Apa Itu Google BigQuery dan Bagaimana Cara Kerjanya? – Panduan Utama
Diterbitkan: 2023-09-26Google BigQuery adalah gudang data perusahaan yang dikelola sepenuhnya yang dirancang untuk mengelola dan menganalisis data dengan fitur seperti pembelajaran mesin, analisis geospasial, dan intelijen bisnis. Arsitektur tanpa servernya memungkinkan kueri SQL menjawab pertanyaan penting tanpa memerlukan manajemen infrastruktur. BigQuery dapat menganalisis data berukuran terabyte dalam hitungan detik dan petabyte hanya dalam hitungan menit, menjadikannya alat yang ampuh untuk wawasan berbasis data.
Panduan ini memberikan ikhtisar lengkap tentang Google BigQuery dan kemampuannya, serta cara memanfaatkan alat ini sebaik-baiknya.
Memahami BigQuery
BigQuery adalah gudang data multi-cloud tanpa server, sangat skalabel, dan hemat biaya.
Karakteristik BigQuery tanpa server menonjol karena ini berarti pengguna tidak perlu mengelola infrastruktur yang mendasarinya. Tidak perlu menyediakan sumber daya atau mengelola operasi database. Sebaliknya, BigQuery menangani semua itu, memberi pengguna kemampuan untuk membuat kueri data saat bepergian, tanpa memerlukan penyiapan atau administrasi apa pun.
Fitur penting BigQuery adalah kemampuannya menganalisis data dalam jumlah besar secara real-time. Hal ini penting dalam dunia yang berbasis data saat ini, di mana keputusan yang cepat dan tepat dapat membawa perubahan besar bagi bisnis. Dengan menggunakan bahasa SQL yang familiar, pemasar, analis, dan penggemar data dapat mendalami kumpulan data mereka, mengajukan pertanyaan rumit, dan menerima jawaban dalam hitungan detik.
Selain itu, BigQuery dibangun di atas fondasi Google Cloud yang kuat, memanfaatkan keunggulan keamanan, skalabilitas, dan performanya. Seiring pertumbuhan bisnis dan perubahan kebutuhan data, BigQuery beradaptasi dengan mudah, menskalakan sumber dayanya untuk memastikan performa optimal.
Intinya, Google BigQuery menghilangkan kerumitan yang terkait dengan analisis data berskala besar. Daripada harus melewati kerumitan infrastruktur, dunia usaha dapat mengarahkan energi mereka pada hal yang benar-benar penting: mengambil manfaat dari data mereka. Saat mempelajari panduan ini lebih dalam, kami akan mengungkap lebih banyak fitur dan fungsi yang benar-benar membedakan BigQuery dalam dunia analisis data.
Berinteraksi dengan BigQuery
BigQuery menawarkan banyak antarmuka untuk interaksi. Konsol Google Cloud menyediakan antarmuka grafis untuk tugas-tugas seperti memuat, mengekspor, dan membuat kueri data. Alat baris perintah bq, berdasarkan Python, memungkinkan akses BigQuery langsung dari baris perintah.
Pengembang dan ilmuwan data juga dapat menggunakan perpustakaan klien dalam bahasa pemrograman yang sudah dikenal, termasuk Python, Java, JavaScript, dan Go. Selain itu, REST API dan RPC API BigQuery menawarkan lebih banyak cara untuk mengelola dan mengubah data.
Fitur Unik BigQuery
BigQuery memaksimalkan fleksibilitas dengan memisahkan mesin komputasi yang menganalisis data dari pilihan penyimpanan. Pemisahan ini memungkinkan penyimpanan dan analisis data dalam BigQuery atau menilai data secara eksternal. Kueri gabungan memungkinkan pembacaan data dari sumber eksternal, sementara streaming mendukung pembaruan data berkelanjutan. Alat seperti BigQuery ML dan BI Engine semakin meningkatkan kemampuan analisis data.
Desain BigQuery memastikan penyimpanan dan komputasi dipisahkan, dan dapat diskalakan secara independen sesuai permintaan. Desain ini menawarkan fleksibilitas luar biasa dan pengendalian biaya, karena tidak perlu terus-menerus menjaga sumber daya komputasi yang mahal tetap berjalan. Data dapat diserap ke BigQuery secara batch atau dialirkan secara real-time dari berbagai sumber seperti web, IoT, atau perangkat seluler melalui Pub/Sub. Bagi mereka yang ingin memasukkan data dari cloud lain, sistem lokal, atau layanan pihak ketiga, Layanan Transfer Data tersedia.
Bekerja dengan Data di BigQuery
Data di BigQuery disusun ke dalam kumpulan data, yang merupakan penampung tabel dan tampilan tingkat atas. Data dapat dimuat ke BigQuery menggunakan Storage Write API atau dimuat secara batch dari file lokal atau Cloud Storage dalam berbagai format seperti Avro, Parket, ORC, CSV, JSON, dan banyak lagi. Layanan Transfer Data BigQuery semakin menyederhanakan penyerapan data.
Saat menangani data di BigQuery, biasanya ada beberapa langkah yang dilakukan.
Penyerapan Data
Data dapat diambil dari berbagai sumber, termasuk file CSV, file JSON, atau langsung dari Google Cloud Storage. Baik menggunakan UI web BigQuery, alat baris perintah, atau API, ada beberapa cara untuk memasukkan data ke BigQuery.
Pemodelan Data
Tidak seperti beberapa sistem yang mengharuskan skema ditentukan terlebih dahulu, BigQuery menggunakan pendekatan skema saat dibaca. Ini berarti mendefinisikan skema pada awalnya tidak wajib, namun dapat bermanfaat untuk kinerja dan pengoptimalan kueri. Dalam BigQuery, data dapat disusun menggunakan tabel, tampilan, dan partisi.
Kueri Data
BigQuery dilengkapi untuk menangani sintaksis SQL standar, memungkinkan analisis dan pemfilteran data yang rumit. Mengingat desainnya, BigQuery dapat memproses set data paling luas secara efisien, sehingga mampu menangani kueri data berukuran petabyte.
Transformasi Data
Bagi mereka yang ingin menyempurnakan atau mengubah data, BigQuery menawarkan kemampuan SQL. Selain itu, alat eksternal seperti Cloud Dataflow atau Dataprep dapat digunakan untuk transformasi data. Setelah data diubah, tabel atau tampilan baru dapat dibuat berdasarkan data yang disempurnakan.
Visualisasi data
Untuk merepresentasikan data secara visual, alat seperti Looker Studio dapat diintegrasikan dengan BigQuery. Platform ini menawarkan antarmuka intuitif, sehingga lebih mudah untuk mengeksplorasi dan menganalisis data secara visual.
Ekspor Data
Setelah dianalisis, jika ada kebutuhan untuk memindahkan data dari BigQuery, BigQuery mendukung ekspor ke berbagai format seperti CSV, JSON, Avro, atau Parket. Data yang diekspor dapat dikirim ke Google Cloud Storage atau langsung ke layanan lain seperti Google Sheets atau Google Drive.
BigQuery Analytics dan ML
BigQuery mendukung analisis deskriptif dan preskriptif. Itu bisa menanyakan data yang disimpan di dalam atau menjalankan kueri pada data eksternal menggunakan tabel atau kueri gabungan. Ini mendukung kueri SQL standar ANSI, termasuk gabungan, bidang bersarang, dan fungsi spasial. Alat intelijen bisnis seperti BI Engine, Looker Studio, dan alat pihak ketiga seperti Tableau dan Power BI juga didukung. BigQuery ML menonjol karena menawarkan pembelajaran mesin dan kemampuan analisis prediktif.
BigQuery bukan sekadar gudang data, tetapi merupakan alat canggih yang menggabungkan penyimpanan data dengan kemampuan analitis. Artinya, pengguna dapat menyimpan data dalam jumlah besar dan kemudian menjalankan kueri analitis yang rumit pada data tersebut. Tujuannya adalah untuk mengekstrak wawasan bermakna yang dapat memandu proses pengambilan keputusan.
Tata Kelola dan Keamanan Data
BigQuery memastikan pengelolaan data dan sumber daya komputasi terpusat. Pengelolaan Identitas dan Akses (IAM) Google Cloud terintegrasi dengan BigQuery untuk mengamankan sumber daya. Praktik terbaik keamanan Google Cloud memberikan pendekatan yang kuat terhadap keamanan data, memastikan keamanan perimeter dan pendekatan pertahanan mendalam yang lebih terperinci.
Analisis Geospasial di BigQuery
BigQuery mendukung berbagai fungsi spasial, menjadikannya alat yang ampuh untuk analisis geospasial. Kemampuan ini merupakan bagian dari Sistem Informasi Geografis yang terintegrasi dalam BigQuery.
Memahami Analisis Geospasial
Di gudang data seperti BigQuery, informasi lokasi merupakan hal yang lazim. Banyak keputusan bisnis penting berkisar pada data lokasi. Misalnya, melacak garis lintang dan bujur kendaraan pengiriman atau paket dari waktu ke waktu dapat memberikan wawasan mengenai efisiensi pengiriman. Demikian pula, mencatat transaksi pelanggan dan menggabungkan data ini dengan data lokasi toko dapat memberikan wawasan tentang perilaku dan preferensi pelanggan.
Analisis geospasial di BigQuery memungkinkan pengguna menganalisis dan memvisualisasikan data geospasial menggunakan jenis data geografi dan fungsi geografi GoogleSQL. Jenis analisis ini dapat membantu menentukan kapan suatu paket kemungkinan besar akan tiba atau pelanggan mana yang harus menerima surat untuk lokasi toko tertentu.
Mengkueri Big Data di BigQuery
Menangani big data sering kali melibatkan penyaringan sejumlah besar informasi untuk menemukan wawasan berharga, sebuah proses yang dapat memakan waktu dan sumber daya yang intensif.
Google BigQuery mendukung SQL. Dengan SQL, pengguna dapat dengan mudah berinteraksi dengan kumpulan data mereka, berapa pun ukurannya. Bahkan jika Anda berurusan dengan data berukuran petabyte, BigQuery memproses kueri Anda dengan kecepatan luar biasa, memastikan Anda menerima wawasan tanpa waktu tunggu yang lama.
Memanfaatkan Kekuatan Google BigQuery Tanpa Rumit
Dengan bermitra dengan Improvado, perusahaan bisa mendapatkan semua manfaat Google BigQuery tanpa menghadapi kekurangan apa pun dalam penyiapan dan pengelolaan gudang data.
Improvado adalah solusi analisis pemasaran menyeluruh yang menyederhanakan setiap langkah siklus pelaporan pemasaran mulai dari pengumpulan dan penyimpanan data hingga visualisasi data dan penemuan wawasan.
Tim Improvado menyediakan gudang data dengan layanan penerapan dan pemeliharaan. Tim menyiapkan dan mengonfigurasi Google BigQuery untuk Anda. Mesin virtual gudang data dimiliki oleh Improvado, namun Improvado mengelolanya di pihak klien—memastikan prosesnya transparan. Anda selalu memiliki kendali penuh dan kepemilikan atas data mereka.