Was ist Google BigQuery und wie funktioniert es? – Der ultimative Leitfaden

Google BigQuery ist ein vollständig verwaltetes Enterprise Data Warehouse zur Verwaltung und Analyse von Daten mit Funktionen wie maschinellem Lernen, Geodatenanalyse und Business Intelligence. Dank der serverlosen Architektur können SQL-Abfragen wichtige Fragen beantworten, ohne dass eine Infrastrukturverwaltung erforderlich ist. BigQuery kann Terabytes an Daten in Sekunden und Petabytes in nur wenigen Minuten analysieren, was es zu einem leistungsstarken Tool für datengesteuerte Erkenntnisse macht.

Dieser Leitfaden bietet einen vollständigen Überblick über Google BigQuery und seine Funktionen und zeigt, wie Sie das Tool optimal nutzen.

BigQuery verstehen

BigQuery ist ein serverloses, hoch skalierbares und kostengünstiges Multi-Cloud-Data-Warehouse.

Die serverlose Eigenschaft von BigQuery sticht hervor, da sie bedeutet, dass Benutzer die zugrunde liegende Infrastruktur nicht verwalten müssen. Es besteht keine Notwendigkeit, Ressourcen bereitzustellen oder Datenbankvorgänge zu verwalten. Stattdessen kümmert sich BigQuery um all das und bietet Benutzern die Möglichkeit, Daten unterwegs abzufragen, ohne dass eine Einrichtung oder Verwaltung erforderlich ist.

Ein bemerkenswertes Merkmal von BigQuery ist die Fähigkeit, große Datenmengen in Echtzeit zu analysieren. Dies ist in der heutigen datengesteuerten Welt, in der schnelle, fundierte Entscheidungen für Unternehmen von entscheidender Bedeutung sein können, von entscheidender Bedeutung. Mithilfe der vertrauten SQL-Sprache können Vermarkter, Analysten und Datenbegeisterte in ihre Datensätze eintauchen, komplizierte Fragen stellen und in Sekundenschnelle Antworten erhalten.

Darüber hinaus basiert BigQuery auf der robusten Grundlage von Google Cloud und nutzt deren Sicherheits-, Skalierbarkeits- und Leistungsvorteile. Wenn Unternehmen wachsen und sich die Datenanforderungen ändern, passt sich BigQuery mühelos an und skaliert seine Ressourcen, um eine optimale Leistung sicherzustellen.

Im Wesentlichen beseitigt Google BigQuery die Komplexität, die mit umfangreichen Datenanalysen verbunden ist. Anstatt sich durch die Komplexität der Infrastruktur zu kämpfen, können Unternehmen ihre Energie auf das Wesentliche richten: die Wertschöpfung aus ihren Daten. Wenn wir tiefer in diesen Leitfaden eintauchen, werden wir weitere Features und Funktionalitäten enthüllen, die BigQuery in der Welt der Datenanalyse wirklich von anderen abheben.

Interaktion mit BigQuery

BigQuery bietet mehrere Schnittstellen zur Interaktion. Die Google Cloud Console bietet eine grafische Oberfläche für Aufgaben wie das Laden, Exportieren und Abfragen von Daten. Das auf Python basierende bq-Befehlszeilentool ermöglicht den BigQuery-Zugriff direkt über die Befehlszeile.

Entwickler und Datenwissenschaftler können auch Clientbibliotheken in bekannten Programmiersprachen verwenden, darunter Python, Java, JavaScript und Go. Darüber hinaus bieten die REST-API und die RPC-API von BigQuery weitere Möglichkeiten zum Verwalten und Transformieren von Daten.

Die einzigartigen Funktionen von BigQuery

BigQuery maximiert die Flexibilität, indem es die Rechenmaschine, die Daten analysiert, von den Speicheroptionen trennt. Diese Trennung ermöglicht die Datenspeicherung und -analyse innerhalb von BigQuery oder die externe Auswertung von Daten. Föderierte Abfragen ermöglichen das Lesen von Daten aus externen Quellen, während Streaming kontinuierliche Datenaktualisierungen unterstützt. Tools wie BigQuery ML und BI Engine verbessern die Datenanalysefunktionen zusätzlich.

Das Design von BigQuery stellt sicher, dass Speicher und Rechenleistung entkoppelt sind und bei Bedarf unabhängig skaliert werden. Dieses Design bietet enorme Flexibilität und Kostenkontrolle, da keine Notwendigkeit besteht, teure Rechenressourcen ständig am Laufen zu halten. Daten können stapelweise in BigQuery aufgenommen oder in Echtzeit aus verschiedenen Quellen wie Web, IoT oder mobilen Geräten über Pub/Sub gestreamt werden. Für diejenigen, die Daten aus anderen Clouds, lokalen Systemen oder Diensten von Drittanbietern importieren möchten, steht der Data Transfer Service zur Verfügung.

Arbeiten mit Daten in BigQuery

Daten in BigQuery sind in Datensätzen organisiert, bei denen es sich um Container der obersten Ebene mit Tabellen und Ansichten handelt. Daten können mithilfe der Storage Write API in BigQuery geladen oder stapelweise aus lokalen Dateien oder Cloud Storage in verschiedenen Formaten wie Avro, Parquet, ORC, CSV, JSON und mehr geladen werden. Der BigQuery Data Transfer Service vereinfacht die Datenaufnahme weiter.

Bei der Arbeit mit Daten in BigQuery sind in der Regel mehrere Schritte erforderlich.

Datenaufnahme

Daten können aus verschiedenen Quellen geladen werden, darunter CSV-Dateien, JSON-Dateien oder direkt aus Google Cloud Storage. Unabhängig davon, ob Sie die BigQuery-Web-Benutzeroberfläche, Befehlszeilentools oder APIs verwenden, gibt es mehrere Möglichkeiten, Daten in BigQuery zu übertragen.

Datenmodellierung

Im Gegensatz zu einigen Systemen, bei denen im Voraus ein Schema definiert werden muss, verwendet BigQuery einen Schema-on-Read-Ansatz. Dies bedeutet, dass die Definition eines Schemas zunächst nicht zwingend erforderlich ist, sich jedoch positiv auf die Leistung und die Abfrageoptimierung auswirken kann. In BigQuery können Daten mithilfe von Tabellen, Ansichten und Partitionen strukturiert werden.

Datenabfrage

BigQuery ist für die Verarbeitung der Standard-SQL-Syntax ausgestattet und ermöglicht so eine komplexe Datenanalyse und -filterung. Aufgrund seines Designs kann BigQuery selbst die umfangreichsten Datensätze effizient verarbeiten und ist somit in der Lage, Abfragen von Petabytes an Daten zu verarbeiten.

Datentransformation

Für diejenigen, die ihre Daten verfeinern oder ändern möchten, bietet BigQuery SQL-Funktionen. Darüber hinaus können externe Tools wie Cloud Dataflow oder Dataprep für Datentransformationen verwendet werden. Sobald die Daten transformiert sind, können neue Tabellen oder Ansichten basierend auf den verfeinerten Daten erstellt werden.

Datenvisualisierung

Zur visuellen Darstellung der Daten können Tools wie Looker Studio in BigQuery integriert werden. Diese Plattformen bieten intuitive Schnittstellen, die die Erkundung und visuelle Analyse von Daten erleichtern.

Datenexport

Wenn nach der Analyse Daten aus BigQuery verschoben werden müssen, wird der Export in verschiedene Formate wie CSV, JSON, Avro oder Parquet unterstützt. Die exportierten Daten können an Google Cloud Storage oder direkt an andere Dienste wie Google Sheets oder Google Drive gesendet werden.

BigQuery Analytics und ML

BigQuery unterstützt sowohl deskriptive als auch präskriptive Analysen. Es kann darin gespeicherte Daten abfragen oder mithilfe von Tabellen oder Verbundabfragen Abfragen für externe Daten ausführen. Es unterstützt SQL-Abfragen nach ANSI-Standard, einschließlich Verknüpfungen, verschachtelten Feldern und räumlichen Funktionen. Business-Intelligence-Tools wie BI Engine, Looker Studio und Tools von Drittanbietern wie Tableau und Power BI werden ebenfalls unterstützt. BigQuery ML zeichnet sich durch maschinelles Lernen und prädiktive Analysefunktionen aus.

BigQuery ist nicht nur ein Data Warehouse, sondern ein leistungsstarkes Tool, das Datenspeicherung mit Analysefunktionen kombiniert. Dies bedeutet, dass Benutzer große Datenmengen speichern und dann komplexe analytische Abfragen für diese Daten ausführen können. Ziel ist es, aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen, die Entscheidungsprozesse leiten können.

Datenverwaltung und -sicherheit

BigQuery sorgt für eine zentrale Verwaltung von Daten und Rechenressourcen. Das Identity and Access Management (IAM) von Google Cloud lässt sich in BigQuery integrieren, um Ressourcen zu schützen. Die Best Practices für die Sicherheit von Google Cloud bieten einen robusten Ansatz für die Datensicherheit und gewährleisten sowohl Perimetersicherheit als auch einen detaillierteren Defense-in-Depth-Ansatz.

Geodatenanalyse in BigQuery

BigQuery unterstützt eine Vielzahl räumlicher Funktionen und ist damit ein leistungsstarkes Werkzeug für Geodatenanalysen. Diese Funktionen sind Teil der in BigQuery integrierten geografischen Informationssysteme.

Geodatenanalyse verstehen

In einem Data Warehouse wie BigQuery sind Standortinformationen weit verbreitet. Viele wichtige Geschäftsentscheidungen drehen sich um Standortdaten. Beispielsweise kann die Verfolgung des Breiten- und Längengrads von Lieferfahrzeugen oder Paketen im Laufe der Zeit Einblicke in die Liefereffizienz liefern. Ebenso kann die Aufzeichnung von Kundentransaktionen und die Verknüpfung dieser Daten mit Filialstandortdaten Einblicke in das Verhalten und die Präferenzen der Kunden liefern.

Geodatenanalysen in BigQuery ermöglichen Benutzern die Analyse und Visualisierung von Geodaten mithilfe von geografischen Datentypen und GoogleSQL-Geografiefunktionen. Diese Art der Analyse kann dabei helfen, festzustellen, wann ein Paket wahrscheinlich ankommt oder welche Kunden einen Mailer für einen bestimmten Filialstandort erhalten sollten.

Abfragen von Big Data in BigQuery

Bei der Bewältigung von Big Data müssen oft riesige Informationsmengen durchsucht werden, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen – ein Prozess, der sowohl zeitaufwändig als auch ressourcenintensiv sein kann.

Google BigQuery unterstützt SQL. Mit SQL können Benutzer mühelos mit ihren Datensätzen interagieren, unabhängig von der Größe. Selbst wenn Sie mit Petabytes an Daten arbeiten, verarbeitet BigQuery Ihre Abfragen mit bemerkenswerter Geschwindigkeit und stellt sicher, dass Sie ohne lange Wartezeiten Erkenntnisse erhalten.

Nutzen Sie die Leistungsfähigkeit von Google BigQuery ohne die Komplexität

Durch die Partnerschaft mit Improvado können Unternehmen alle Vorteile von Google BigQuery nutzen, ohne sich mit den Nachteilen der Einrichtung und Verwaltung eines Data Warehouse auseinandersetzen zu müssen.

Improvado ist eine End-to-End-Lösung für Marketinganalysen, die jeden Schritt des Marketingberichtszyklus von der Datenerfassung und -speicherung bis hin zur Datenvisualisierung und Erkenntnisgewinnung optimiert.

Das Improvado-Team bietet Data Warehouses Bereitstellungs- und Wartungsdienste. Das Team richtet Google BigQuery für Sie ein und konfiguriert es. Die Data Warehouse-Instanz ist Eigentum von Improvado, aber Improvado verwaltet sie auf Kundenseite und stellt so die Transparenz des Prozesses sicher. Sie haben stets die volle Kontrolle und das Eigentum über ihre Daten.

Häufig gestellte Fragen