1. Google Cloud官方博客与技术文档

Google Cloud每周通过官方博客发布产品更新，其中包含BigQuery新功能的详细说明和使用案例。建议代理商订阅博客的RSS推送，并特别关注标签为”BigQuery”的内容。

技术文档中的版本说明页面会按时间顺序记录所有功能变更，包括SQL语法扩展、性能优化和集成能力增强等细节。

2. 参加Google Cloud Next大会

每年一度的Google Cloud Next大会是了解产品路线图的最佳场合。通过主题演讲和分论坛，代理商可以：

• 直接听取产品经理对BigQuery未来发展的规划讲解
• 参与技术深度研讨会获取第一手操作经验
• 与Google工程师面对面交流使用场景问题

3. 加入Google Cloud合作伙伴计划

通过合作伙伴门户，认证代理商可享受：

• 提前获取产品路线图简报(NDA保护)
• 参加专属的技术培训会议
• 获取产品上市(Marketing)工具包

1. 无服务器架构的规模弹性

BigQuery完全托管的基础设施可自动扩展至PB级数据处理，客户只需为查询消耗的计算资源付费。相比传统数据仓库：

2. 领先的数据分析功能

近期更新凸显了Google在数据分析领域的前沿探索：

• BigQuery ML：直接在SQL中构建机器学习模型
• 地理空间分析：原生支持GIS函数和可视化
• 实时分析：Streaming API支持毫秒级数据摄入

3. 开放的数据生态系统

通过BigQuery Omni可在AWS和Azure上直接分析跨云数据，而Analytics Hub支持安全的数据资产共享。这种开放性使企业能：

1. 避免数据孤岛，实现统一分析
2. 降低跨云数据迁移成本
3. 与合作伙伴建立数据协作网络

1. 构建技术演示能力

建议代理商重点演示以下场景：

• 使用CREATE MODEL语句在5分钟内构建预测模型
• 展示跨Cloud Storage和BigQuery的联邦查询
• 对比常规SQL与BI Engine加速后的查询响应速度

2. 制定客户教育计划

通过以下形式传递产品价值：

• 每月举办”BigQuery新功能速览”线上研讨会
• 制作本地化案例集(含金融、零售等行业)
• 提供沙箱环境供客户动手实验

3. 优化客户支持体系

利用Google Cloud提供的资源建立三级支持：

1. L1：文档库和常见问题库自助服务
2. L2：技术团队提供配置优化建议
3. L3：联动Google技术支持解决复杂问题