Built an end-to-end data pipeline using GCP, Airflow, PySpark, and BigQuery to analyze thermal anomaly data (India 🇮🇳 vs USA 🇺🇸).
Uncovered patterns in fire frequency, intensity, and seasonality through interactive dashboards.
#DataEngineering #GCP #Airflow #BigQuery #PySpark

🌐 In our new blog post, Juan Pablo Bascur introduces the ORION Dashboard: a tool that makes #openresearchdata accessible, interactive, and easy to explore. It enables easy exploration of CWTS #OpenAlex data on #BigQuery, letting users analyse institutions, funders, and research topics via interactive visualisations and reproducible SQL queries, without any coding skills required 👩‍💻.

🔎 Discover the blog post here 👉 https://www.leidenmadtrics.nl/articles/orion-dashboard-bringing-open-research-data-within-reach

ORION dashboard: bringing open research data within reach

The ORION dashboard enables easy exploration of CWTS OpenAlex data on BigQuery, letting users analyse institutions, funders, and research topics via interactive visualisations and reproducible SQL queries without any coding skills required.

TCO или Полная Стоимость Владение современных подходов в ETL для DB MPP

О чем эта статья : В данной статье я хочу сравнить TCO старых добрых ETL как например Informatica, ODI, MarkitEDM и подобных им vs DBT + AirFlow и подобных им Очень легко проанализировать стоимость лицензий или вычислений и хранения в случае облачной БД, но очень сложно — TCO. Стоимость разработки одной фичи, стоимость поддержки, стоимость сопровождения, стоимость изменений. Очень заманчиво учитывать только расходы на лицензии и вычисления и предполагать, что все остальные расходы одинаковы, хотя это не так. По умолчанию облачные MPP-базы обычно дешевле по хранению и вычислениям и не имеют лицензионной платы, и возникает соблазн использовать такой же безлицензионный подход в ETL, но есть недостатки :

https://habr.com/ru/articles/1014362/

#mppбазы #informatica #dbt #etl #airflow #oracle #bigquery

TCO или Полная Стоимость Владение современных подходов в ETL для DB MPP

О чем эта статья : В данной статье я хочу сравнить TCO старых добрых ETL как например Informatica, ODI, MarkitEDM и подобных им vs DBT + AirFlow и подобных им Очень легко проанализировать стоимость...

Хабр

Secretly convinced BigQuery's main use case is pulling pypi stats

#Python #BigQuery #pypi

Claude Code + BigQuery → agent analityczny, który pracuje na Twoich danych 24/7

Bez kopiowania zapytań. Bez pośredników. Bez przełączania między narzędziami.

To wszystko dzięki połączeniu Claude'a bezpośrednio do BigQuery przez MCP.

#iToSięLiczy
#AI #BigQuery #GoogleCloud #GA4 #DataDrivenMarketing #Automatyzacja #MarketingAnalytics

AshutoshShrivastava (@ai_for_success)

Google이 BigQuery Studio 내 Gemini 기반 어시스턴트를 업그레이드: 현재 활성 쿼리 탭의 문맥을 이해해 코드 복붙·문맥 설명 불필요, 고급 SQL 생성 및 AI 연산자 포함한 쿼리 생성 기능 추가.

https://x.com/ai_for_success/status/2033595501933957463

#google #gemini #bigquery #sql #aiassistant

AshutoshShrivastava (@ai_for_success) on X

🚨 Google has upgraded the Gemini powered assistant inside BigQuery Studio. TLDR - Gemini assistant in BigQuery Studio now understands your active query tabs - No need to copy paste code or explain context again - Can generate advanced SQL including AI operators and

X (formerly Twitter)

BigQuery pipe syntax by example
by Antonella Blasetti

❤️❤️ Pipe syntax is so, so awesome! Seriously.

https://medium.com/google-cloud/bigquery-pipe-syntax-by-example-blasetta-0f3df50ba331

#BigQuery #SQL #GoogleCloud

BigQuery pipe syntax by example

SQL faster to write and far easier to maintain

Medium

🚀 The new LangChain GTM Agent can pull data straight from Salesforce and BigQuery, monitor funding rounds, product launches, and AI trends—all in an open‑source, automated workflow. Perfect for teams that need real‑time business intelligence without vendor lock‑in. Dive in to see how it streamlines data pipelines and boosts decision‑making. #LangChain #GTMAgent #Salesforce #BigQuery

🔗 https://aidailypost.com/news/langchain-gtm-agent-pulls-salesforce-bigquery-data-tracks-funding

Mojofull (@furoku)

사용자가 '서비스 시작부터 지금까지의 전 데이터 보여줘' 같은 지시 하나로 AI가 전체 기간·전체 데이터를 대상으로 쿼리를 실행해버려, 단 한 번의 대화만으로도 예상치 못한 고액 과금이 발생할 수 있다는 경고성 게시물. 구체적으로 BigQuery를 예시로 언급하며 데이터 쿼리·청구 리스크를 지적하고 있음.

https://x.com/furoku/status/2028770760442179760

#bigquery #ai #cloud #billing

Mojofull (@furoku) on X

”「とりあえず、サービス開始から今までの全データを見せて」 といった何気ない指示ひとつで、AIは忠実に全期間・全データを対象としたクエリを実行してしまいます。その結果、たった1回の会話で想定外の高額な課金が発生するリスク があります。” 僕やっちゃう自信あるわw 続き→BigQuery

X (formerly Twitter)
https://www.wacoca.com/life/355188/ ユーフォリア: Gemini で AI マルチ エージェントを構築し、最先端のスポーツ科学の知見とデータを、すべての人々の健康づくりに活用 #AIU0026機械学習 #BigQuery #health #Kenkō #健康 #顧客事例