{"id":179788,"date":"2026-01-28T12:36:59","date_gmt":"2026-01-28T11:36:59","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/de\/?p=179788"},"modified":"2026-02-06T04:40:41","modified_gmt":"2026-02-06T03:40:41","slug":"google-bigquery-alles-ueber-dieses-data-warehouse","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/google-bigquery-alles-ueber-dieses-data-warehouse","title":{"rendered":"Google BigQuery: Alles \u00fcber dieses Data Warehouse"},"content":{"rendered":"<p><strong>Zu den beliebtesten Cloud-Datawarehouse-L\u00f6sungen geh\u00f6rt Google BigQuery. Mit seinen zahlreichen Funktionen vereinfacht dieses Warehouse die Verwaltung und Analyse von Daten. Was ist BigQuery also? An wen richtet es sich? Was sind seine Funktionen? Was sind seine St\u00e4rken? Alle Antworten findest du in diesem Artikel.<\/strong><\/p>\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-was-ist-bigquery\">Was ist BigQuery ?<\/h2>\n<strong>BigQuery<\/strong> ist ein <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/data-warehouse\">Data Warehouse<\/a>, das vollst\u00e4ndig von Google verwaltet wird. Durch integrierte Funktionen wie Machine Learning oder Business Intelligence vereinfacht dieses Datawarehouse die Verwaltung und Analyse von Daten. Genau aus diesem Grund ist es eines der bevorzugten Werkzeuge f\u00fcr Datenanalysten.\n\nAber auch wegen seiner<strong> Besonderheiten. Denn seit seiner Einf\u00fchrung<\/strong> im Jahr 2010 wollte Google die bestehenden Datawarehouses revolutionieren. So verf\u00fcgt <strong>BigQuery<\/strong> \u00fcber eine serverlose Architektur, es hat keine Indizes, seine Datenbank ist spaltenlos, es kann zahlreiche Aktualisierungen pro Sekunde durchf\u00fchren usw.\n\nGut zu wissen: Seine Hauptkonkurrenten sind Amazon Redshit, <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/wer-ist-oracle-der-groesste-herausforderer-von-azure-aws-und-google-cloud\">Oracle database<\/a> oder <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/snowflake-alles-ueber-die-data-cloud-und-wie-man-sie-nutzt\">Snowflake.<\/a>\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-fur-wen-ist-google-bigquery-geeignet\">F\u00fcr wen ist Google BigQuery geeignet?<\/h2>\n<strong>Google BigQuery<\/strong> richtet sich an alle Experten, die mit Daten zu tun haben, wie z. B. Datenanalysten, Datenwissenschaftler, Datenverwalter und Entwickler.\n\nDa die Aufgaben jedes Einzelnen unterschiedlich sind, bietet<strong> Google BigQuery<\/strong> eine Reihe verschiedener Funktionen, um allen Anforderungen gerecht zu werden. Zum Beispiel:\n<ul>\n \t<li><strong>Datenanalysten:<\/strong> Sie k\u00f6nnen BigQuery-Daten mithilfe verschiedener Tools wie Looker, BI Engine oder Google sheets abfragen und analysieren.\nAdministratoren: Sie k\u00f6nnen BigQuery-Tabellen durchsuchen, um die Data Governance zu optimieren.<\/li>\n \t<li><strong>Datenwissenschaftler:<\/strong> Sie k\u00f6nnen BigQuery-Modelle trainieren, um pr\u00e4diktive Analysen oder Klassifizierungen durchzuf\u00fchren.<\/li>\n \t<li><strong>Entwickler:<\/strong> Sie k\u00f6nnen Datens\u00e4tze in das Datawarehouse von Google laden, um leistungsf\u00e4hige Anwendungen oder Software zu entwickeln.<\/li>\n<\/ul>\n<figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1000\" height=\"566\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/07\/expert-big-data.png\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/07\/expert-big-data.png 1000w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/07\/expert-big-data-300x170.png 300w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/07\/expert-big-data-768x435.png 768w\" sizes=\"(max-width: 1000px) 100vw, 1000px\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\"><div class=\"wp-block-button \"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button \" href=\"https:\/\/liora.io\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">BigQuery lernen mit Liora<\/a><\/div><\/div>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-was-sind-die-funktionen\">Was sind die Funktionen?<\/h2>\nGoogle BigQuery stellt den Nutzern viele Funktionen zur Verf\u00fcgung, um die Arbeit mit Datenverwaltung und -analyse zu vereinfachen. Hier sind die wichtigsten.\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-fur-die-speicherung-von-daten\">F\u00fcr die Speicherung von Daten<\/h3>\nNeben der <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/google-cloud-console-die-besten-hacks\">Google Cloud-Plattform<\/a> bietet dir BigQuery mehrere Funktionen, um die Datenspeicherung zu optimieren.\n<h5>API Storage Write<\/h5>\nDiese hochleistungsf\u00e4hige <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/api-gateway-funktionsweise-und-vorteile\">API<\/a> kombiniert Streaming und Batch-Loading. Konkret funktioniert diese API \u00fcber Streams. Das ist es, was es erm\u00f6glicht, Daten in BigQuery-Tabellen zu schreiben. Grunds\u00e4tzlich streamt die storage write <strong>API standardm\u00e4\u00dfig Streams<\/strong>. Dann erh\u00e4ltst du die Daten kontinuierlich. Je nach deinen Bed\u00fcrfnissen kannst du aber auch deine eigenen Feeds erstellen.\n\nSo kannst du mit dieser Funktion :\n<ul>\n \t<li>Aufnahmen in Echtzeit streamen ;<\/li>\n \t<li>eine gro\u00dfe Anzahl von Aufnahmen im Stapel verarbeiten ;<\/li>\n \t<li>deine Daten streamen.<\/li>\n<\/ul>\n<h5>Der Daten\u00fcbertragungsdienst<\/h5>\nZiel ist es, die <strong>\u00dcbertragung von Daten an BigQuery zu automatisieren.<\/strong> Mit diesem Service erhalten Datenanalysten eine angereicherte Datenbank, ohne eine einzige Zeile Code schreiben zu m\u00fcssen.\n\nDer <strong>Transfer ist aus einer Vielzahl von Datenquellen<\/strong> m\u00f6glich. Dazu geh\u00f6ren nat\u00fcrlich Google SaaS-Anwendungen (wie Google ADs, Google Play, YouTube, Cloud Storage, &#8230;), aber auch Anwendungen von Drittanbietern wie Amazon S3, Amazon Redshift oder Teradata.\n<h5><i><b>Die Modelle zur Organisation von Ressourcen<\/b><\/i>.<\/h5>\nDamit Administratoren ihre Ressourcen besser verwalten k\u00f6nnen, stellt Google BigQuery ihnen mehrere Vorlagen zur Verf\u00fcgung. Innerhalb jeder Vorlage definiert GBQ mehrere Elemente, mit denen die Daten hierarchisch geordnet werden k\u00f6nnen, n\u00e4mlich (von unten nach oben in der Pyramide) :\n<ul>\n \t<li>Datens\u00e4tze ;<\/li>\n \t<li>Die Projekte ;<\/li>\n \t<li>Die Ordner ;<\/li>\n \t<li>Organisationen.<\/li>\n<\/ul>\nDiese k\u00f6nnen verwendet werden, um verschiedene Arten von Arbeitsbelastungen zu bew\u00e4ltigen, wie z. B. Genehmigungen, Quoten, Platzreservierungen und Rechnungsstellung.\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-fur-die-analyse\">F\u00fcr die Analyse<\/h3>\n<h5><i><b>BigQuery ML<\/b><\/i><\/h5>\nDurch die Verwendung von <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/microsoft-sql-server-alles-was-du-wissen-musst\">Standard-SQL-Abfragen<\/a> in BigQuery k\u00f6nnen die Benutzer maschinelle Lernmodelle ausf\u00fchren. Traditionell erfordert der Einsatz von maschinellem Lernen bei gro\u00dfen Datens\u00e4tzen ein hohes Ma\u00df an Wissen \u00fcber <strong>ML-Strukturen.<\/strong> Dies schlie\u00dft Datenanalysten aus und schr\u00e4nkt die Anzahl der Profile innerhalb einer Organisation stark ein. Mit BigQuery k\u00f6nnen Analysten dank ihrer Kenntnisse der SQL-Tools Machine Learning nutzen. Und das auch bei gro\u00dfen Datenmengen.\n<h5><i><b>Entscheidungsinformatik<\/b><\/i><\/h5>\n<strong>Google Big Query<\/strong> ist mit anderen Tools wie BI Engine, Looker Studio, Looker, Google Sheets, <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/tableau-bi-tool-alles-was-du-wissen-musst\">Tableau<\/a> und Power BI kompatibel. Dies erm\u00f6glicht es Datenanalysten, die Analyse und Visualisierung von Daten zu automatisieren.\n\nDa Analysen schneller, effizienter und weniger zeitaufwendig sind, k\u00f6nnen BigQuery-Benutzer ihre Aufmerksamkeit auf immer tiefgreifendere Analysen richten. Dies f\u00fchrt letztendlich dazu, dass Organisationen bessere Entscheidungen treffen k\u00f6nnen.\n<figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"950\" height=\"534\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/07\/stockage-donnees-bigquery.png\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/07\/stockage-donnees-bigquery.png 950w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/07\/stockage-donnees-bigquery-300x169.png 300w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/07\/stockage-donnees-bigquery-768x432.png 768w\" sizes=\"(max-width: 950px) 100vw, 950px\">\n\n<figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-fur-die-datenverwaltung\">F\u00fcr die Datenverwaltung<\/h3>\n\u00dcber die Speicherung und Analyse hinaus bietet dir <strong>BigQuery<\/strong> mehrere sehr leistungsf\u00e4hige Funktionen, um die Datenverwaltung zu verbessern. Zum Beispiel:\n<ul>\n \t<li><strong>IAM:<\/strong> Hierbei handelt es sich um ein System zur Verwaltung der Authentifizierung von Zugriffen. Es erm\u00f6glicht die Sicherung der Daten.<\/li>\n \t<li><strong>Zentralisierung:<\/strong> Daten und Rechenressourcen werden zentralisiert, um die Verwaltung zu vereinfachen.<\/li>\n \t<li><strong>Aufgaben:<\/strong> BigQuery kann in deinem Namen verschiedene Aktionen durchf\u00fchren, um Daten zu laden, zu exportieren, abzufragen oder zu kopieren.<\/li>\n<\/ul>\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-was-sind-die-vorteile-von-bigquery\">Was sind die Vorteile von BigQuery?<\/h2>\nGoogle BigQuery ist eines der beliebtesten Werkzeuge f\u00fcr Datenanalysten, weil es viele Vorteile bietet, wie z. B. :\n<ul>\n \t<li><strong>Einfache Bedienung:<\/strong> Du musst nur deine Daten zu BigQuery \u00fcbertragen und schon kannst du alle Funktionen nutzen. Und da es sich um einen serverlosen Dienst handelt, ist es nicht n\u00f6tig, eine komplexe Infrastruktur zu verwalten, um die SQL-Requ\u1ec1tes zu nutzen.<\/li>\n \t<li><strong>Leistung:<\/strong> BigQuery verf\u00fcgt \u00fcber eine verteilte und skalierbare Analyse-Engine. Diese erm\u00f6glicht es, Terabyte-Abfragen in wenigen Sekunden und Petabyte-Abfragen in wenigen Minuten abzufragen.<\/li>\n \t<li><strong>Kompatibilit\u00e4t:<\/strong> Sowohl mit Programmiersprachen (Python, Java, JavaScript oder Go) als auch mit Anwendungen von Drittanbietern (Amazon Redshift, <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/terraform-gcp-fuer-die-bereitstellung-der-infrastruktur-nutzen\">Teradata,<\/a> &#8230;).<\/li>\n<\/ul>\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-was-du-dir-merken-solltest\">Was du dir merken solltest<\/h2>\n<ul>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Google Big Query ist ein serverloses Data Warehouse.<\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Dieses Tool richtet sich an alle Datenexperten, die Daten analysieren, maschinell lernen, Daten verwalten oder speichern wollen.<\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Big Query hat eine einzigartige Leistung, da es ein Terabyte in nur wenigen Sekunden verdauen kann.<\/li>\n<\/ul>\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\"><div class=\"wp-block-button \"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button \" href=\"https:\/\/liora.io\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">Melde dich f\u00fcr einen Kurs an, um BigQuery zu beherrschen<\/a><\/div><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Zu den beliebtesten Cloud-Datawarehouse-L\u00f6sungen geh\u00f6rt Google BigQuery. Mit seinen zahlreichen Funktionen vereinfacht dieses Warehouse die Verwaltung und Analyse von Daten. Was ist BigQuery also? An wen richtet es sich? Was sind seine Funktionen? Was sind seine St\u00e4rken? Alle Antworten findest du in diesem Artikel.<\/p>\n","protected":false},"author":78,"featured_media":179789,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"elementor_theme","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"editor_notices":[],"footnotes":""},"categories":[2472],"class_list":["post-179788","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-data-ki"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/179788","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/78"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=179788"}],"version-history":[{"count":4,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/179788\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":216568,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/179788\/revisions\/216568"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/179789"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=179788"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=179788"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}