従来のデータ非正規化手法では、ファクトとそのすべてのディメンションをフラットなテーブル構造に書き込むだけで済みます。例えば、販売取引を扱う場合、個々のファクトと、それに付随する注文情報や顧客情報などのディメンションをレコードに書き込みます。
データの非正規化を行うもう一つの方法は、BigQueryがJSONまたはAvro入力データにおけるネスト構造と繰り返し構造をネイティブにサポートしていることを活用するものです。ネスト構造と繰り返し構造を用いてレコードを表現することで、基になるデータをより自然に表現できます。販売注文の場合、JSON構造の外側の部分に注文情報と顧客情報が含まれ、内側の部分に注文の個々の明細項目が含まれます。これらはネストされた繰り返し要素として表現されます。
参考: https://cloud.google.com/solutions/bigquery-data-warehouse#denormalizing_data

Dialogflow は、人間とコンピューターの相互作用に関する音声分析を行うために使用されます。

Googleはストレージ、クエリ、ストリーミング挿入に対して料金を請求します。ファイルからのデータの読み込みとエクスポートは無料の操作です。
参考: https://cloud.google.com/bigquery/pricing