April 10, 2026 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Google Cloud BigQuery?** J'aime que Google Cloud BigQuery soit gratuit si vous ne travaillez pas à grande échelle, ce qui est génial car nous l'utilisons sans payer. Je dirais aussi que l'expérience utilisateur est plutôt correcte. De plus, je pense que la configuration initiale a été assez rapide. Comparé à d'autres services, c'était probablement le plus rapide. **Que n’aimez-vous pas à propos de Google Cloud BigQuery?** Les fonctionnalités d'IA ne sont pas très bonnes, donc je finis par utiliser des services d'IA externes pour rédiger des requêtes. Il y a aussi plusieurs façons de faire les mêmes choses et il n'est pas très clair laquelle est la meilleure. Parfois, je pense que l'expérience utilisateur pourrait être un peu plus claire sur les meilleures façons de fonctionner. Le fait que vous deviez suivre une certification ou un cours pour apprendre à utiliser le produit montre que le produit n'est pas aussi intuitif qu'il pourrait l'être. **Quels sont les problèmes que Google Cloud BigQuery résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** J'utilise Google Cloud BigQuery pour stocker et transformer des données afin de faciliter la création de rapports dans Looker Studio. ### 6. Analytique sans effort et ultra-rapide avec la mise à l'échelle sans serveur de BigQuery **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Alok K. | Software Engineer, Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** January 20, 2026 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Google Cloud BigQuery?** L'architecture sans serveur de BigQuery et la performance fulgurante des requêtes SQL sur des ensembles de données massifs sont exceptionnelles. L'intégration transparente avec les outils de Google Cloud Platform et la mise à l'échelle automatique rendent l'analyse de données sans effort sans avoir à gérer l'infrastructure. Les capacités d'apprentissage automatique intégrées et l'analyse en temps réel ont transformé nos flux de travail de données de manière significative. **Que n’aimez-vous pas à propos de Google Cloud BigQuery?** Le modèle de tarification peut devenir coûteux pour les requêtes à grande échelle sans optimisation adéquate et suivi des coûts. La courbe d'apprentissage pour les fonctionnalités avancées et les techniques d'optimisation des requêtes nécessite un investissement en temps. Le support limité pour certains types de données et la complexité occasionnelle dans le débogage des requêtes imbriquées pourraient être améliorés pour une meilleure expérience développeur. **Quels sont les problèmes que Google Cloud BigQuery résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** BigQuery a résolu nos goulets d'étranglement massifs de traitement de données en permettant l'analyse en temps réel de téraoctets de données qui prenaient auparavant des heures à traiter. Cela a accéléré notre processus de prise de décision, réduit les coûts d'infrastructure en éliminant le besoin d'entrepôts de données sur site, et a permis à notre équipe d'exécuter des requêtes analytiques complexes sans attendre le support informatique. Le modèle sans serveur a transformé notre façon de gérer les données à grande échelle. ### 7. Analytique sans effort à grande échelle avec la rapidité et l'intégration transparente de BigQuery **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** annpurna S. | Marketing Data Ops Lead, Logiciels informatiques, Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** January 13, 2026 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Google Cloud BigQuery?** Ce que j'aime le plus à propos de BigQuery, c'est sa capacité à gérer des ensembles de données massifs avec une vitesse incroyable, sans se soucier de l'infrastructure. Son architecture sans serveur et entièrement gérée me permet de me concentrer sur l'analyse et la dérivation d'insights, et son intégration avec d'autres outils Google Cloud rend la création de tableaux de bord et de pipelines fluide. **Que n’aimez-vous pas à propos de Google Cloud BigQuery?** BigQuery est puissant, mais les coûts des requêtes peuvent augmenter si les ensembles de données sont très volumineux et que les requêtes ne sont pas optimisées. Je contourne généralement ce problème en utilisant des tables partitionnées et en mettant en cache les résultats. De plus, bien qu'il soit excellent pour l'analyse, les transformations de données très complexes nécessitent souvent des outils ETL supplémentaires, mais cela est gérable avec la bonne approche. **Quels sont les problèmes que Google Cloud BigQuery résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** BigQuery répond à plusieurs défis importants liés au traitement de données à grande échelle. Il permet l'analyse de données allant de téraoctets à pétaoctets, sans avoir besoin de gérer une infrastructure complexe. Sa rapidité et ses performances permettent des requêtes rapides sur des ensembles de données massifs, ce qui aide à éviter les retards dans la génération de rapports ou l'extraction d'informations. En tant que solution sans serveur et entièrement gérée, BigQuery élimine le fardeau de la maintenance des serveurs ou de l'optimisation du matériel. Il facilite également la consolidation des données en réunissant diverses sources, telles que Cloud Storage, Sheets et Salesforce, sur une seule plateforme pour une analyse unifiée. De plus, BigQuery prend en charge le streaming et l'analyse en quasi temps réel, ce qui le rend bien adapté pour les tableaux de bord et les rapports opérationnels nécessitant des informations à jour. ### 8. BigQuery : Confrontez vos grands défis de données avec facilité **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Conseil | Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** April 02, 2026 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Google Cloud BigQuery?** Stocker des donnéesHonnêtement, la meilleure partie est la façon dont cela dynamise instantanément mes applications AppSheet. Quand j'ai dû gérer un téléchargement massif de 200 000 lignes, BigQuery l'a géré sans effort. J'aime aussi transférer ma logique encombrante d'Apps Script dans des procédures stockées sécurisées de BigQuery. Cela garde le lourd travail de manipulation des données du côté de la base de données, exactement là où il doit être. De plus, les outils de récupération intégrés m'ont sauvé d'une crise de panique totale lorsque j'ai supprimé une table ! Cela enlève tout le stress de la gestion de grands ensembles de données et maintient les choses rapides. **Que n’aimez-vous pas à propos de Google Cloud BigQuery?** Si je devais choisir ce qui me frustre, c'est certainement la gestion stricte du schéma. Changer des choses simples comme les types de données des colonnes ou l'ordre des colonnes n'est pas toujours aussi simple que cela devrait l'être. Essayer de faire correspondre parfaitement le type de durée d'AppSheet à BigQuery m'a vraiment donné mal à la tête au début. J'ai aussi passé beaucoup trop de temps à résoudre ces erreurs agaçantes de formatage de date et d'heure ! C'est incroyablement puissant, mais parfois on veut juste faire des ajustements rapides de données sans avoir à sauter à travers des cerceaux. **Quels sont les problèmes que Google Cloud BigQuery résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Cela résout complètement les goulets d'étranglement de performance que je rencontrais lorsque je faisais évoluer mes applications AppSheet. En utilisant le partitionnement et le clustering, mes tableaux de bord restent incroyablement réactifs même lorsqu'ils traitent des centaines de milliers de lignes. Cela corrige également des problèmes majeurs d'efficacité en me permettant de déplacer la logique lourde d'Apps Script directement dans les procédures stockées BigQuery. Je n'ai plus à m'inquiéter du gel de l'interface utilisateur lors du traitement de manipulations de données lourdes. De plus, cela agit comme un filet de sécurité massif ; savoir que je peux facilement récupérer une table supprimée accidentellement me procure une tranquillité d'esprit incroyable ! ### 9. Gestion des données puissante, mais courbe d'apprentissage abrupte **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Deividas . | Senior Solutions Developer, Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** March 04, 2026 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Google Cloud BigQuery?** J'aime les balises de politique au niveau des colonnes et la structure de Google Cloud BigQuery. Avoir des ensembles de données avec des tables et des vues à l'intérieur offre une meilleure structure pour gérer mes données. Cette configuration rend les données faciles à utiliser et aide à différencier les différents types de données tout en gardant tout organisé. Les balises de politique sont excellentes car elles permettent une distribution correcte des données aux bonnes personnes sans avoir besoin de créer des tables séparées. L'intégration de Dataform est également plus facile avec cette approche structurée. **Que n’aimez-vous pas à propos de Google Cloud BigQuery?** Je trouve que le filtrage des lignes pourrait être amélioré pour permettre l'utilisation de colonnes structurées à partir d'une table de référence pour appliquer le filtrage des lignes, ce qui n'est pas possible actuellement et nous a obligés à créer des solutions de contournement coûteuses. Il y a quelques problèmes de performance ici et là, et l'interface utilisateur de GCP BigQuery peut parfois être accablante, avec trop de choses qui apparaissent à l'écran. L'utilisation des bibliothèques BigQuery, en particulier l'API BigQuery pour Java, était légèrement difficile à comprendre au début, donc peut-être qu'une meilleure documentation pourrait aider, surtout en ce qui concerne l'autorisation. De plus, la configuration initiale était difficile à comprendre au début sans connaissances préalables. **Quels sont les problèmes que Google Cloud BigQuery résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Google Cloud BigQuery aide à gérer de grands ensembles de données et à contrôler l'accès, me permettant de créer et de partager des vues. Il aide à filtrer et analyser les données efficacement. ### 10. Analytique sans serveur rapide et évolutive qui s'intègre parfaitement à Google Cloud **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Simone B. | Data Engineer, Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** March 14, 2026 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Google Cloud BigQuery?** Très facile à utiliser et à mettre en œuvre grâce à son architecture sans serveur. Il offre de nombreuses fonctionnalités intégrées pour l'analyse à grande échelle, s'intègre bien avec d'autres services de Google Cloud, et est fiable pour les charges de travail d'analyse de données fréquentes. **Que n’aimez-vous pas à propos de Google Cloud BigQuery?** Les coûts des requêtes peuvent être difficiles à prévoir avec une utilisation fréquente, et certaines intégrations ou optimisations avancées nécessitent des services supplémentaires au sein de Google Cloud. Le support client et le dépannage peuvent également dépendre du niveau de support sélectionné. **Quels sont les problèmes que Google Cloud BigQuery résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Google Cloud BigQuery permet une analyse rapide de très grands ensembles de données sans gérer l'infrastructure. Il simplifie le traitement des données, améliore l'intégration avec d'autres services de Google Cloud, et permet aux équipes d'exécuter fréquemment des requêtes analytiques de manière efficace pour le reporting et la prise de décision. ## Google Cloud BigQuery Discussions - [Is BigQuery part of Google Cloud Platform?](https://www.g2.com/fr/discussions/is-bigquery-part-of-google-cloud-platform) - 2 comments, 2 upvotes - [Is Big Query free?](https://www.g2.com/fr/discussions/is-big-query-free) - 3 comments, 1 upvote - [Quand nous pouvons intégrer](https://www.g2.com/fr/discussions/when-we-can-integrate) - 1 comment, 1 upvote - [En quoi le SQL BQ legacy est-il différent du SQL standard ?](https://www.g2.com/fr/discussions/16021-how-bq-legacy-sql-is-different-form-the-standard-sql) - 1 comment, 1 upvote - [Sur quoi repose Google BigQuery ?](https://www.g2.com/fr/discussions/what-is-google-bigquery-based-on) - 1 comment ## Google Cloud BigQuery Pricing - **Free**: Gratuit Les nouveaux clients reçoivent 300 $ en crédits Google Cloud gratuits à dépenser sur BigQuery avec l'inscription à l'essai gratuit. - **Standard**: $0.04 0,04 $ - Par heure de créneau - **Enterprise**: $0.06 0,06 $ - Par heure de créneau - **Enterprise Plus**: $0.10 0,10 $ - Par heure de créneau - **Startup Program**: Payer au fur et à mesure Accédez à des experts en startups, vos coûts Google Cloud et Firebase couverts jusqu'à 200 000 USD (jusqu'à 350 000 USD pour les startups d'IA) sur 2 ans, formation technique, soutien commercial et offres à l'échelle de Google. Pour recevoir des avantages, vous devez avoir un compte Google Cloud actif. [View full pricing details](https://www.g2.com/fr/products/google-cloud-bigquery/pricing) ## Google Cloud BigQuery Integrations - [Ab Initio](https://www.g2.com/fr/products/ab-initio/reviews) - [Agentforce Sales (formerly Salesforce Sales Cloud)](https://www.g2.com/fr/products/agentforce-sales-formerly-salesforce-sales-cloud/reviews) - [Airbyte](https://www.g2.com/fr/products/airbyte/reviews) - [AM](https://www.g2.com/fr/products/am/reviews) - [Apache Kafka](https://www.g2.com/fr/products/apache-kafka/reviews) - [AppSheet](https://www.g2.com/fr/products/appsheet/reviews) - [Azure Databricks](https://www.g2.com/fr/products/azure-databricks/reviews) - [Azure SQL Database](https://www.g2.com/fr/products/azure-sql-database/reviews) - [Boomi Data Integration](https://www.g2.com/fr/products/boomi-data-integration/reviews) - [CrowdStrike Falcon Endpoint Protection Platform](https://www.g2.com/fr/products/crowdstrike-falcon-endpoint-protection-platform/reviews) - [DATAflow](https://www.g2.com/fr/products/dataflow/reviews) - [dbt](https://www.g2.com/fr/products/dbt/reviews) - [Google Analytics](https://www.g2.com/fr/products/google-analytics/reviews) - [Google Analytics 360](https://www.g2.com/fr/products/google-analytics-360/reviews) - [Google Cloud Dataflow](https://www.g2.com/fr/products/google-cloud-dataflow/reviews) - [Google Cloud Dataproc](https://www.g2.com/fr/products/google-cloud-dataproc/reviews) - [Google Cloud Run](https://www.g2.com/fr/products/google-cloud-run/reviews) - [Google Cloud Storage](https://www.g2.com/fr/products/google-cloud-storage/reviews) - [Grafana Labs](https://www.g2.com/fr/products/grafana-labs/reviews) - [Hightouch](https://www.g2.com/fr/products/hightouch/reviews) - [Informatica PowerCenter](https://www.g2.com/fr/products/informatica-powercenter/reviews) - [Looker](https://www.g2.com/fr/products/looker/reviews) - [Looker Studio](https://www.g2.com/fr/products/looker-studio/reviews) - [Matillion](https://www.g2.com/fr/products/matillion-2023-06-26/reviews) - [Microsoft Power BI](https://www.g2.com/fr/products/microsoft-microsoft-power-bi/reviews) - [Microsoft SQL Server](https://www.g2.com/fr/products/microsoft-sql-server/reviews) - [Microsoft Teams](https://www.g2.com/fr/products/microsoft-teams/reviews) - [MongoDB Atlas](https://www.g2.com/fr/products/mongodb-atlas/reviews) - [pandas python](https://www.g2.com/fr/products/pandas-python/reviews) - [Pipefy](https://www.g2.com/fr/products/pipefy/reviews) - [PostgreSQL](https://www.g2.com/fr/products/postgresql/reviews) - [Purple DS](https://www.g2.com/fr/products/purple-ds/reviews) - [PyCharm](https://www.g2.com/fr/products/pycharm/reviews) - [Python](https://www.g2.com/fr/products/python/reviews) - [Snowflake](https://www.g2.com/fr/products/snowflake/reviews) - [Tableau](https://www.g2.com/fr/products/tableau/reviews) - [Talend Cloud Data Integration](https://www.g2.com/fr/products/talend-cloud-data-integration/reviews) - [UiPath Automation Hub](https://www.g2.com/fr/products/uipath-automation-hub/reviews) - [Vertex AI](https://www.g2.com/fr/products/google-vertex-ai/reviews) ## Google Cloud BigQuery Features **management** - Rapports - Audit **Gestion des données** - Intégration des données - Compression des données - Qualité des données - Analyse de données intégrée - Machine Learning dans la base de données - Analyse du lac de données **Stockage** - Modèle de données - Types de données **Calcul centralisé** - Calcul centralisé **Outil statistique** - Script - Exploration de données - Algorithmes **Opérations marketing** - Suivi du retour sur investissement - Collecte de données - Connaissances des clients - Accès multi-utilisateur - Gestion des dépenses - Étiquette blanche **base de données** - Collecte de données en temps réel - Répartition des données - Lac de données **Transformation des données** - Analyse en temps réel - Interrogation de données **Fonctionnalité** - Extraction - Transformation - chargement - Automatisation - Évolutivité **Intégration** - Intégration IA / ML - Intégration de l’outil BI - Intégration du lac de données **Disponibilité** - Marquage automatique - Récupération automatique - Réplication des données **Calcul localisé** - Calcul localisé **Analyse des données** - Analyse - Interaction des données **Intégrations** - Intégration Hadoop - Intégration de Spark **déploiement** - Sur site - Nuage **Performance** - Cache intégré **Prise de décision** - Modelage - Visualisations de données - Génération de rapports - Unification des données **Activité de la campagne** - Statistiques de campagne - Rapports et tableaux de bord - Adhésivité de la campagne - Suivi multicanal - Optimisation de la marque - Analyse prédictive **Plate-forme** - Mise à l’échelle de la machine - Préparation des données - Intégration de Spark **Connectivité** - Intégration Hadoop - Intégration de Spark - Analyse multi-sources - Lac de données **Performance** - Évolutivité **Sécurité** - Autorisation basée sur les rôles - Authentification - Journaux d’audit - Cryptage **Agentic AI - Analyse Marketing** - Exécution autonome des tâches - Intégration inter-systèmes - Assistance proactive **Traitement** - 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