Was ist BigQuery ML?
BigQuery ML ermöglicht das Training und die Ausführung von Machine Learning Modellen direkt in BigQuery mit SQL-Syntax. Datenanalysten können Modelle erstellen, ohne Daten zu exportieren oder Python zu lernen. Die Modelle trainieren auf BigQuery-Daten und liefern Predictions als SQL-Abfragen.
Kernfunktionen
- SQL-basiertes Training: CREATE MODEL mit SQL-Syntax für Modelltraining
- Integrierte Predictions: ML.PREDICT für Batch- und Echtzeit-Vorhersagen
- Automatisches Feature Engineering: Automatische Transformation von Eingabedaten
- Model Registry: Versionierung und Management trainierter Modelle
- Vertex AI Integration: Export von Modellen zu Vertex AI für erweiterte Deployment-Optionen
Typische Anwendungsfälle
Churn Prediction
SQL-Analysten erstellen Churn-Modelle auf Kundendaten. Das Training erfolgt mit CREATE MODEL, Predictions mit ML.PREDICT. Keine Data Science Expertise erforderlich.
Demand Forecasting
ARIMA_PLUS Modelle prognostizieren Zeitreihen wie Umsatz oder Nachfrage. Die Modelle erkennen automatisch Saisonalität und Trends in historischen Daten.
Recommendation Systems
Matrix Factorization erstellt Empfehlungen aus Nutzer-Item-Interaktionen. Produktempfehlungen und Content-Personalisierung direkt auf BigQuery-Daten.
Vorteile
- Kein Datenexport oder ETL-Aufwand
- SQL-Kenntnisse reichen für einfache Modelle
- Skaliert automatisch mit BigQuery-Infrastruktur
- Nahtlose Integration mit BI-Tools
Integration mit innFactory
Als Google Cloud Partner unterstützt innFactory Sie bei BigQuery ML: Use Case Identifikation, Modelldesign, Feature Engineering und Integration von ML-Predictions in Geschäftsprozesse. Wir helfen bei der Entscheidung zwischen BigQuery ML und Vertex AI.
Verfügbare Varianten & Optionen
BigQuery ML
- Kein Daten-Export nötig
- SQL-basiert
- Automatisches Feature Engineering
- Limitierte Modelltypen
- Weniger Kontrolle als Vertex AI
Typische Anwendungsfälle
Technische Spezifikationen
Häufig gestellte Fragen
Was ist BigQuery ML?
BigQuery ML ermöglicht das Training von Machine Learning Modellen direkt in BigQuery mit SQL. Daten müssen nicht exportiert werden und SQL-Kenntnisse reichen für einfache ML-Modelle.
Welche Modelltypen werden unterstützt?
BigQuery ML unterstützt lineare und logistische Regression, Boosted Trees (XGBoost), Deep Neural Networks, K-Means Clustering, Matrix Factorization und ARIMA für Zeitreihen.
Wie unterscheidet sich BigQuery ML von Vertex AI?
BigQuery ML ist für SQL-basiertes ML direkt auf BigQuery-Daten optimiert. Vertex AI bietet mehr Kontrolle, Custom Training und MLOps-Features für komplexere Anforderungen.
Kann ich TensorFlow-Modelle in BigQuery ML nutzen?
Ja, BigQuery ML kann TensorFlow SavedModels importieren und für Predictions nutzen. Komplexe Modelle werden in Vertex AI trainiert und in BigQuery ML deployed.
