Machine-Learning-Erweiterung für Googles Data Warehouse BigQuery. Erlaubt es Data Analysts, ML-Modelle direkt per SQL zu trainieren und vorherzusagen — ohne separaten ML-Stack.
Kosten: Pay-per-use — Abfragen ab ca. 5 USD pro TB; Modell-Training ab ca. 250 USD pro 1 TB an Trainingsdaten
Stärken
- Kein separater ML-Stack nötig — Training in SQL
- Skaliert automatisch mit Datenvolumen
- Integriert mit BigQuery-Daten — keine ETL nötig
- Unterstützt Zeitreihen, Klassifikation, Clustering, Neuronale Netze
Einschränkungen
- Daten-Hosting in US (EU-Regionen optional, aber nicht Default)
- Für spezialisierte Deep-Learning-Aufgaben weniger geeignet als Vertex AI / SageMaker
- Kosten können bei großen Tabellen unerwartet steigen — Budget-Monitoring nötig
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Empfohlen in 6 Use Cases
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