BigQuery는 데이터를 통합하고 AI에 연결하며 일반적인 데이터 태스크를 자동화하여 소중한 시간을 탐색, 모델 빌드, 전략적 분석에 집중할 수 있도록 설계되었으며 업계 최고의 가성비를 자랑합니다.
Gemini 기반 에이전트를 사용하여 수동 태스크 자동화 또는 자체 커스텀 에이전트 빌드
“BigQuery의 Gemini는 쿼리 생성 프로세스를 완전히 바꿔 놓았습니다. BigQuery에 통합되어 SQL 템플릿을 쉽게 생성할 수 있게 되었고, 중요한 머신러닝 모델 모니터링 쿼리를 포함한 라벨 및 특성 추출의 효율성을 높이는 데 도움이 되었습니다. 복잡한 데이터 구조를 이해하고 정확한 쿼리를 제공하는 Gemini 기능으로 인해 워크플로가 그 어느 때보다 빠르고 원활해졌습니다.”
Julo 최고 데이터 책임자 마틴 위릭스
제어되고 안전한 데이터의 단일 사본에 여러 엔진 통합
BigQuery는 SQL, Spark, Python을 포함한 여러 엔진을 멀티모달 제어 데이터의 단일 사본에서 실행될 수 있는 단일 플랫폼에 통합합니다. 공유 런타임 메타데이터를 위한 범용 카탈로그와 metastore는 Apache Iceberg 지원을 포함하여 모든 엔진과 스토리지 유형에서 통합 보안 및 거버넌스 제어를 제공합니다.
“BigQuery와 Vertex AI는 모든 데이터와 AI를 단일 플랫폼에 통합합니다. Google은 이를 통해 고객 피드백에 대한 조치를 취하는 방식을 오래 걸리는 수동 절차에서 몇 초에 불과한 간단한 자연어 쿼리로 변경하였으며 이로 인해 고객 통계를 몇 달이 아닌 몇 분 만에 얻을 수 있게 되었습니다.”
Mattel 수석 데이터 과학자 TJ 알라드
데이터 및 AI 플랫폼이 유연하고 확장 가능하며 끊임없이 변화하는 기술 환경에 적응할 수 있도록 유지
BigQuery의 개방성은 조직에 유연성과 확장성을 제공합니다. Google Cloud의 오픈소스, 개방형 표준, AI에 대한 지원을 통해 가장 적합한 솔루션을 선택할 수 있습니다. OSS 엔진(예: Apache Spark), 개방형 형식(예: Apache Iceberg)을 활용하고 AI 모델을 선택할 수 있습니다.
“Google Cloud의 레이크하우스 스택을 사용하여 통합 데이터 및 AI 기반을 구축하고 있습니다. BigQuery와 BigLake를 통해 단일 플랫폼에서 모든 데이터 유형과 형식을 안전하게 탐색하고 관리하여 환자, 의사, 간호사를 위한 최상의 경험을 구축할 수 있습니다.”
망게쉬 파틸, HCA Healthcare 최고 분석 책임자
모든 데이터를 업계 최고의 AI에 연결
BigQuery는 데이터와 AI를 위한 통합 환경을 제공하여 데이터 분석을 간소화합니다. Google의 최신 AI 모델을 사용하여 멀티모달 데이터 분석 등을 수행할 수 있습니다. BigQuery는 합리적인 가격과 데이터 거버넌스와 보안이 기본 제공되는 최고의 성능으로 원하는 엔진(SQL, Python 또는 Spark)을 선택하여 멀티모달 데이터를 관리할 수 있도록 단순성과 확장성을 제공합니다.
“객체 테이블을 사용하여 모델을 가져오는 새로운 기능을 통해 최신 PyTorch 비전 모델을 가져와 이미지 데이터를 처리하고 BigQuery를 사용해 과수원 기온 예측을 개선할 수 있습니다. 또한 새로운 원격 모델 기능을 사용하여 파이프라인을 크게 간소화하고 유지관리를 개선할 수 있습니다.”
Semios 데이터 과학자 사라 오버둔
실시간 데이터 잠재력 극대화
AI에는 실시간 데이터가 필요한 경우가 많으며 BigQuery는 이러한 기능을 기본 제공합니다. BigQuery 연속 쿼리를 사용한 SQL 기반의 간편한 스트리밍부터 인기 있는 오픈소스 Kafka 플랫폼을 위한 관리형 서비스, Iceberg 지원이 포함된 Dataflow를 사용한 고급 멀티모달 데이터 스트리밍에 이르기까지 실시간 데이터와 AI를 실현할 수 있습니다.
“비즈니스, 개발자, Google 커맨드 센터팀에 높은 카디널리티 분석을 제공하려면 지연 시간이 짧은 고처리량 스트리밍 플랫폼을 구현해야 중요합니다. 이제 Google 엔지니어링팀은 Dataflow 통합으로 paypal.com을 연중무휴 모니터링할 수 있는 강력한 플랫폼을 갖추게 되었으며 이 플랫폼을 통해 PayPal은 소비자와 판매자에게 고가용성을 보장할 수 있게 되었습니다.”
PayPal 관측 가능성 플랫폼 설계자 바룬 라주
에이전트형
Gemini 기반 에이전트를 사용하여 수동 태스크 자동화 또는 자체 커스텀 에이전트 빌드
“BigQuery의 Gemini는 쿼리 생성 프로세스를 완전히 바꿔 놓았습니다. BigQuery에 통합되어 SQL 템플릿을 쉽게 생성할 수 있게 되었고, 중요한 머신러닝 모델 모니터링 쿼리를 포함한 라벨 및 특성 추출의 효율성을 높이는 데 도움이 되었습니다. 복잡한 데이터 구조를 이해하고 정확한 쿼리를 제공하는 Gemini 기능으로 인해 워크플로가 그 어느 때보다 빠르고 원활해졌습니다.”
Julo 최고 데이터 책임자 마틴 위릭스
Unified
제어되고 안전한 데이터의 단일 사본에 여러 엔진 통합
BigQuery는 SQL, Spark, Python을 포함한 여러 엔진을 멀티모달 제어 데이터의 단일 사본에서 실행될 수 있는 단일 플랫폼에 통합합니다. 공유 런타임 메타데이터를 위한 범용 카탈로그와 metastore는 Apache Iceberg 지원을 포함하여 모든 엔진과 스토리지 유형에서 통합 보안 및 거버넌스 제어를 제공합니다.
“BigQuery와 Vertex AI는 모든 데이터와 AI를 단일 플랫폼에 통합합니다. Google은 이를 통해 고객 피드백에 대한 조치를 취하는 방식을 오래 걸리는 수동 절차에서 몇 초에 불과한 간단한 자연어 쿼리로 변경하였으며 이로 인해 고객 통계를 몇 달이 아닌 몇 분 만에 얻을 수 있게 되었습니다.”
Mattel 수석 데이터 과학자 TJ 알라드
가변형
데이터 및 AI 플랫폼이 유연하고 확장 가능하며 끊임없이 변화하는 기술 환경에 적응할 수 있도록 유지
BigQuery의 개방성은 조직에 유연성과 확장성을 제공합니다. Google Cloud의 오픈소스, 개방형 표준, AI에 대한 지원을 통해 가장 적합한 솔루션을 선택할 수 있습니다. OSS 엔진(예: Apache Spark), 개방형 형식(예: Apache Iceberg)을 활용하고 AI 모델을 선택할 수 있습니다.
“Google Cloud의 레이크하우스 스택을 사용하여 통합 데이터 및 AI 기반을 구축하고 있습니다. BigQuery와 BigLake를 통해 단일 플랫폼에서 모든 데이터 유형과 형식을 안전하게 탐색하고 관리하여 환자, 의사, 간호사를 위한 최상의 경험을 구축할 수 있습니다.”
망게쉬 파틸, HCA Healthcare 최고 분석 책임자
지능형
모든 데이터를 업계 최고의 AI에 연결
BigQuery는 데이터와 AI를 위한 통합 환경을 제공하여 데이터 분석을 간소화합니다. Google의 최신 AI 모델을 사용하여 멀티모달 데이터 분석 등을 수행할 수 있습니다. BigQuery는 합리적인 가격과 데이터 거버넌스와 보안이 기본 제공되는 최고의 성능으로 원하는 엔진(SQL, Python 또는 Spark)을 선택하여 멀티모달 데이터를 관리할 수 있도록 단순성과 확장성을 제공합니다.
“객체 테이블을 사용하여 모델을 가져오는 새로운 기능을 통해 최신 PyTorch 비전 모델을 가져와 이미지 데이터를 처리하고 BigQuery를 사용해 과수원 기온 예측을 개선할 수 있습니다. 또한 새로운 원격 모델 기능을 사용하여 파이프라인을 크게 간소화하고 유지관리를 개선할 수 있습니다.”
Semios 데이터 과학자 사라 오버둔
실시간
실시간 데이터 잠재력 극대화
AI에는 실시간 데이터가 필요한 경우가 많으며 BigQuery는 이러한 기능을 기본 제공합니다. BigQuery 연속 쿼리를 사용한 SQL 기반의 간편한 스트리밍부터 인기 있는 오픈소스 Kafka 플랫폼을 위한 관리형 서비스, Iceberg 지원이 포함된 Dataflow를 사용한 고급 멀티모달 데이터 스트리밍에 이르기까지 실시간 데이터와 AI를 실현할 수 있습니다.
“비즈니스, 개발자, Google 커맨드 센터팀에 높은 카디널리티 분석을 제공하려면 지연 시간이 짧은 고처리량 스트리밍 플랫폼을 구현해야 중요합니다. 이제 Google 엔지니어링팀은 Dataflow 통합으로 paypal.com을 연중무휴 모니터링할 수 있는 강력한 플랫폼을 갖추게 되었으며 이 플랫폼을 통해 PayPal은 소비자와 판매자에게 고가용성을 보장할 수 있게 되었습니다.”
PayPal 관측 가능성 플랫폼 설계자 바룬 라주
