Une solution qui associe un moteur éprouvé de visibilité et d'automatisation pour data platforms à l'expertise inégalée de DoiT auprès des clients BigQuery.
SANTA CLARA, Californie, 16 avril 2026 — SELECT by DoiT, l'éditeur d'optimisation pour data platforms conçu pour aider les équipes engineering et data à maîtriser leurs dépenses cloud, annonce aujourd'hui une plateforme automatisée d'observabilité et d'optimisation des coûts pour Google BigQuery, ainsi que le lancement d'un programme d'accès anticipé désormais ouvert sur select.dev. L'annonce coïncide avec Google Cloud Next 2026 à Las Vegas, où les participants pourront découvrir des démonstrations en direct du produit sur le stand DoiT.
Le déficit de visibilité sur les coûts des data platforms cloud
À mesure que les organisations renforcent leur investissement dans Google Cloud, BigQuery s'impose comme une infrastructure centrale pour les workloads d'analytique, de machine learning et d'IA — et soulève un défi de maîtrise des coûts que la plupart des équipes commencent tout juste à appréhender. Le modèle tarifaire de BigQuery couvre les requêtes à la demande, les réservations de capacité par slots et des subtilités de facturation du stockage qui s'accumulent au fil du temps. Optimiser simultanément toutes ces dimensions, tout en repérant les dépenses gaspillées par des requêtes inefficaces ou en échec, demande un engagement opérationnel continu que peu d'équipes engineering et FinOps ont les moyens de tenir.
"Au fil de milliers d'échanges avec des clients BigQuery, nous avons mesuré le niveau d'expertise nécessaire pour comprendre et optimiser ces dépenses," déclare John Purcell, chief product officer chez DoiT. "C'est précisément le problème qu'une plateforme automatisée est faite pour résoudre."
Des fondations bâties sur l'expérience
La solution BigQuery de SELECT repose sur deux atouts complémentaires : le moteur d'automatisation de SELECT, éprouvé en production sur plus de 250 millions de dollars de dépenses Snowflake, et l'expertise institutionnelle de DoiT sur BigQuery, forgée par près d'une décennie d'accompagnement direct et près de 2 000 clients BigQuery servis depuis le lancement de BigQuery Editions.
"Le moteur d'automatisation de SELECT a fait ses preuves en production auprès de centaines de clients Snowflake, et nous l'étendons à BigQuery en l'associant à l'expertise remarquable de DoiT sur le sujet," déclare Ian Whitestone, GM et co-fondateur de SELECT by DoiT. "Partir de ces fondations, c'est démarrer avec une véritable expertise plutôt que de chercher à la construire en chemin."
Le fonctionnement de la solution
La solution BigQuery de SELECT s'intègre à l'ensemble de la data stack pour cartographier les coûts de bout en bout, puis optimise sur trois couches automatisées :
- Storage Optimizer bascule automatiquement les tables d'une facturation de stockage logique vers physique lorsque cette transition génère des économies, sans aucune modification des requêtes ni des pipelines.
- Reservations Manager ajuste en continu la capacité des réservations de slots selon la demande réelle des workloads, supprimant durablement l'analyse manuelle.
- Query Router oriente chaque requête vers le mode de facturation le plus économique en s'appuyant sur l'historique des coûts, en arbitrant dynamiquement entre exécution à la demande et exécution sur réservation, avec un mécanisme de repli automatique pour préserver les performances.
L'outil complète DoiT Cloud Intelligence™ en réunissant attribution des coûts BigQuery, détection d'anomalies et optimisation au sein de la plateforme déjà utilisée pour piloter les dépenses sur l'infrastructure cloud, Kubernetes et Snowflake.
Accès anticipé et disponibilité
L'accès anticipé est ouvert dès aujourd'hui sur select.dev/signup. Les équipes présentes à Google Cloud Next 2026 à Las Vegas pourront assister à des démonstrations en direct sur le stand SELECT by DoiT (n°1509) et s'inscrire au programme sur place. La disponibilité générale est prévue au 3ᵉ trimestre.
BigQuery constitue le troisième pilier de la feuille de route d'optimisation des data platforms de SELECT by DoiT, après Snowflake (déjà disponible) et Databricks (à venir en juin 2026).
À propos de SELECT by DoiT
SELECT by DoiT est une solution de référence pour l'optimisation des plateformes, conçue pour aider les équipes engineering et data à maîtriser et réduire les dépenses des data platforms cloud. La plateforme offre une visibilité approfondie sur les coûts et les performances de Snowflake, Databricks et BigQuery, et déclenche des actions continues et automatisées pour réduire les coûts sans compromettre les performances. Le moteur d'automatisation de SELECT a fait ses preuves en production sur plus de 250 M$ de dépenses Snowflake, et l'optimisation pour Databricks et BigQuery étend désormais sa portée à toute la data stack moderne. SELECT est disponible en produit autonome et au sein de DoiT Cloud Intelligence™.
À propos de DoiT
DoiT est un leader mondial avec sa plateforme DoiT Cloud Intelligence™, qui propose des solutions FinOps et CloudOps centrées sur l'intention pour aider les entreprises à maximiser l'impact de leurs investissements cloud. Forte d'une expertise pointue sur AWS, Google Cloud et Azure, DoiT Cloud Intelligence permet aux organisations de relier chaque dollar dépensé aux objectifs de chaque workload, d'identifier les causes profondes des inefficacités et de mener une optimisation concrète par l'automatisation et l'action. Pour en savoir plus, rendez-vous sur doit.com.
Ian Whitestone · Co-fondateur et CEO de SELECT
Ian est co-fondateur et CEO de SELECT, plateforme SaaS de gestion et d'optimisation des coûts Snowflake. Avant de lancer SELECT, Ian a passé six ans à diriger des équipes full stack de data science et d'engineering chez Shopify et Capital One. Chez Shopify, il a piloté les chantiers d'optimisation du data warehouse et d'amélioration de la visibilité sur les coûts.