# Google Cloud BigQuery Reviews **Vendor:** Google **Category:** [Datenlagerlösungen](https://www.g2.com/de/categories/data-warehouse) **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 1,236 ## 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, die eine mühelose Bearbeitung komplexer Abfragen auf großen Datensätzen ermöglicht. (156 reviews) - Benutzer schätzen die **unglaubliche Geschwindigkeit** von Google Cloud BigQuery, die eine effiziente Handhabung großer Datensätze nahtlos ermöglicht. (143 reviews) - Benutzer schätzen die **schnelle Abfrage** Fähigkeit von Google Cloud BigQuery, die eine effiziente Analyse massiver Datensätze mit Leichtigkeit ermöglicht. (120 reviews) - Benutzer schätzen die **nahtlose Integration** von BigQuery mit anderen Google Cloud-Tools, die ihre Datenverarbeitungsfähigkeiten verbessern. (118 reviews) - Benutzer schätzen die **Abfrageeffizienz** von Google Cloud BigQuery und genießen die nahtlose Verarbeitung komplexer Daten mit Leichtigkeit. (114 reviews) - Benutzer schätzen die **Skalierbarkeit** von Google Cloud BigQuery, das große Datensätze effizient verarbeitet und schnelle Leistung bietet. (112 reviews) - Einfache Integrationen (99 reviews) - Große Datensätze (96 reviews) - Effizienzsteigerung (85 reviews) - Leistung (85 reviews) **What users dislike:** - Benutzer finden Google Cloud BigQuery **teuer** , wenn die Abfragekosten nicht sorgfältig überwacht und verwaltet werden. (127 reviews) - Benutzer stehen vor Herausforderungen mit **Abfrageproblemen** , einschließlich hoher Kosten durch ineffiziente Abfragen und einer verwirrenden Benutzeroberfläche zur Überwachung. (78 reviews) - Benutzer finden die **Kostenprobleme** besorgniserregend, insbesondere bei teuren Abfragen und hohen Preisen pro gescanntem TB. (63 reviews) - Benutzer finden **Kostenmanagement herausfordernd** aufgrund der Preisgestaltung pro gescanntem TB und der Notwendigkeit zur Abfrageoptimierung. (60 reviews) - Benutzer finden die **Lernkurve herausfordernd** , insbesondere in Bezug auf Partitionierung, Clustering und das Verständnis fortgeschrittener Funktionen. (54 reviews) - Teure Abfragen (53 reviews) - Kostenschätzung (46 reviews) - Langsame Leistung (38 reviews) - Langsame Abfragen (33 reviews) - Unklare Preisgestaltung (29 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. Schnelles, skalierbares und vollständig verwaltetes BigQuery für die Verarbeitung großer Datenmengen **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Tejaswini R. | Data Management Specialist, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** April 10, 2026 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery am besten?** Als Datenmanagement-Spezialist, der regelmäßig BigQuery für die Handhabung großer Datensätze, Berichterstattung und Datenverarbeitung verwendet, gefällt mir am meisten die Geschwindigkeit und Skalierbarkeit, selbst bei sehr großen Datensätzen laufen Abfragen im Vergleich zu traditionellen Datenbanken sehr schnell. Es ist vollständig verwaltet, sodass wir uns keine Sorgen um Infrastruktur, Server oder Wartung machen müssen, was es einfach macht, sich auf die Datenarbeit statt auf den Betrieb zu konzentrieren. Die SQL-Schnittstelle ist einfach und vertraut, was es Teams leicht macht, schnell damit zu beginnen. Ein weiterer Vorteil ist die nahtlose Integration mit Google Cloud-Diensten, die beim Aufbau von End-to-End-Datenpipelines hilft. Es ist vollständig verwaltet, sodass es nicht notwendig ist, Server oder Infrastruktur zu handhaben, was es sehr einfach zu verwenden und zu warten macht. Es macht die Datenverarbeitung schneller, einfacher und effizienter für das Datenmanagement im großen Maßstab. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery nicht?** das größte Problem ist das Kostenmanagement, da die Preisgestaltung auf gescannten Daten basiert. Wenn Abfragen nicht optimiert sind, kann es teuer werden. Auch Echtzeit-Updates sind nicht so stark wie bei einigen traditionellen Datenbanken, daher ist es nicht ideal für transaktionale Anwendungsfälle. Manchmal kann die Verwaltung von Berechtigungen und Zugriffskontrollen für große Teams etwas komplex sein. **Welche Probleme löst Google Cloud BigQuery für Sie, und wie profitieren Sie davon?** BigQuery löst das Problem der effizienten Speicherung und Analyse sehr großer Datenmengen. Vorher erforderte der Umgang mit Big Data mehrere Werkzeuge und Infrastruktur-Setups, jetzt ist alles auf einer Plattform zentralisiert. Es hilft bei der schnelleren Datenverarbeitung, schnellen Berichterstattung und besseren Entscheidungsfindung. Teams können komplexe Abfragen in Sekunden ausführen und schnell Erkenntnisse gewinnen, was die Produktivität verbessert und es uns ermöglicht, uns mehr auf die Analyse als auf die Datenverarbeitung zu konzentrieren. Es beseitigt auch die Notwendigkeit der Serververwaltung, sodass wir uns mehr auf die Datenarbeit als auf die Infrastruktur konzentrieren können. Es hat die Produktivität verbessert, die Verarbeitungszeit verkürzt und die Datenanalyse viel schneller und zuverlässiger gemacht. Insgesamt hilft es bei besseren Entscheidungen, indem es schnelle und genaue Einblicke aus großen Datensätzen liefert. ### 3. 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. ### 4. Advanced Analytics Potential, But Setup Challenges **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?** I like that we can connect Google Cloud BigQuery to data sources easily - in particular Google sources like GA and Ads. I also appreciate how we can build queries and schedule them, which is super convenient. It’s also great that we can run queries that generate their own data. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery nicht?** It's quite complicated to set up initially, and Google Cloud in general has a very confusing interface, especially when it comes to user permissions because there are hundreds of different permissions that are quite complex and tricky. Depending on the geolocation of your data, it's sometimes hard to run a query in one location that can't see your dataset in another location, which is quite confusing. **Welche Probleme löst Google Cloud BigQuery für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Google Cloud BigQuery connects well with Google Ads and Analytics, allowing us to do advanced analytics. I appreciate how easily we can connect it to data sources, build queries, schedule them, and generate new data. ### 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! ### 11. Leistungsstarkes Datenmanagement, aber steile Lernkurve **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Deividas . | Senior Solutions Developer, Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** March 04, 2026 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery am besten?** Ich mag die Richtlinien-Tags auf Spaltenebene und die Struktur von Google Cloud BigQuery. Datensätze mit Tabellen und Ansichten darin bieten eine bessere Struktur zur Verwaltung meiner Daten. Diese Einrichtung macht Daten einfach zu verwenden und hilft, zwischen verschiedenen Datentypen zu unterscheiden, während alles organisiert bleibt. Richtlinien-Tags sind großartig, weil sie die korrekte Datenverteilung an die richtigen Personen ermöglichen, ohne separate Tabellen erstellen zu müssen. Die Integration von Dataform ist mit diesem strukturierten Ansatz ebenfalls einfacher. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery nicht?** Ich finde, dass die Zeilenfilterung verbessert werden könnte, um die Verwendung von strukturierten Spalten aus einer Referenztabelle zur Anwendung der Zeilenfilterung zu ermöglichen, was derzeit nicht möglich ist und uns dazu gezwungen hat, teure Workarounds zu erstellen. Es gibt hier und da einige Leistungsprobleme, und die GCP BigQuery-Benutzeroberfläche kann manchmal überwältigend sein, da zu viele Dinge auf dem Bildschirm erscheinen. Die Verwendung von BigQuery-Bibliotheken, insbesondere der BigQuery-API für Java, war anfangs etwas schwer zu verstehen, daher könnte eine bessere Dokumentation helfen, insbesondere im Bereich der Autorisierung. Auch die anfängliche Einrichtung war ohne Vorkenntnisse schwer zu verstehen. **Welche Probleme löst Google Cloud BigQuery für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Google Cloud BigQuery hilft bei der Verwaltung großer Datensätze und der Zugriffskontrolle, sodass ich Ansichten erstellen und teilen kann. Es unterstützt beim Filtern und Analysieren von Daten effizient. ### 12. Schnelle, skalierbare serverlose Analysen, die nahtlos in Google Cloud integriert sind **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Simone B. | Data Engineer, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** March 14, 2026 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery am besten?** Sehr einfach zu verwenden und zu implementieren dank seiner serverlosen Architektur. Es bietet viele integrierte Funktionen für groß angelegte Analysen, integriert sich gut mit anderen Diensten in der Google Cloud und ist zuverlässig für häufige Datenanalyse-Workloads. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery nicht?** Abfragekosten können bei häufiger Nutzung schwer vorherzusagen sein, und einige fortgeschrittene Integrationen oder Optimierungen erfordern zusätzliche Dienste innerhalb von Google Cloud. Kundensupport und Fehlerbehebung können ebenfalls von der gewählten Supportstufe abhängen. **Welche Probleme löst Google Cloud BigQuery für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Google Cloud BigQuery ermöglicht die schnelle Analyse sehr großer Datensätze, ohne dass eine Infrastruktur verwaltet werden muss. Es vereinfacht die Datenverarbeitung, verbessert die Integration mit anderen Diensten in Google Cloud und ermöglicht es Teams, häufige Analyseabfragen effizient für Berichterstattung und Entscheidungsfindung auszuführen. ### 13. Robuste Datenverarbeitung mit Raum für UI-Verbesserung **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Ayush V. | Growth Associate, 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 große Tabellen problemlos verarbeiten kann, und ich kann es mit anderen Google-Produkten wie GA4 oder Looker Dashboard integrieren. Das Abrufen und Verarbeiten von Verkehrsdaten aus Google Analytics war für mich super einfach. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery nicht?** Obwohl ich weiß, dass das Produkt technisch ist, könnte es eine einfachere Benutzeroberfläche haben, damit es für Anfänger oder Menschen mit geringer technischer Expertise viel einfacher wäre. Es hätte mehrere Verbesserungen geben können, wie ein Tooltip, der erklärt, wofür jeder Knopf verwendet wird, eine Wissensdatenbank oder ein KI-Bot, um den Leuten zu helfen. **Welche Probleme löst Google Cloud BigQuery für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Es verarbeitet riesige Datenbanken und ermöglicht es mir, Daten mit SQL zu extrahieren. Ich mag seine Fähigkeit, große Tabellen zu verwalten und sich mit Google Analytics und Looker Dashboard zu integrieren, was die Datenverarbeitung super einfach macht. ### 14. BigQuery beschleunigt ETL-Pipelines mit mühelosem Skalieren **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Sahil M. | Data Warehouse Engineer, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** December 02, 2025 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery am besten?** Derzeit nutze ich Azure und GCP Cloud für alle meine Data-Warehousing-Pipelines, und BigQuery ist das am häufigsten verwendete Tool in meinem Workflow. Es ist ein großartiges, leistungsstarkes Tool für ETL-Pipelines, das den Aufwand für Infrastrukturskalierung und Leistungsoptimierung vollständig beseitigt. Ich verbringe den Großteil des Tages damit, komplexe ETL/ELT-Pipelines mit unserem alten System zu erstellen, und es bewältigt die massive Skalierung automatisch. Ich führe Multi-Terabyte-Transformationsjobs in Minuten aus, die früher Stunden gedauert haben. Seine Rechen- und Speicherfähigkeiten tragen zur Stabilität bei. Die Integration mit der gesamten Google Cloud Platform ist hervorragend, was den gesamten Workflow erleichtert. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery nicht?** Nun, das Hauptproblem ist, dass nur wenige Leute es wegen der Kostenprobleme nutzen, also muss ich eine andere Cloud anstelle von GCP verwenden. **Welche Probleme löst Google Cloud BigQuery für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Es hat viele Probleme gelöst, wie die Stabilität der Pipeline unter hoher Belastung und langsame Entwicklungszyklen. Unser altes Datensystem geriet fast immer ins Stocken, wenn wir eine neue große Datenquelle einführten oder einen Spitzenverkehr hatten. BigQuery bewältigt diese massive, schwankende Aufnahme und Abfrage mit Leichtigkeit. Meine Pipelines sind jetzt robuster, und ich schlafe besser in der Nacht. Und Abfragen und Transformationen sind so schnell, dass unser Reporting um 50 % schneller geworden ist und es uns ermöglicht, viel schneller mit neuen Produktfunktionen voranzukommen. ### 15. Mühelose Datenpipelines mit leistungsstarker serverloser Performance **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Vikrant S. | Data Engineer, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** November 27, 2025 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery am besten?** Das, was ich am meisten mag, ist eine leistungsstarke, zuverlässige serverlose Architektur. Meine Aufgabe ist es, Datenpipelines zu bauen, und sie ermöglicht es mir, die Cluster-Größe, das Hochskalieren bei Spitzenlasten und das Patchen von Servern völlig zu vergessen. Ich richte einfach meine ETL-Tools wie dbt auf BigQuery aus, und die Abfrage-Engine bewältigt die Transformation von mehreren Terabyte sofort mit paralleler Verarbeitung. Die Integration mit dem gesamten GCP-Ökosystem, Cloud Storage für die Speicherung und Airflow für die Orchestrierung, ist nahtlos, was es einfach macht, robuste, automatisierte Pipelines zu erstellen. Es ist ein echter Game-Changer für die Effizienz. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery nicht?** Die Rechnung kann dramatisch und sehr schnell ansteigen. Wir mussten viel Zeit darauf verwenden, interne Governance, strikte Benutzerquoten und obligatorische Partitionierungsrichtlinien einzurichten, um das Budget unter Kontrolle zu halten. **Welche Probleme löst Google Cloud BigQuery für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Es löste im Wesentlichen zwei kritische Probleme, nämlich Pipeline-Ausfälle unter Last und langsame Entwicklungszyklen. Unser altes System hatte jedes Mal Schwierigkeiten, wenn wir eine neue Datenquelle einführten oder ein Spitzenverkehrsereignis auftrat. Es bewältigt massive Skalierungen automatisch, und unsere ETL-Jobs waren früher langsam, was uns zwang, sie über Nacht laufen zu lassen. Jetzt mit der Geschwindigkeit von BigQuery führen wir komplexe Transformationsjobs mehrfach aus. Es macht die ETL-Architektur agiler und beschleunigt den Datenverarbeitungsprozess um 50 %. ### 16. Mühelose Datenverarbeitung und blitzschnelle Leistung **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Ujjwal M. | Data Analyst, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** November 24, 2025 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery am besten?** BigQuery ist einfach erstaunlich, es verarbeitet alle Datensätze und Workflows so mühelos. Ich arbeite fast jeden Tag mit Millionen von Zeilen und es lässt mich nie das Gefühl haben, dass ich warten muss. Ich schreibe einfach mein SQL und es läuft reibungslos ohne jegliche Anpassungen oder Serverprobleme. Ein weiterer Punkt ist die einfache Integration mit Tools wie Looker und Tableau, was die Arbeit mit Dashboards sehr einfach macht. Insgesamt sind die Geschwindigkeit und das wartungsfreie Setup die größten Gründe, warum ich es gerne benutze. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery nicht?** Am Anfang hatte ich ein wenig Schwierigkeiten, die Kostenstruktur zu verstehen, da alles von den gescannten Daten abhängt. Wenn man also eine unvorsichtige SELECT*-Abfrage ausführt, steigen die Abfragekosten. Das ist das einzige Problem, aber es ist in Ordnung, ich kann meine Abfragen optimieren. **Welche Probleme löst Google Cloud BigQuery für Sie, und wie profitieren Sie davon?** es hat wirklich die Art und Weise verändert, wie ich arbeite, meine Berichte aktualisieren sich schneller und ich kann Daten analysieren, ohne lange Ausführungszeiten abwarten zu müssen, es hat mir geholfen, Erkenntnisse viel schneller zu liefern, und es hat viel Hin und Her mit den Ingenieurteams reduziert, für die tägliche Analyse finde ich es wirklich sehr zuverlässig und effizient. Früher dauerte das Ausführen schwerer Abfragen viel Zeit, und manchmal hing das System sogar. Mit BigQuery kann ich komplexe Analysen in Sekunden durchführen, selbst bei Tabellen mit Millionen von Zeilen. Ein weiterer großer Vorteil ist, dass ich mir keine Sorgen über die Verwaltung von Servern oder die Leistungsoptimierung machen muss, alles skaliert automatisch. ### 17. Strukturierte BigQuery-Tabellen machen die groß angelegte SQL-Analyse schnell und einfach. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Sneha B. | Software Developer, Computersoftware, Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** January 22, 2026 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery am besten?** Daten in BigQuery werden in strukturierten Tabellen gespeichert, was mir hilft, große Datenmengen sehr einfach zu analysieren. Wir können auch Standard-SQL-Befehle verwenden, die eine schnelle, skalierbare und effiziente Datenanalyse ermöglichen. Es ist viel wirtschaftlicher, da Sie nur für den Service zahlen müssen, den Sie nutzen. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery nicht?** BigQuery ist gut für die Verarbeitung großer Datenmengen geeignet, aber auch eine einfache Abfrage kann ein paar Sekunden dauern. **Welche Probleme löst Google Cloud BigQuery für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Der Umgang mit meinem riesigen Datensatz ist für mich extrem einfacher geworden, da er mir hilft, schnell Einblicke in meine Daten zu gewinnen. Außerdem kann ich meine Machine-Learning-Modelle direkt auf BigQuery ML ausführen, ohne die Daten in andere Tools verschieben zu müssen, was es zur besten Wahl macht. ### 18. BigQuery macht die Verarbeitung großer Datenmengen mühelos und schnell. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Radhika C. | Senior Data Engineer, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** November 21, 2025 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery am besten?** Ich arbeite seit 4 Jahren mit GCP, und es ist eine erstaunliche Cloud-Plattform. BigQuery ist sehr hilfreich für alle ETL-Prozesse, Datenbereinigung und Data Warehousing, sogar für die Datenmodellierung. Ich finde, es ist extrem zuverlässig für die Verarbeitung von Daten im großen Maßstab mit nahezu null Infrastrukturverwaltung. Der spaltenbasierte Speicher und die verteilte Ausführung bieten eine sehr schnelle Leistung, selbst für komplexe, mehrstufige analytische Abfragen. Die Integration mit Pub/Sub, GCS und Dataflow macht den Aufbau von End-to-End-Pipelines viel einfacher und effizienter. Es war von Anfang an sehr einfach zu bedienen und ist es auch jetzt noch. Und es ist zuverlässig, deshalb nutze ich es täglich für ETL. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery nicht?** wenn das Team Daten erkundet oder SELECT * ohne Filter verwendet, kann die Abfragekosten schwer zu schätzen sein, und auch einige betriebliche Kontrollen, wie feinkörnige Indizierung oder physisches Tuning, sind im Vergleich zu traditionellen Data Warehouses begrenzt, aber insgesamt ist es das Beste. **Welche Probleme löst Google Cloud BigQuery für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Es hat mir und meinem Team geholfen, täglich Terabytes an Daten zu verarbeiten und zu analysieren, ohne sich um die Skalierung von Clustern oder die Bereitstellung von Hardware kümmern zu müssen. Unsere Datenpipelines wurden stabiler und schneller, was die Berichtsverzögerungen reduzierte und die Echtzeitanalysen für das Geschäftsteam verbesserte. Insgesamt ermöglichte es uns, die Architektur zu vereinfachen, den gesamten Wartungsaufwand zu senken und Erkenntnisse mit viel höherer Geschwindigkeit zu liefern. ### 19. BigQuery macht Datenoperationen mühelos und schnell **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Kanak J. | PL/SQL Developer, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** November 21, 2025 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery am besten?** GCP ist meine Lieblings-Cloud unter allen Clouds, weil sie sehr gut für Datenoperationen geeignet ist, und ich fand BigQuery sehr nützlich für mich. Es ist schnell beim Ausführen von schweren analytischen Abfragen, besonders bei großen Tabellen. Ich mag, dass keine Leistungsoptimierung nötig ist, da es den Großteil davon automatisch übernimmt. Auch die Benutzeroberfläche ist sehr übersichtlich, und die Integration mit GCS macht das Laden und Exportieren von Daten sehr reibungslos. Es ist ziemlich gut, und in den letzten 2 Jahren habe ich es viel für die Datenbereinigung verwendet. Es ist eines meiner Lieblingstools in meinem Arbeitsablauf. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery nicht?** Die SQL-Syntax unterscheidet sich von PL/SQL, daher musste ich einige Funktionen und Logiken anpassen und umschreiben. Außerdem sind gespeicherte Prozeduren im Vergleich zu PL/SQL eingeschränkt, sodass einige Funktionen, an die ich gewöhnt war, nicht verfügbar sind. Insgesamt ist es jedoch gut und einfach zu verwenden. **Welche Probleme löst Google Cloud BigQuery für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Nun, es hat mir geholfen, komplexe analytische Berichte über Terabytes von Daten zu erstellen, ohne wie traditionelle Datenbanken langsamer zu werden. Auch meine Berichtsbelastung wurde schneller, und ich verbringe weniger Zeit mit Datenbankwartung oder Leistungsproblemen. Es bietet wirklich eine gute Balance aus Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Einfachheit für die Verarbeitung großer Datenmengen. ### 20. Intuitive, Go-To-Plattform zur Verarbeitung massiver Daten mit integrierten SQL-Abfragen **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Bishal D. | Founder and CTO, Computersoftware, Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** January 27, 2026 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery am besten?** Google Cloud BigQuery ist die einzige Plattform, die mir in den Sinn kommt, wenn es darum geht, große Datenmengen zu verarbeiten. Die Plattform ist wirklich intuitiv und verfügt über ein integriertes SQL-Abfrage-Tool, um meine Daten abzufragen. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery nicht?** Die Plattform kann für Anfänger überwältigend sein, aber sobald sie sich damit vertraut gemacht haben, ist sie wirklich nützlich. **Welche Probleme löst Google Cloud BigQuery für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Google Cloud BigQuery entwickelt eine Plattform, die sich auf die Verarbeitung großer Datenmengen konzentriert. Sie ist für mich sehr nützlich, wenn ich Datensätze im Zusammenhang mit meinen ML-Modellen bearbeite. Das integrierte SQL-Abfrage-Tool hilft mir, meine Daten einfach abzufragen und zu verstehen. BigQuery verfügt über eine serverlose Architektur, die es mir ermöglicht, mich auf meine Daten zu konzentrieren, anstatt Server zu hosten und zu verwalten. ### 21. Robuste Datenhaltung mit effizienter Echtzeitanalyse **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Tanvi M. | Data Architect, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** November 17, 2025 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery am besten?** Das Beste, was ich mag, ist seine Geschwindigkeit und die Art und Weise, wie es große Datenmengen ohne Stress für mich verarbeitet. Es skaliert einfach von selbst. Die SQL-Schnittstelle ist für das Team sehr einfach und wir können komplexe ETL-Pipelines direkt im Warehouse erstellen. Ich mag auch, wie einfach es sich mit dem gesamten Google Cloud-Ökosystem verbindet. Das Streamen von Daten über Pub/Sub und Dataflow direkt in BigQuery ist super reibungslos, und wir erhalten nahezu Echtzeit-Dashboards ohne zusätzlichen technischen Aufwand. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery nicht?** Es gibt ein kleines Problem, dass es einige SQL-Einschränkungen hat, wie zum Beispiel, dass nicht alle komplexen Funktionen unterstützt werden, die man in traditionellen Datenbanken sieht, sodass wir manchmal Umgehungslösungen verwenden, aber insgesamt ist es gut. **Welche Probleme löst Google Cloud BigQuery für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Es löst hauptsächlich unser Problem der groß angelegten Datenspeicherung und schnellen Verarbeitung. Früher wurden unsere Pipelines langsamer, sobald die Daten einige hundert Millionen Zeilen überschritten. Mit BigQuery stoßen wir nicht mehr auf diese Leistungsgrenzen. Es verarbeitet Milliarden von Datensätzen sehr reibungslos, und Abfragen werden viel schneller abgeschlossen als in unseren alten Systemen. Es löst auch das Problem der Infrastrukturwartung. Ein weiterer Vorteil ist, wie es verschiedene Datenquellen in einem zentralen Lagerhaus zusammenführt. Alle unsere Marketing-, Verkaufs-, Produktnutzungs- und Betriebsdaten befinden sich an einem Ort. ### 22. BigQuery: Schnell, leistungsstark und mühelos für groß angelegte Analysen **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Arjun D. | Data Warehouse Engineer, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** November 17, 2025 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery am besten?** BigQuery ist erstaunlich, ich benutze es seit 3 Jahren, es ist ziemlich einfach zu bedienen und leistungsstark, ich mag seine Geschwindigkeit und die einfache Benutzeroberfläche. Die Trennung von Speicher und Rechenleistung, elastische Skalierung und automatische Leistungsoptimierung machen es extrem zuverlässig für groß angelegte analytische Arbeitslasten. Die native SQL-Schnittstelle ist intuitiv, und Funktionen wie spaltenbasierte Speicherung, Zeitreisen, Clustering und materialisierte Ansichten steigern die Leistung für massive Datensätze. Ich habe es mit Vertex AI, Tableau, Cloud Storage usw. integriert. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery nicht?** Es gibt keine Probleme, alles, was wir brauchen, ist gute praktische Erfahrung. Ohne diese kann es schwierig erscheinen, es zu benutzen, aber sobald wir uns daran gewöhnt haben, ist es das fortschrittlichste Werkzeug für Data Warehousing. **Welche Probleme löst Google Cloud BigQuery für Sie, und wie profitieren Sie davon?** es löste unsere größte Herausforderung, da die meisten unserer Daten Streaming-Daten sind, sodass wir Analysen skalieren können, ohne die Infrastruktur zu warten. Früher haben lang laufende Abfragen das Data Warehouse überlastet oder erforderten ständige Anpassungen, aber jetzt können wir Transformationen im Terabyte-Maßstab, ETL-Pipelines und Reporting-Jobs mit nahezu null operativem Aufwand ausführen. Es hat unsere Analyselieferung erheblich beschleunigt und manuelle Arbeiten reduziert. Geschäftsteams erhalten jetzt schneller Einblicke, und die Produktivität der Ingenieure ist gestiegen. ### 23. Mühelose Datenverarbeitung und nahtlose Integrationen mit BigQuery **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Vaidehi W. | Big Data Developer, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** November 17, 2025 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery am besten?** Ich kann viele gute Dinge über BigQuery sagen, weil ich es einfach mag. Es sind mehr als 3 Jahre vergangen, seit ich angefangen habe, GCP und BigQuery als mein Haupt-Data-Warehousing-Tool für ETL und Datenbereinigung zu verwenden. Es ist erstaunlich, es kann große Datenmengen ohne Probleme verarbeiten, es verarbeitet riesige Datenvolumen so schnell ohne Cluster-Management, das automatische Skalieren erspart viel operativen Aufwand. Ich habe es auch mit Tableau und Vertex AI sowie einigen internen ETL-Tools integriert. Die Integration hält unseren Datenfluss von der Erfassung bis zur Analyse reibungslos. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery nicht?** Die Kosten sind ziemlich hoch, aber es ist in Ordnung, ich meine, es bietet den besten Kundenservice und Leistung, daher ist es einfach zu bedienen. Persönlich habe ich keine Probleme damit, es ist das perfekte Werkzeug für mich. **Welche Probleme löst Google Cloud BigQuery für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Es hat viele Probleme gelöst, die wir mit der Skalierung von Big-Data-Systemen hatten. Früher hatten wir mit langsamen Hive/Hadoop-Jobs und Speichergrenzen zu kämpfen, aber jetzt verarbeitet BigQuery Milliarden von Zeilen ohne Leistungseinbußen. Es hat auch das Problem des komplizierten Ressourcenmanagements gelöst, da alles automatisch skaliert. Und für mich ist der größte Vorteil die schnellere Entwicklung: Ich kann Pipelines schnell erstellen, Abfragen schneller ausführen und Daten rechtzeitig an nachgelagerte Teams liefern. Es bietet wirklich die beste Leistung für unseren Workflow. ### 24. BigQuery beschleunigt ML-Workflows mit blitzschneller Datenverarbeitung **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Rashi K. | Machine Learning Engineer, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** November 14, 2025 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery am besten?** BigQuery ist am besten für die Modellentwicklung geeignet. Ich benutze GCP zusammen mit Azure für Daten-Workflows und Modellentwicklung. Ich verwende BigQuery hauptsächlich, um große Mengen an Feature-Daten zu verarbeiten und schnelle SQL-Pipelines für das Modelltraining auszuführen. Ich mag es, weil es riesige Datensätze in Sekunden verarbeiten kann, selbst wenn ich Aggregationen für das Feature-Engineering durchführe. Es spart mir viel Zeit, da ich früher lange auf ETL-Jobs warten musste, die jetzt fast sofort ausgeführt werden. Die Integration mit Vertex AI hilft auch in unserer Pipeline. Ich exportiere kuratierte Datensätze von BigQuery zu Vertex AI, um schwere Modelle zu trainieren, und der Prozess verläuft reibungslos. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery nicht?** Ich habe keine große Beschwerde, aber der einzige Bereich, in dem ich das Gefühl habe, dass eine kleine Verbesserung erforderlich ist, ist die Kostentransparenz. Manchmal steigen die Abfragekosten, wenn ich explorative Abfragen ohne ordnungsgemäße Filter ausführe. Insgesamt war es jedoch eine große Unterstützung bei der Beschleunigung unserer ML-Workflows. **Welche Probleme löst Google Cloud BigQuery für Sie, und wie profitieren Sie davon?** es hilft mir hauptsächlich, sehr große Datensätze zu verwalten, ohne mir Sorgen über Speicher oder Leistung machen zu müssen. Früher hatten wir viele Probleme mit langsamen Abfragen, langen ETL-Zeiten und Tabellen, die nicht richtig skalierten, aber mit BigQuery sind all diese Probleme fast verschwunden. Es löst auch das Problem der Datenkonsistenz und der manuellen Datenbewegung, jetzt kann ich BigQuery direkt verwenden, um Daten für Vertex AU vorzubereiten und zu exportieren, ohne schwere Skripte erstellen zu müssen. Insgesamt profitiert es mir, indem es schnelleren Datenzugriff, einfachere Zusammenarbeit mit dem Analytikteam und eine Verkürzung der gesamten Modellentwicklungszeit bietet. Es hilft mir, mich mehr auf die Verbesserung der Modelle zu konzentrieren, anstatt mit Infrastrukturproblemen zu kämpfen. ### 25. Außergewöhnlicher Support und nahtlose BigQuery-Leistung **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Vaishnavi W. | Senior Data specialist, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** November 14, 2025 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery am besten?** Nun, das Hauptsächliche, was mir gefällt, ist, dass es Google ist, der Kundenservice ist erstklassig, wann immer wir auf Probleme stoßen, lösen sie diese so schnell wie möglich. Ich nutze GCP seit 4 Jahren und jeder Dienst ist erstaunlich. BigQuery ist mein Lieblings-Data-Warehousing-Tool, weil es gute Geschwindigkeit und Skalierbarkeit bietet. Ich arbeite täglich damit, um riesige Datensätze zu verwalten, und es bietet mir die beste Leistung. Die anderen Dienste sind so einfach zu nutzen, dass ich meinen Workflow leicht integrieren und implementieren kann. Die SQL-Schnittstelle ist sehr komfortabel und Funktionen wie Partitionierung und Clustering machen Abfragen schneller und kostengünstiger. Ich habe es mit Tableau und Cloud Storage integriert. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery nicht?** Persönlich liebe ich es einfach, es gibt nichts, was mir daran nicht gefällt. Ja, es funktioniert manchmal langsam, aber das ist verhandelbar. Ich habe keine Beschwerden darüber. **Welche Probleme löst Google Cloud BigQuery für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Persönlich hilft es mir, das größte Problem zu lösen, wie zum Beispiel große Datenmengen schnell zu verarbeiten. Früher hatten wir mit langsamen Abfragen und ETL-Verzögerungen zu kämpfen, aber jetzt können das Analytics-Team und die Dateningenieure parallel arbeiten, ohne Leistungsprobleme. Es hat auch unsere Reporting-SLAs verbessert, da Dashboards schneller aktualisiert werden. Insgesamt hat es die manuelle ETL-Belastung reduziert und die Zuverlässigkeit der Datenpipelines verbessert. ### 26. Mühelose Datenanalyse mit nahtloser Integration **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Sai Pranavi K. | Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** March 12, 2026 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery am besten?** Ich benutze gerne Google Cloud BigQuery, weil es den gesamten Infrastrukturschritt eliminiert, was großartig ist. Die benutzerfreundliche Oberfläche ist eine großartige Option vom Erstellen bis zum Testen. Ich schätze die schnelle Leistung und die Möglichkeit, mit anderen Tools zu integrieren, wie zum Beispiel die Verbindung mit Google Looker Studio zur Visualisierung. Es macht das Leben einfach leichter. Die anfängliche Einrichtung war sehr einfach, und es bietet einen reibungslosen Analyseprozess mit weniger Einrichtung. Keine Infrastruktureinrichtung, leicht zu verstehen und eine großartige Benutzeroberfläche sind für mich bedeutende Pluspunkte. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery nicht?** Vielleicht könnte die Preisgestaltung etwas besser sein. **Welche Probleme löst Google Cloud BigQuery für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Ich verwende Google Cloud BigQuery zur Analyse von Datensätzen und zum Ausführen von SQL-Abfragen. Es eliminiert die Einrichtung von Infrastruktur, bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche und integriert sich gut mit Tools wie Google Looker Studio, was meinen Analyseprozess reibungslos und effizient macht. ### 27. Außergewöhnliche Leistung und nahtlose Integration mit GCP **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Venkatesh G. | Senior Data Warehouse Engineer, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** November 10, 2025 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery am besten?** Es gibt viele Dinge, die ich an BigQuery mag. Ich benutze BigQuery in GCP seit mehr als 3 Jahren, da GCP meine primäre Cloud ist. Am meisten gefällt mir die Leistung, weshalb ich es gewählt habe. Die Skalierbarkeit und die serverlose Plattform sind einfach erstaunlich. Es verarbeitet all meine unordentlichen und massiven Daten ohne Probleme. Es besteht keine Notwendigkeit für Clustering, die spaltenbasierte Speicherung und die automatische Optimierung machen Abfragen super schnell, selbst bei Milliarden von Zeilen. Ich mag auch, wie einfach es sich mit anderen Google Cloud-Tools wie Dataflow, Dataproc und Vertex AI integriert. Und das Wichtigste ist, dass die Benutzeroberfläche so sauber und einfach zu bedienen ist. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery nicht?** Nun, ich habe keine Beschwerden bezüglich irgendwelcher Leistungsprobleme, ja, es ist ein bisschen teuer, aber die Plattform ist wirklich ihr Geld wert, und sie ist sehr zuverlässig und stabil. Google bietet den besten Kundenservice. **Welche Probleme löst Google Cloud BigQuery für Sie, und wie profitieren Sie davon?** In den letzten 3 Jahren und auch jetzt löst es fast alle unsere Probleme mit der Daten-Skalierbarkeit und -Performance. Früher hatte das On-Premise-System Schwierigkeiten, mit der wachsenden Datenmenge und den gleichzeitigen Benutzeranfragen umzugehen. Mit BigQuery können wir jetzt alle unsere Datenpipelines, Transformations- und Analyseebenen an einem Ort verwalten. Es verbesserte den gesamten Datenfluss, von der Erfassung bis zur Berichterstellung, und machte ihn schneller und konsistenter. Es ermöglichte auch unseren Analysten und Datenwissenschaftlern, Roh- und verarbeitete Daten direkt abzufragen, ohne auf zusätzliche ETL-Läufe warten zu müssen. ### 28. BigQueryML macht Data Science schnell und mühelos **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Divya M. | Machine learning specialist, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** November 08, 2025 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery am besten?** Ich nutze GCP als Haupt-Cloud-Plattform, zusammen mit Azure, und BigQuery ist mein bevorzugtes Data-Warehousing-Tool und auch für die Modellentwicklung. Ich mag es, weil es schnell und stabil ist, und auch seine Skalierbarkeit ist im Vergleich zu anderen Clouds großartig. Es sind mehr als 2 Jahre vergangen, und ich nutze es immer noch, um riesige Datensätze so einfach zu handhaben. Und ich liebe die Integration von BigQueryML, ich meine, es ist erstaunlich, dass ich einfache ML-Modelle direkt mit SQL erstellen und trainieren kann. Es hilft mir sehr, wenn ich schnelle Vorhersagen testen oder eine Merkmalsanalyse durchführen möchte, ohne Daten auf eine andere Plattform zu verschieben. Ich habe es mit Vertex AI, Looker und Tableau verbunden, um End-to-End-Pipelines zu erstellen. Und es ist wirklich einfach zu benutzen. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery nicht?** Ich habe keine Beschwerden über Leistungsprobleme, aber ja, es ist ein bisschen teuer. Wenn ich mehrere Experimente oder große Abfragen ausführe, kann es schnell teuer werden. Aber es ist in Ordnung, weil ich schnelle und groß angelegte ML-Workflows bekomme. **Welche Probleme löst Google Cloud BigQuery für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Es hat wirklich viele meiner Probleme gelöst, es hilft mir, große Trainingsdatensätze effizient zu verwalten und zu analysieren. Vorher war es sehr schwierig, Daten aus verschiedenen Quellen für ML-Experimente vorzubereiten und zu verbinden. Jetzt kann ich SQL-Transformationen verwenden, um Daten direkt in BigQuery zu bereinigen und vorzubereiten, was viel Zeit spart. Ich nutze es auch, um Modellvorhersagen zu speichern und die Leistung im Laufe der Zeit zu verfolgen. Ich denke, es ist zuverlässig, schnell und skaliert perfekt für hohe Arbeitslasten. Insgesamt reduziert es unsere Datenvorbereitungszeit und verbessert die Geschwindigkeit der Modelliteration. ### 29. Schnell und nahtlos für Big Data, aber teuer für kleine Projekte **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** shriniwas I. | Junior Data Engineer, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** November 07, 2025 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery am besten?** GCP ist meine primäre Cloud-Plattform in meinem Unternehmen. Und ich nutze BigQuery täglich für Data Warehousing und ETL-Prozesse. Ich mag es, es ist wirklich sehr schnell im Vergleich zu anderen Clouds, und es ist einfach zu verwenden für beliebige Datensätze. Ich habe Milliarden von Zeilen nur mit SQL abgefragt. Und persönlich liebe ich die Google-Umgebung, wie sie sich mit Google Cloud, Dataflow und Google Storage integriert, außerdem habe ich es mit Tableau für die Datenvisualisierung integriert. Es ist sehr reibungslos, ich mag, wie einfach es ist, Daten aus verschiedenen Quellen zu laden. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery nicht?** Es ist jetzt ein Jahr her, und ich benutze es immer noch ohne Probleme. Die Kosten sind in Ordnung, weil die Leistung sehr gut ist, aber es ist nicht für den persönlichen Gebrauch oder kleine Projekte geeignet, da es ein bisschen teuer ist. **Welche Probleme löst Google Cloud BigQuery für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Als ich ein Neuling war, habe ich nur manuell mit Datenbanken und SQL gearbeitet und hatte auch Probleme mit langsamer Abfrageverarbeitung und Speichergrenzen in unserem älteren Setup, aber BigQuery hat dieses Problem vollständig gelöst. Es ermöglicht mir, große Datensätze schnell zu verarbeiten und analytische Abfragen auszuführen, die sonst lange dauern würden. Wir nutzen es für ETL-Pipelines, den Aufbau analytischer Ansichten und die Vorbereitung von Daten für Visualisierungstools. Es hat mir Zeit gespart, und dafür danke ich BigQuery. ### 30. Vielseitige Skripterstellung und nahtlose BigQuery-Integration für interaktive Dashboards **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Krishna Kumar G. | Senior Vulnerability and Exposure Management Analyst, Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** April 09, 2026 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery am besten?** Es funktioniert ähnlich wie andere Datenbanken und unterstützt auch das Scripting in mehreren Sprachen wie Shell-Skripte, SQL und JavaScript. Wir haben es verwendet, um interaktive Schwachstellendaten-Dashboards in Google Looker Studio zu erstellen, indem wir Daten von Axonius in BigQuery extrahiert und dann BigQuery als Datenquelle verwendet haben. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery nicht?** Wir haben mehrere SQL-Jobs geplant, und als sie während der täglichen Läufe fehlschlugen, wollten wir eine E-Mail-Benachrichtigung senden. Allerdings konnten wir die E-Mail-Einrichtung nicht konfigurieren. **Welche Probleme löst Google Cloud BigQuery für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Da wir in Axonius keine interaktiven Dashboards erstellen konnten, haben wir Daten aus Axonius extrahiert, sie in BigQuery gespeichert und dann als Datenquelle in Looker Studio verwendet, um interaktive Dashboards zu erstellen. ### 31. Mühelose Datenverwaltung mit erweiterten SQL-Funktionen **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Amir A. | Data Scientist, Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** March 09, 2026 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery am besten?** Ich mag die Benutzeroberfläche von Google Cloud BigQuery wirklich sehr; sie ist sehr übersichtlich und alles sieht so aus, als wäre es an einem Ort. Ich kann problemlos zwischen BigQuery, Vertex AI und anderen benötigten Tools wechseln, was die Übergänge reibungslos macht und es mir erleichtert, alles zu finden, wonach ich suche. Es ist sehr praktisch. Ich schätze auch die erweiterten SQL-Funktionen, die es im Vergleich zu Standard-SQL bietet. Sie erleichtern einige Aufgaben, und ich finde die Schätzung der Abfragekosten wirklich hilfreich, da sie es mir ermöglicht, meine Abfragen zu optimieren, bevor ich sie ausführe. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery nicht?** kein negativer Punkt **Welche Probleme löst Google Cloud BigQuery für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Ich verwende Google Cloud BigQuery, um Datenquellen zu testen und abzufragen sowie Datensätze für meine Trainingspipelines zu erstellen. Es bietet erweiterte SQL-Funktionen, die einfachere Operationen ermöglichen und Kostenschätzungen für Abfragen bereitstellen, was mir hilft, sie vor der Ausführung zu optimieren. ### 32. Blitzschnelle, mühelose Analysen mit BigQuery **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** pratiksha m. | SQL Developer, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** November 05, 2025 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery am besten?** Nun, ich benutze BigQuery seit 8 bis 9 Monaten, und es ist erstaunlich. Es ist extrem schnell und effizient, wenn man mit sehr großen Datenmengen arbeitet. Ich schätze es sehr, dass es Standard-SQL unterstützt, was die Nutzung ohne viel Schulung erleichtert. Das serverlose Setup spart viel Zeit, da wir keine Hardware oder Leistungstuning verwalten müssen. Es integriert sich nahtlos mit anderen Google Cloud-Diensten, was beim Aufbau kompletter Datenpipelines hilft. Insgesamt bietet es großartige Leistung und Flexibilität für analytische Arbeitslasten. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery nicht?** Nun, es gibt nichts daran auszusetzen, aber manchmal, wenn Abfragen nicht richtig optimiert sind, würden bessere Kostenwarnungen und Tipps zur Abfrageoptimierung innerhalb der Konsole es noch besser machen. **Welche Probleme löst Google Cloud BigQuery für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Es hat unsere Datenanalyse und Berichterstattungsgeschwindigkeit erheblich verbessert. Früher dauerten einige Abfragen Stunden, aber jetzt sind sie in Minuten fertig. Es hat den Bedarf an manueller Serverwartung reduziert und unseren Analyseprozess zuverlässiger gemacht. Die Automatisierungsoptionen, wie geplante Abfragen und einfaches Laden von Daten, sparen viel Entwicklerzeit. Insgesamt hat es die Produktivität und die Geschwindigkeit der Entscheidungsfindung für unsere Teams erhöht. ### 33. Blitzschnelle Analysen mit BigQuery, aber Vorsicht vor kostspieligen Abfragen **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Raghini G. | Lead Data Analyst, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** November 04, 2025 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery am besten?** Ich habe BigQuery für die Datenaufbereitung verwendet. Als leitender Datenanalyst mag ich BigQuery wirklich, weil es so schnell und zuverlässig beim Umgang mit großen Datensätzen ist. Es ist ein vollständig serverloses Data Warehouse, sodass wir uns keine Sorgen über Infrastruktur- oder Skalierungsprobleme machen müssen. Ich kann Milliarden von Zeilen innerhalb von Sekunden abfragen, was die Analyse sehr effizient macht. Die SQL-Syntax ist sehr vertraut, sodass die Einarbeitung neuer Teammitglieder einfach ist. Ich mag auch, wie reibungslos es sich mit anderen Google Cloud-Tools wie Dataflow, Cloud Storage und Looker Studio verbindet. Die Partitionierungs- und Clustering-Optionen helfen uns, Kosten und Leistung gut zu verwalten. Die Benutzeroberfläche ist sauber und einfach zu bedienen. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery nicht?** wenn jemand versehentlich eine schwere Abfrage ausführt, können die Kosten hoch werden. Ich wünschte, es gäbe ein besseres Alarmsystem, bevor große Abfragen ausgeführt werden. Die Benutzeroberfläche zur Ansicht historischer Abfragen kann etwas verwirrend sein, wenn mehrere Benutzer im selben Projekt arbeiten. Abgesehen davon ist es sehr stabil und verursacht selten Leistungsprobleme. **Welche Probleme löst Google Cloud BigQuery für Sie, und wie profitieren Sie davon?** früher hatten wir Leistungs- und Speicherprobleme mit unserer lokalen Datenbank, insbesondere bei der Arbeit mit großen analytischen Datensätzen. Nachdem wir zu BigQuery gewechselt sind, haben wir das vollständig gelöst. Es ermöglicht uns, rohe und verarbeitete Daten an einem Ort zu speichern und alles schnell abzufragen. Unsere Berichtszeit hat sich drastisch verkürzt und wir können jetzt Dashboards erstellen, die sich nahezu in Echtzeit aktualisieren. Es hat auch die Zusammenarbeit zwischen Dateningenieuren und Analysten verbessert, da beide auf derselben Plattform arbeiten können. Die automatische Skalierungsfunktion ist ein großer Vorteil, da wir uns keine Sorgen mehr über die Größe der Arbeitslast oder Leistungseinbußen machen müssen. ### 34. BigQuery: Schnell, skalierbar und benutzerfreundlich mit Raum für UI-Verbesserungen **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Shweta D. | Data warehouse engineer, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** November 03, 2025 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery am besten?** Es ist ein langer Weg gewesen, seit ich die GCP-Plattform benutze, und auch BigQuery. Ich nutze BigQuery für Data Warehousing und ETL, und es ist erstaunlich und einfach zu bedienen. Ich mag wirklich seine Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Einfachheit. Es verarbeitet Terabyte an Daten sehr reibungslos. Das Abfragen ist erstaunlich, selbst bei komplexen Joins über mehrere große Tabellen hinweg. Ich mag auch, wie einfach es sich mit Tools wie Dataflow, Cloud Storage und Looker Studio integriert. Ich habe es auch mit Tableau verwendet. Die Partitionierungs- und Clustering-Funktionen helfen sehr bei der Optimierung von Speicher und Kosten. Die Sicherheit und das Zugriffsmanagement über IAM sind ebenfalls nützlich und einfach zu handhaben. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery nicht?** Nun, ich habe keine Beschwerden darüber, aber sie könnten die Abfragehistorie und die Jobüberwachungsoberfläche verbessern. Die Benutzeroberfläche ist sauber, kann jedoch etwas verzögern, wenn zu viele Projekte bearbeitet werden. Abgesehen davon funktioniert es zuverlässig. **Welche Probleme löst Google Cloud BigQuery für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Früher war unser Data Warehouse vor Ort, und die Wartung der Hardware sowie die Leistungsoptimierung waren eine erhebliche Herausforderung. Nachdem wir jedoch bei meinem neuen Unternehmen zu BigQuery gewechselt sind, haben wir diese Probleme vollständig beseitigt. BigQuery bietet die Flexibilität, bei Bedarf nach Belieben zu skalieren und kann mühelos riesige Datensätze verarbeiten. Ich nutze BigQuery zum Erstellen von Datenmodellen, Verwalten von ETL-Pipelines und Vorbereiten von Datensätzen für die Analytics-Teams. Es unterstützt auch föderierte Abfragen aus Cloud-Speichern und anderen externen Quellen, was das Datenmanagement vereinfacht. Die Hauptvorteile, die ich erlebt habe, sind seine Geschwindigkeit, der geringe Wartungsaufwand und die nahtlose Integration mit Analysetools. ### 35. BigQuery ML macht ML einfach, leistungsstarke Leistung – Debugging könnte klarer sein **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Pravin T. | Machine learning engineer, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** October 31, 2025 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery am besten?** Ich nutze GCP seit 2 Jahren und BigQuery seit 1 Jahr, und es ist wirklich erstaunlich, wie einfach es zu verwenden ist. Ich mag, wie es den Umgang mit riesigen Datensätzen erleichtert und ML-Modelle erstellt. Die Integration mit BigQuery ML ist eines meiner Lieblingsmerkmale. Ich kann ML-Modelle nur mit SQL erstellen und trainieren, es unterstützt viele Modelltypen wie lineare Regression, logistische Regression, K-Means und sogar TensorFlow-Modelle. Die Leistung ist sehr gut. Selbst bei Terabytes an Daten läuft es schnell und stabil. Die Verbindung mit Vertex AI und Google Cloud Storage hilft auch, Daten und Modelle einfach zu verschieben. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery nicht?** Es gibt kein großes Problem damit, aber das Debuggen von Modellfehlern oder Abfragefehlern kann schwierig sein, da die Protokolle nicht immer klar sind. Das ist das einzige Problem, ansonsten ist es sehr leistungsstark und einfach zu implementieren. **Welche Probleme löst Google Cloud BigQuery für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Es hat viele Probleme bei der Skalierung von Machine-Learning-Pipelines gelöst. Vorher mussten wir große Datensätze in lokale oder externe Umgebungen exportieren, um Modelle zu trainieren, was viel Zeit und Ressourcen in Anspruch nahm. Jetzt können wir Daten direkt vorbereiten, Modelle trainieren und Vorhersagen direkt in BigQuery selbst generieren. Es hat unsere Arbeitsgeschwindigkeit verbessert und die Wartungskosten reduziert. Wir nutzen es für Bedarfsprognosen, Abwanderungsvorhersagen und Datensegmentierung. Das Beste daran ist, dass wir das Modell-Training einfach mit BigQuery und Cloud Composer planen können. Insgesamt hat es unseren ML-Lebenszyklus schneller, effizienter und einfacher zu verwalten gemacht. ### 36. BigQuery: Leistungsstarke, mühelose Datenverarbeitung mit nahtloser Google-Integration **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Tejaswini Y. | Data Engineer, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** October 27, 2025 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery am besten?** Ich nutze GCP als meine primäre Cloud-Plattform in meinem Arbeitsablauf und BigQuery ist mein Lieblings- und am häufigsten genutztes Data Warehouse. Ich verwende es für ETL und Datenvisualisierung, es ist sehr nützlich, um große Datensätze mühelos zu handhaben. Die Abfragegeschwindigkeit ist ausgezeichnet, selbst bei Terabytes an Daten. Ich mag auch, wie einfach es sich mit anderen Google Cloud-Tools wie Dataflow, Pub/Sub und Looker integriert. Das Schreiben von SQL-Abfragen und das Planen von Jobs in BigQuery fühlt sich sehr effizient an und die Leistungsoptimierungsfunktionen sparen viel Zeit. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery nicht?** Ich denke nicht, dass es ein Problem oder etwas gibt, das man daran nicht mögen könnte. Ja, die Kosten sind im Vergleich zu anderen Cloud-Plattformen ein wenig hoch, aber es ist sehr leistungsstark und einfach zu bedienen. Außerdem bieten sie guten Kundensupport, und da es Google ist, ist die Community sehr stark. Es ist sehr einfach zu verwenden mit der Google-Umgebung. **Welche Probleme löst Google Cloud BigQuery für Sie, und wie profitieren Sie davon?** In meinem Praktikum habe ich SQL für ETL verwendet und dann ein anderes Tool, um die Datenbank zu verbinden und zu visualisieren. Es war sehr zeitaufwändig, unsere ETL-Pipelines waren langsam und benötigten ständige Wartung. Jetzt verwenden wir BigQuery für Data Warehousing und Analysen. Es verarbeitet Daten in Minuten statt Stunden. Es hat auch die Datenfreigabe zwischen Teams vereinfacht, da jeder die gleichen Datensätze sicher abfragen kann. Es ist eines der zuverlässigsten und effizientesten Cloud-Datenlager, die ich verwendet habe, perfekt für Dateningenieure. Es bietet hohe Geschwindigkeit, einfache Skalierung und solide Integration mit dem Rest des Google Cloud-Ökosystems. ### 37. Mühelose Big-Data-Analyse mit nahtloser Google-Integration **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Vallabh P. | Programmer Analyst, Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** November 11, 2025 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery am besten?** Ich schätze die Fähigkeit von Google Cloud BigQuery sehr, große Datensätze zu analysieren, ohne mir Gedanken über die Servergröße machen zu müssen, was die Verwaltung von Big Data vereinfacht. Die schnelle Leistung von Google Cloud BigQuery erspart mir die Zeitverschwendung durch langsame Verarbeitung großer Datensätze und macht meine Arbeit wesentlich effizienter. Besonders schätze ich die nahtlose Skalierbarkeit; es skaliert mühelos nach oben und unten, sodass ich nicht ständig an die Serververwaltung denken muss. Ich genieße, wie reibungslos es sich in andere Google-Tools integriert, was die einfache Bewegung von Daten über verschiedene Plattformen hinweg erleichtert und meinen gesamten Arbeitsablauf verbessert. Die einfache Einrichtung aufgrund der vertrauten Google-Umgebung ist ein weiterer Aspekt, den ich sehr praktisch finde, da die anfängliche Implementierung reibungslos und unkompliziert verläuft. Insgesamt machen diese Funktionen Google Cloud BigQuery zu einem leistungsstarken und benutzerfreundlichen Werkzeug für die effiziente Handhabung von Big Data. Der Kundenservice ist leicht erreichbar, was die Nutzungshäufigkeit erhöht. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery nicht?** Manchmal wird die Benutzeroberfläche klobig und es ist schwierig, Preise vorherzusagen. Die Benutzeroberfläche könnte sauberer sein und die Preisvorhersage könnte verbessert werden. **Welche Probleme löst Google Cloud BigQuery für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Ich verwende Google Cloud BigQuery, um große Datensätze effizient zu analysieren, ohne mir Gedanken über die Skalierbarkeit von Servern machen zu müssen. Es spart mir Zeit durch langsame Leistungen und integriert sich nahtlos mit anderen Google-Tools, was einen einfachen Datentransfer erleichtert. ### 38. Leistungsstarkes ETL mit blitzschnellen Abfragen, geringe SQL-Lernkurve **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Roshan B. | SQL Developer, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** October 20, 2025 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery am besten?** BigQuery ist mein Lieblingstool für ETL. Als SQL-Entwickler gefällt mir besonders, wie es mir ermöglicht, mit sehr großen Datensätzen unter Verwendung von Standard-SQL zu arbeiten. Die Abfragegeschwindigkeit ist ausgezeichnet, selbst wenn man mit Milliarden von Datensätzen arbeitet. Die Benutzeroberfläche ist so übersichtlich und ich kann es problemlos mit BI-Tools wie Tableau, Looker Studio, Power BI und anderen Tools verbinden, um Ergebnisse zu visualisieren. Ich meine, es ist wirklich sehr leistungsstark, und jeder kann es sehr einfach nutzen und implementieren. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery nicht?** Es ist sehr leistungsstark, aber einige erweiterte SQL-Funktionen funktionieren in BigQuery etwas anders als in traditionellen Datenbanken wie MySQL oder PostgreSQL, daher braucht es ein wenig Zeit, um sich daran zu gewöhnen. **Welche Probleme löst Google Cloud BigQuery für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Ich benutze BigQuery seit einem Jahr, und es hat mir immer geholfen, Abfragen auszuführen und massive Datensätze schnell zu analysieren, ohne dass ein dedizierter Server eingerichtet werden muss. Früher musste ich Daten in kleinere Teile aufteilen oder Abfragen stark optimieren, um Zeitüberschreitungen zu vermeiden. Jetzt kann ich alles auf einmal verarbeiten. Es spart viel Zeit und verbessert die Leistung. Persönlich ist es eines der besten Werkzeuge für SQL-Entwickler, die mit Big Data arbeiten. Es ist schnell, zuverlässig und leicht skalierbar. Auch die Integration mit anderen GCP-Diensten und BI-Tools macht es zu einer kompletten Datenlösung für sowohl Analyse als auch Berichterstattung. ### 39. BigQuery ML: Schnell, skalierbar und einfach – aber benötigt fortgeschrittenere Modellanpassung **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Shatakshi W. | Artificial Intelligence Engineer, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** October 17, 2025 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery am besten?** Hallo, ich bin ein KI-Ingenieur und habe GCP seit meiner Studienzeit genutzt. BigQuery ist eines meiner Lieblingstools. Ich mag, wie einfach und benutzerfreundlich es ist. Ich arbeite hauptsächlich mit Streaming-Daten, daher ist Skalierbarkeit sehr wichtig, und es verarbeitet große Datenmengen für Modelltraining und Analysen so mühelos. Die Geschwindigkeit ist ausgezeichnet. Die Integration von BigQuery ML ist einer meiner Lieblingsaspekte, da sie es mir ermöglicht, maschinelle Lernmodelle mit SQL zu trainieren, zu bewerten und bereitzustellen. Das spart viel Zeit. Auch die nahtlose Verbindung mit Vertex AI und Cloud Storage macht die Datenvorbereitung für KI-Projekte sehr reibungslos. Ich genieße es wirklich, es in meinem täglichen Arbeitsablauf zu verwenden. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery nicht?** Ich sehe, dass die erweiterten Modellanpassungsoptionen in BigQuery ML im Vergleich zu TensorFlow oder PyTorch begrenzt sind, aber insgesamt ist es das Beste. **Welche Probleme löst Google Cloud BigQuery für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Hauptsächlich löst es das Problem der Verwaltung und Verarbeitung massiver und großer Datensätze für KI und Analysen. Es hilft mir immer, saubere Daten für das Modelltraining vorzubereiten, ohne zusätzliche Infrastruktur. Ich kann problemlos große Datenmengen aus verschiedenen Quellen zusammenführen, aggregieren und transformieren. Dies hat unseren KI-Entwicklungszyklus wirklich beschleunigt, da die Datenverarbeitung und -extraktion Minuten statt Stunden dauert. Es ist ein großartiges Werkzeug für jeden KI-Ingenieur, der mit BigData arbeitet, es ist schnell, skalierbar und erleichtert die Umwandlung von Rohdaten in ML-Modelle. ### 40. Mühelos, leistungsstark und skalierbar: BigQuery übertrifft die Erwartungen **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Netra S. | Big Data Developer, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** October 17, 2025 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery am besten?** Das erste, was ich mag, ist, dass es Google ist, und das zweite ist, dass ich wirklich schätze, wie leistungsstark und mühelos es ist. Die traditionellen SQL-Abfragen laufen langsamer auf großen Datensätzen. Aber auf BigQuery laufen Abfragen so schnell auf Milliarden von Zeilen ohne zusätzliche Server oder Infrastrukturen. Es ist auch sehr skalierbar für Echtzeitdaten. Außerdem ist BigQuery ML sehr nützlich, um ML-Modelle für Vorhersagen zu erstellen, und die Datenvisualisierung ist mit Looker einfach. Und die Integration mit anderen GCP-Diensten wie Cloud Storage, Dataflow und Pub/Sub macht meine ETL- und Analyse-Pipelines reibungslos. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery nicht?** Ich habe keine Probleme, es nicht zu mögen. Ich meine, es ist eine sehr gute und leistungsstarke Plattform. Ja, ich habe gehört, dass es teuer ist, aber es bietet auch den besten Service, also ist es das wert. **Welche Probleme löst Google Cloud BigQuery für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Wie ich sagte, ist es die beste Lösung im Vergleich zu traditionellen Datenbanken und Data Warehousing. Es hat das Problem gelöst, massive Datensätze schneller und einfacher mit großer Skalierbarkeit zu speichern und zu verarbeiten. Früher mussten wir Hadoop-Cluster warten oder eine On-Premise-Lösung verwalten, was sehr zeitaufwändig und kostspielig war. Jetzt kann ich analytische Pipelines ausführen und Geschäftsberichte fast sofort erstellen. Dies hilft meinem Unternehmen, schneller Entscheidungen zu treffen und den betrieblichen Aufwand zu reduzieren. Und wie ich sagte, integriert es sich gut in das restliche GCP-Ökosystem. ### 41. BigQuery: Schnell, benutzerfreundlich, aber teuer für persönliche Projekte **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Robin D. | Junior Data Analyst, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** October 17, 2025 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery am besten?** Ich bin ein Junior-Datenanalyst und benutze seit 3 Jahren Google Cloud. BigQuery ist eines meiner Lieblingstools. Ich mag, wie einfach es ist, große Datensätze zu handhaben und abzufragen. Selbst wenn ich kein fortgeschrittenes SQL kenne, ist die Benutzeroberfläche sehr benutzerfreundlich und leicht zu erlernen. Die Geschwindigkeit ist erstaunlich, ich kann komplexe Abfragen auf Millionen von Zeilen ausführen und erhalte die Ergebnisse in Sekunden. Auch die Integration ist großartig, es integriert sich mit Google Sheets und Looker Studio für Dashboards, und es ist Google, also funktioniert die Google-Umgebung reibungslos mit jeder Google-Software. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery nicht?** Bevor ich es in meinem Unternehmen verwendet habe, habe ich es auch für den persönlichen Gebrauch, für meine Projekte, genutzt. Dabei habe ich festgestellt, dass die Abrechnungskosten sehr hoch sind. Oft wurden die Gebühren von meinem Bankkonto abgebucht. **Welche Probleme löst Google Cloud BigQuery für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Es hilft mir, Kundendaten, Produktdaten, Marketing-Performance und Verkaufstrends für jedes Produkt mit Kundenfeedbacks an einem Ort zu analysieren. Früher mussten wir Excel-Dateien verwenden, was ziemlich langsam und unübersichtlich war, aber jetzt kann ich einfach unsere Datenbank abfragen und schnell Erkenntnisse mit meinem Team teilen. Es hat meine Arbeit schneller und genauer gemacht. Insgesamt ist es ein sehr gutes Werkzeug für jeden, der in die Datenanalyse einsteigt. Es spart viel Zeit, lehrt, saubere Abfragen zu schreiben und verarbeitet große Datenmengen mühelos. ### 42. Nahtlose Datenaufnahme für Tines und Looker Studio Dashboards **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Kisan N. | Cyber Security Engineer, Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** April 14, 2026 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery am besten?** Ich verwende es, um Daten aus verschiedenen Datenquellen zu erfassen und in Tines- und Looker-Studio-Dashboards zu integrieren. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery nicht?** Die komplexen Felder können verwirrend sein, wenn man mit den Daten arbeitet, aber es ist kein großes Problem. **Welche Probleme löst Google Cloud BigQuery für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Es hat uns geholfen, eine große Menge an Daten aufzunehmen und sie leichter zu analysieren. Das Dashboard ist sehr übersichtlich. ### 43. Hochleistungsfähiges, benutzerfreundliches Data Warehouse mit nativer GCP-Integration **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Konsumgüter | Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** March 01, 2026 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery am besten?** Ich muss die Infrastruktur nicht manuell verwalten, und die Benutzeroberfläche ist benutzerfreundlich. Die Leistung ist sehr hoch (im Vergleich zu Redshift zum Beispiel), und die Partitionierung und das Clustering sind einfach zu konfigurieren und im Laufe der Zeit zu pflegen. Zeitreisen ist ein weiteres Feature, das ich als wirklich wertvoll empfunden habe. Ein weiterer großer Vorteil ist die nahtlose Integration in GCP und S3NS sowie die Kompatibilität mit Tools wie dbt. Darüber hinaus hatte ich eine sehr gute Erfahrung mit dem Support von Google-Partnern: Sie konnten effektiv mit umsetzbaren Ratschlägen helfen. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery nicht?** Kostenmanagement kann knifflig sein, und ich denke, es sollte deutlicher gemacht werden, dass Partitionierungs- und inkrementelle Strategien wesentlich sind. Vollständige Aktualisierungsmuster können ebenfalls kostspielig sein, daher wäre es hilfreich, klarere Anleitungen zu haben, wann man sie vermeiden sollte und was stattdessen verwendet werden kann. **Welche Probleme löst Google Cloud BigQuery für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Ich habe BigQuery für mehrere Anwendungen genutzt, hauptsächlich als Data Warehouse, das mit BI-Tools (Looker, Tableau, Metabase) verbunden ist. BigQuery löst die Herausforderung, analytische Workloads zu skalieren, ohne dass ich die Infrastruktur verwalten muss. Aus der Sicht der Datenverarbeitung vereinfacht es auch ELT-Workflows: Ich kann Rohdaten direkt aus GCS laden, sie mit SQL transformieren und dann saubere, gut modellierte Datensätze den BI-Tools zur Verfügung stellen. ### 44. Robust, zuverlässig und intuitiv—großer Wert mit einer nützlichen kostenlosen Stufe **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Marketing und Werbung | Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** March 18, 2026 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery am besten?** Ich mag die Tatsache, dass es für den Preis, den es kostet, intuitiv genug ist. Besonders die kostenlose Stufe ist nützlich für kleinere Datensätze und hilft, die Kosten niedrig zu halten. Außerdem ist es ein Unternehmenswerkzeug von Google, das robust und zuverlässig ist. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery nicht?** Ich glaube, der Hauptnachteil ist, dass die Kosten unvorhersehbar sind, insbesondere bei großen Abfragen. **Welche Probleme löst Google Cloud BigQuery für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Der Hauptgrund, warum ich BigQuery verwende, ist, GA4-Daten zu speichern, da die GA4-Oberfläche eine Begrenzung von 14 Monaten für ereignisbezogene granulare Daten hat. Die Verbindung von BQ mit Dashboards hilft bei YoY-Vergleichen, ohne auf Einschränkungen der GA4-Verbindung zu stoßen. ### 45. Vereinfacht das Management von Big Data **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Darshan K. | Software Engineer, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** September 19, 2025 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery am besten?** Ich habe BigQuery verwendet, um massive Datensätze zu verwalten und zu analysieren, und die Erfahrung war ausgezeichnet. Der beste Teil, den ich mag, ist, wie schnell es komplexe Abfragen verarbeitet, selbst bei Milliarden von Zeilen. Es fühlt sich an, als müsste man sich keine Sorgen um das Skalieren machen, einfach SQL schreiben und schnell Ergebnisse erhalten. Was mir am meisten gefällt, ist die nahtlose Integration mit anderen Google Cloud-Tools wie Cloud Storage und Data Studio. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery nicht?** Die Preisgestaltung ist höher, es ist etwas knifflig, besonders für Teams, die nicht an ein Abrechnungssystem pro Abfrage gewöhnt sind. Wenn Abfragen nicht optimiert sind, können die Kosten steigen, und das Debuggen langer Abfragen fühlt sich manchmal schwieriger an im Vergleich zu traditionellen Datenbanken. **Welche Probleme löst Google Cloud BigQuery für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Es hilft uns, sehr große Datensätze zu verwalten und zu analysieren, ohne uns um Infrastruktur- oder Leistungsprobleme kümmern zu müssen. Früher benötigte das Ausführen komplexer Abfragen auf Millionen von Zeilen viel Zeit und Ressourcen, aber mit BigQuery ist der Prozess viel schneller und kostengünstiger. Es löst auch das Problem der Skalierbarkeit, da wir keine Server oder Speicher manuell warten müssen... alles wird in der Cloud gehandhabt. Dies hat uns durch Einsparung von Ingenieurzeit, Reduzierung der Kosten und schnellere Einblicke für die Entscheidungsfindung geholfen. ### 46. Server-less Performance for Data Optimisation and Analytics **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Kezia C. | Associate Recruiter, Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** May 13, 2026 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery am besten?** Server-less architecture. Able to handle big datasets effectively and efficiently. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery nicht?** Need to predict query optimisation. Can lead to unexpected costs. Might be helpful to have more granular budget plans for individual users. **Welche Probleme löst Google Cloud BigQuery für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Understanding data from multiple sources that will result in real-time analytics. At times works better than Snowflake. Weekly reports that would take 1-2 hours could be done in several minutes. For last-minute requests, this software has been a saviour. ### 47. Effiziente Datenanalyse mit großartiger Unterstützung **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Kislay K. | Senior Data Engineer **Reviewed Date:** December 01, 2025 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery am besten?** Ich finde Google Cloud BigQuery äußerst vorteilhaft für die Bewältigung der Big-Data-Speicher- und Data-Warehouse-Bedürfnisse unserer Organisation, aufgrund seiner bemerkenswerten Geschwindigkeit und Effizienz bei der Abfrage großer Datenmengen. Diese Effizienz verbessert unsere Fähigkeit, umfangreiche Datensätze schnell zu verarbeiten, erheblich. Ich schätze auch die Datenpartitionierungs- und Speichermöglichkeiten sowie die Fähigkeit, den Datenverlauf zu verfolgen, die unglaublich nützlich sind. Darüber hinaus ermöglicht die Kapazität, Ansichten und Tabellen über unsere Daten zu erstellen, zusammen mit den Integrationsoptionen wie der Aktivierung von Looker Studio und anderen Dashboards, dass wir nahtlos wertvolle Einblicke aus unseren Daten gewinnen können. Zudem ist der Support, den das Google-Team bietet, vorbildlich und liefert stets schnelle und effektive Lösungen für alle Probleme, die wir antreffen. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery nicht?** Ich finde es teuer, einfache Abfragen wie 'SELECT *' auf sehr großen Tabellen in Google Cloud BigQuery auszuführen. Wenn es eine Möglichkeit gäbe, diese Kosten zu senken, wäre das vorteilhaft. **Welche Probleme löst Google Cloud BigQuery für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Ich nutze Google Cloud BigQuery für schnelles Abfragen großer Datensätze, Datenpartitionierung und historische Speicherung. Es ermöglicht das Erstellen von Ansichten und Dashboards mit Tools wie Looker Studio, verbessert die Datenanalyse und bietet hervorragenden Support. ### 48. Google BigQuery ist mein täglicher Treiber für ETL **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Ganesh W. | Data Engineer, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** September 13, 2025 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery am besten?** Als Dateningenieur arbeite ich täglich mit riesigen Datensätzen. BigQuery hat mir dabei geholfen, ETL-Prozesse erheblich zu vereinfachen. Am besten gefällt mir die serverlose Plattform und die blitzschnelle Abfrageleistung. Außerdem liebe ich die nahtlose Integration mit dem Google Cloud-Ökosystem, wie die Integration von BigQuery und Cloud Storage sowie Tableau. Es ermöglicht mir, Daten reibungslos zwischen Systemen zu bewegen und automatisierte Pipelines ohne Probleme zu erstellen. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery nicht?** Die Preissichtbarkeit für sehr große Abfragen kann manchmal teuer werden, wenn sie nicht richtig optimiert sind. Bessere Werkzeuge zur Kostenschätzung von Abfragen würden es erleichtern, die Arbeitslast zu planen. **Welche Probleme löst Google Cloud BigQuery für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Es war ein Wendepunkt für die Skalierung von Analysen, die Reduzierung des Infrastrukturaufwands und die Ermöglichung nahezu in Echtzeit gewonnener Erkenntnisse. Ich muss mir keine Sorgen mehr über das Infrastrukturmanagement machen, und Abfragen, die auf traditionellen Systemen Stunden dauerten, laufen jetzt in Sekunden. Das Pay-as-you-go-Modell stellt auch sicher, dass wir nur für das bezahlen, was wir nutzen, was ein großer Vorteil im Vergleich zur Wartung teurer On-Premise-Cluster ist. Insgesamt liebe ich einfach, wie BigQuery funktioniert, und ich liebe es, es zu nutzen. ### 49. Efficient Data Retrieval, High Costs **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Computersoftware | Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** May 03, 2026 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery am besten?** I like Google Cloud BigQuery's ease of use interface where I can easily query using just SQL, and I'll be able to retrieve the data. The function is very simple, and the UI is very minimal and not cluttered. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery nicht?** Things are going good, but apparently, the cost seems a bit high. **Welche Probleme löst Google Cloud BigQuery für Sie, und wie profitieren Sie davon?** I use Google Cloud BigQuery to solve data storage and retrieval problems, allowing me to easily create dashboards by querying stored data. ### 50. Leistungsstarkes Data Warehouse für skalierbare Analysen **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Arun T. | Senior Data Specialist, Informationstechnologie und Dienstleistungen, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** September 08, 2025 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery am besten?** BigQuery ist ein wesentlicher Bestandteil meiner täglichen Arbeitsabläufe als Senior Data Specialist geworden. Was am meisten auffällt, ist seine Fähigkeit, massive Datensätze mühelos zu verarbeiten. Die serverlose Architektur beseitigt den Aufwand der Infrastrukturverwaltung. Ich mag die nahtlose Integration mit anderen Google Cloud-Diensten. Die SQL-basierte Schnittstelle macht es sowohl für Analysten als auch für Datenwissenschaftler zugänglich, und die Möglichkeit, ML-Modelle direkt in BigQuery auszuführen, war ein Wendepunkt für fortgeschrittene Analysen. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud BigQuery nicht?** Kostenoptimierung kann manchmal knifflig sein, insbesondere bei häufigen Abfragen auf sehr großen Tabellen. Eine ordnungsgemäße Partitionierung und Clusterbildung sind erforderlich, um die Kosten im Griff zu behalten. **Welche Probleme löst Google Cloud BigQuery für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Es löst die Herausforderung, extrem große Datensätze zu analysieren und zu verwalten, ohne dass eine komplexe Infrastruktur erforderlich ist. In der Vergangenheit dauerte das Ausführen von Abfragen auf Terabyte von Daten Stunden oder erforderte manuelle Optimierung, seine Skalierbarkeit ist beeindruckend. Während unser Datenvolumen weiter wächst, skaliert BigQuery nahtlos, ohne dass zusätzliche Einrichtung oder Wartung erforderlich ist. Es integriert sich auch reibungslos mit Visualisierungstools wie Tableau und Datenpipelines, die auf Google Cloud Storage aufgebaut sind. ## 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?section=pricing&secure%5Bexpires_at%5D=2026-05-15+05%3A10%3A03+-0500&secure%5Bsession_id%5D=8acfa1e6-8f1e-4599-a982-02f001096242&secure%5Btoken%5D=3e0d09e848722fef4a8051401e4c37a1c7e83af885f82d139465fbc439806bef&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) - [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) - [Matillion](https://www.g2.com/de/products/matillion-2023-06-26/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 (684 reviews) - [Databricks](https://www.g2.com/de/products/databricks/reviews) - 4.6/5.0 (740 reviews) - [Cloudera Data Platform](https://www.g2.com/de/products/cloudera-cloudera-data-platform/reviews) - 4.1/5.0 (131 reviews)