Co to jest Google BigQuery i jak działa? – Najlepszy przewodnik

Google BigQuery to w pełni zarządzana hurtownia danych dla przedsiębiorstw zaprojektowana do zarządzania danymi i analizowania ich za pomocą takich funkcji, jak uczenie maszynowe, analiza geoprzestrzenna i analiza biznesowa. Jego bezserwerowa architektura pozwala, aby zapytania SQL odpowiadały na istotne pytania bez konieczności zarządzania infrastrukturą. BigQuery może analizować terabajty danych w ciągu kilku sekund i petabajtów w ciągu zaledwie kilku minut, co czyni go potężnym narzędziem do analiz opartych na danych.

Ten przewodnik zawiera pełny przegląd Google BigQuery i jego możliwości oraz tego, jak najlepiej wykorzystać to narzędzie.

Zrozumienie BigQuery

BigQuery to bezserwerowa, wysoce skalowalna i ekonomiczna hurtownia danych działająca w wielu chmurach.

Wyróżnia się bezserwerową cechą BigQuery, ponieważ oznacza, że ​​użytkownicy nie muszą zarządzać podstawową infrastrukturą. Nie ma potrzeby udostępniania zasobów ani zarządzania operacjami na bazie danych. Zamiast tego BigQuery zajmuje się tym wszystkim, zapewniając użytkownikom możliwość wysyłania zapytań o dane w dowolnym miejscu, bez konieczności jakiejkolwiek konfiguracji lub administracji.

Godną uwagi cechą BigQuery jest możliwość analizowania ogromnych ilości danych w czasie rzeczywistym. Jest to niezbędne w dzisiejszym świecie opartym na danych, w którym szybkie i świadome decyzje mogą zmienić zasady gry dla firm. Używając znanego języka SQL, marketerzy, analitycy i entuzjaści danych mogą zagłębić się w swoje zbiory danych, zadając skomplikowane pytania i otrzymując odpowiedzi w ciągu kilku sekund.

Co więcej, BigQuery opiera się na solidnym fundamencie Google Cloud, wykorzystując jego zalety w zakresie bezpieczeństwa, skalowalności i wydajności. W miarę rozwoju firm i zmiany wymagań dotyczących danych BigQuery dostosowuje się bez wysiłku, skalując swoje zasoby, aby zapewnić optymalną wydajność.

Zasadniczo Google BigQuery eliminuje złożoność związaną z analizą danych na dużą skalę. Zamiast brnąć przez zawiłości infrastruktury, firmy mogą skierować swoją energię na to, co naprawdę ważne: wydobywanie wartości ze swoich danych. W miarę zagłębiania się w ten przewodnik odkryjemy więcej funkcji i funkcjonalności, które naprawdę wyróżniają BigQuery w świecie analityki danych.

Interakcja z BigQuery

BigQuery oferuje wiele interfejsów interakcji. Konsola Google Cloud zapewnia interfejs graficzny do zadań takich jak ładowanie, eksportowanie i wysyłanie zapytań danych. Narzędzie wiersza poleceń bq oparte na języku Python umożliwia dostęp do BigQuery bezpośrednio z wiersza poleceń.

Deweloperzy i badacze danych mogą również korzystać z bibliotek klienckich w znanych językach programowania, w tym Python, Java, JavaScript i Go. Poza tym interfejsy REST API i RPC API BigQuery oferują więcej sposobów zarządzania danymi i ich przekształcania.

Unikalne funkcje BigQuery

BigQuery maksymalizuje elastyczność, oddzielając silnik obliczeniowy analizujący dane od opcji przechowywania. To oddzielenie umożliwia przechowywanie i analizę danych w BigQuery lub zewnętrzną ocenę danych. Zapytania federacyjne umożliwiają odczytywanie danych ze źródeł zewnętrznych, a przesyłanie strumieniowe umożliwia ciągłą aktualizację danych. Narzędzia takie jak BigQuery ML i BI Engine dodatkowo zwiększają możliwości analizy danych.

Konstrukcja BigQuery zapewnia oddzielenie pamięci masowej od mocy obliczeniowej, co pozwala na niezależne skalowanie na żądanie. Taka konstrukcja zapewnia ogromną elastyczność i kontrolę kosztów, ponieważ nie ma potrzeby utrzymywania drogich zasobów obliczeniowych w ciągłym działaniu. Dane można wprowadzać do BigQuery partiami lub przesyłać strumieniowo w czasie rzeczywistym z różnych źródeł, takich jak internet, IoT lub urządzenia mobilne za pośrednictwem Pub/Sub. Dla tych, którzy chcą pobierać dane z innych chmur, systemów lokalnych lub usług stron trzecich, dostępna jest usługa przesyłania danych.

Praca z danymi w BigQuery

Dane w BigQuery są zorganizowane w zbiory danych, które są kontenerami najwyższego poziomu zawierającymi tabele i widoki. Dane można załadować do BigQuery za pomocą interfejsu Storage Write API lub wsadowo z plików lokalnych lub Cloud Storage w różnych formatach, takich jak Avro, Parquet, ORC, CSV, JSON i innych. Usługa przesyłania danych BigQuery jeszcze bardziej upraszcza pozyskiwanie danych.

Praca z danymi w BigQuery zwykle obejmuje kilka etapów.

Pozyskiwanie danych

Dane można ładować z różnych źródeł, w tym plików CSV, plików JSON lub bezpośrednio z Google Cloud Storage. Niezależnie od tego, czy korzystasz z internetowego interfejsu użytkownika BigQuery, narzędzi wiersza poleceń czy interfejsów API, istnieje wiele możliwości pobierania danych do BigQuery.

Modelowanie danych

W przeciwieństwie do niektórych systemów, które wymagają wcześniejszego zdefiniowania schematu, BigQuery wykorzystuje podejście polegające na czytaniu schematu. Oznacza to, że zdefiniowanie schematu nie jest początkowo obowiązkowe, ale może być korzystne dla optymalizacji wydajności i zapytań. W BigQuery dane można porządkować przy użyciu tabel, widoków i partycji.

Zapytanie o dane

BigQuery obsługuje standardową składnię SQL, co pozwala na skomplikowaną analizę i filtrowanie danych. Biorąc pod uwagę swoją konstrukcję, BigQuery może wydajnie przetwarzać nawet najbardziej rozbudowane zbiory danych, dzięki czemu jest w stanie obsługiwać zapytania dotyczące petabajtów danych.

Transformacja danych

Tym, którzy chcą udoskonalić lub zmodyfikować swoje dane, BigQuery oferuje funkcje SQL. Dodatkowo do transformacji danych można wykorzystać zewnętrzne narzędzia, takie jak Cloud Dataflow czy Dataprep. Po przekształceniu danych można utworzyć nowe tabele lub widoki na podstawie poprawionych danych.

Wizualizacja danych

Aby wizualnie przedstawić dane, narzędzia takie jak Looker Studio można zintegrować z BigQuery. Platformy te oferują intuicyjne interfejsy, ułatwiające eksplorację i wizualną analizę danych.

Eksport danych

Po analizie, jeśli zajdzie potrzeba przeniesienia danych z BigQuery, obsługuje eksport do różnych formatów, takich jak CSV, JSON, Avro czy Parquet. Wyeksportowane dane można przesłać do Google Cloud Storage lub bezpośrednio do innych usług, takich jak Arkusze Google czy Dysk Google.

Analityka BigQuery i uczenie maszynowe

BigQuery obsługuje zarówno analizę opisową, jak i normatywną. Może wysyłać zapytania do danych przechowywanych wewnątrz lub uruchamiać zapytania na danych zewnętrznych przy użyciu tabel lub zapytań stowarzyszonych. Obsługuje zapytania SQL zgodne ze standardem ANSI, w tym złączenia, pola zagnieżdżone i funkcje przestrzenne. Obsługiwane są także narzędzia analizy biznesowej, takie jak BI Engine, Looker Studio i narzędzia innych firm, takie jak Tableau i Power BI. BigQuery ML wyróżnia się możliwością uczenia maszynowego i analizy predykcyjnej.

BigQuery to nie tylko hurtownia danych, to potężne narzędzie łączące przechowywanie danych z możliwościami analitycznymi. Oznacza to, że użytkownicy mogą przechowywać ogromne ilości danych, a następnie przeprowadzać na nich skomplikowane zapytania analityczne. Celem jest wydobycie znaczących spostrzeżeń, które mogą pokierować procesami decyzyjnymi.

Zarządzanie i bezpieczeństwo danych

BigQuery zapewnia scentralizowane zarządzanie danymi i zasobami obliczeniowymi. Zarządzanie tożsamością i dostępem (IAM) w Google Cloud integruje się z BigQuery, aby chronić zasoby. Najlepsze praktyki w zakresie bezpieczeństwa Google Cloud zapewniają solidne podejście do bezpieczeństwa danych, zapewniając zarówno bezpieczeństwo obwodowe, jak i bardziej szczegółowe podejście do dogłębnej obrony.

Analiza geoprzestrzenna w BigQuery

BigQuery obsługuje różnorodne funkcje przestrzenne, dzięki czemu jest potężnym narzędziem do analityki geoprzestrzennej. Funkcje te stanowią część systemów informacji geograficznej zintegrowanych z BigQuery.

Zrozumienie analityki geoprzestrzennej

W hurtowni danych takiej jak BigQuery przeważają informacje o lokalizacji. Wiele istotnych decyzji biznesowych opiera się na danych lokalizacyjnych. Na przykład śledzenie szerokości i długości geograficznej pojazdów dostawczych lub paczek w czasie może zapewnić wgląd w efektywność dostaw. Podobnie rejestrowanie transakcji klientów i łączenie tych danych z danymi o lokalizacji sklepu może zapewnić wgląd w zachowania i preferencje klientów.

Analityka geoprzestrzenna w BigQuery umożliwia użytkownikom analizowanie i wizualizację danych geoprzestrzennych przy użyciu typów danych geograficznych i funkcji geograficznych GoogleSQL. Tego typu analiza może pomóc określić, kiedy prawdopodobnie paczka dotrze lub którzy klienci powinni otrzymać przesyłkę pocztową dla konkretnej lokalizacji sklepu.

Wysyłanie zapytań do Big Data w BigQuery

Radzenie sobie z dużymi zbiorami danych często wiąże się z przesiewaniem ogromnych ilości informacji w celu znalezienia cennych spostrzeżeń, co może być zarówno czasochłonne, jak i wymagające dużych zasobów.

Google BigQuery obsługuje SQL. Dzięki SQL użytkownicy mogą bez wysiłku wchodzić w interakcję ze swoimi zbiorami danych, niezależnie od ich rozmiaru. Nawet jeśli masz do czynienia z petabajtami danych, BigQuery przetwarza Twoje zapytania z niezwykłą szybkością, dzięki czemu otrzymujesz szczegółowe informacje bez długiego czasu oczekiwania.

Wykorzystanie mocy Google BigQuery bez komplikacji

Dzięki współpracy z Improvado firmy mogą korzystać ze wszystkich zalet Google BigQuery bez konieczności radzenia sobie z wadami związanymi z konfiguracją hurtowni danych i zarządzaniem nią.

Improvado to kompleksowe rozwiązanie do analityki marketingowej, które usprawnia każdy etap cyklu raportowania marketingowego, od gromadzenia i przechowywania danych po wizualizację danych i odkrywanie spostrzeżeń.

Zespół Improvado świadczy usługi wdrożenia i utrzymania hurtowni danych. Zespół skonfiguruje i skonfiguruje dla Ciebie Google BigQuery. Instancja hurtowni danych jest własnością Improvado, ale Improvado zarządza nią po stronie klienta, zapewniając przejrzystość procesu. Zawsze masz pełną kontrolę i własność ich danych.

Często Zadawane Pytania