Summary  
This chapter explains how to organize data resources hierarchically into projects, datasets, and tables, configure metadata such as location and expiration, upload data, and manage access permissions.

General domain of usage  
Cloud data warehousing

In **BigQuery**, i dati sono organizzati utilizzando una struttura chiara a tre livelli: **progetti**, **dataset** e **tabelle**. Questa gerarchia aiuta a gestire l'accesso, la fatturazione e l'organizzazione dei dati in modo coerente.

I **progetti** fungono da contenitori di livello superiore. Gestiscono la fatturazione, le autorizzazioni e l'accesso a tutte le risorse di BigQuery. Ogni dataset e tabella appartiene a uno specifico progetto.

I **dataset** raggruppano tabelle correlate e definiscono proprietà importanti come la posizione dei dati. La scelta della posizione corretta è fondamentale per l'ottimizzazione delle prestazioni e la conformità normativa.

Le **tabelle** memorizzano i dati effettivi e supportano query efficienti su larga scala. BigQuery semplifica il caricamento dei dati da varie fonti e formati. Per supportare la gestione automatizzata del ciclo di vita dei dati, le tabelle possono essere configurate con **impostazioni di scadenza**, contribuendo a ridurre i costi di archiviazione eliminando automaticamente i dati obsoleti.

Qual è il ruolo principale di un progetto in BigQuery?

Perché la posizione è importante quando si configurano progetti e dataset?

Cosa fa la funzionalità di scadenza delle tabelle?

Approfondisci i fondamenti della piattaforma BigQuery e trasforma il modo in cui gestisci i dati cloud. Acquisisci le competenze necessarie per navigare nella console, gestire progetti e ottimizzare i costi delle query. Sperimenta direttamente le funzionalità specifiche di BigQuery come le operazioni sugli array, i dati geografici e le funzioni di data. Esplora tecniche avanzate di ottimizzazione e scopri i segreti della creazione di modelli di machine learning direttamente all'interno del data warehouse utilizzando BigQuery ML.

Acquisire una solida comprensione dell'ambiente BigQuery, distinto dai database tradizionali. Imparare a navigare nella console, gestire progetti e dataset e analizzare i costi in modo efficace. Sviluppare sicurezza nella configurazione dell'ambiente di lavoro per un'analisi dei dati efficiente.

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Porta le tue conoscenze al livello successivo padroneggiando i tipi di dati unici di BigQuery. Gestione di operazioni complesse sugli array e manipolazione delle funzioni di data e ora. Esplorazione delle funzionalità geografiche per risolvere problematiche basate sulla posizione, come il calcolo delle distanze tra città.

Ottimizzazione del flusso di lavoro tramite la gestione di grandi tabelle e il miglioramento delle prestazioni delle query. Tecniche avanzate di gestione degli errori per una risoluzione rapida dei problemi. Competenze fondamentali per mantenere un ambiente database ad alte prestazioni.

Applica le tue conoscenze a scenari reali. Scopri come creare report completi e integrare BigQuery con strumenti esterni. Trasforma dati grezzi in insight aziendali utili attraverso strategie pratiche di applicazione e reporting.

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Progetti e Dataset

1. Qual è il ruolo principale di un progetto in BigQuery?

2. Perché la posizione è importante quando si configurano progetti e dataset?

3. Cosa fa la funzionalità di scadenza delle tabelle?