Prévois environ 6,25 $ par To de données interrogées au-delà du To gratuit mensuel, plus environ 0,02 $/Go de stockage actif par mois, selon les tarifs à l'usage relevés dans le dossier.
À propos
En pratique. Ce que BigQuery permet de faire.
BigQuery est l'entrepôt de données entièrement géré et serverless de Google Cloud, conçu pour exécuter des requêtes SQL sur de très gros volumes de données sans gérer de serveurs. Il sépare stockage et calcul, intègre du machine learning via BigQuery ML, et se connecte nativement à Looker Studio, dbt et d'autres outils de BI et d'ETL.
Le modèle à l'usage facture au téraoctet de données interrogées, avec un téraoctet gratuit chaque mois et 10 Go de stockage gratuit ; une édition Enterprise à capacité réservée existe pour les charges de travail prévisibles et volumineuses. L'outil convient aux consultants data indépendants et aux petites équipes techniques à l'aise avec SQL et la modélisation de tables pour maîtriser les coûts.
Usages concrets
UsageCentraliser les données de plusieurs sources dans un entrepôt unique interrogeable en SQL, sans gérer de serveurs.
UsageConstruire des tableaux de bord analytiques dans Looker Studio ou Power BI connectés aux données stockées dans BigQuery.
Fonctionnalités et usages
Analytics
Avantages et limites. Ce que BigQuery fait bien, ce qu’il faut anticiper.
Avantages
Une facturation à l'usage sans engagement minimum, qui permet à un petit projet de tourner gratuitement dans les quotas mensuels.
Monte en charge automatiquement sur de très gros volumes de données sans aucune infrastructure à provisionner ou maintenir.
Limites
Le coût des requêtes est difficile à anticiper et dépend de la qualité du partitionnement et du clustering des tables.
Nécessite de bonnes compétences en SQL et en modélisation de données ; inutilisable sans profil technique.
Quand ça a du sens. Garder BigQuery, ou le challenger ?
À garder si
Garde-le si tu dois faire tourner des analyses SQL sur un volume de données important ou croissant et que payer à la requête interrogée ne te dérange pas.
À challenger si
Évite-le si tu as besoin d'une facture mensuelle fixe et prévisible, ou si tu n'as pas les compétences SQL pour optimiser tes requêtes.
Notre avis. Ce qu’il faut retenir de BigQuery.
Pourquoi ce verdict
Correct
Valeur ajoutée
Une architecture serverless sans rien à provisionner, et un palier gratuit qui couvre les petits usages courants (1 To de requêtes, 10 Go de stockage par mois), rendent l'outil rentable face à un entrepôt de données autogéré.
Simplicité
Obtenir un premier résultat utile demande de connaître le SQL et de comprendre le partitionnement et le clustering pour maîtriser le coût ; ce n'est pas un outil clic-bouton.
Utilisation
Exécute les analyses SQL promises à l'échelle du pétaoctet, avec du ML intégré (BigQuery ML) et des connexions natives aux outils de BI et d'ETL, sans contournement.
Puissance
Gère des analyses SQL à l'échelle du pétaoctet et du machine learning intégré sans plafond observé dans les faits recueillis, mais le dossier ne le compare pas directement à Snowflake ou Redshift.
Réversibilité
Note neutre : les options d'export et de portabilité des données ne figurent pas dans les sources relevées.
