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BigQuery Enterprise Data Warehouse是一種無服務器、成本效益高且支持多云的數(shù)據(jù)倉庫，提供了內(nèi)置的機器學習和商業(yè)智能功能，可實現(xiàn)規(guī)模化的實時分析。

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Google BigQuery簡介

什么是”Google BigQuery”？

BigQuery Enterprise Data Warehouse是一種無服務器、成本效益高且支持多云的數(shù)據(jù)倉庫，旨在幫助您將大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有價值的業(yè)務洞察。它提供了內(nèi)置的機器學習和商業(yè)智能功能，可實現(xiàn)規(guī)模化的實時分析。

“Google BigQuery”有哪些功能？

1. 統(tǒng)一的分析體驗：BigQuery Studio為各種編碼技能的數(shù)據(jù)從業(yè)者提供了一個統(tǒng)一的界面，簡化了從數(shù)據(jù)攝取和準備到數(shù)據(jù)探索和可視化再到機器學習模型創(chuàng)建和使用的分析工作流程。它還允許您使用簡單的SQL直接在BigQuery中訪問Vertex AI的基礎模型，用于文本處理任務，如情感分析、實體提取等，無需處理專門的模型。
2. Duet AI in BigQuery：BigQuery中集成了一個AI協(xié)作工具，Duet AI in BigQuery為編寫SQL和Python提供了上下文代碼輔助。它會自動建議函數(shù)、代碼塊和修復。通過輔助，您可以使用自然語言獲取執(zhí)行特定任務的實時指導，減少了搜索文檔的需求。
3. 靈活、可預測的定價和最佳性價比：BigQuery Editions允許您根據(jù)個別工作負載需求選擇合適的功能集，并能夠混合使用以獲得最佳的性價比。計算能力自動擴展可以實時添加細粒度的計算資源，以滿足工作負載需求，并確保您只支付所使用的計算能力。通過壓縮存儲定價，您可以減少存儲成本，同時增加數(shù)據(jù)容量。

應用場景：

1. 數(shù)據(jù)分析和可視化：BigQuery提供了強大的數(shù)據(jù)分析和可視化功能，可以幫助企業(yè)從海量數(shù)據(jù)中提取有價值的洞察，并支持實時分析和交互式查詢。
2. 機器學習和人工智能：BigQuery內(nèi)置了機器學習功能，可以幫助數(shù)據(jù)科學家和數(shù)據(jù)分析師在大規(guī)模結構化、半結構化和非結構化數(shù)據(jù)上構建和操作機器學習模型。
3. 跨云數(shù)據(jù)分析：BigQuery Omni是一個完全托管的多云分析解決方案，可以在多個云平臺上進行成本效益高且安全的數(shù)據(jù)分析，并在一個界面享結果。

“Google BigQuery”如何使用？

1. 使用BigQuery Studio進行數(shù)據(jù)攝取、準備、探索、可視化和機器學習模型創(chuàng)建和使用。
2. 使用Duet AI in BigQuery獲取實時的代碼輔助和指導。
3. 根據(jù)工作負載需求選擇合適的BigQuery Editions，靈活調(diào)整計算能力和存儲成本。
4. 利用BigQuery內(nèi)置的機器學習功能，在大規(guī)模數(shù)據(jù)上構建和操作機器學習模型。
5. 使用BigQuery Omni進行跨云數(shù)據(jù)分析，實現(xiàn)成本效益高且安全的數(shù)據(jù)分析。

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