BigQuery AI是什么？怎么用？收费吗？全面评测谷歌新一代AI数据分析工具

在当今数据驱动的商业环境中，数据分析能力已成为企业的核心竞争力。然而，传统数据分析流程复杂、技术门槛高，让许多非技术背景的业务人员望而却步。2025年11月21日，谷歌正式推出BigQuery AI，这一创新平台旨在通过自然语言处理和人工智能技术，彻底改变传统数据分析的工作流程。

1 BigQuery AI是什么？

BigQuery AI是谷歌对其云计算数据分析平台BigQuery的重大升级，将机器学习能力、生成式AI功能、向量搜索和智能体工具深度整合至统一平台中。这一创新标志着谷歌在“数据与AI融合”领域的深化布局。 与传统工具不同，BigQuery AI采用“代码向数据流动”的创新模式，用户无需迁移数据或搭建复杂基础设施，仅需通过自然语言描述需求，系统即可自动生成可直接投入生产的SQL代码。

这种设计思路彻底改变了传统数据分析和机器学习的工作流程，使企业能够更快速地将数据洞察转化为实际业务决策。 BigQuery AI的核心突破在于打破传统数据分析的技术壁垒。它允许数据科学家、分析师甚至业务人员直接使用简单的指令完成从数据预处理、特征工程到模型训练、评估和部署的全流程，而无需掌握专业的机器学习框架或复杂的技术栈。

2 BigQuery AI的主要功能和特点

2.1 自然语言智能体工具

BigQuery AI最引人注目的功能是其自然语言智能体系统，它针对不同数据专业人员角色设计了专门的智能体工具：

• 数据工程智能体：允许用户通过自然语言描述需求，构建、修改和管理数据管道。它能将普通语言请求转化为生产就绪的SQL代码，自动执行数据清理、转换和模式建模等复杂任务。
• 数据科学智能体：帮助自动化端到端数据科学工作流，创建多步骤计划、生成和执行代码、对结果进行推理并展示发现。用户可通过简单提示生成可视化、解释和转换代码，以及自动解释和修复错误。
• 对话式分析智能体：使业务用户能够跨越技术障碍，用自然语言提问并获得清晰可执行的情报，真正实现数据民主化。例如，业务人员可以直接询问“华东地区近五年夏季饮料销售趋势如何”，系统会自动解析意图并生成相应分析和预测。

2.2 生成式AI与多模态数据处理

BigQuery AI集成了先进的生成式AI能力，通过简单的SQL命令，将谷歌及合作伙伴的AI模型直接应用于BigQuery中的多模态数据：

• AI函数：将大语言模型和嵌入模型集成到SQL查询中，支持内容生成、分析、摘要提取、结构化数据提取、分类和数据丰富等任务。用户还可利用这些函数完成过滤、评级等常规操作。
• 托管AI函数：系统能自动选择成本和质量最优的模型，平衡性能与经济效益。
• 向量搜索：提供超越传统关键词检索的语义理解能力，允许按含义和上下文搜索，而非仅匹配精确词汇。这使得系统能够发现概念相关的项目，支持检索增强生成、多模态搜索、数据去重、聚类和推荐引擎等应用场景。

2.3 一站式机器学习生命周期管理

BigQuery AI简化了从数据处理到AI推理的完整流程，将代码带到数据所在位置，而非反向操作：

• 全流程覆盖：平台覆盖从特征工程到模型训练、评估、调优、部署和推理的端到端机器学习生命周期，用户无需掌握专门的ML框架。
• 灵活的模型选择：平台提供内置模型、支持导入在Vertex AI中训练的自定义模型，或使用预训练模型（如TimesFM时间序列预测模型）进行零样本推理。
• 统一推理功能：支持通过批处理、实时流或远程推理无缝执行预测，满足不同业务场景的需求。

2.4 企业级数据安全与合规性

BigQuery AI在设计之初就将数据安全作为核心考量。针对企业最敏感的财务数据和客户信息，平台采用硬件级加密技术和细粒度权限管理体系，确保数据在使用过程中“不出域、不泄露”，与全球日益严格的数据监管环境高度契合。

3 如何使用BigQuery AI？

3.1 入门指南

要开始使用BigQuery AI，用户需要具备以下条件：

1. 谷歌云项目：拥有一个激活结算功能的Google Cloud项目
2. 启用必要API：在项目中启用BigQuery、Vertex AI和BigQuery Connection API
3. 权限配置：确保账户具有适当的BigQuery和Vertex AI访问权限

3.2 实际操作示例

以下是使用BigQuery AI进行自然语言查询的基本流程：

1. 访问BigQuery工作室：通过Google Cloud控制台进入BigQuery界面
2. 创建或选择数据集：将数据加载到BigQuery数据集中
3. 使用自然语言界面：在查询编辑器中使用自然语言描述分析需求
4. 生成和执行SQL：系统自动将自然语言转换为SQL查询并执行
5. 查看和解释结果：分析查询结果，并可请求系统解释生成逻辑

对于机器学习任务，BigQuery ML组件让用户能够使用熟悉的SQL语法创建和训练模型：

CREATE OR REPLACE MODEL
  `mydataset.mymodel`
OPTIONS
  (model_type='LOGISTIC_REG') AS
SELECT
  feature1,
  feature2,
  label
FROM
  `mydataset.mytable`

3.3 开发环境选择

用户可在多种环境中使用BigQuery AI：

• BigQuery Studio：原生的Web界面
• Colab Enterprise笔记本：集成AI功能的Jupyter笔记本环境
• 第三方IDE：用户自选的开发环境，如VS Code等

4 BigQuery AI的官方地址与获取方式

BigQuery AI作为Google Cloud平台的一部分，可通过以下方式访问：

• 主要入口：https://console.cloud.google.com/bigquery
• 官方文档：Google Cloud官方文档站点的BigQuery部分
• API访问：通过REST API和客户端库编程访问

需要注意的是，BigQuery AI功能需要有效的Google Cloud项目并启用相应服务。新用户可能有机会享受免费额度，但具体配额和定价应参考Google Cloud官方的最新信息。

5 BigQuery AI vs 竞品对比分析

5.1 与传统数据平台对比

特性	BigQuery AI	传统数据平台
入门门槛	低，自然语言界面	高，需要专业SQL和编程技能
开发周期	短，分钟级生成代码	长，需手动编写和调试代码
数据移动	无需移动数据	需要复杂的数据迁移和ETL流程
专业技能要求	业务理解能力优先	深厚的技术背景要求
灵活性	高，快速迭代和修改	低，变更成本高

5.2 与云厂商AI服务对比

BigQuery AI在集成度方面具有明显优势。与其他云厂商的AI服务相比，它将数据仓库和AI能力深度整合，避免了数据在不同系统间迁移的复杂性和安全风险。 特别值得一提的是，BigQuery AI支持多模态数据分析，能够同时处理结构化数据和非结构化数据（如图像、视频、音频等），这一能力在当前数据分析平台中处于领先地位。例如，餐饮连锁巨头Wendy’s利用BigQuery AI分析“免下车服务”通道的视频录像，结合运营数据优化人员配置，提升服务效率。

6 BigQuery AI的典型应用场景

6.1 零售与电商行业

在零售领域，BigQuery AI能够帮助企业实现精准营销和库存优化。开云集团旗下的运动品牌彪马（PUMA）利用BigQuery AI的机器学习能力实现受众细分，使顶级细分群体的点击率提升149.8%，转化率增长4.6%，平均订单价值提升6%。

6.2 金融行业

金融机构利用BigQuery AI进行风险评估和欺诈检测。某金融机构通过该平台快速分析十年间的信贷违约数据，建立了更精准的风险评估模型，将审批效率提升了40%，坏账率降低了18%。

6.3 制造业应用

制造企业使用BigQuery AI进行预测性维护和生产优化。一位参与测试的制造业工程师表示：“以前我们需要专门训练AI识别设备故障音，现在把生产线录音直接上传，它能自动标记异常声音并关联维修记录，这比我们之前的方法高效太多了。”

6.4 内容分析与生成

媒体和营销行业可利用BigQuery AI的生成式AI功能进行内容分析和生成。平台支持内容摘要提取、分类和数据丰富等功能，帮助用户快速从大量文本数据中提取关键信息。

7 BigQuery AI能为用户带来的价值

7.1 技术门槛降低与效率提升

BigQuery AI最显著的价值在于大幅降低数据分析的技术门槛。传统数据分析和机器学习任务需要专业的数据工程师和科学家团队，而现在业务人员也能通过自然语言界面获取所需洞察。 根据实际应用案例，使用BigQuery AI后，企业从数据准备到获得洞察的时间可从数周缩短至几天甚至几小时。这种效率提升使企业能够更快响应市场变化，做出数据驱动的决策。

7.2 成本优化

通过消除数据移动需求和减少对高度专业化人才的依赖，BigQuery AI能显著降低企业的总体拥有成本。平台采用按使用量付费的模式，且无需前期基础设施投资，使各种规模的企业都能负担得起先进的数据分析能力。

7.3 决策质量提升

BigQuery AI不仅提供数据查询能力，还通过先进的AI算法提供深度洞察和预测性分析。这使得企业能够基于更全面的数据分析和更准确的预测做出决策，而非仅依赖历史报表和直觉。

8 BigQuery AI最新重大更新动态或新闻

2025年11月21日，谷歌正式宣布推出BigQuery AI，这是其自主数据到AI平台的最新升级。该平台整合了此前分散的AI能力，包括内置机器学习、生成式AI函数、向量搜索以及面向不同角色的智能体工具。 此次更新的亮点包括：

1. TimesFM预测模型：新增尖端预训练预测模型TimesFM，大幅简化预测问题，并支持使用LLM生成或提取结构化数据
2. 增强的智能体能力：数据工程、数据科学和对话式分析智能体功能得到显著增强，能够处理更复杂的多步骤工作流
3. 扩展的开发工具：提供构建定制智能体的工具套件，包括对话式分析API、智能体开发套件（ADK）和模型上下文协议（MCP）

这些更新巩固了谷歌在云数据分析和AI领域的竞争地位，为企业提供了更完整和易用的数据到AI解决方案。

9 常见问题FAQ解答

9.1 BigQuery AI适合非技术背景的用户使用吗？

完全适合。BigQuery AI专门设计了对话式分析智能体，使业务用户能够用自然语言提问并获得清晰可执行的情报，无需编写任何代码。平台的数据画布和代码补全等辅助AI功能进一步简化和加速日常任务。

9.2 BigQuery AI如何处理敏感企业数据的安全问题？

BigQuery AI将数据安全作为核心考量。平台采用硬件级加密技术和细粒度权限管理体系，确保敏感数据在使用过程中“不出域、不泄露”。这与全球日益严格的数据监管环境高度契合，让企业在享受AI红利的同时，不必担忧合规风险。

9.3 BigQuery AI的收费模式是怎样的？

BigQuery AI采用标准Google Cloud定价模式，按实际使用量付费。具体来说，费用包括查询处理数据量、存储空间和AI功能使用等组成部分。Google Cloud为新手用户提供免费额度，用于探索和测试平台功能。

9.4 BigQuery AI与传统BigQuery有何主要区别？

主要区别在于BigQuery AI深度整合了AI和机器学习能力到平台核心中，而传统BigQuery主要作为数据仓库服务。BigQuery AI增加了自然语言界面、智能体工具、生成式AI功能和一站式机器学习生命周期管理等新功能。

9.5 是否可以在BigQuery AI中使用自定义机器学习模型？

可以。BigQuery AI支持多种模型集成方式：使用平台内置模型、导入在Vertex AI中训练的自定义模型，或使用预训练模型（如TimesFM）进行零样本推理。这种灵活性使用户能够根据特定需求选择最合适的建模方法。

10 总结

BigQuery AI代表了数据分析领域的重大革新，它通过自然语言处理、生成式AI和智能体技术，显著降低了从复杂数据中获取洞察的技术门槛。 这一平台的核心价值在于将先进AI能力与易用性有机结合，使各类用户无需移动数据或掌握复杂框架，即可在BigQuery内完成模型训练、推理和工作流自动化。从彪马、Wendy’s等企业的成功案例可见，BigQuery AI已在实际业务场景中产生显著价值。 随着企业数据量的持续增长和对AI驱动洞察需求的增加，BigQuery AI这类智能数据分析平台的发展前景广阔。它不仅是技术的进步，更是工作方式的变革，使数据分析从专家专属技能转变为广泛可用的业务工具。 对于考虑采用BigQuery AI的企业，建议从明确的业务问题开始试点，逐步扩大应用范围。同时，关注谷歌云平台的最新更新，以充分利用不断增强的平台能力。

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参考文章或数据来源

1. 谷歌再发力：上线BigQuery AI，智能体搞定数据分析管理，简单指令直达(2025年11月23日)
2. 谷歌重磅推出BigQuery AI：让数据分析变得简单高效(2025年11月22日)
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8. 低代码AI：使用BigQuery ML训练线性回归模型(2023年10月17日)
9. Generative Insights avec BigQuery SQL et Vertex AI | Google Codelabs
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本文更新于2025年11月29日，旨在提供关于BigQuery AI的全面介绍。产品特性和功能可能随时间变化，请以Google官方最新文档为准。