Die Lösung verbindet eine bewährte Engine für Transparenz und Automatisierung auf Datenplattformen mit der marktführenden BigQuery-Erfahrung von DoiT.
SANTA CLARA, Kalifornien, 16. April 2026 – SELECT by DoiT, das auf Data-Platform-Optimierung spezialisierte Unternehmen, das Engineering- und Datenteams gezielt dabei unterstützt, ihre Ausgaben für Cloud-Datenplattformen zu optimieren, hat heute Pläne für eine automatisierte Plattform zur Kostentransparenz und -optimierung für Google BigQuery angekündigt. Parallel dazu startet das Early Access Program, das ab sofort unter select.dev offen ist. Die Ankündigung fällt mit der Google Cloud Next 2026 in Las Vegas zusammen, wo Besucher das Produkt live am DoiT-Stand erleben können.
Die Lücke bei der Kostentransparenz auf Cloud-Datenplattformen
Mit wachsendem Investment in Google Cloud entwickelt sich BigQuery zur zentralen Infrastruktur für Analytics-, Machine-Learning- und KI-Workloads – und damit zu einer Kostenherausforderung, der sich die meisten Teams gerade erst stellen. Das Preismodell von BigQuery umfasst On-Demand-Queries, Slot-basierte Kapazitätsreservierungen und unterschiedliche Storage-Abrechnungsarten, die sich über die Zeit summieren. All das parallel zu optimieren und zugleich verschwendeten Spend durch fehlgeschlagene oder ineffiziente Queries aufzuspüren, ist ein dauerhafter operativer Aufwand, für den die meisten Engineering- und FinOps-Teams schlicht nicht die Kapazitäten haben.
"In tausenden Gesprächen mit BigQuery-Kunden haben wir gesehen, welches Maß an Expertise nötig ist, um Spend wirklich zu verstehen und zu optimieren", sagt John Purcell, Chief Product Officer bei DoiT. "Genau dafür ist eine automatisierte Plattform gemacht."
Ein Fundament aus Erfahrung
Die BigQuery-Lösung von SELECT basiert auf zwei sich ergänzenden Stärken: der Automation Engine von SELECT, geschärft in produktiven Deployments mit mehr als 250 Millionen Dollar Snowflake-Spend, und der tief verankerten BigQuery-Expertise von DoiT, gewachsen aus fast einem Jahrzehnt direkter Kundenarbeit und rund 2.000 betreuten BigQuery-Kunden seit dem Launch der BigQuery Editions.
"Die Automation Engine von SELECT hat sich produktiv bei hunderten Snowflake-Kunden bewährt und wird nun in Kombination mit der herausragenden BigQuery-Expertise von DoiT auf BigQuery skaliert", sagt Ian Whitestone, GM und Mitgründer von SELECT by DoiT. "Auf diesem Fundament aufzubauen heißt: Wir starten aus echter Expertise heraus, statt sie uns erst erarbeiten zu müssen."
So funktioniert die Lösung
Die BigQuery-Lösung von SELECT integriert sich in den gesamten Data Stack, erfasst die End-to-End-Kosten und optimiert auf drei automatisierten Ebenen:
- Storage Optimizer stellt Tabellen automatisch von logischer auf physische Storage-Abrechnung um, wann immer die Umstellung Einsparungen bringt – ohne Änderungen an Queries oder Pipelines.
- Reservations Manager übernimmt kontinuierliches Right-Sizing der Slot-Reservierungskapazität auf Basis der tatsächlichen Workload-Nachfrage und macht manuelle Analysen mit der Zeit überflüssig.
- Query Router leitet einzelne Queries anhand historischer Kostendaten auf den kostengünstigsten Abrechnungspfad, wechselt dynamisch zwischen On-Demand- und reservierungsbasierter Ausführung und schützt die Performance durch automatisches Fallback.
Das Tool ergänzt DoiT Cloud Intelligence™ und verbindet BigQuery-Kostenzuordnung, Anomalieerkennung und Optimierung innerhalb derselben Plattform, mit der bereits Spend über Cloud-Infrastruktur, Kubernetes und Snowflake hinweg gesteuert wird.
Early Access und Verfügbarkeit
Der Early Access ist ab sofort unter select.dev/signup verfügbar. Teams auf der Google Cloud Next 2026 in Las Vegas können das Produkt am Stand von SELECT by DoiT (#1509) live erleben und sich vor Ort für den Early Access registrieren. Die allgemeine Verfügbarkeit ist für Q3 geplant.
BigQuery ist die dritte Säule der Data-Platform-Optimization-Roadmap von SELECT by DoiT – nach Snowflake (heute verfügbar) und Databricks (ab Juni 2026).
Über SELECT by DoiT
SELECT by DoiT ist eine führende Lösung für Plattformoptimierung, gezielt entwickelt, um Engineering- und Datenteams beim Steuern und Senken ihrer Ausgaben für Cloud-Datenplattformen zu unterstützen. Die Plattform liefert tiefe Einblicke in Kosten und Performance über Snowflake, Databricks und BigQuery hinweg und setzt kontinuierlich automatisierte Maßnahmen um, die Kosten senken, ohne die Performance zu beeinträchtigen. Die Automation Engine von SELECT hat sich produktiv über mehr als 250 Mio. $ Snowflake-Spend bewährt – mit der Erweiterung um Databricks und BigQuery wächst die Reichweite der Plattform über den gesamten modernen Data Stack. SELECT ist als eigenständiges Produkt und als Bestandteil von DoiT Cloud Intelligence™ erhältlich.
Über DoiT
DoiT ist mit der Plattform DoiT Cloud Intelligence™ globaler Marktführer und bietet intent-aware FinOps- und CloudOps-Lösungen, die Unternehmen dabei helfen, das Maximum aus ihren Cloud-Investitionen herauszuholen. Mit tiefer Expertise in AWS, Google Cloud und Azure ermöglicht DoiT Cloud Intelligence Organisationen, jeden ausgegebenen Dollar mit den Zielen der jeweiligen Workloads zu verknüpfen, die Ursachen von Ineffizienz aufzudecken und durch Automatisierung und konkrete Maßnahmen echte Optimierung zu erreichen. Mehr dazu unter doit.com.
Ian Whitestone · Mitgründer und CEO von SELECT
Ian ist Mitgründer und CEO von SELECT, einer SaaS-Plattform für Snowflake-Kostenmanagement und -Optimierung. Vor SELECT leitete er sechs Jahre lang Full-Stack-Teams in Data Science und Engineering bei Shopify und Capital One. Bei Shopify verantwortete er die Optimierung des Data Warehouse und den Ausbau der Kostentransparenz.