Google BigQuery Schulung für Teams, die liefern müssen

Du bringst eure Datenanalyse auf Google Cloud in einen sauberen, skalierbaren BigQuery-Standard – mit SQL, Best Practices, Kostenkontrolle und BigQuery Monitoring.

Praxis-Labs in BigQuery Studio
SQL-Abfragen, Modellierung, Performance
Kostenkontrolle, Monitoring, Betrieb

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Wenn BigQuery da ist – aber noch kein Standard

BigQuery ist schnell aufgesetzt. Aber ohne klare Modellierung, saubere SQL-Techniken und ein gemeinsames Vorgehen landet ihr bei hohen Kosten, schwer wartbaren Tabellen und Abfragen, die beim Wachstum kippen.

Diese Google BigQuery Schulung bringt Struktur rein: Du lernst in einer geführten Lernumgebung, wie du auf Google Cloud ein belastbares Data Warehouse in BigQuery aufbaust, Abfragen optimierst, Monitoring etablierst und typische Fehler bei Nested & Repeated Fields (UNNEST, STRUCT, Arrays) vermeidest.

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Trainer erklärt Google BigQuery Schulung in BigQuery Studio mit SQL-Abfragen und Monitoring

Was du nach dem Kurs konkret kannst

Kurz, praktisch, auf euren Alltag in der Google Cloud ausgerichtet.

SQL sicher anwenden

Du schreibst saubere SQL-BigQuery-Abfragen, verstehst Query-Pläne, nutzt Techniken für Performance und arbeitest sicher mit Tabellen, Schemata und Partitionierung.

Kosten und Betrieb im Griff

Du setzt Kostenkontrolle / Cost Optimization um, nutzt BigQuery Monitoring, erkennst Kostentreiber früh und etablierst Monitoring-Routinen für Teams.

Analytics und KI sinnvoll verbinden

Du verstehst, wie BigQuery ML, Vector Search und RAG (Retrieval-Augmented Generation) in ein Analytics-Setup passen – und wie Gemini dich bei Abfragen und Entwicklung unterstützt, ohne Governance zu verlieren.

KPIs

Unsere Wachstumszahlen

Seit Jahren realisieren wir erfolgreich Projekte in Google Workspace.

15+

Jahre Erfahrung mit Google für Unternehmen.

<5 Tage

zur Entwicklung des ersten App-Prototypen

100%

Google Cloud Fokus

Für wen lohnt sich diese BigQuery Schulung?

Der Kurs richtet sich an Data- und Analytics-Teams, BI-Verantwortliche, Data Engineering, IT und alle Teilnehmer, die BigQuery auf Google Cloud produktiv nutzen oder standardisieren wollen. Besonders sinnvoll ist die Schulung, wenn ihr von klassischen Warehouses oder Plattformen (z.B. Snowflake, Amazon Redshift, Databricks oder Microsoft Fabric) kommt oder ein Reporting-Setup auf BigQuery Cloud konsolidiert.

Du brauchst keine BigQuery-Expertise. SQL-Grundlagen helfen, wir holen euch mit einer strukturierten Einführung ab und gehen bis zu fortgeschrittene Themen wie Clustering, Partitionierung, Nested & Repeated Fields und Monitoring.

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<p>Der Kurs richtet sich an Data- und Analytics-Teams, BI-Verantwortliche, Data Engineering, IT und alle Teilnehmer, die BigQuery auf Google Cloud produktiv nutzen oder standardisieren wollen. Besonders sinnvoll ist die Schulung, wenn ihr von klassischen Warehouses oder Plattformen (z.B. Snowflake, Amazon Redshift, Databricks oder Microsoft Fabric) kommt oder ein Reporting-Setup auf BigQuery Cloud konsolidiert.</p><p>Du brauchst keine BigQuery-Expertise. SQL-Grundlagen helfen, wir holen euch mit einer strukturierten Einführung ab und gehen bis zu fortgeschrittene Themen wie Clustering, Partitionierung, Nested & Repeated Fields und Monitoring.</p>

Was steckt im Paket?

Du bekommst eine klare Kursstruktur mit Modulen, Übungen und anwendbaren Anleitungen – als Online-, Präsenz- oder Inhouse-Format (Ort nach Absprache, deutschlandweit).

Modul 1: Einführung in BigQuery auf Google Cloud

Grundlagen, Architektur, Google Cloud Console, BigQuery Studio, Datenquellen und typische Datenanalyse-Workflows. Ziel: Du verstehst das BigQuery Warehouse-Konzept und die wichtigsten Begriffe (Tabellen, Schema, Fields, Datasets).

Modul 2: SQL BigQuery – Abfragen, Technik und Best Practices

Praktische SQL-Techniken für Analytics: Joins, Window-Funktionen, CTEs, Umgang mit Nested & Repeated Fields (UNNEST, STRUCT, Arrays), sowie Performance-Basics. Ziel: Du schreibst robuste Abfragen, die im Team wartbar bleiben.

Modul 3: Datenmodellierung, Performance und Kostenkontrolle

Datenmodellierung (Modeling), Partitionierung, Clustering, Dateiformate und Integration mit Cloud Storage sowie Apache Iceberg. Ziel: Du optimierst Storage und Compute, behältst die Performance im Blick und setzt Kostenkontrolle / Cost Optimization um.

Modul 4: Betrieb, Monitoring und KI-Optionen

BigQuery Monitoring (Jobs, Slots, Auslastung), bq command-line tool, BigQuery API, Datenladungen (z.B. BigQuery Data Transfer Service) und Integrationen (z.B. Pub/Sub, Dataflow). Optionaler Ausblick: Vector Search, RAG und Natural Language to SQL mit Gemini in klaren Guardrails.

Sprich kurz mit uns – und wir setzen den Kurs passend auf

Format: Online, Präsenz oder Inhouse
Niveau: Grundlagen bis fortgeschrittene Inhalte
Fokus: SQL, Kosten, Monitoring, Praxis

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Jonas Schwarz Profilbild GMinds Google Workspace

Erfolgsgeschichten unserer Kunden

Zwei Beispiele aus der Praxis, wie Teams BigQuery Training nutzen, um schneller produktiv zu werden.

E-Commerce: Von Wildwuchs zu Standard in BigQuery

Mitarbeiter

650

Jahresumsatz

180

Mio. €

Eingesetzte Technologien

BigQuery

Google Cloud

Looker

Gemini-Modelle

Ausgangslage

Viele Ad-hoc-Abfragen ohne gemeinsame SQL-Standards
Kostenanstieg durch unoptimierte Tabellen und Scans
Uneinheitliche Modellierung, kaum Partitionierung/Clustering
Reporting in Looker schwer nachvollziehbar

Ergebnis

Einheitliche SQL-BigQuery-Patterns und Review-Checklisten
Modellierung nach Best Practices inkl. Partitionierung
Transparente Kostenkontrolle und BigQuery Monitoring-Routinen
Stabilere Analytics-Pipelines und klarere KPIs in Looker

Finance: Governance-taugliche Datenanalyse auf Google Cloud

Mitarbeiter

2200

Jahresumsatz

640

Mio. €

Eingesetzte Technologien

BigQuery

Google Cloud

Gemini Enterprise Agent Platform (GEAP)

Gemini-Modelle

Ausgangslage

BigQuery eingeführt, aber Betrieb und Monitoring unklar
Komplexe Daten mit Arrays/STRUCTs ohne Team-Know-how
Viele manuelle Schritte bei Datenladung und Qualität
Erste KI-Ideen (RAG), aber ohne klares Vorgehen

Ergebnis

Sicherer Umgang mit Nested & Repeated Fields (UNNEST)
BigQuery Monitoring als fester Prozess im Betrieb
Praktische Leitplanken für RAG und Natural Language to SQL
GEAP-Pilotansatz für steuerbare KI-Workflows auf Daten

Vorgehen

In 4 Schritten zur perfekten Lösung

So kommst du ohne Umwege von der Anfrage zur passenden Schulung – mit klarer Dauer, Ort und Kursziel.

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Termin vereinbaren

Wir vereinbaren einen Termin und klären in 20–30 Minuten Zielgruppe, Ausgangsniveau und Lernziele. Du sagst uns, ob es um Einführung, fortgeschrittene Performance oder Betrieb/Monitoring geht.

Strategisches Expertengespräch

Im Expertengespräch legen wir Inhalte, Dauer (z.B. 1–3 Tage) und das passende Format fest: Online live, Präsenz oder Inhouse. Dazu definieren wir Beispiele aus eurem Alltag (Abfragen, Tabellen, Datenanalyse-Use-Cases).

Einführung & Umsetzung

In der Einführung arbeiten wir in einer geführten Lernumgebung direkt in BigQuery Studio und der Google Cloud Console. Du bekommst praktische Anleitungen, Übungen und Musterlösungen, die du danach weiterverwenden kannst.

Partnerschaft auf Augenhöhe

In der Partnerschaft auf Augenhöhe unterstützen wir optional beim Transfer in den Betrieb: SQL-Standards, Monitoring-Setup, Kostenkontrolle und Review-Routinen. Wenn ihr wollt, docken wir mit kurzen Sprints an, statt ein monatelanges Programm zu starten.

Vom BigQuery-Zugang zur produktiven Datenplattform

Du siehst den Unterschied, wenn Team-Standards, SQL-Techniken und Monitoring zusammenkommen.

Vorher

Queries funktionieren, aber sind nicht wartbar
Unklare Kosten, wenig Transparenz pro Team
Schema-Chaos bei Fields und Arrays
Performance-Probleme ohne klare Hebel
KI-Ideen ohne sauberes Datenfundament

Nachher

Saubere SQL-BigQuery-Patterns und Reviews
Kostenkontrolle / Cost Optimization als Routine
Klare Datenmodellierung und Schema-Standards
BigQuery Monitoring für Betrieb und Skalierung
Realistische Next Steps für RAG und Gemini

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Preise, die sich an eurem Lernziel orientieren

Du bekommst ein Training, das auf euren Use-Case und eure Teilnehmer zugeschnitten ist.

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Starter

ab 2.400 €

Online live, kompakte Einführung

Einführung Google BigQuery & Google Cloud
Grundlagen SQL BigQuery und Abfragen
BigQuery Studio Setup und Übungen
Q&A und nächste Schritte

Business

ab 12.500 €

2 Tage, Praxis und Best Practices

Modellierung, Partitionierung, Clustering
Kostenkontrolle / Cost Optimization im Alltag
BigQuery Monitoring und Betriebs-Basics
Integration: Cloud Storage, Transfers, API

Enterprise

ab 28.000 €

Inhouse, teamweit, mit Labs

Workshop-Track für mehrere Teilnehmer-Gruppen
Fortgeschrittene Performance- und Schema-Techniken
Use-Case-Block: Vector Search, RAG, Gemini
Guided Setup: Standards, Monitoring, Betrieb

Sprich kurz mit uns – und wir setzen den Kurs passend auf

Format: Online, Präsenz oder Inhouse
Niveau: Grundlagen bis fortgeschrittene Inhalte
Fokus: SQL, Kosten, Monitoring, Praxis

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Häufig gestellte Fragen

Wie lange dauert die Google BigQuery Schulung?

Typisch sind 1 bis 3 Tage – je nachdem, ob du eine Einführung, fortgeschrittene Themen (Performance, Datenmodellierung) oder zusätzlich Betrieb und BigQuery Monitoring abdecken willst. In einem kurzen Vorgespräch legen wir Dauer und Module so fest, dass es zu euren Teilnehmern passt.

Welche Voraussetzungen brauche ich für den Kurs?

SQL-Grundlagen sind hilfreich, aber nicht zwingend – wir starten mit einer strukturierten Einführung. Wichtig ist, dass du Zugriff auf eine Google Cloud Umgebung hast oder wir eine separate Lernumgebung nutzen (inkl. BigQuery Studio und Google Cloud Console).

Gibt es die Schulung auch Inhouse oder vor Ort in Deutschland?

Ja. Du kannst zwischen Online live, Präsenz und Inhouse wählen. Ort und Setup richten sich nach euren Anforderungen – deutschlandweit oder bei euch im Haus, wenn ihr mehrere Teams schulen wollt.

Geht ihr auch auf KI-Themen wie RAG oder Natural Language to SQL ein?

Ja – optional und passend zum Reifegrad. Wir zeigen, wie RAG (Retrieval-Augmented Generation) und Vector Search in BigQuery-nahe Architekturen passen und wie Gemini bei Abfragen und Entwicklung unterstützen kann. Fokus bleibt: sauberes Warehouse-Fundament, Governance und Messbarkeit.