Představte si Excel s miliony řádků dat. Člověk by se z toho zbláznil, ale existuje nástroj, který se v tom zvládne bez problémů vyznat. BigQuery je datový sklad od Googlu. Dokáže pracovat s obrovským množstvím dat rychle a efektivně. Nemusíte kupovat drahé servery ani instalovat složitý software. Všechno běží online přes prohlížeč.
BigQuery je často startovní a klíčová databáze pro položení základů sofistikovaného marketingového reportingu a potažmo Business Intelligence. Sáhli po ní i naši klienti Ochutnej Ořech nebo Super Zoo, kterým část reportingu běží také na BigQuery.
V tomto článku vám jednoduše vysvětlíme, co BigQuery umí, jak funguje, jak do něj dostat data a proč byste o něm měli minimálně uvažovat.
Shrnutí pro ty, kteří nemají čas číst celý článek
- BigQuery je online datový sklad od Googlu. Funguje jako obrovská databáze v cloudu, kde můžete ukládat a analyzovat miliardy řádků dat.
- Pro základní práci stačí znát SQL (jazyk pro práci s databázemi) a umět se orientovat v Google Cloud Console. Nemusíte být IT expert.
- BigQuery dokáže pracovat s různými typy dat, nejen s tabulkami, ale i obrázky, texty nebo videy. Pro pokročilé analýzy můžete využít i umělou inteligenci. Google do této oblasti masivně investuje. Nejprve přišel s BQML (BigQuery Machine Learning). Nyní je tu ještě jednodušší cesta, jak si sáhnout na celkem sofistikované predikční a machine learning modely.
- Platíte jen za to, co využijete. Žádné paušální poplatky za nevyužité servery. První 10 GB úložiště a 1 TB analýz měsíčně je zdarma.
- BigQuery skvěle spolupracuje s ostatními Google nástroji včetně Google Analytics, Google Sheets, Looker Studiem a dalšími službami.
Co je BigQuery?
BigQuery je cloudový datový sklad, který Google vyvinul v roce 2010 jako součást své Google Cloud platformy. Vznikl na základě interní technologie Googlu zvané Dremel, kterou sami používali pro analýzu obrovského množství dat ze svých služeb. Dnes je to jeden z nejpoužívanějších nástrojů na světě pro práci s velkými daty.
Hlavní kouzlo BigQuery spočívá v tom, že zvládne zpracovat opravdu velké množství dat během pár sekund. Zatímco běžná databáze by se zasekla na milionech řádků, BigQuery si poradí i s miliardami. U našich klientů jsme zatím na limity BigQuery nenarazili, což se o jiných nástrojích říct nedá. A to nejlepší? Nemusíte se starat o technické věci – žádná instalace, žádná údržba serverů, žádné noční můry ohledně výpadků. Prostě se přihlásíte přes prohlížeč a můžete začít pracovat.
Za poslední roky se BigQuery výrazně rozvinul. Už to není jen datový sklad, ale komplexní platforma pro analýzu dat. Můžete v něm nejen ukládat a prohledávat data, ale také vytvářet predikce pomocí strojového učení, analyzovat obrázky a texty nebo sledovat data v reálném čase.
K čemu se BigQuery hodí?
BigQuery není univerzální nástroj na všechno, ale v některých oblastech nemá konkurenci.
Business analýzy a reportování
BigQuery exceluje v analýze prodejních dat, zákaznického chování nebo výkonu marketingových kampaní. Dokáže zpracovat miliardy transakcí a během sekund vám ukázat trendy a vzorce.
Spousta e-shopů a online firem začíná svou datovou cestu právě s BigQuery. Je to solidní základ, na kterém můžete postavit celou datovou analytiku, aniž byste museli utrácet statisíce. S BigQuery máte od začátku profesionální nástroj, který poroste s vámi.
Umělá inteligence a predikce
Díky BigQuery ML můžete předpovídat budoucnost vašeho byznysu – od prodejů přes churn rate (procentuální ukazatel uživatelů, kteří přestali být vašimi zákazníky) až po detekci podvodů.
Mohlo by vás zajímat: 7 trendů v datové analytice pro rok 2025
Analýzy v reálném čase
Sledujete aktuální výkon e-shopu, reakce na kampaně nebo data z IoT senzorů. BigQuery zvládne analyzovat data hned, jak přijdou.
Bezpečné sdílení dat (Data Clean Rooms)
Spolupracujete s partnery na datech bez sdílení citlivých informací. Ideální pro marketingové analýzy nebo společné projekty.
Webová analytika a Google Analytics
Propojení s Google Analytics vám umožní kombinovat data o návštěvnících webu s interními daty. Můžete tak například zjistit, kolik offline prodejů generují vaše online kampaně, nebo jak se chovají různé segmenty zákazníků napříč všemi kanály.
Jak BigQuery funguje?
Pokud vás zajímá, jak BigQuery dokáže tak rychle zpracovat obrovské množství dat, odpověď leží v jeho unikátní „architektuře”.
Oddělené úložiště a výpočetní výkon
BigQuery funguje jinak než tradiční databáze. Data jsou uložena odděleně od výpočetního výkonu, který je potřebuje zpracovat. To v praxi znamená, že můžete mít uložené petabyty dat (to jsou miliony gigabajtů), a přitom spouštět rychlé analýzy.
Díky tomuto přístupu:
- Lze optimalizovat zvlášť náklady na skladování dat (například přepnutím z logical na physical storage billing) nebo optimalizovat velikosti queries, které například probíhají pravidelně. Vhodnou orchestrací těchto dotazů lze významně snižovat pravidelné náklady na denní nápočty.
- Můžete ukládat prakticky neomezené množství dat.
- Jsou vaše analýzy rychlé, i když přibývají další data.
- Může více lidí pracovat současně bez toho, aby se navzájem brzdili.
Základní technologie
BigQuery využívá několik pokročilých technologií, které zajišťují jeho rychlost:
- Dremel – Mozek celého systému, který rozdělí váš dotaz na tisíce malých úkolů a ty pak běží současně na různých počítačích.
- Colossus – Obrovské úložiště, kde jsou bezpečně uložená všechna vaše data.
- Jupiter – Super rychlá síť, která propojuje všechny části systému.
- Borg – Dirigent, který řídí celý provoz a přiděluje výkon tam, kde je potřeba.
Nebojte se, s těmito technologiemi nemusíte vůbec pracovat. BigQuery je používá automaticky na pozadí.
Sloupcový formát dat
BigQuery ukládá data chytřejším způsobem než běžné databáze. Místo ukládání po řádcích (jako v Excelu) ukládá data po sloupcích. Když se například ptáte, jaký je průměrný věk vašich zákazníků, BigQuery nemusí procházet celou tabulku, ale přečte jen sloupec s věkem. To analýzu dramaticky zrychluje, hlavně u velkých tabulek.
Jak dostat data do BigQuery?
Existuje několik způsobů, jak nahrát data do BigQuery. Výběr záleží na tom, kolik dat máte a jak často je potřebujete aktualizovat.
Nahrávání souborů s daty
Nejjednodušší způsob pro začátek. BigQuery umí přečíst běžné formáty souborů:
- CSV soubory (tabulky podobné Excelu),
- JSON soubory (formát používaný na webu),
- Avro, Parquet, ORC (speciální formáty pro velká data).
Postup je jednoduchý:
- Otevřete BigQuery v Google Cloud Console.
- Vytvoříte dataset (složku pro vaše tabulky).
- Kliknete na „Vytvořit tabulku”.
- Nahrajete soubor z počítače nebo Google Cloud Storage.
- Nastavíte názvy sloupců.
- Kliknete na „Vytvořit”.
Streamování dat v reálném čase
Co když potřebujete data, která vznikají průběžně? Například sledovat, co dělají návštěvníci na webu, nebo monitorovat IoT senzory? BigQuery umí přijímat data průběžně, prakticky v reálném čase.
Možnosti streamování:
- Storage Write API – nejmodernější způsob pro kontinuální tok dat,
- Google Pub/Sub – pro systémy založené na zprávách,
- Dataflow – když potřebujete data nejdřív upravit nebo filtrovat.
TIP: Keboola: Co to je + praktické tipy na využití
Práce s daty bez jejich přesouvání
Někdy nechcete nebo nemůžete data přesouvat. BigQuery umí pracovat i s daty, která zůstávají na původním místě:
- Google Cloud Storage (velké soubory v cloudu),
- Google Drive (včetně Google Sheets tabulek),
- Bigtable, Spanner a další Google databáze.
Nemusíte data kopírovat, ale můžete s nimi rovnou pracovat.
Data Transfer Service
Pro pravidelné automatické přenosy dat nabízí BigQuery službu Data Transfer Service. Nastavíte ji jednou a pak už běží sama. Umí pravidelně kopírovat data z:
- Google služeb (Google Ads, YouTube, Google Analytics),
- Konkurenčních platforem (Amazon S3, Redshift),
- Podnikových systémů (Teradata, Oracle).
Speciálně pro Google Analytics: BigQuery běží na stejné technologii jako ukládání dat v Google Analytics. Můžete tak propojit webovou analytiku přímo s datovým skladem a kombinovat data o návštěvnících s vašimi interními daty o prodeji, zákaznících nebo skladových zásobách.
Práce s daty v BigQuery
Jakmile máte data v BigQuery, přichází ta zajímavější část, samotná práce s nimi. BigQuery nabízí několik způsobů, jak data analyzovat, vizualizovat a dokonce z nich vytvářet predikce.
SQL dotazování
Pro práci s daty používáte jazyk SQL (standardní způsob komunikace s databázemi). Nemusíte být expert, základní dotazy jsou intuitivní:
SELECT produkt, SUM(prodeje) as celkove_prodeje
FROM `muj-projekt.dataset.prodeje`
WHERE datum BETWEEN ‚2025-01-01‘ AND ‚2025-06-30‘
GROUP BY produkt
ORDER BY celkove_prodeje DESC
LIMIT 10
Tento dotaz vám ukáže 10 nejprodávanějších produktů za první pololetí. Vidíte, že SQL je skoro jako normální angličtina (nebo čeština s anglickými slovíčky).
Propojení s analytickými nástroji
BigQuery skvěle spolupracuje s vizualizačními a analytickými nástroji:
- Looker a Looker Studiem – pro tvorbu interaktivních dashboardů.
- Google Sheets – můžete data z BigQuery zobrazit přímo v tabulkách.
- Tableau, Power BI – profesionální nástroje pro business intelligence.
- Python, R – pro pokročilé statistické analýzy.
- Google Analytics – přímá integrace pro webovou analytiku.
Strojové učení přímo v BigQuery
BigQuery Machine learning je funkce, která vám umožní vytvářet prediktivní modely přímo pomocí SQL. Nemusíte být datový vědec ani programátor. Můžete:
- Předpovídat budoucí prodeje na základě historických dat.
- Segmentovat zákazníky do skupin podle chování.
- Odhalovat podezřelé transakce automaticky.
- Analyzovat sentiment v recenzích nebo komentářích.
- Předvídat, kteří zákazníci odejdou ke konkurenci.
Všechno pomocí SQL příkazů, které se od běžných dotazů liší jen trochu.
Správa a zabezpečení dat
Data v BigQuery nejsou jen tak volně přístupná komukoliv. Systém nabízí nástroje pro organizaci, zabezpečení a sdílení dat.
Organizace dat
V BigQuery jsou data uspořádána hierarchicky:
- Projekt – nejvyšší úroveň, spojená s vaším účtem.
- Dataset – složka pro související tabulky.
- Tabulka – samotná data.
Řízení přístupu
Máte plnou kontrolu nad tím, kdo může s vašimi daty pracovat. Můžete nastavit, kdo smí:
- Jen číst data,
- upravovat data,
- spouštět analýzy,
- spravovat celý systém.
Sdílení dat
Potřebujete sdílet data s kolegy nebo partnery? BigQuery umožňuje:
- Sdílení celých datasetů,
- sdílení konkrétních tabulek,
- vytvoření „pohledů” (views), které zobrazují jen vybraná data.
Mohlo by vás zajímat: 6 tipů, jak efektivně ve firmě pracovat s daty a nebát se toho
Kolik BigQuery stojí?
BigQuery nabízí dva způsoby placení.
Platba podle spotřeby (On-demand)
- Platíte $6,25 za každý TB zpracovaných dat.
- První TB měsíčně je zdarma!
- Vhodné pro nepravidelné analýzy.
- Platíte jen když BigQuery skutečně používáte.
Platba za rezervovaný výkon (Capacity-based)
- Od $0,04 za slot a hodinu.
- Výhodnější při pravidelném používání.
- Lepší předvídatelnost nákladů.
- Vhodné pro velké firmy s konstantní zátěží.
Za úložiště dat platíte:
- Aktivní data: od $0,02 za GB měsíčně.
- Archivní data (nepoužívaná déle než 90 dní): od $0,01 za GB měsíčně.
Bezplatná vrstva zahrnuje:
- 10 GB úložiště zdarma.
- 1 TB dotazů měsíčně zdarma.
To stačí na testování a menší projekty.
Proč doporučujeme právě BigQuery?
BigQuery má oproti konkurenci několik zásadních výhod. Zde jsou hlavní důvody, proč si pro práci s daty vybrat právě BigQuery:
- Rychlost a škálovatelnost bez starostí – BigQuery zvládne petabyty dat a stále zůstává rychlý.
- Jednoduchost použití – Na rozdíl od tradičních datových skladů nepotřebujete tým IT specialistů. Stačí základní znalost SQL a Google Cloud Console. BigQuery se postará o zbytek.
- Skvělá integrace s Google ekosystémem – BigQuery perfektně spolupracuje se všemi Google nástroji, od Google Sheets přes Google Analytics až po Looker Studio.
- Rozumná cena – Platíte jen za to, co skutečně používáte. Žádné zbytečné poplatky za nevyužitou kapacitu. Můžete začít zdarma a růst podle potřeby.
- Velká komunita a podpora – Kolem BigQuery existuje obrovská komunita uživatelů. Najdete spoustu návodů, příkladů a odborníků, kteří vám pomohou.
- Neustálé inovace – Google pravidelně přidává nové funkce (podporu nových formátů, lepší AI modely, geografické analýzy).
Potřebujete s BigQuery pomoct?
Pokud vás článek zaujal, ale nevíte, kde začít, nebo už BigQuery používáte a chcete z něj vytěžit maximum, jsme tu pro vás. Jako Digitální architekti se specializujeme na datové analýzy a pomáháme firmám získat nad jejich daty kontrolu.
Co pro vás můžeme udělat:
- Nastavíme BigQuery pro vaše potřeby.
- Propojíme vaši webovou analytiku s BigQuery.
- Vytvoříme dashboardy a reporty, abyste měli přehled o vývoji vašeho podnikání na jednom místě.
- Odhalíme ve vašich datech skryté souvislosti.
- Naučíme vás s BigQuery efektivně pracovat, abyste byli samostatní.
Domluvte si s námi nezávaznou konzultaci. Rádi vám pomůžeme.
