science यह प्रॉडक्ट या सुविधा, झलक (Pre-GA) के तौर पर उपलब्ध है. ऐसा हो सकता है कि Pre-GA के तहत आने वाले प्रॉडक्ट और सुविधाओं के लिए, आपको सीमित सहायता ही मिले. साथ ही, Pre-GA के तहत आने वाले प्रॉडक्ट और सुविधाओं में किए गए बदलाव, Pre-GA के अन्य वर्शन के साथ काम न करें. Pre-GA के तहत आने वाले प्रॉडक्ट और सुविधाओं पर, Google Maps Platform की सेवा की खास शर्तें लागू होती हैं. ज़्यादा जानकारी के लिए, लॉन्च के चरणों की जानकारी देखें. जगहों की अहम जानकारी की सुविधा को टेस्ट करने के लिए साइन अप करें!
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अपनी प्राथमिकताओं के आधार पर, कॉन्टेंट को सेव करें और कैटगरी में बांटें.
प्रीव्यू रिलीज़ में, Places Insights की मदद से BigQuery में शहर के हिसाब से डेटा देखा जा सकता है. Places Insights की मदद से, अपने डेटा को बेहतर बनाया जा सकता है. इसके लिए, आपको दिलचस्पी की जगहों के डेटा के बारे में आंकड़ों से जुड़ी अहम जानकारी मिलती है. इससे कारोबार से जुड़े बेहतर फ़ैसले लिए जा सकते हैं.
Places Insights के डेटा के बारे में क्वेरी करने से पहले, आपको Places Insights प्रॉडक्ट का ऐक्सेस पाने के लिए साइन अप करना होगा. खाता चालू होने के बाद, टारगेट किए गए देश के लिए Places Insights डेटासेट को सब्सक्राइब किया जा सकेगा.
ज़रूरी शर्तें
Places Insights का डेटा ऐक्सेस करने के लिए, आपको यह करना होगा:
Places Insights का ऐक्सेस पाने का अनुरोध करने के लिए, साइन अप करें.
पक्का करें कि आपके खाते में Analytics हब के सदस्य
(roles/analyticshub.subscriber) और Analytics हब की सदस्यता के मालिक
(roles/analyticshub.subscriptionOwner) की भूमिकाएं हों, ताकि सदस्य के तौर पर किए जाने वाले टास्क पूरे किए जा सकें.
पक्का करें कि आपके खाते के पास डेटासेट बनाने के लिए, BigQuery उपयोगकर्ता
(roles/bigquery.user) की भूमिका हो.
जगह के बारे में अहम जानकारी का डेटा, नीचे दी गई टेबल में शामिल शहरों और देशों के लिए उपलब्ध है. हर शहर और देश के लिए, डेटा की अपनी लिस्टिंग होती है. आपको हर लिस्टिंग के लिए अलग से सदस्यता लेनी होगी.
किसी लिस्टिंग की सदस्यता लेने के लिए:
नीचे दी गई टेबल में, अपनी पसंद के शहर के लिए 'सदस्यता लें' लिंक चुनें.
Google Cloud Console में, उस देश के लिए एक डायलॉग बॉक्स खुलता है. उदाहरण के लिए, अमेरिका के न्यूयॉर्क शहर में मौजूद कारोबार की लिस्टिंग के लिए:
डायलॉग बॉक्स में मौजूद, सदस्यता लें बटन को चुनें.
डायलॉग बॉक्स में, प्रोजेक्ट, लिंक किए गए डेटासेट का नाम, प्राइमरी क्षेत्र, और रेप्लिका क्षेत्र की पुष्टि करें या उनमें बदलाव करें. आपके पास डिफ़ॉल्ट लिस्टिंग नाम का इस्तेमाल करने का विकल्प होता है. इसके अलावा, अपने नाम रखने के तरीके का इस्तेमाल करने के लिए, नाम सेट करने का विकल्प भी होता है.
सेव करें को चुनें.
टेबल की सदस्यता लेने की प्रोसेस पूरी होने के बाद, यह Google Cloud Console में BigQuery Explorer पैनल में दिखती है. डेटा ऐक्सेस करने के लिए, अपनी एसक्यूएल क्वेरी में यहां दिया गया टेबल का नाम इस्तेमाल करें.
उपलब्ध लिस्टिंग
नीचे दी गई टेबल में, उन शहरों और देशों की सूची दी गई है जहां यह सुविधा उपलब्ध है.
[null,null,["आखिरी बार 2025-09-06 (UTC) को अपडेट किया गया."],[],[],null,["In the Preview release, Places Insights provides city-specific data in BigQuery\n[data clean rooms](https://cloud.google.com/bigquery/docs/data-clean-rooms) for\nthe target countries. Data clean rooms provide a security-enhanced environment\nin which multiple parties can share, join, and analyze their data assets without\nmoving or revealing the underlying data.\n\nBefore you can write SQL queries against the data in a clean room, you must\nfirst [sign up](https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSetyVSIJc2U4C8rn7Z2olWhK9MEbD_YPadqHuPO3SE-yL21yg/viewform)\nto get access to the Places Insights product. Once your account\nhas been onboarded, you will be able to **subscribe** to the clean room for your\ntarget country.\n\nPrerequisites\n\nTo access the Places Insights data in a clean room, you must:\n\n1. [Sign up](https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSetyVSIJc2U4C8rn7Z2olWhK9MEbD_YPadqHuPO3SE-yL21yg/viewform)\n to test Places Insights.\n\n2. Have a [Google Cloud](https://cloud.google.com/) account.\n\n If you don't have an account, click the **Get Started** button that links to\n an interactive setup experience in the Cloud console for new\n users:\n\n [Get Started](https://console.cloud.google.com/google/maps-apis/start?utm_source=Docs_GS_Button&ref=https://developers.google.com/maps/&utm_content=Docs_Central)\n3. Enable the BigQuery API. For instructions on enabling BigQuery and for a\n tutorial on using BigQuery, see [Query a public dataset with the Google Cloud console](https://cloud.google.com/bigquery/docs/quickstarts/query-public-dataset-console).\n\n4. Enable the [Analytics Hub API](https://console.cloud.google.com/apis/api/analyticshub.googleapis.com/metrics).\n\n5. Ensure that your account has the [Analytics Hub Subscriber](https://cloud.google.com/bigquery/docs/analytics-hub-grant-roles#ah-subscriber-role)\n (`roles/analyticshub.subscriber`) and [Analytics Hub Subscription\n Owner](https://cloud.google.com/bigquery/docs/analytics-hub-grant-roles#ah-subscription-owner-role)\n (`roles/analyticshub.subscriptionOwner`) roles to perform subscriber tasks\n on the data clean rooms.\n\n6. Ensure that your account has the [BigQuery User](https://cloud.google.com/bigquery/docs/access-control#bigquery.user)\n (`roles/bigquery.user`) role to create datasets.\n\n For more information, see [Additional subscriber\n permissions](https://cloud.google.com/bigquery/docs/data-clean-rooms#additional_subscriber_permissions).\n\nSubscribe to a data clean room\n\nPlaces Insights data is available for the cities and countries listed in the\n[table below](#available-clean-rooms). Each city and country has its own data\nclean room that you must subscribe to individually.\n\nTo subscribe to a clean room:\n\n1. Select the subscribe link for the city of interest from the [table\n below](#available-clean-rooms).\n\n2. A dialog opens for that country in the Google Cloud console. For example\n for the New York City, United States (US) clean room:\n\n3. Select the **Subscribe** button in the dialog.\n\n4. When complete, the table subscription appears in the BigQuery **Explorer**\n panel in the Google Cloud console. In your SQL queries, use the table name\n shown below to access the data.\n\nAvailable clean rooms\n\nThe following table lists the supported cities and countries:\n\n| City, Country | Subscribe link | Table names |\n|------------------------------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------------------------------|\n| Sydney, Australia | [AU](https://console.cloud.google.com/bigquery;cameo=analyticshub;pageName=exchange-detail;pageResource=maps-platform-analytics-hub.us.places_insights_AU_sample) | `places_insights___au___sample.places_sample` |\n| Sao Paulo, Brazil | [BR](https://console.cloud.google.com/bigquery;cameo=analyticshub;pageName=exchange-detail;pageResource=maps-platform-analytics-hub.us.places_insights_BR_sample) | `places_insights___br___sample.places_sample` |\n| Toronto, Canada | [CA](https://console.cloud.google.com/bigquery;cameo=analyticshub;pageName=exchange-detail;pageResource=maps-platform-analytics-hub.us.places_insights_CA_sample) | `places_insights___ca___sample.places_sample` |\n| Paris, France | [FR](https://console.cloud.google.com/bigquery;cameo=analyticshub;pageName=exchange-detail;pageResource=maps-platform-analytics-hub.us.places_insights_FR_sample) | `places_insights___fr___sample.places_sample` |\n| Berlin, Germany | [DE](https://console.cloud.google.com/bigquery;cameo=analyticshub;pageName=exchange-detail;pageResource=maps-platform-analytics-hub.us.places_insights_DE_sample) | `places_insights___de___sample.places_sample` |\n| London, Great Britian | [GB](https://console.cloud.google.com/bigquery;cameo=analyticshub;pageName=exchange-detail;pageResource=maps-platform-analytics-hub.us.places_insights_GB_sample) | `places_insights___gb___sample.places_sample` |\n| Mumbai, India | [IN](https://console.cloud.google.com/bigquery;cameo=analyticshub;pageName=exchange-detail;pageResource=maps-platform-analytics-hub.us.places_insights_IN_sample) | `places_insights___in___sample.places_sample` |\n| Jakarta, Indonesia | [ID](https://console.cloud.google.com/bigquery;cameo=analyticshub;pageName=exchange-detail;pageResource=maps-platform-analytics-hub.us.places_insights_ID_sample) | `places_insights___id___sample.places_sample` |\n| Rome, Italy | [IT](https://console.cloud.google.com/bigquery;cameo=analyticshub;pageName=exchange-detail;pageResource=maps-platform-analytics-hub.us.places_insights_IT_sample) | `places_insights___it___sample.places_sample` |\n| Tokyo, Japan | [JP](https://console.cloud.google.com/bigquery;cameo=analyticshub;pageName=exchange-detail;pageResource=maps-platform-analytics-hub.us.places_insights_JP_sample) | `places_insights___jp___sample.places_sample` |\n| Mexico City, Mexico | [MX](https://console.cloud.google.com/bigquery;cameo=analyticshub;pageName=exchange-detail;pageResource=maps-platform-analytics-hub.us.places_insights_MX_sample) | `places_insights___mx___sample.places_sample` |\n| Madrid, Spain | [ES](https://console.cloud.google.com/bigquery;cameo=analyticshub;pageName=exchange-detail;pageResource=maps-platform-analytics-hub.us.places_insights_ES_sample) | `places_insights___es___sample.places_sample` |\n| Zurich, Switzerland | [CH](https://console.cloud.google.com/bigquery;cameo=analyticshub;pageName=exchange-detail;pageResource=maps-platform-analytics-hub.us.places_insights_CH_sample) | `places_insights___ch___sample.places_sample` |\n| New York City, United States | [US](https://console.cloud.google.com/bigquery;cameo=analyticshub;pageName=exchange-detail;pageResource=maps-platform-analytics-hub.us.places_insights_US_sample) | `places_insights___us___sample.places_sample` `places_insights___us___sample.brands` |"]]
