BigQuery-Kenntnisse entscheiden maßgeblich darüber, wie effizient Analysteams große Datenmengen in der Google Cloud Platform auswerten und in Entscheidungsprozesse überführen können. Als serverloser, vollständig verwalteter Data-Warehouse-Dienst ermöglicht BigQuery die Verarbeitung von Petabyte-großen Datensätzen ohne manuelle Infrastrukturverwaltung. Die Plattform ist eng in das Google Cloud-Ökosystem eingebettet und wird sowohl für operative Analysen als auch für Machine-Learning-Workflows genutzt.
Kursinhalt1. BigQuery-Architektur und Speichermodell
- Columnar Storage, Dremel-Engine und verteilte Abfrageverarbeitung
- Datasets, Tabellen und Partitionierungskonzepte in BigQuery
- Abrechnungsmodelle: On-Demand vs. Capacity Commitments
2. SQL-Abfragen und Datenanalyse in BigQuery
- Standard-SQL-Syntax und BigQuery-spezifische Erweiterungen
- Aggregationsfunktionen, Window Functions und Array-Verarbeitung
- Abfrageoptimierung durch Partitions- und Clustering-Strategien
3. Datenverwaltung und Ladeprozesse
- Laden von Daten aus Cloud Storage, Pub/Sub und externen Quellen
- Streaming Inserts vs. Batch-Load-Jobs
- Schemaverwaltung und Schemaevolution in BigQuery-Tabellen
4. Datenzugriff, Sicherheit und Kosten-Governance
- Identity and Access Management (IAM) und Column-Level-Security
- Row-Level-Security und autorisierte Views
- Kostenüberwachung mit Budget Alerts und Query-Analyse
Berufliche Relevanz
- Data Analysts und BI-Fachkräfte führen skalierbare Analysen direkt auf rohen und transformierten Datensätzen durch
- Data Engineers integrieren BigQuery in Datenpipelines und ELT-Prozesse innerhalb der Google Cloud Platform
- Analytics Engineers modellieren Daten mit Tools wie dbt auf Basis von BigQuery als Ausführungsschicht