BigQuery repose sur une architecture qui sépare le stockage du calcul : le stockage des données et l’exécution des requêtes sont indépendants, ce qui offre une évolutivité quasi illimitée. Cela permet de lancer des analyses sur des téraoctets ou pétaoctets de données sans nécessiter de dimensionner d’infrastructure dédiée, tout en bénéficiant d’un modèle serverless : les ressources sont allouées à la demande et libérées automatiquement après traitement.

BigQuery facilite la création d’une “source de vérité unique” pour l’entreprise, regroupant toutes les données issues de multiples outils (GA4, CRM, Ads, logs, produits, finances…). On peut ainsi croiser, enrichir et analyser les données en SQL en un seul endroit, simplifiant les reporting BI, l’exploration et l’activation métier, tout en supprimant les silos de données.

Le moteur d’exécution distribue dynamiquement la charge de chaque requête sur l’ensemble de l’infrastructure Google, permettant des analyses rapides et parallélisées sur de très gros volumes : BigQuery lit uniquement les colonnes nécessaires, compresse les données et répartit la charge pour accélérer le processus tout en maîtrisant les coûts.​

Grâce à l’intégration native de la gouvernance (Dataplex Universal Catalog, contrôle granulaire des droits, audit de sécurité et traçabilité), BigQuery déploie des mécanismes robustes pour la gestion de la qualité, le monitoring et la conformité de la donnée. Les traces et logs sont accessibles en temps réel et la sécurité est pensée pour le cloud, avec encryption automatique à tous les niveaux.

BigQuery se connecte nativement aux principaux outils BI (Looker, Tableau, Power BI…), propose le module BigQuery ML pour le machine learning sur l’entrepôt, et dispose d’un moteur d’analyse en streaming pour l’ingestion et la visualisation des données en temps réel. Cela permet des tableaux de bord live, de la surveillance métier en continu, et des cas d’usage prédictifs (scoring, classification, détection d’anomalies).​