Cos'è Google BigQuery e come funziona? – La guida definitiva

Google BigQuery è un data warehouse aziendale completamente gestito progettato per gestire e analizzare i dati con funzionalità come machine learning, analisi geospaziale e business intelligence. La sua architettura serverless consente alle query SQL di rispondere a domande significative senza la necessità di gestire l'infrastruttura. BigQuery può analizzare terabyte di dati in pochi secondi e petabyte in pochi minuti, rendendolo un potente strumento per insight basati sui dati.

Questa guida fornisce una panoramica completa di Google BigQuery e delle sue funzionalità e come sfruttare al meglio lo strumento.

Comprendere BigQuery

BigQuery è un data warehouse multi-cloud serverless, altamente scalabile ed economico.

Spicca la caratteristica serverless di BigQuery, poiché significa che gli utenti non devono gestire l'infrastruttura sottostante. Non è necessario fornire risorse o gestire le operazioni del database. BigQuery si occupa invece di tutto questo, fornendo agli utenti la possibilità di eseguire query sui dati in movimento, senza alcuna configurazione o amministrazione richiesta.

Una caratteristica notevole di BigQuery è la sua capacità di analizzare grandi quantità di dati in tempo reale. Ciò è essenziale nel mondo odierno basato sui dati, in cui decisioni rapide e informate possono rappresentare un punto di svolta per le aziende. Utilizzando il familiare linguaggio SQL, gli esperti di marketing, gli analisti e gli appassionati di dati possono immergersi nei propri set di dati, ponendo domande complesse e ricevendo risposte in pochi secondi.

Inoltre, BigQuery si basa sulle solide basi di Google Cloud, sfruttandone i vantaggi in termini di sicurezza, scalabilità e prestazioni. Man mano che le aziende crescono e i requisiti dei dati cambiano, BigQuery si adatta facilmente, ridimensionando le proprie risorse per garantire prestazioni ottimali.

In sostanza, Google BigQuery rimuove le complessità associate all'analisi dei dati su larga scala. Invece di districarsi tra le complessità delle infrastrutture, le aziende possono indirizzare la propria energia verso ciò che conta veramente: estrarre valore dai propri dati. Man mano che approfondiamo questa guida, scopriremo altre caratteristiche e funzionalità che distinguono davvero BigQuery nel mondo dell'analisi dei dati.

Interazione con BigQuery

BigQuery offre più interfacce per l'interazione. La console Google Cloud fornisce un'interfaccia grafica per attività come il caricamento, l'esportazione e l'esecuzione di query sui dati. Lo strumento da riga di comando bq, basato su Python, consente l'accesso a BigQuery direttamente dalla riga di comando.

Gli sviluppatori e i data scientist possono anche utilizzare le librerie client in linguaggi di programmazione familiari, tra cui Python, Java, JavaScript e Go. Inoltre, l'API REST e l'API RPC di BigQuery offrono più modi per gestire e trasformare i dati.

Funzionalità uniche di BigQuery

BigQuery massimizza la flessibilità separando il motore di calcolo che analizza i dati dalle scelte di archiviazione. Questa separazione consente l'archiviazione e l'analisi dei dati all'interno di BigQuery o la valutazione dei dati esternamente. Le query federate consentono la lettura di dati da origini esterne, mentre lo streaming supporta aggiornamenti continui dei dati. Strumenti come BigQuery ML e BI Engine migliorano ulteriormente le capacità di analisi dei dati.

La progettazione di BigQuery garantisce che archiviazione ed elaborazione siano disaccoppiate e scalabili in modo indipendente su richiesta. Questo design offre un'enorme flessibilità e controllo dei costi, poiché non è necessario mantenere costose risorse di elaborazione costantemente attive. I dati possono essere importati in BigQuery in batch o trasmessi in streaming in tempo reale da varie fonti come Web, IoT o dispositivi mobili tramite Pub/Sub. Per coloro che desiderano importare dati da altri cloud, sistemi locali o servizi di terze parti, è disponibile il servizio di trasferimento dati.

Lavorare con i dati in BigQuery

I dati in BigQuery sono organizzati in set di dati, che sono contenitori di tabelle e viste di primo livello. I dati possono essere caricati in BigQuery utilizzando l'API Storage Write o caricati in batch da file locali o Cloud Storage in vari formati come Avro, Parquet, ORC, CSV, JSON e altri. BigQuery Data Transfer Service semplifica ulteriormente l'inserimento dei dati.

Quando si lavora con i dati in BigQuery, in genere sono necessari diversi passaggi.

Inserimento dati

I dati possono essere caricati da diverse origini, inclusi file CSV, file JSON o direttamente da Google Cloud Storage. Sia che si utilizzi l'interfaccia utente web di BigQuery, gli strumenti a riga di comando o le API, esistono diversi modi per inserire i dati in BigQuery.

Modellazione dei dati

A differenza di alcuni sistemi che richiedono la definizione anticipata di uno schema, BigQuery utilizza un approccio schema-on-read. Ciò significa che inizialmente la definizione di uno schema non è obbligatoria, ma può essere utile per l'ottimizzazione delle prestazioni e delle query. All'interno di BigQuery, i dati possono essere strutturati utilizzando tabelle, viste e partizioni.

Interrogazione dei dati

BigQuery è in grado di gestire la sintassi SQL standard, consentendo analisi e filtraggi complessi dei dati. Dato il suo design, BigQuery può elaborare in modo efficiente anche i set di dati più estesi, rendendolo in grado di gestire query su petabyte di dati.

Trasformazione dei dati

Per coloro che desiderano perfezionare o modificare i propri dati, BigQuery offre funzionalità SQL. Inoltre, per le trasformazioni dei dati è possibile utilizzare strumenti esterni come Cloud Dataflow o Dataprep. Una volta trasformati i dati, è possibile creare nuove tabelle o viste basate sui dati perfezionati.

Visualizzazione dati

Per rappresentare visivamente i dati, strumenti come Looker Studio possono essere integrati con BigQuery. Queste piattaforme offrono interfacce intuitive, che semplificano l'esplorazione e l'analisi visiva dei dati.

Esportazione dati

Dopo l'analisi, se è necessario spostare i dati fuori da BigQuery, supporta l'esportazione in vari formati come CSV, JSON, Avro o Parquet. I dati esportati possono essere inviati a Google Cloud Storage o direttamente ad altri servizi come Fogli Google o Google Drive.

BigQuery Analytics e machine learning

BigQuery supporta sia l'analisi descrittiva che quella prescrittiva. Può interrogare i dati archiviati all'interno o eseguire query su dati esterni utilizzando tabelle o query federate. Supporta query SQL standard ANSI, inclusi join, campi nidificati e funzioni spaziali. Sono supportati anche strumenti di business intelligence come BI Engine, Looker Studio e strumenti di terze parti come Tableau e Power BI. BigQuery ML si distingue offrendo funzionalità di machine learning e analisi predittiva.

BigQuery non è solo un data warehouse, è un potente strumento che combina l'archiviazione dei dati con funzionalità analitiche. Ciò significa che gli utenti possono archiviare grandi quantità di dati e quindi eseguire complesse query analitiche su tali dati. L’obiettivo è quello di estrarre insight significativi che possano guidare i processi decisionali.

Governance e sicurezza dei dati

BigQuery garantisce la gestione centralizzata dei dati e delle risorse di calcolo. Identity and Access Management (IAM) di Google Cloud si integra con BigQuery per proteggere le risorse. Le best practice di sicurezza di Google Cloud forniscono un approccio solido alla sicurezza dei dati, garantendo sia la sicurezza perimetrale che un approccio di difesa più granulare e approfondito.

Analisi geospaziale in BigQuery

BigQuery supporta una varietà di funzioni spaziali, rendendolo un potente strumento per l'analisi geospaziale. Queste funzionalità fanno parte dei sistemi informativi geografici integrati in BigQuery.

Comprendere l'analisi geospaziale

In un data warehouse come BigQuery, le informazioni sulla posizione sono prevalenti. Molte decisioni aziendali essenziali ruotano attorno ai dati sulla posizione. Ad esempio, il monitoraggio della latitudine e della longitudine dei veicoli o dei pacchi per la consegna nel tempo può fornire informazioni sull’efficienza della consegna. Allo stesso modo, la registrazione delle transazioni dei clienti e l’unione di questi dati con i dati sull’ubicazione del negozio possono offrire approfondimenti sul comportamento e sulle preferenze dei clienti.

L'analisi geospaziale in BigQuery consente agli utenti di analizzare e visualizzare dati geospaziali utilizzando tipi di dati geografici e funzioni geografiche di GoogleSQL. Questo tipo di analisi può aiutare a determinare quando è probabile che arrivi un pacco o quali clienti dovrebbero ricevere una lettera per un punto vendita specifico.

Interrogazione di Big Data in BigQuery

Affrontare i big data spesso implica vagliare grandi quantità di informazioni per trovare spunti preziosi, un processo che può richiedere molto tempo e molte risorse.

Google BigQuery supporta SQL. Con SQL, gli utenti possono interagire facilmente con i propri set di dati, indipendentemente dalle dimensioni. Anche se hai a che fare con petabyte di dati, BigQuery elabora le tue query con notevole velocità, assicurandoti di ricevere approfondimenti senza lunghi tempi di attesa.

Sfruttare la potenza di Google BigQuery senza complessità

Collaborando con Improvado, le aziende possono ottenere tutti i vantaggi di Google BigQuery senza affrontare nessuno degli svantaggi della configurazione e della gestione del data warehouse.

Improvado è una soluzione di analisi di marketing end-to-end che semplifica ogni fase del ciclo di reporting di marketing, dalla raccolta e archiviazione dei dati alla visualizzazione dei dati e alla scoperta di insight.

Il team di Improvado fornisce ai data warehouse servizi di distribuzione e manutenzione. Il team imposta e configura Google BigQuery per te. L'istanza del data warehouse è di proprietà di Improvado, ma Improvado la gestisce dal lato del cliente, garantendo la trasparenza del processo. Hai sempre il pieno controllo e la proprietà dei loro dati.

Domande frequenti