La soluzione unisce un motore di visibilità e automazione collaudato sulle data platform alla profonda esperienza di DoiT con i clienti BigQuery, leader di mercato.
SANTA CLARA, California, 16 aprile 2026 — SELECT by DoiT, l'azienda specializzata nell'ottimizzazione delle data platform e progettata per aiutare i team di engineering e data a ottimizzare la spesa cloud, annuncia oggi una piattaforma automatizzata di osservabilità e ottimizzazione dei costi per Google BigQuery, insieme al lancio di un Early Access Program già attivo su select.dev. L'annuncio coincide con Google Cloud Next 2026 a Las Vegas, dove i partecipanti potranno assistere a demo live del prodotto presso lo stand DoiT.
Il gap di visibilità sui costi nelle data platform cloud
Con l'aumento degli investimenti su Google Cloud, BigQuery è ormai un'infrastruttura centrale per workloads di analytics, machine learning e AI, e porta con sé una sfida di gestione dei costi che la maggior parte dei team sta solo iniziando ad affrontare. Il modello di pricing di BigQuery comprende query on-demand, slot reservation di capacità e distinzioni nella fatturazione dello storage che, sommandosi, pesano nel tempo. Ottimizzare tutti questi aspetti in parallelo, individuando al contempo gli sprechi dovuti a query fallite o inefficienti, è un impegno operativo costante, che pochi team di engineering e FinOps possono permettersi di sostenere.
"Dopo migliaia di interazioni con clienti BigQuery, sappiamo quanto sia elevato il livello di competenza necessario per comprendere e ottimizzare la spesa," ha dichiarato John Purcell, Chief Product Officer di DoiT. "È esattamente il problema che una piattaforma automatizzata è nata per risolvere."
Fondamenta costruite sull'esperienza
La soluzione BigQuery di SELECT poggia su due capacità complementari: il motore di automazione di SELECT, affinato su deployment in produzione per oltre 250 milioni di dollari di spesa Snowflake, e l'esperienza consolidata di DoiT su BigQuery, maturata in quasi un decennio di rapporto diretto con i clienti e con circa 2.000 clienti BigQuery seguiti dal lancio di BigQuery Editions.
"Il motore di automazione di SELECT ha dato prova di sé in produzione su centinaia di clienti Snowflake e verrà esteso a BigQuery insieme alla straordinaria competenza di DoiT su questa piattaforma," ha dichiarato Ian Whitestone, GM e co-founder di SELECT by DoiT. "Partire da queste fondamenta significa muoversi da una posizione di competenza già acquisita, anziché doverla costruire strada facendo."
Come funziona la soluzione
La soluzione BigQuery di SELECT si integra lungo tutto lo stack dati per coprire i costi end-to-end e ottimizza su tre livelli automatizzati:
- Storage Optimizer converte automaticamente le tabelle dalla fatturazione logical a physical storage ogni volta che la transizione genera risparmi, senza alcuna modifica a query o pipeline.
- Reservations Manager applica in modo continuo il right-sizing alla capacità di slot reservation in base alla domanda effettiva dei workloads, eliminando nel tempo le analisi manuali.
- Query Router instrada ogni singola query sul percorso di fatturazione più conveniente sulla base dei dati storici di costo, scegliendo dinamicamente tra esecuzione on-demand e reservation-based, con fallback automatico a tutela delle performance.
Lo strumento completa DoiT Cloud Intelligence™, riunendo attribuzione dei costi BigQuery, rilevamento delle anomalie e ottimizzazione nella stessa piattaforma usata per gestire la spesa su infrastruttura cloud, Kubernetes e Snowflake.
Early Access e disponibilità
L'Early Access è già disponibile su select.dev/signup. I team presenti a Google Cloud Next 2026 a Las Vegas potranno assistere alle demo live del prodotto presso lo stand SELECT by DoiT (#1509) e registrarsi all'Early Access direttamente in loco. La disponibilità generale è prevista per il Q3.
BigQuery rappresenta il terzo pilastro della roadmap di ottimizzazione delle data platform di SELECT by DoiT, dopo Snowflake (già disponibile) e Databricks (in arrivo a giugno 2026).
Informazioni su SELECT by DoiT
SELECT by DoiT è una soluzione di riferimento per l'ottimizzazione delle data platform, progettata per aiutare i team di engineering e data a controllare e ridurre la spesa sulle piattaforme dati cloud. La piattaforma offre una visibilità approfondita su costi e performance di Snowflake, Databricks e BigQuery, mettendo in atto azioni continue e automatizzate per ridurre i costi senza compromettere le performance. Il motore di automazione di SELECT ha dato prova di sé in produzione su oltre 250 milioni di dollari di spesa Snowflake e, con l'estensione a Databricks e BigQuery, allarga la propria copertura all'intero modern data stack. SELECT è disponibile come prodotto standalone e come parte di DoiT Cloud Intelligence™.
Informazioni su DoiT
DoiT è leader globale con la piattaforma DoiT Cloud Intelligence™, che offre soluzioni FinOps e CloudOps intent-aware per aiutare le aziende a massimizzare l'impatto dei propri investimenti cloud. Grazie alla profonda competenza su AWS, Google Cloud e Azure, DoiT Cloud Intelligence permette alle organizzazioni di collegare ogni dollaro speso agli obiettivi di ciascun workload, individuare le cause profonde delle inefficienze e ottenere un'ottimizzazione concreta tramite automazione e azione. Per saperne di più, visiti doit.com.
Ian Whitestone·Co-founder & CEO di SELECT
Ian è Co-founder e CEO di SELECT, piattaforma SaaS per la gestione e l'ottimizzazione dei costi Snowflake. Prima di fondare SELECT, Ian ha trascorso 6 anni alla guida di team full stack di data science ed engineering in Shopify e Capital One. In Shopify ha condotto le attività di ottimizzazione del data warehouse e di potenziamento dell'osservabilità dei costi.