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BigQuery Data Transfer Service - Geplante Datenübernahme

Der BigQuery Data Transfer Service automatisiert die Datenübernahme nach BigQuery auf geplanter, verwalteter Basis, ohne eigenen Code.

Data Analytics
Preismodell Für übernommene Daten gelten die regulären BigQuery-Speicher- und Abfragepreise
Verfügbarkeit Multiregionale Ressource mit standortspezifischen Transferkonfigurationen
Datensouveränität Zielstandort über die BigQuery-Standortwahl steuerbar; siehe offizielle Standortliste
Zuverlässigkeit SLA gemäß Anbieter (siehe offizielle SLA-Seite) SLA

Was ist der BigQuery Data Transfer Service?

Der BigQuery Data Transfer Service übernimmt Daten aus externen Quellen nach BigQuery, und zwar auf geplanter, verwalteter Basis. Sie definieren eine Transferkonfiguration; der Dienst lädt die Daten anschließend regelmäßig, ohne dass Sie Pipeline-Code schreiben und betreiben müssen.

Der Dienst ist eine multiregionale Ressource mit standortspezifischen Transferkonfigurationen. Neben dem Laden von Daten verwaltet er auch Dataset-Kopien und geplante Abfragen.

Kernfunktionen

  • Geplante, verwaltete Datenübernahme ohne eigenen Pipeline-Code
  • Backfills zum nachträglichen Ausgleich von Ausfällen oder Lücken
  • Verwaltung über Console, bq-Kommandozeilenwerkzeug und API
  • Dataset-Kopien und geplante Abfragen zusätzlich zum reinen Laden
  • Breite Quellenabdeckung über SaaS-Anwendungen, Marketingplattformen, Zahlungsdienste, Datenbanken, Speicherdienste und Google-Dienste

Typische Anwendungsfälle

Marketing-Reporting: Regelmäßige Übernahme von Daten aus Google Ads, Google Analytics 4, Display & Video 360, Facebook Ads oder HubSpot nach BigQuery.

Multi-Cloud-Analysen: Übernahme von Daten aus Amazon S3 oder Azure Blob Storage in ein zentrales BigQuery-Warehouse.

Data-Warehouse-Migration: Übernahme von Beständen aus Amazon Redshift oder Teradata.

Operative Systeme: Anbindung von SaaS-Anwendungen wie Salesforce oder ServiceNow sowie von Zahlungsdiensten wie PayPal, Stripe oder Shopify.

Vorteile

  • Keine eigene Pipeline-Infrastruktur für wiederkehrende Ladevorgänge
  • Breite Abdeckung an Quellsystemen ohne Individualentwicklung
  • Backfills für den Umgang mit Ausfällen
  • Verwaltung wahlweise per Console, CLI oder API
  • Abrechnung über die regulären BigQuery-Preise

Integration mit innFactory

Als zertifizierter Google Cloud Partner unterstützt innFactory Sie beim BigQuery Data Transfer Service:

  • Quellenanalyse: Bewertung, welche Ihrer Quellsysteme über den Dienst abgedeckt sind und wo ergänzende Verfahren nötig sind
  • Einrichtung: Aufbau von Transferkonfigurationen inklusive Standortwahl und Zeitplanung
  • Datenmodellierung: Aufbereitung der übernommenen Daten in BigQuery für Reporting und Analyse
  • Betrieb: Monitoring der Transfers, Umgang mit Backfills und Kostenkontrolle

Sprechen Sie uns für eine Beratung zum BigQuery Data Transfer Service und zu Datenplattformen auf Google Cloud an.

Typische Anwendungsfälle

Regelmäßige Übernahme von Marketing- und Werbedaten nach BigQuery
Anbindung von SaaS-Anwendungen als Datenquelle
Übernahme von Daten aus anderen Clouds und Data Warehouses
Geplante Abfragen und Dataset-Kopien

Technische Spezifikationen

Automation Automatisiert die Datenbewegung nach BigQuery auf geplanter, verwalteter Basis; Backfills gleichen Ausfälle oder Lücken aus
Database sources MySQL, PostgreSQL, Oracle, Amazon Redshift, Teradata
Google sources Google Ads, Google Analytics 4, YouTube, Google Ad Manager, Display & Video 360
Interfaces Google Cloud Console, bq-Kommandozeilenwerkzeug und BigQuery-Data-Transfer-Service-API
Marketing sources Facebook Ads, HubSpot, Mailchimp, Klaviyo
Payment sources PayPal, Stripe, Shopify
Saas sources Salesforce, ServiceNow und weitere
Scope Neben dem Laden von Daten auch Dataset-Kopien und geplante Abfragen
Storage sources Cloud Storage, Amazon S3, Azure Blob Storage

Häufig gestellte Fragen

Was ist der BigQuery Data Transfer Service?

Der BigQuery Data Transfer Service automatisiert die Datenbewegung nach BigQuery auf geplanter, verwalteter Basis. Für die Einrichtung ist kein eigener Code erforderlich.

Welche Quellen werden unterstützt?

Die Dokumentation nennt unter anderem SaaS-Anwendungen wie Salesforce und ServiceNow, Marketingplattformen wie Facebook Ads, HubSpot, Mailchimp und Klaviyo, Zahlungsdienste wie PayPal, Stripe und Shopify, Datenbanken wie MySQL, PostgreSQL, Oracle, Amazon Redshift und Teradata, Speicherdienste wie Cloud Storage, Amazon S3 und Azure Blob Storage sowie Google-Dienste wie Google Ads, Google Analytics 4, YouTube, Google Ad Manager und Display & Video 360.

Wie verwalte ich Transfers?

Transfers lassen sich über die Google Cloud Console, das bq-Kommandozeilenwerkzeug oder die BigQuery-Data-Transfer-Service-API verwalten.

Was passiert bei einem Ausfall der Quelle?

Der Dienst unterstützt Backfills, mit denen sich Ausfälle oder Lücken in der Datenübernahme nachträglich ausgleichen lassen.

Kann der Dienst mehr als nur Daten laden?

Ja. Über das Laden von Daten hinaus verwaltet der Dienst auch Dataset-Kopien und geplante Abfragen.

Was kostet der BigQuery Data Transfer Service?

Für die übernommenen Daten gelten die regulären BigQuery-Speicher- und Abfragepreise. Aktuelle Konditionen finden Sie auf der offiziellen BigQuery-Preisseite.

Hinweis: Alle Produktinformationen auf dieser Seite wurden sorgfältig zusammengestellt, sind jedoch ohne Gewähr und können veraltet oder unvollständig sein. Cloud-Services entwickeln sich schnell weiter — Funktionen, Preise, SLAs und Verfügbarkeit ändern sich laufend. Verbindliche und aktuelle Informationen finden Sie ausschließlich auf der offiziellen Produktseite von Google Cloud (offizielle Dokumentation). Diese Seite stellt kein Angebot von Google Cloud dar.

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