# Google Cloud BigQuery Reviews **Vendor:** Google **Category:** [Datenlagerlösungen](https://www.g2.com/de/categories/data-warehouse) **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 1,231 ## 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 heben die **Benutzerfreundlichkeit** von Google Cloud BigQuery hervor und genießen eine effiziente Verarbeitung mit minimalem Aufwand. (156 reviews) - Benutzer schätzen die **unglaubliche Geschwindigkeit** von Google Cloud BigQuery, die ihre Datenverarbeitung und Analyseeffizienz verbessert. (143 reviews) - Benutzer schätzen die **schnellen Abfrage** -Fähigkeiten von BigQuery, die eine effiziente Analyse massiver Datensätze mit minimalem Verwaltungsaufwand ermöglichen. (120 reviews) - Benutzer schätzen die **nahtlosen Integrationen** von BigQuery mit Google Cloud-Tools, die ihren Datenanalyse-Workflow erheblich verbessern. (118 reviews) - Benutzer schätzen die **Abfrageeffizienz** von Google Cloud BigQuery und loben seine Benutzerfreundlichkeit bei großen Datensätzen. (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** , insbesondere mit der Abrechnung pro Abfrage, die eine sorgfältige Überwachung erfordert. (127 reviews) - Benutzer äußern Bedenken bezüglich **Abfrageproblemen** , insbesondere in Bezug auf Kostenmanagement und die Notwendigkeit besserer Optimierungswerkzeuge. (78 reviews) - Benutzer heben **Kostenprobleme** mit BigQuery hervor, insbesondere in Bezug auf teure Abfragepraktiken und allgemeine Preisbedenken. (63 reviews) - Benutzer finden, dass **Kostenmanagement herausfordernd sein kann** aufgrund hoher Gebühren für schlecht optimierte Abfragen. (60 reviews) - Benutzer finden die **Lernkurve herausfordernd** , insbesondere bei der Partitionierung, was ihre Gesamterfahrung mit BigQuery beeinträchtigt. (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. BigQuery liefert schnelle, intuitive Analysen mit nahtlosen Integrationen **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Rakshith N. | Analyst , Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** April 01, 2026 **Was gefällt dir am besten Google Cloud BigQuery?** 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 nicht? Google Cloud BigQuery?** 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. **Was ist ein Problem? Google Cloud BigQuery Solving 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. ### 2. 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 dir am besten Google Cloud BigQuery?** 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 nicht? Google Cloud BigQuery?** 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. **Was ist ein Problem? Google Cloud BigQuery Solving 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. ### 3. 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 dir am besten Google Cloud BigQuery?** 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 nicht? Google Cloud BigQuery?** 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. **Was ist ein Problem? Google Cloud BigQuery Solving 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. ### 4. Leistungsstarke Analysen mit müheloser Skalierbarkeit **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Darssh Anand V. | Sales Colleague, Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** April 04, 2026 **Was gefällt dir am besten Google Cloud BigQuery?** Ich finde Google Cloud BigQuery unglaublich nützlich, weil es die Analyse sehr großer Datensätze schnell vereinfacht, ohne dass Serververwaltung erforderlich ist. Seine Geschwindigkeit und Skalierbarkeit, zusammen mit der Kompatibilität mit SQL, machen Berichterstellung und Datenanalyse unkompliziert. Ich schätze, wie es sich effektiv mit Analyse- und Berichtswerkzeugen integriert. Es ist besonders großartig für den Aufbau von Dashboards, das Durchführen von Analysen und das Zentralisieren von Daten aus verschiedenen Quellen, was sowohl Zeit als auch Aufwand spart. Die Einfachheit der anfänglichen Einrichtung ist ebenfalls ein Pluspunkt, da es als serverlose Plattform mir ermöglichte, sofort mit SQL-Abfragen zu beginnen, was mein Gesamterlebnis verbessert hat. **Was gefällt Ihnen nicht? Google Cloud BigQuery?** Eine Sache, die für mich bei Google Cloud BigQuery nicht funktioniert, ist, dass es sich anfangs etwas komplex anfühlen kann, besonders wenn man mit SQL oder Google Cloud-Tools nicht vertraut ist. Ich denke, dass die Preisgestaltung schwerer vorherzusagen sein kann, wenn man viele große Abfragen ausführt, daher muss der Benutzer die Nutzung sorgfältig überwachen, um unerwartete Kosten zu vermeiden. **Was ist ein Problem? Google Cloud BigQuery Solving und wie profitieren Sie davon?** Ich finde, dass Google Cloud BigQuery die Analyse riesiger Datensätze schnell vereinfacht, ohne dass man Server verwalten muss, dank seiner Geschwindigkeit und Skalierbarkeit. Es hilft, Dashboards zu erstellen und Analysen einfach durchzuführen, was Zeit spart. Seine Kompatibilität mit SQL verbessert die Datenberichterstattung und -analyse. ### 5. 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 dir am besten Google Cloud BigQuery?** 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 nicht? Google Cloud BigQuery?** 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. **Was ist ein Problem? Google Cloud BigQuery Solving 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! ### 6. 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 dir am besten Google Cloud BigQuery?** 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 nicht? Google Cloud BigQuery?** 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. **Was ist ein Problem? Google Cloud BigQuery Solving 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. ### 7. 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 dir am besten Google Cloud BigQuery?** 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 nicht? Google Cloud BigQuery?** 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. **Was ist ein Problem? Google Cloud BigQuery Solving 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. ### 8. Schnelle, serverlose SQL-Analysen für große Datensätze mit nahtloser Google Cloud-Integration **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Kunal D. | Software Engineer, Informationstechnologie und Dienstleistungen, Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** March 02, 2026 **Was gefällt dir am besten Google Cloud BigQuery?** Umgang mit großen Datensätzen und Ausführen von SQL-basierten Abfragen. Es ist sehr nützlich und effizient für die Analyse strukturierter Daten, ohne dass eine Infrastruktur verwaltet werden muss. Die Abfrageausführung ist sehr schnell, und die Integration mit anderen Google Cloud-Diensten macht den Arbeitsablauf reibungslos. Die Fähigkeit, komplexe SQL-Abfragen auf großen Datensätzen auszuführen, ist bei Datenanalysetätigkeiten sehr nützlich. Die serverlose Architektur hilft, Zeit bei DevOps und Wartung zu sparen. Datenanalyse ist möglich, ohne Python lernen zu müssen. **Was gefällt Ihnen nicht? Google Cloud BigQuery?** Das Preismodell basierend auf der Nutzung von Abfragen kann für neue Benutzer manchmal verwirrend sein, und wenn Abfragen nicht richtig optimiert werden, können die Kosten steigen. Außerdem kann die anfängliche Lernkurve für Entwickler, die neu in Cloud-Datenbanken sind, etwas herausfordernd sein. **Was ist ein Problem? Google Cloud BigQuery Solving und wie profitieren Sie davon?** BigQuery hilft bei der Verarbeitung und Analyse von groß angelegten Daten, ohne eine Infrastruktur einzurichten. In meinen Projekten war es hilfreich beim Abfragen von Datensätzen, Generieren von Erkenntnissen und Bearbeiten von Analytikaufgaben direkt aus der Cloud-Umgebung. Dies sparte Entwicklungszeit und machte die Datenanalyse im Vergleich zu traditionellen Datenbankeinrichtungen skalierbarer. Die Trennung von Rechen- und Speicherressourcen bietet mehr Vorteile, während die Abrechnung Geld spart bei großen Datensätzen, die nicht ständig abgefragt werden. Der Gemini AI-Assistent hat heutzutage die Arbeit für Ingenieure vereinfacht, er hilft, unbekannte Daten schnell mit natürlicher Sprache zu erkunden. ### 9. 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 dir am besten Google Cloud BigQuery?** 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 nicht? Google Cloud BigQuery?** Nun, das Hauptproblem ist, dass nur wenige Leute es wegen der Kostenprobleme nutzen, also muss ich eine andere Cloud anstelle von GCP verwenden. **Was ist ein Problem? Google Cloud BigQuery Solving 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. ### 10. 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 dir am besten Google Cloud BigQuery?** 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 nicht? Google Cloud BigQuery?** 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. **Was ist ein Problem? Google Cloud BigQuery Solving 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 %. ## 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 ## Google Cloud BigQuery Pricing - **Free**: Kostenlos Neue Kunden erhalten 300 $ in kostenlosen Google Cloud-Guthaben, die sie bei der Anmeldung für die kostenlose Testversion für BigQuery ausgeben können. - **Standard**: $0.04 0,04 $ - Pro Slotstunde - **Enterprise**: $0.06 0,06 $ - Pro Slotstunde - **Enterprise Plus**: $0.10 0,10 $ - Pro Slotstunde - **Startup Program**: Bezahlen Sie nach Bedarf Erhalten Sie Zugang zu Startup-Experten, Ihre Google Cloud- und Firebase-Kosten werden über 2 Jahre bis zu 200.000 USD (bis zu 350.000 USD für KI-Startups) abgedeckt, technische Schulungen, Geschäftssupport und Google-weite Angebote. Um Vorteile zu erhalten, müssen Sie über ein aktives Google Cloud-Konto verfügen. [View full pricing details](https://www.g2.com/de/products/google-cloud-bigquery/pricing) ## 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) - [DATAflow](https://www.g2.com/de/products/dataflow/reviews) - [dbt](https://www.g2.com/de/products/dbt/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 Dataproc](https://www.g2.com/de/products/google-cloud-dataproc/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) - [Informatica PowerCenter](https://www.g2.com/de/products/informatica-powercenter/reviews) - [Jira](https://www.g2.com/de/products/jira/reviews) - [Looker](https://www.g2.com/de/products/looker/reviews) - [Looker Studio](https://www.g2.com/de/products/looker-studio/reviews) - [Matillion](https://www.g2.com/de/products/matillion-2023-06-26/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) - [MongoDB Atlas](https://www.g2.com/de/products/mongodb-atlas/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) - [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) - [Vertex AI](https://www.g2.com/de/products/google-vertex-ai/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 (655 reviews) - [Databricks](https://www.g2.com/de/products/databricks/reviews) - 4.6/5.0 (711 reviews) - [Amazon Redshift](https://www.g2.com/de/products/amazon-redshift/reviews) - 4.3/5.0 (367 reviews)