Google bigquery 每日数据更新在BigQuery中是否可行？

我有数据将被用于一个基于网络的报告软件的数据库中。这些数据是通过编程方式从许多不同的来源、完全不同的公司收集的，我正试图将所有数据集中在一个地方，以便为客户方便地显示，而不是去X个不同的仪表盘，汇总所有数据，等等。我们必须按日期将这些数据分开，而且尽可能准确，因为它与收入有关

这一切的问题在于我的数据源的可靠性。与我们合作的几家公司无法在第二天获得最新数据，并且显示不完整的数据。例如，数据源A显示他们昨天赚了14美元，但如果你第二天再查看，你会看到他们在同一天实际赚了大约100美元。这种差异并不总是那么剧烈，但在某些情况下确实如此，而且显然由于收入的敏感性，我们希望确保尽可能多地准确地反映在发球台上

我所设想的事情的实际性质是这样的：数据加载，比如说5月1日。有些数据是不完整的，但客户需要能够看到它，即使它是不完整的。5月2日开始，我们加载当天的数据。但是，此时，5月1日加载的数据现在在从中提取的API中已完成，因此，我们也会返回并在同一个表/目标源中使用新的准确值覆盖旧的5月1日数据

因此，在所有这些背景的影响下，我的实际问题；BigQuery是适合我需要的工具吗？这样的每日DML查询是否会导致不必要的成本密集？有没有另一个谷歌云解决方案，我应该改用它来处理我需要的日常更新？

考虑一下