Novedades de BigQuery en Google Cloud Next '26. Echa un vistazo a la entrada del blog. De un almacén de datos a una plataforma autónoma de datos e IA BigQuery es una plataforma autónoma de datos a IA que automatiza todo el ciclo de vida de los datos, desde la ingestión hasta la obtención de información valiosa basada en IA, para que puedas pasar de los datos a la IA y, a partir de ahí, pasar a la acción más rápido. Las funciones de Gemini en BigQuery ahora se incluyen en los modelos de precios de BigQuery. Almacena 10 GiB de datos y ejecuta hasta 1 TiB de consultas sin coste al mes. Los nuevos clientes también reciben 300 USD en crédito sin coste para probar BigQuery y otros productos de Google Cloud. Aspectos destacados del producto Experiencias conversacionales y de agentes basadas en IA Experiencias conversacionales y de agentes basadas en IA Plataforma unificada de datos e IA para analíticas de datos multimodales Plataforma unificada de datos e IA para analíticas de datos multimodales Solución flexible con aprendizaje automático de bajo coste e interoperabilidad con software libre Solución flexible con aprendizaje automático de bajo coste e interoperabilidad con software libre BigQuery ofrece un coste total de propiedad hasta un 54 % inferior al de las alternativas basadas en la nube Descargar el informe BigQuery ofrece un coste total de propiedad hasta un 54 % inferior al de las alternativas basadas en la nube Descargar el informe Características Analíticas predictivas e inferencia de IA integradas Conecta tus datos con la IA mediante BigQuery AI . Entrena, evalúa y despliega modelos de análisis predictivo directamente en BigQuery con SQL. Integra fácilmente tus modelos con Gemini Enterprise Agent Platform para disfrutar de MLOps avanzado. Usa la IA generativa en tus flujos de trabajo con las funciones de IA para resumir texto, analizar el sentimiento y enriquecer datos. Además de las tablas tradicionales, usa BigQuery Graph para descubrir relaciones y patrones complejos en tus datos. Crea aplicaciones sofisticadas de recuperación de contexto y RAG con embeddings y búsqueda vectorial, de texto o híbrida para buscar información por el significado, no solo por palabras clave. Experiencia basada en agentes para todos los equipos de datos Obtén asistencia y automatización basadas en IA para todos los usuarios de datos en todos los flujos de trabajo analíticos. Automatiza la preparación de datos, la detección de errores, las transformaciones y la creación de flujos de procesamiento con el agente de ingeniería de datos . Genera un plan detallado y ejecuta todos los aspectos de la ciencia de datos, como la carga de datos, la ingeniería de funciones, el entrenamiento y la evaluación de modelos, con un sencillo prompt en el agente de ciencia de datos . Democratiza la información valiosa con el agente de análisis conversacional , que permite a cualquier persona hacer preguntas complejas en lenguaje natural, y obtener respuestas fundamentadas y contextualizadas. Herramientas de desarrollo y análisis de agentes Inserta funciones de consulta en lenguaje natural en tus flujos de trabajo con la API de Análisis Conversacional . Publica tu agente en la aplicación de Gemini Enterprise para que todos los usuarios puedan obtener información valiosa al instante con solo hacer preguntas en lenguaje natural. Gestiona recursos de datos, ejecuta consultas e implementa flujos de procesamiento de datos directamente desde tu IDE preferido con el Data Agent Kit de OSS. Transmite interacciones detalladas de los agentes a BigQuery para optimizar el rendimiento y los costes con una sola línea de código usando complementos de operaciones de agentes de BigQuery para frameworks como ADK, LangGraph y UCP. Escalabilidad y rendimiento de BigQuery para Apache Iceberg Aprovecha el rendimiento de BigQuery en tus datos de Iceberg habilitando la interoperabilidad de lectura y escritura en BigQuery, Google Cloud Managed Service for Apache Spark y otros motores de software libre sin mover los datos. Obtén información valiosa en tiempo real mediante el streaming de alto rendimiento y simplifica los flujos de procesamiento con transacciones de varias instrucciones y CDC. Google Cloud Lakehouse automatiza el mantenimiento rutinario de Iceberg, como la compactación y la agrupación en clústeres, para optimizar la relación precio-rendimiento y eliminar la sobrecarga manual. Automatiza la gobernanza y ofrece contexto a los agentes Obtén contexto integrado con funciones clave como la recogida automática de metadatos, la elaboración de perfiles de datos, la calidad de los datos y el linaje, todo ello con la tecnología de Knowledge Catalog . Permite que tus agentes obtengan un contexto global a partir de tus datos empresariales. Mediante la búsqueda semántica, las APIs de contexto y las herramientas de MCP, los agentes pueden descubrir recursos de datos al instante, extraer metadatos pregenerados y enriquecerlos. Diseñado para la escalabilidad y la eficiencia empresariales La arquitectura única de BigQuery separa el almacenamiento de los recursos de computación para analizar datos a escala de petabytes, a la vez que optimiza los costes gracias al almacenamiento comprimido , el autoescalado de la computación , los precios flexibles y más. BigQuery emplea un amplio conjunto de tecnologías de infraestructura de Google, como Borg , Colossus , Jupiter y Dremel . Mientras las innovaciones como el escalado fluido permiten una facturación por segundo real, las optimizaciones avanzadas basadas en el tiempo de ejecución y el historial agilizan el procesamiento de las cargas de trabajo nativas y de Iceberg sin necesidad de cambiar el código ni el esquema. Analíticas en tiempo real con flujos de procesamiento de datos de streaming Usa Managed Service para Apache Kafka para crear y ejecutar aplicaciones de streaming en tiempo real. Puedes hacer realidad el procesamiento de datos en tiempo real y la IA con el streaming sencillo basado en SQL con consultas continuas de BigQuery , las populares plataformas de código abierto Kafka, y el avanzado streaming de datos multimodal y aprendizaje automático con Dataflow, que incluye compatibilidad con Iceberg. Control sobre la recuperación tras fallos y la observabilidad La recuperación tras fallos interregional ofrece conmutación por error, copias de seguridad y recuperación de datos gestionadas , con una mejor observabilidad y enrutamiento de intersección. La monitorización del estado operativo de BigQuery ofrece vistas del entorno a nivel de toda la organización , ahora con observabilidad basada en agentes para una resolución de problemas inmediata. Además, el sistema de seguridad compatible con agentes del Centro de Seguridad ofrece un control de acceso unificado y pormenorizado. Estas funciones garantizan una recuperación flexible, una mejor visibilidad y una seguridad sólida para tus operaciones de datos. Descubre cómo puede ayudarte BigQuery a unificar tus datos y conectarlos con una IA revolucionaria. Descubre cómo acceder a datos no estructurados, como imágenes, archivos PDFs, textos y otros, para completar los metadatos de sitios web de comercio electrónico. Una tarea que te llevaría horas se simplifica con BigQuery. Descubre cómo puede ayudarte BigQuery a unificar tus datos y conectarlos con una IA revolucionaria. Descubre cómo acceder a datos no estructurados, como imágenes, archivos PDFs, textos y otros, para completar los metadatos de sitios web de comercio electrónico. Una tarea que te llevaría horas se simplifica con BigQuery. Ciencia de datos Simplifica los flujos de trabajo de datos a IA Optimiza los flujos de trabajo de ciencia de datos de principio a fin en cuadernos de Colab Enterprise con agentes integrados o bibliotecas de Python de código abierto a través de BigQuery DataFrames . Usa el motor de procesamiento que prefieras: SQL, Spark sin servidor y otros frameworks de código abierto. Entrena, evalúa y despliega modelos de aprendizaje automático directamente en BigQuery o usa modelos preentrenados como TimesFM con SQL. Almacena funciones de forma cómoda para los modelos creados y usados en BigQuery. Puedes crear versiones, evaluar y desplegar los modelos registrándolos en Gemini Enterprise Agent Platform para hacer predicciones online desde una única interfaz. Realiza previsiones de series temporales con un modelo multivariante Realiza previsiones de series temporales con un modelo multivariante Mejora el rendimiento de los modelos con el ajuste de hiperparámetros Mejora el rendimiento de los modelos con el ajuste de hiperparámetros Obtén información valiosa de un modelo de análisis de contribuciones usando una métrica resumible Obtén información valiosa de un modelo de análisis de contribuciones usando una métrica resumible Tutoriales, guías de inicio rápido y experimentos Simplifica los flujos de trabajo de datos a IA Optimiza los flujos de trabajo de ciencia de datos de principio a fin en cuadernos de Colab Enterprise con agentes integrados o bibliotecas de Python de código abierto a través de BigQuery DataFrames . Usa el motor de procesamiento que prefieras: SQL, Spark sin servidor y otros frameworks de código abierto. Entrena, evalúa y despliega modelos de aprendizaje automático directamente en BigQuery o usa modelos preentrenados como TimesFM con SQL. Almacena funciones de forma cómoda para los modelos creados y usados en BigQuery. Puedes crear versiones, evaluar y desplegar los modelos registrándolos en Gemini Enterprise Agent Platform para hacer predicciones online desde una única interfaz. Realiza previsiones de series temporales con un modelo multivariante Realiza previsiones de series temporales con un modelo multivariante Mejora el rendimiento de los modelos con el ajuste de hiperparámetros Mejora el rendimiento de los modelos con el ajuste de hiperparámetros Obtén información valiosa de un modelo de análisis de contribuciones usando una métrica resumible Obtén información valiosa de un modelo de análisis de contribuciones usando una métrica resumible Analíticas de datos no estructurados Aplica la IA generativa a tus datos Conecta los modelos de IA de Google y sus partners directamente con tus datos multimodales en BigQuery mediante funciones de SQL sencillas. Accede a una comprensión semántica más profunda de imágenes, PDFs, audio y vídeo con las funciones de IA generativa . Automatiza tareas rutinarias, como la clasificación, la ordenación o el filtrado, con funciones de IA gestionadas creadas específicamente para ello, y lleva a cabo tareas concretas, como la transcripción de audio o la traducción automática, con las APIs de IA de Cloud. Analiza datos sin estructurar en Cloud Storage usando tablas de objetos con funciones remotas o realiza inferencias usando funciones de IA de BigQuery. Analiza imágenes con un modelo de Gemini Analiza imágenes con un modelo de Gemini Analiza PDFs en un flujo de procesamiento de generación aumentada por recuperación Analiza PDFs en un flujo de procesamiento de generación aumentada por recuperación Realiza análisis semánticos con funciones de IA gestionadas Realiza análisis semánticos con funciones de IA gestionadas Tutoriales, guías de inicio rápido y experimentos Aplica la IA generativa a tus datos Conecta los modelos de IA de Google y sus partners directamente con tus datos multimodales en BigQuery mediante funciones de SQL sencillas. Accede a una comprensión semántica más profunda de imágenes, PDFs, audio y vídeo con las funciones de IA generativa . Automatiza tareas rutinarias, como la clasificación, la ordenación o el filtrado, con funciones de IA gestionadas creadas específicamente para ello, y lleva a cabo tareas concretas, como la transcripción de audio o la traducción automática, con las APIs de IA de Cloud. Analiza datos sin estructurar en Cloud Storage usando tablas de objetos con funciones remotas o realiza inferencias usando funciones de IA de BigQuery. Analiza imágenes con un modelo de Gemini Analiza imágenes con un modelo de Gemini Analiza PDFs en un flujo de procesamiento de generación aumentada por recuperación Analiza PDFs en un flujo de procesamiento de generación aumentada por recuperación Realiza análisis semánticos con funciones de IA gestionadas Realiza análisis semánticos con funciones de IA gestionadas Migración de almacenes de datos Migrar almacenes de datos a BigQuery Satisface las demandas de analíticas actuales y los casos prácticos de IA del futuro migrando tu almacén de datos a BigQuery. Simplifica la ruta de migración de Netezza, Oracle, Redshift, Teradata o Snowflake a BigQuery gracias a BigQuery Migration Service, una solución sin coste, basada en IA y totalmente gestionada. Empieza con una valoración de migración sin coste Empieza con una valoración de migración sin coste Traduce consultas con un traductor de SQL interactivo Traduce consultas con un traductor de SQL interactivo Comprueba si cumples los requisitos para recibir incentivos de migración Comprueba si cumples los requisitos para recibir incentivos de migración Tutoriales, guías de inicio rápido y experimentos Migrar almacenes de datos a BigQuery Satisface las demandas de analíticas actuales y los casos prácticos de IA del futuro migrando tu almacén de datos a BigQuery. Simplifica la ruta de migración de Netezza, Oracle, Redshift, Teradata o Snowflake a BigQuery gracias a BigQuery Migration Service, una solución sin coste, basada en IA y totalmente gestionada. Empieza con una valoración de migración sin coste Empieza con una valoración de migración sin coste Traduce consultas con un traductor de SQL interactivo Traduce consultas con un traductor de SQL interactivo Comprueba si cumples los requisitos para recibir incentivos de migración Comprueba si cumples los requisitos para recibir incentivos de migración Integración de datos y ELT Incorporar todo tipo de datos a BigQuery ELT es el patrón recomendado para incorporar datos a BigQuery. Hay muchas herramientas que ofrecen flexibilidad para la integración de datos. Para la carga por lotes, usa BigQuery Data Transfer Service (DTS) para automatizar la carga masiva de datos de las fuentes admitidas a BigQuery. Para la carga en streaming, las suscripciones de Pub/Sub a BigQuery escriben los mensajes de Pub/Sub en una tabla de BigQuery a medida que se reciben. Para la captura de datos de cambios (CDC), Datastream permite la captura de datos de cambios (CDC) no intrusiva desde bases de datos a BigQuery. Por último, puedes federar con varias fuentes de datos externas que no requieren el traslado de datos. Google Cloud ha sido designado como uno de los líderes en herramientas de integración de datos en el informe Magic Quadrant de Gartner del 2024 Google Cloud ha sido designado como uno de los líderes en herramientas de integración de datos en el informe Magic Quadrant de Gartner del 2024 Preparación de datos asistida por IA en BigQuery Preparación de datos asistida por IA en BigQuery Lee la documentación sobre cómo cargar datos en BigQuery Lee la documentación sobre cómo cargar datos en BigQuery Tutoriales, guías de inicio rápido y experimentos Incorporar todo tipo de datos a BigQuery ELT es el patrón recomendado para incorporar datos a BigQuery. Hay muchas herramientas que ofrecen flexibilidad para la integración de datos. Para la carga por lotes, usa BigQuery Data Transfer Service (DTS) para automatizar la carga masiva de datos de las fuentes admitidas a BigQuery. Para la carga en streaming, las suscripciones de Pub/Sub a BigQuery escriben los mensajes de Pub/Sub en una tabla de BigQuery a medida que se reciben. Para la captura de datos de cambios (CDC), Datastream permite la captura de datos de cambios (CDC) no intrusiva desde bases de datos a BigQuery. Por último, puedes federar con varias fuentes de datos externas que no requieren el traslado de datos. Google Cloud ha sido designado como uno de los líderes en herramientas de integración de datos en el informe Magic Quadrant de Gartner del 2024 Google Cloud ha sido designado como uno de los líderes en herramientas de integración de datos en el informe Magic Quadrant de Gartner del 2024 Preparación de datos asistida por IA en BigQuery Preparación de datos asistida por IA en BigQuery Lee la documentación sobre cómo cargar datos en BigQuery Lee la documentación sobre cómo cargar datos en BigQuery Analíticas en tiempo real Análisis basados en eventos Responde a eventos empresariales en tiempo real gracias al análisis basado en eventos. Las funciones de streaming integradas, como las consultas continuas basadas en SQL, ingieren automáticamente los datos de streaming y los ponen a disposición de inmediato para su consulta. De este modo, podrás agilizar tu negocio y tomar decisiones empresariales basándote en los datos más recientes. También puedes usar Dataflow para habilitar flujos de procesamiento de datos de streaming rápidos y simplificados, y disfrutar de una solución completa. Streaming basado en SQL con consultas continuas Streaming basado en SQL con consultas continuas Datos en tiempo real con suscripciones de BigQuery Pub/Sub Datos en tiempo real con suscripciones de BigQuery Pub/Sub Soluciones de bases de datos de analíticas en tiempo real con BigQuery y Bigtable Soluciones de bases de datos de analíticas en tiempo real con BigQuery y Bigtable Tutoriales, guías de inicio rápido y experimentos Análisis basados en eventos Responde a eventos empresariales en tiempo real gracias al análisis basado en eventos. Las funciones de streaming integradas, como las consultas continuas basadas en SQL, ingieren automáticamente los datos de streaming y los ponen a disposición de inmediato para su consulta. De este modo, podrás agilizar tu negocio y tomar decisiones empresariales basándote en los datos más recientes. También puedes usar Dataflow para habilitar flujos de procesamiento de datos de streaming rápidos y simplificados, y disfrutar de una solución completa. Streaming basado en SQL con consultas continuas Streaming basado en SQL con consultas continuas Datos en tiempo real con suscripciones de BigQuery Pub/Sub Datos en tiempo real con suscripciones de BigQuery Pub/Sub Soluciones de bases de datos de analíticas en tiempo real con BigQuery y Bigtable Soluciones de bases de datos de analíticas en tiempo real con BigQuery y Bigtable Analíticas geoespaciales Obtén información valiosa a escala planetaria con conjuntos de datos geoespaciales ricos y fáciles de usar Accede a una cartera de datos geoespaciales enriquecidos, a una potente cloud computing y a herramientas de IA integradas que te facilitan la obtención de información valiosa para tomar decisiones empresariales y de sostenibilidad más rápidas y fundamentadas, sin necesidad de tener conocimientos de teledetección o SIG. Integra imágenes de Earth Engine y diversos conjuntos de datos de Google Maps Platform directamente en tus flujos de trabajo de BigQuery. Asimismo, accede fácilmente a datos sobre lugares, rutas, Street View, imágenes aéreas y satelitales, dinámicas de población, la calidad del aire, el polen y el tiempo. Abastecimiento sostenible Abastecimiento sostenible Selección de emplazamientos Selección de emplazamientos Identifica los recursos de infraestructura Identifica los recursos de infraestructura

Tutoriales, guías de inicio rápido y experimentos Obtén información valiosa a escala planetaria con conjuntos de datos geoespaciales ricos y fáciles de usar Accede a una cartera de datos geoespaciales enriquecidos, a una potente cloud computing y a herramientas de IA integradas que te facilitan la obtención de información valiosa para tomar decisiones empresariales y de sostenibilidad más rápidas y fundamentadas, sin necesidad de tener conocimientos de teledetección o SIG. Integra imágenes de Earth Engine y diversos conjuntos de datos de Google Maps Platform directamente en tus flujos de trabajo de BigQuery. Asimismo, accede fácilmente a datos sobre lugares, rutas, Street View, imágenes aéreas y satelitales, dinámicas de población, la calidad del aire, el polen y el tiempo. Abastecimiento sostenible Abastecimiento sostenible Selección de emplazamientos Selección de emplazamientos Identifica los recursos de infraestructura Identifica los recursos de infraestructura Nivel sin coste económico El nivel sin coste de BigQuery ofrece a los clientes 10 GiB de almacenamiento y hasta 1 TiB de consultas de computación bajo demanda sin coste al mes, entre otros recursos. Computación (análisis) Por lo general, te permite acceder a un máximo de 2000 slots simultáneos, que se comparten entre todas las consultas de un mismo proyecto. por TiB escaneado. El primer TiB del mes no tiene coste. Ediciones: Standard, Enterprise y Enterprise Plus Incluye las funciones de asistencia basadas en IA de Gemini en BigQuery. por hora de slot Almacenamiento lógico Se basa en los bytes sin comprimir utilizados en tablas o particiones de tablas modificadas en los últimos 90 días. Por GiB. Los primeros 10 GiB del mes no tienen coste. Almacenamiento físico Se basa en los bytes comprimidos utilizados en tablas o particiones de tablas modificadas durante 90 días consecutivos. Por GiB. Los primeros 10 GiB del mes no tienen coste. Ingestión de datos Carga por lotes Importa la tabla de Cloud Storage. Cuando se usa el grupo de slots compartido. Inserciones en tiempo real Se te cobrará por las filas que se hayan insertado correctamente. Cada una se calcula con un tamaño mínimo de 1 kB. API Storage Write de BigQuery Los datos que se cargan en BigQuery están sujetos a los precios de almacenamiento de BigQuery o a los precios de Cloud Storage . por 1 GiB. Los primeros 2 TiB del mes no tienen coste. Extracción de datos Exportación por lotes Exporta datos de tablas a Cloud Storage. Cuando se usa el grupo de slots compartido. Lecturas de streaming Usa la API Storage Read para realizar lecturas de streaming de datos de tablas. Datos de entrada Agente de ciencia de datos, agente de ingeniería de datos y agente de análisis conversacional por millón de tokens Datos de salida  Agente de ciencia de datos, agente de ingeniería de datos y agente de análisis conversacional por millón de tokens Más información sobre los precios de BigQuery. Ver toda la información sobre los precios . Cómo funcionan los precios de BigQuery Los precios de BigQuery se basan en los recursos de computación (análisis), el almacenamiento, los servicios adicionales y la ingestión y extracción de datos. Puedes cargar y exportar datos sin coste. Nivel sin coste económico El nivel sin coste de BigQuery ofrece a los clientes 10 GiB de almacenamiento y hasta 1 TiB de consultas de computación bajo demanda sin coste al mes, entre otros recursos. Computación (análisis) Por lo general, te permite acceder a un máximo de 2000 slots simultáneos, que se comparten entre todas las consultas de un mismo proyecto. por TiB escaneado. El primer TiB del mes no tiene coste. Ediciones: Standard, Enterprise y Enterprise Plus Incluye las funciones de asistencia basadas en IA de Gemini en BigQuery. por hora de slot Almacenamiento lógico Se basa en los bytes sin comprimir utilizados en tablas o particiones de tablas modificadas en los últimos 90 días. Por GiB. Los primeros 10 GiB del mes no tienen coste. Almacenamiento físico Se basa en los bytes comprimidos utilizados en tablas o particiones de tablas modificadas durante 90 días consecutivos. Por GiB. Los primeros 10 GiB del mes no tienen coste. Ingestión de datos Carga por lotes Importa la tabla de Cloud Storage. Cuando se usa el grupo de slots compartido. Inserciones en tiempo real Se te cobrará por las filas que se hayan insertado correctamente. Cada una se calcula con un tamaño mínimo de 1 kB. API Storage Write de BigQuery Los datos que se cargan en BigQuery están sujetos a los precios de almacenamiento de BigQuery o a los precios de Cloud Storage . por 1 GiB. Los primeros 2 TiB del mes no tienen coste. Extracción de datos Exportación por lotes Exporta datos de tablas a Cloud Storage. Cuando se usa el grupo de slots compartido. Lecturas de streaming Usa la API Storage Read para realizar lecturas de streaming de datos de tablas. Datos de entrada Agente de ciencia de datos, agente de ingeniería de datos y agente de análisis conversacional por millón de tokens Datos de salida  Agente de ciencia de datos, agente de ingeniería de datos y agente de análisis conversacional por millón de tokens Más información sobre los precios de BigQuery. Ver toda la información sobre los precios . Calculadora de precios Presupuesto personalizado Empieza tu prueba de concepto Los nuevos clientes reciben 300 USD en crédito sin coste para probar BigQuery y otros productos de Google Cloud Prueba el entorno aislado de BigQuery sin una tarjeta de crédito Descubre cómo localizar y consultar conjuntos de datos públicos en BigQuery Aprende a cargar datos en BigQuery Aprende a crear y usar tablas en BigQuery Caso de negocio Decenas de miles de clientes eligen BigQuery para crear sus plataformas de datos para IA Decenas de miles de clientes eligen BigQuery para crear sus plataformas de datos para IA Mattel ahorra tiempo y dinero al conectar sus datos a la IA en BigQuery. TJ Allard, científico de datos jefe de Mattel "BigQuery y Vertex AI [ahora Gemini Enterprise Agent Platform] reúnen todos nuestros datos y nuestra IA en una única plataforma. Esto ha transformado la forma en que tomamos medidas a partir de los comentarios de los clientes, que ha pasado de ser un proceso manual y largo a ser una sencilla consulta en lenguaje natural en cuestión de segundos. Así, podemos obtener información valiosa sobre los clientes en minutos en lugar de meses". Leer más testimonios de clientes Deutsche Telekom diseña la empresa de telecomunicaciones del futuro con BigQuery Leer el blog Deutsche Telekom diseña la empresa de telecomunicaciones del futuro con BigQuery 10 meses para innovar: Definity da el salto a la agilidad de los datos con BigQuery y Vertex AI Leer el blog 10 meses para innovar: Definity da el salto a la agilidad de los datos con BigQuery y Vertex AI Yassir migró de Databricks a BigQuery y mejoró el rendimiento y la eficiencia de sus procesos de aprendizaje automático Leer el blog Yassir migró de Databricks a BigQuery y mejoró el rendimiento y la eficiencia de sus procesos de aprendizaje automático Nota la diferencia con BigQuery Innovación basada en IA con búsqueda conversacional e inteligente, y nuevas experiencias de agentes, enriquecidas con una capa semántica para mejorar la precisión. Plataforma unificada de datos a IA para analíticas fluidas, coprocesamiento de IA y estadísticas en tiempo real sobre datos multimodales, con gobernanza, metadatos de tiempo de ejecución y seguridad unificados. Flexible y preparada para el futuro con una IA de bajo coste y una interoperabilidad perfecta con soluciones de terceros y de código abierto. Partners e integración Integración de datos y proceso de extracción, transformación y carga (ETL) MDM y proceso de extracción, transformación y carga (ETL) inverso Inteligencia empresarial y visualización de datos Gobernanza y seguridad de datos Conectores y herramientas de desarrollo Aprendizaje automático y analíticas avanzadas Calidad y observabilidad de los datos Partners de consultoría Muchos partners han integrado sus soluciones de datos con BigQuery para llevar a cabo distintas operaciones: desde ingerir hasta visualizar datos. En la lista de arriba se enumeran distintas integraciones de partners a través de Google Cloud Ready - BigQuery . Consulta nuestro directorio de partners para obtener información sobre estos partners de BigQuery. Otras consultas y asistencia Preguntas frecuentes ¿Qué diferencia a BigQuery de otras alternativas de almacenes de datos empresariales? BigQuery es la solución totalmente gestionada y sin servidor de Google Cloud para almacenar datos empresariales. BigQuery es compatible con todos los tipos de datos, funciona en diferentes nubes y cuenta con capacidades de aprendizaje automático e inteligencia empresarial integradas en una plataforma unificada. Gracias a la integración nativa con Gemini Enterprise Agent Platform, puedes conectar fácilmente tus datos a la IA líder del sector de Google sin salir de BigQuery. ¿Qué es un almacén de datos empresariales? Los almacenes de datos empresariales son sistemas que se usan para analizar y generar informes de datos estructurados y semiestructurados de varias fuentes. Muchas empresas están dando el salto de los almacenes de datos tradicionales on‑premise a los almacenes de datos en la nube, lo que ofrece más escalabilidad, flexibilidad y ahorro de costes. ¿Qué nivel de seguridad ofrece BigQuery? BigQuery dispone de sólidos controles de seguridad, gobierno y fiabilidad, que ofrecen una alta disponibilidad y acuerdos de nivel de servicio con un tiempo de funcionamiento del 99,99 %. Tus datos están protegidos con el encriptado predeterminado y con las claves de encriptado gestionadas por el cliente. ¿Cómo puedo empezar a usar BigQuery? Hay varias formas de empezar a utilizar BigQuery. Los nuevos clientes reciben 300 USD en crédito sin coste para utilizarlo en BigQuery. Todos los clientes obtienen 10 GB de almacenamiento y hasta 1 TB al mes de consultas sin coste, que no se les descuentan de su crédito. Puedes obtener este crédito si te registras en la prueba sin coste de BigQuery. ¿Aún no lo tienes claro? Puedes usar el entorno aislado de BigQuery sin tarjeta de crédito para ver cómo funciona. ¿Qué es el entorno aislado de BigQuery? El entorno aislado de BigQuery te permite probar BigQuery sin una tarjeta de crédito. Permaneces automáticamente dentro del nivel sin coste de BigQuery y puedes usar el entorno aislado para ejecutar consultas y análisis en conjuntos de datos públicos para ver cómo funciona. También puedes introducir tus propios datos en el entorno aislado de BigQuery para analizarlos. Además, hay una opción para cambiarse a la prueba sin coste, donde los nuevos clientes reciben 300 USD en crédito para probar BigQuery. ¿Cuáles son las formas más habituales en que las empresas utilizan BigQuery? Empresas de todos los tamaños usan BigQuery para consolidar los datos de silos en una única ubicación, de modo que puedan analizarlos y extraer información valiosa de todos sus datos empresariales. De esta forma, las empresas pueden tomar decisiones en tiempo real, simplificar la generación de informes empresariales e incorporar el aprendizaje automático en los análisis de datos para predecir futuras oportunidades de negocio.