簡單了解 BigQuery 之後，讓我們來看看 BigQuery 這個 GCP 明星產品，究竟有哪些優點？
BigQuery 四大優點
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速度快：查詢或分析 TB/PB 等級的資料最快可達到「秒」的等級。
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費用省：省去維運硬體成本；每月都有 Free credit/Usage；依使用情形提供對應折扣。
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應用多：支援各種 BI（Business Intelligence）工具；協同第三方強化資料整合至分析應用。
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彈性大：無需先定義使用空間；支援多種語法；多元存取方式。
除了上述四大優點，BigQuery 採用類似 SQL 的語法，讓用戶查詢資料時更易上手，資料存取也經過加密處理以強化安全機制，而大家最在意的 DR（Disaster Recovery）能力，BigQuery 則提供資料多份複製的功能，以避免資料遺失的風險。了解 BigQuery 所具備的優勢與功能後，或許有些人會好奇，我已經導入傳統資料倉儲了，為什麼還會需要 BigQuery 呢？我們從以下四個面向，帶您比較傳統資料倉儲與 BigQuery 雲端資料倉儲的不同之處。
延伸閱讀：BigQuery教學：成本優化三大指南！
BigQuery 資料倉儲與傳統資料倉儲四大差異
1. 軟硬體設備擴充彈性：
傳統資料倉儲往往需花費許多費用與時間在建置內部機房、購買軟硬體設備，再進行軟硬體安裝。隨著市場環境競爭日益激烈，企業內部資料量累積速度愈來愈快速，數據分析需求愈來愈即時，企業 IT 部門即使不斷採購新的軟硬體設備，也無法做到短時間內的分析效能升級。但企業如果能搭配使用雲端資料倉儲 BigQuery，便無需煩惱基礎架構升級、管理或安全防護設定，還能快速分析多達 PB 級的資料量，並彈性地配合資料量來調整作業規模。
2. 成本與計費方式：
如同前述，傳統資料倉儲在前期就需要相當龐大的軟硬體建置成本，但後續的使用需求卻難以準確評估，因此許多企業會面臨到資源不足或是資源閒置的情況，每當遇上定期的設備升級時，便會開始評估是否要轉向 BigQuery 這類的雲端資料倉儲。BigQuery 是根據使用量計費，每個月都有免費的 10 GB 儲存量和 1 TB 的查詢額度。接下來會有 BigQuery 計費概念的介紹，供企業參考評估。
補充說明，不同於傳統資料庫在進行分析時，會把所有的資料全部掃描過一遍再篩選所需的項目，BigQuery 在成本優化方面能支援 Partitioned table 功能，可以依照時間做切片，來 query 特定的資料段，並且在加速分析效率的同時，還能有效節省成本。
3. 進階分析技術門檻：
BigQuery 內建機器學習功能－BigQuery ML，讓數據資料學家和資料分析師可以直接在 BigQuery 中使用簡單的 SQL，以全球規模的結構化或半結構化資料來建立和執行機器學習模型，且所需時間比以前減少許多。
4. 查詢速度與適合查詢的資料大小：
對於企業來說，營運端所需的數據或是報表，時常都是有時效性且急迫性高的，而軟硬體設備是否有擴充彈性，會大幅影響企業的敏捷性。BigQuery 即是以強大的「分析速度」著名，查詢或分析 TB/PB 等級的資料，最快可達到「秒」的等級，相較之下，傳統資料倉儲或是分析工具，分析時間可能動輒以小時來計算。
