ما هو Google BigQuery وكيف يعمل؟ - الدليل النهائي

Google BigQuery عبارة عن مستودع بيانات مؤسسي مُدار بالكامل مصمم لإدارة البيانات وتحليلها باستخدام ميزات مثل التعلم الآلي والتحليل الجغرافي المكاني وذكاء الأعمال. تسمح بنيتها بدون خادم لاستعلامات SQL بالإجابة على الأسئلة المهمة دون الحاجة إلى إدارة البنية التحتية. يمكن لـ BigQuery تحليل تيرابايت من البيانات في ثوانٍ وبيتابايت في دقائق معدودة، مما يجعلها أداة قوية للرؤى المستندة إلى البيانات.

يقدم هذا الدليل نظرة عامة كاملة على Google BigQuery وإمكانياته وكيفية تحقيق أقصى استفادة من الأداة.

فهم BigQuery

BigQuery عبارة عن مستودع بيانات متعدد السحابة بدون خادم وقابل للتطوير بشكل كبير وفعال من حيث التكلفة.

تبرز خاصية BigQuery التي لا تحتوي على خادم ، لأنها تعني أنه لا يتعين على المستخدمين إدارة البنية الأساسية الأساسية. ليست هناك حاجة لتوفير الموارد أو إدارة عمليات قاعدة البيانات. بدلاً من ذلك، تعتني BigQuery بكل ذلك، مما يوفر للمستخدمين القدرة على الاستعلام عن البيانات أثناء التنقل، دون الحاجة إلى أي إعداد أو إدارة.

من الميزات البارزة في BigQuery قدرتها على تحليل كميات هائلة من البيانات في الوقت الفعلي. يعد هذا أمرًا ضروريًا في عالم اليوم القائم على البيانات حيث يمكن أن تؤدي القرارات السريعة والمستنيرة إلى تغيير قواعد اللعبة بالنسبة للشركات. باستخدام لغة SQL المألوفة، يمكن للمسوقين والمحللين وعشاق البيانات الغوص في مجموعات البيانات الخاصة بهم، وطرح أسئلة معقدة وتلقي الإجابات في ثوانٍ.

علاوة على ذلك، تم بناء BigQuery على أساس قوي من Google Cloud، مما يعزز مزايا الأمان وقابلية التوسع والأداء. مع نمو الشركات وتغير متطلبات البيانات، تتكيف BigQuery بسهولة، وتعمل على توسيع مواردها لضمان الأداء الأمثل.

في جوهر الأمر، يزيل Google BigQuery التعقيدات المرتبطة بتحليلات البيانات واسعة النطاق. وبدلا من الخوض في تعقيدات البنية التحتية، تستطيع الشركات توجيه طاقتها نحو ما يهم حقا: استخلاص القيمة من بياناتها. وبينما نتعمق في هذا الدليل، سنكشف عن المزيد من الميزات والوظائف التي تميز BigQuery حقًا في عالم تحليلات البيانات.

التفاعل مع BigQuery

يقدم BigQuery واجهات متعددة للتفاعل. توفر وحدة تحكم Google Cloud واجهة رسومية لمهام مثل تحميل البيانات وتصديرها والاستعلام عنها. تسمح أداة سطر الأوامر bq، المبنية على لغة Python، بالوصول إلى BigQuery مباشرة من سطر الأوامر.

يمكن للمطورين وعلماء البيانات أيضًا استخدام مكتبات العملاء بلغات برمجة مألوفة، بما في ذلك Python وJava وJavaScript وGo. بالإضافة إلى ذلك، توفر واجهة برمجة تطبيقات REST API وRPC API الخاصة بـ BigQuery المزيد من الطرق لإدارة البيانات وتحويلها.

ميزات BigQuery الفريدة

يعمل BigQuery على زيادة المرونة إلى الحد الأقصى من خلال فصل محرك الحوسبة الذي يحلل البيانات عن خيارات التخزين. يسمح هذا الفصل بتخزين البيانات وتحليلها داخل BigQuery أو تقييم البيانات خارجيًا. تتيح الاستعلامات الموحدة قراءة البيانات من مصادر خارجية، بينما يدعم الدفق التحديثات المستمرة للبيانات. تعمل أدوات مثل BigQuery ML وBI Engine على تحسين قدرات تحليل البيانات.

يضمن تصميم BigQuery فصل التخزين والحوسبة، وتوسيع نطاقهما بشكل مستقل عند الطلب. يوفر هذا التصميم مرونة هائلة وتحكمًا في التكلفة، حيث لا توجد حاجة للاحتفاظ بموارد الحوسبة باهظة الثمن وتشغيلها باستمرار. يمكن استيعاب البيانات في BigQuery على دفعات أو دفقها في الوقت الفعلي من مصادر مختلفة مثل الويب أو إنترنت الأشياء أو الأجهزة المحمولة عبر Pub/Sub. بالنسبة لأولئك الذين يتطلعون إلى جلب البيانات من السحب الأخرى، أو الأنظمة المحلية، أو خدمات الطرف الثالث، فإن خدمة نقل البيانات متاحة.

العمل مع البيانات في BigQuery

يتم تنظيم البيانات في BigQuery في مجموعات بيانات، وهي عبارة عن حاويات عالية المستوى للجداول وطرق العرض. يمكن تحميل البيانات إلى BigQuery باستخدام Storage Write API أو تحميلها دفعة واحدة من الملفات المحلية أو التخزين السحابي بتنسيقات مختلفة مثل Avro وParquet وORC وCSV وJSON والمزيد. تعمل خدمة نقل البيانات BigQuery على تبسيط عملية استيعاب البيانات.

عند التعامل مع البيانات في BigQuery، عادةً ما يتم تضمين عدة خطوات.

استيعاب البيانات

يمكن تحميل البيانات من مجموعة متنوعة من المصادر، بما في ذلك ملفات CSV أو ملفات JSON أو مباشرة من Google Cloud Storage. سواء كنت تستخدم واجهة مستخدم ويب BigQuery، أو أدوات سطر الأوامر، أو واجهات برمجة التطبيقات، فهناك طرق متعددة للحصول على البيانات في BigQuery.

نمذجة البيانات

على عكس بعض الأنظمة التي تتطلب تحديد المخطط مسبقًا، يستخدم BigQuery أسلوب المخطط عند القراءة. وهذا يعني أن تحديد المخطط ليس إلزاميًا في البداية، ولكنه قد يكون مفيدًا لتحسين الأداء والاستعلام. ضمن BigQuery، يمكن تنظيم البيانات باستخدام الجداول وطرق العرض والأقسام.

الاستعلام عن البيانات

تم تجهيز BigQuery للتعامل مع بناء جملة SQL القياسي، مما يسمح بتحليل البيانات المعقدة وتصفيتها. نظرًا لتصميمها، يمكن لـ BigQuery معالجة مجموعات البيانات الأكثر شمولاً بكفاءة، مما يجعلها قادرة على التعامل مع الاستعلامات على بيتابايت من البيانات.

تحويل البيانات

بالنسبة لأولئك الذين يتطلعون إلى تحسين بياناتهم أو تعديلها، توفر BigQuery إمكانات SQL. بالإضافة إلى ذلك، يمكن استخدام أدوات خارجية مثل Cloud Dataflow أو Dataprep لتحويلات البيانات. بمجرد تحويل البيانات، يمكن إنشاء جداول أو طرق عرض جديدة بناءً على البيانات المكررة.

عرض مرئي للمعلومات

لتمثيل البيانات بشكل مرئي، يمكن دمج أدوات مثل Looker Studio مع BigQuery. توفر هذه الأنظمة الأساسية واجهات بديهية، مما يسهل استكشاف البيانات وتحليلها بصريًا.

تصدير البيانات

بعد التحليل، إذا كانت هناك حاجة لنقل البيانات خارج BigQuery، فإنه يدعم التصدير إلى تنسيقات مختلفة مثل CSV، أو JSON، أو Avro، أو Parquet. يمكن إرسال البيانات المصدرة إلى Google Cloud Storage أو مباشرة إلى خدمات أخرى مثل Google Sheets أو Google Drive.

تحليلات BigQuery وML

يدعم BigQuery كلاً من التحليل الوصفي والإرشادي. يمكنه الاستعلام عن البيانات المخزنة داخل أو تشغيل الاستعلامات على البيانات الخارجية باستخدام الجداول أو الاستعلامات الموحدة. وهو يدعم استعلامات SQL القياسية ANSI، بما في ذلك الصلات والحقول المتداخلة والوظائف المكانية. يتم أيضًا دعم أدوات ذكاء الأعمال مثل BI Engine وLooker Studio وأدوات الجهات الخارجية مثل Tableau وPower BI. تبرز BigQuery ML من خلال تقديم إمكانات التعلم الآلي والتحليلات التنبؤية.

BigQuery ليس مجرد مستودع بيانات، بل هو أداة قوية تجمع بين تخزين البيانات والإمكانات التحليلية. وهذا يعني أنه يمكن للمستخدمين تخزين كميات هائلة من البيانات ثم إجراء استعلامات تحليلية معقدة على تلك البيانات. الهدف هو استخلاص رؤى ذات معنى يمكن أن توجه عمليات صنع القرار.

إدارة البيانات والأمن

يضمن BigQuery الإدارة المركزية للبيانات والموارد الحاسوبية. تتكامل إدارة الهوية والوصول (IAM) في Google Cloud مع BigQuery لتأمين الموارد. توفر أفضل ممارسات أمان Google Cloud أسلوبًا قويًا لأمن البيانات، مما يضمن أمان المحيط ونهجًا أكثر تفصيلاً للدفاع المتعمق.

التحليل الجغرافي المكاني في BigQuery

يدعم BigQuery مجموعة متنوعة من الوظائف المكانية، مما يجعله أداة قوية للتحليلات الجغرافية المكانية. تعد هذه الإمكانات جزءًا من أنظمة المعلومات الجغرافية المدمجة في BigQuery.

فهم التحليلات الجغرافية المكانية

في مستودع بيانات مثل BigQuery، تكون معلومات الموقع هي السائدة. تدور العديد من قرارات العمل الأساسية حول بيانات الموقع. على سبيل المثال، يمكن أن يوفر تتبع خطوط الطول والعرض لمركبات أو طرود التوصيل مع مرور الوقت رؤى حول كفاءة التسليم. وبالمثل، فإن تسجيل معاملات العملاء وضم هذه البيانات مع بيانات موقع المتجر يمكن أن يوفر رؤى حول سلوك العملاء وتفضيلاتهم.

تتيح التحليلات الجغرافية المكانية في BigQuery للمستخدمين تحليل البيانات الجغرافية المكانية وتصورها باستخدام أنواع البيانات الجغرافية ووظائف جغرافية GoogleSQL. يمكن أن يساعد هذا النوع من التحليل في تحديد الموعد المحتمل لوصول الطرد أو العملاء الذين يجب أن يتلقوا رسالة بريدية لموقع متجر معين.

الاستعلام عن البيانات الضخمة في BigQuery

غالبًا ما يتضمن التعامل مع البيانات الضخمة غربلة كميات هائلة من المعلومات للعثور على رؤى قيمة، وهي عملية يمكن أن تستغرق وقتًا طويلاً وتستهلك الكثير من الموارد.

جوجل BigQuery يدعم SQL. باستخدام SQL، يمكن للمستخدمين التفاعل بسهولة مع مجموعات البيانات الخاصة بهم، بغض النظر عن حجمها. حتى إذا كنت تتعامل مع بيتابايت من البيانات، فإن BigQuery يعالج استفساراتك بسرعة ملحوظة، مما يضمن حصولك على رؤى دون أوقات انتظار طويلة.

تسخير قوة Google BigQuery بدون تعقيدات

من خلال الشراكة مع Improvado، يمكن للشركات الحصول على جميع فوائد Google BigQuery دون التعامل مع أي من عيوب إعداد مستودع البيانات وإدارته.

يعد Improvado حلاً شاملاً لتحليلات التسويق يعمل على تبسيط كل خطوة من دورة إعداد التقارير التسويقية بدءًا من جمع البيانات وتخزينها ووصولاً إلى تصور البيانات واكتشاف الرؤى.

يقوم فريق Improvado بتزويد مستودعات البيانات بخدمات النشر والصيانة. يقوم الفريق بإعداد وتهيئة Google BigQuery لك. إن مثيل مستودع البيانات مملوك لشركة Improvado، ولكن Improvado يديره من جانب العميل - مما يضمن شفافية العملية. لديك دائمًا السيطرة الكاملة والملكية على بياناتهم.

أسئلة مكررة