Ce este Google BigQuery și cum funcționează? – Ghidul suprem

Google BigQuery este un depozit de date de întreprindere complet gestionat, conceput pentru a gestiona și analiza datele cu funcții precum învățarea automată, analiza geospațială și inteligența de afaceri. Arhitectura sa fără server permite interogărilor SQL să răspundă la întrebări semnificative fără a fi nevoie de managementul infrastructurii. BigQuery poate analiza terabytes de date în câteva secunde și petabytes în doar câteva minute, făcându-l un instrument puternic pentru statistici bazate pe date.

Acest ghid oferă o imagine de ansamblu completă a Google BigQuery și a capabilităților sale și cum să profitați la maximum de instrument.

Înțelegerea BigQuery

BigQuery este un depozit de date multi-cloud fără server, foarte scalabil și rentabil.

Caracteristica fără server a lui BigQuery iese în evidență, deoarece înseamnă că utilizatorii nu trebuie să gestioneze infrastructura de bază. Nu este nevoie să furnizați resurse sau să gestionați operațiunile bazei de date. În schimb, BigQuery se ocupă de toate acestea, oferind utilizatorilor posibilitatea de a interoga datele din mers, fără a fi necesară nicio configurare sau administrare.

O caracteristică notabilă a BigQuery este capacitatea sa de a analiza cantități mari de date în timp real. Acest lucru este esențial în lumea actuală bazată pe date, unde deciziile rapide și informate pot schimba jocul pentru companii. Folosind limbajul familiar SQL, agenții de marketing, analiștii și pasionații de date se pot scufunda în seturile lor de date, punând întrebări complicate și primind răspunsuri în câteva secunde.

În plus, BigQuery este construit pe baza solidă a Google Cloud, valorificând avantajele sale de securitate, scalabilitate și performanță. Pe măsură ce companiile cresc și cerințele de date se modifică, BigQuery se adaptează fără efort, extinzându-și resursele pentru a asigura performanțe optime.

În esență, Google BigQuery elimină complexitățile asociate cu analiza datelor la scară largă. În loc să treacă prin subtilitățile infrastructurii, companiile își pot direcționa energia către ceea ce contează cu adevărat: extragerea de valoare din datele lor. Pe măsură ce ne aprofundăm în acest ghid, vom despacheta mai multe funcții și funcționalități care îl deosebesc cu adevărat pe BigQuery în lumea analizei datelor.

Interacțiunea cu BigQuery

BigQuery oferă mai multe interfețe pentru interacțiune. Consola Google Cloud oferă o interfață grafică pentru activități precum încărcarea, exportul și interogarea datelor. Instrumentul de linie de comandă bq, bazat pe Python, permite accesul BigQuery direct din linia de comandă.

Dezvoltatorii și oamenii de știință de date pot folosi, de asemenea, biblioteci client în limbaje de programare familiare, inclusiv Python, Java, JavaScript și Go. În plus, API-ul REST și API-ul RPC BigQuery oferă mai multe modalități de gestionare și transformare a datelor.

Funcțiile unice ale BigQuery

BigQuery maximizează flexibilitatea prin separarea motorului de calcul care analizează datele de opțiunile de stocare. Această separare permite stocarea și analiza datelor în cadrul BigQuery sau evaluarea datelor extern. Interogările federate permit citirea datelor din surse externe, în timp ce streamingul acceptă actualizări continue de date. Instrumente precum BigQuery ML și BI Engine îmbunătățesc și mai mult capacitățile de analiză a datelor.

Designul BigQuery asigură că stocarea și calculul sunt decuplate, scalându-se independent la cerere. Acest design oferă o flexibilitate imensă și un control al costurilor, deoarece nu este nevoie să mențineți resursele de calcul costisitoare și să funcționeze în mod constant. Datele pot fi ingerate în BigQuery în loturi sau transmise în flux în timp real din diverse surse, cum ar fi web, IoT sau dispozitive mobile prin Pub/Sub. Pentru cei care doresc să introducă date din alte cloud-uri, sisteme on-premise sau servicii terțe, este disponibil Serviciul de transfer de date.

Lucrul cu date în BigQuery

Datele din BigQuery sunt organizate în seturi de date, care sunt containere de nivel superior de tabele și vizualizări. Datele pot fi încărcate în BigQuery utilizând API-ul Storage Write sau încărcate în loturi din fișiere locale sau Cloud Storage în diferite formate, cum ar fi Avro, Parquet, ORC, CSV, JSON și multe altele. Serviciul de transfer de date BigQuery simplifică și mai mult asimilarea datelor.

Când lucrați cu date în BigQuery, sunt implicați de obicei mai mulți pași.

Ingestie de date

Datele pot fi încărcate dintr-o varietate de surse, inclusiv fișiere CSV, fișiere JSON sau direct din Google Cloud Storage. Indiferent dacă utilizați interfața de utilizare web BigQuery, instrumente de linie de comandă sau API-uri, există mai multe căi de a obține date în BigQuery.

Modelarea datelor

Spre deosebire de unele sisteme care necesită definirea în avans a unei scheme, BigQuery utilizează o abordare schema-on-read. Aceasta înseamnă că definirea unei scheme nu este obligatorie inițial, dar poate fi benefică pentru optimizarea performanței și a interogărilor. În BigQuery, datele pot fi structurate folosind tabele, vizualizări și partiții.

Interogarea datelor

BigQuery este echipat pentru a gestiona sintaxa SQL standard, permițând analiza și filtrarea complicată a datelor. Având în vedere designul său, BigQuery poate procesa eficient chiar și cele mai extinse seturi de date, făcându-l capabil să gestioneze interogări pe petaocteți de date.

Transformarea datelor

Pentru cei care doresc să își rafineze sau să modifice datele, BigQuery oferă capabilități SQL. În plus, instrumente externe precum Cloud Dataflow sau Dataprep pot fi folosite pentru transformările datelor. Odată ce datele sunt transformate, pot fi create noi tabele sau vederi pe baza datelor rafinate.

Vizualizarea datelor

Pentru a reprezenta vizual datele, instrumente precum Looker Studio pot fi integrate cu BigQuery. Aceste platforme oferă interfețe intuitive, facilitând explorarea și analiza vizuală a datelor.

Export de date

După analiză, dacă este nevoie să mutați datele din BigQuery, acesta acceptă exportul în diferite formate, cum ar fi CSV, JSON, Avro sau Parquet. Datele exportate pot fi trimise la Google Cloud Storage sau direct la alte servicii precum Google Sheets sau Google Drive.

BigQuery Analytics și ML

BigQuery acceptă atât analiza descriptivă, cât și cea prescriptivă. Poate interoga datele stocate în interior sau poate executa interogări pe date externe folosind tabele sau interogări federate. Acceptă interogări SQL standard ANSI, inclusiv îmbinări, câmpuri imbricate și funcții spațiale. De asemenea, sunt acceptate instrumente de business intelligence precum BI Engine, Looker Studio și instrumente terțe precum Tableau și Power BI. BigQuery ML se remarcă prin oferirea de capabilități de învățare automată și de analiză predictivă.

BigQuery nu este doar un depozit de date, este un instrument puternic care combină stocarea datelor cu capabilitățile analitice. Aceasta înseamnă că utilizatorii pot stoca cantități mari de date și apoi pot rula interogări analitice complicate pe acele date. Scopul este de a extrage perspective semnificative care pot ghida procesele de luare a deciziilor.

Guvernanța și securitatea datelor

BigQuery asigură gestionarea centralizată a datelor și a resurselor de calcul. Identity and Access Management (IAM) de la Google Cloud se integrează cu BigQuery pentru a securiza resursele. Cele mai bune practici de securitate Google Cloud oferă o abordare solidă a securității datelor, asigurând atât securitatea perimetrului, cât și o abordare mai granulară de apărare în profunzime.

Analiza geospațială în BigQuery

BigQuery acceptă o varietate de funcții spațiale, ceea ce îl face un instrument puternic pentru analiza geospațială. Aceste capabilități fac parte din sistemele de informații geografice integrate în BigQuery.

Înțelegerea analizei geospațiale

Într-un depozit de date precum BigQuery, informațiile despre locație sunt predominante. Multe decizii esențiale de afaceri gravitează în jurul datelor de locație. De exemplu, urmărirea latitudinii și longitudinii vehiculelor de livrare sau a pachetelor în timp poate oferi informații despre eficiența livrării. În mod similar, înregistrarea tranzacțiilor clienților și alăturarea acestor date cu datele despre locația magazinului poate oferi informații despre comportamentul și preferințele clienților.

Analiza geospatială în BigQuery permite utilizatorilor să analizeze și să vizualizeze date geospațiale folosind tipuri de date geografice și funcții de geografie GoogleSQL. Acest tip de analiză poate ajuta la determinarea când este probabil să sosească un pachet sau care clienți ar trebui să primească un mail pentru o anumită locație de magazin.

Interogarea datelor mari în BigQuery

Abordarea datelor mari implică adesea trecerea prin cantități mari de informații pentru a găsi informații valoroase, un proces care poate consuma atât timp, cât și resurse.

Google BigQuery acceptă SQL. Cu SQL, utilizatorii pot interacționa fără efort cu seturile lor de date, indiferent de dimensiune. Chiar dacă aveți de-a face cu petaocteți de date, BigQuery vă procesează interogările cu o viteză remarcabilă, asigurându-vă că primiți informații fără timpi mari de așteptare.

Valorificarea puterii Google BigQuery fără complexități

Prin parteneriatul cu Improvado, companiile pot beneficia de toate beneficiile Google BigQuery fără a se confrunta cu niciunul dintre dezavantajele configurării și gestionării depozitului de date.

Improvado este o soluție de analiză de marketing end-to-end care eficientizează fiecare pas al ciclului de raportare de marketing, de la colectarea și stocarea datelor până la vizualizarea datelor și descoperirea perspectivelor.

Echipa Improvado oferă depozite de date cu servicii de implementare și întreținere. Echipa configurează și configurează Google BigQuery pentru dvs. Instanța depozitului de date este deținută de Improvado, dar Improvado o gestionează de la capătul clientului, asigurându-se că procesul este transparent. Aveți întotdeauna controlul deplin și proprietatea asupra datelor lor.

întrebări frecvente