Google BigQuery คืออะไรและทำงานอย่างไร – สุดยอดคู่มือ

Google BigQuery เป็นคลังข้อมูลองค์กรที่มีการจัดการเต็มรูปแบบ ซึ่งออกแบบมาเพื่อจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลด้วยฟีเจอร์ต่างๆ เช่น การเรียนรู้ของเครื่อง การวิเคราะห์เชิงพื้นที่ และระบบธุรกิจอัจฉริยะ สถาปัตยกรรมแบบไร้เซิร์ฟเวอร์ช่วยให้การสืบค้น SQL สามารถตอบคำถามที่สำคัญได้โดยไม่จำเป็นต้องจัดการโครงสร้างพื้นฐาน BigQuery สามารถวิเคราะห์ข้อมูลหลายเทราไบต์ได้ในเวลาไม่กี่วินาทีและเพตาไบต์ในเวลาเพียงไม่กี่นาที ทำให้เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

คู่มือนี้ให้ภาพรวมโดยสมบูรณ์ของ Google BigQuery และความสามารถของ Google BigQuery และวิธีใช้เครื่องมือให้เกิดประโยชน์สูงสุด

ทำความเข้าใจกับ BigQuery

BigQuery เป็นคลังข้อมูลมัลติคลาวด์แบบไร้เซิร์ฟเวอร์ ปรับขนาดได้สูง และคุ้มต้นทุน

คุณลักษณะ แบบไร้เซิร์ฟเวอร์ ของ BigQuery มีความโดดเด่น เนื่องจากหมายความว่าผู้ใช้ไม่จำเป็นต้องจัดการโครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญ ไม่จำเป็นต้องจัดเตรียมทรัพยากรหรือจัดการการดำเนินงานฐานข้อมูล BigQuery จะดูแลเรื่องทั้งหมดแทน โดยให้ผู้ใช้สามารถสืบค้นข้อมูลได้ทุกที่ทุกเวลา โดยไม่ต้องตั้งค่าหรือดูแลระบบใดๆ

คุณลักษณะเด่นของ BigQuery คือความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลแบบเรียลไทม์ นี่เป็นสิ่งสำคัญในโลกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลในปัจจุบัน ซึ่งการตัดสินใจที่รวดเร็วและมีข้อมูลสามารถเป็นตัวเปลี่ยนเกมสำหรับธุรกิจได้ การใช้ภาษา SQL ที่คุ้นเคย นักการตลาด นักวิเคราะห์ และผู้ที่ชื่นชอบข้อมูลสามารถเจาะลึกชุดข้อมูลของตน ถามคำถามที่ซับซ้อนและรับคำตอบได้ภายในไม่กี่วินาที

นอกจากนี้ BigQuery ยังสร้างขึ้นบนรากฐานที่แข็งแกร่งของ Google Cloud โดยใช้ประโยชน์จากความปลอดภัย ความสามารถในการปรับขนาด และข้อได้เปรียบด้านประสิทธิภาพ เมื่อธุรกิจเติบโตขึ้นและข้อกำหนดด้านข้อมูลเปลี่ยนแปลง BigQuery จะปรับเปลี่ยนได้อย่างง่ายดาย โดยปรับขนาดทรัพยากรเพื่อให้มั่นใจถึงประสิทธิภาพสูงสุด

โดยพื้นฐานแล้ว Google BigQuery จะขจัดความซับซ้อนที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ แทนที่จะลุยผ่านความซับซ้อนของโครงสร้างพื้นฐาน ธุรกิจต่างๆ สามารถนำพลังงานของตนไปสู่สิ่งที่สำคัญอย่างแท้จริง นั่นก็คือ การแยกคุณค่าออกจากข้อมูลของตน ขณะที่เราเจาะลึกคู่มือนี้ เราจะเปิดตัวฟีเจอร์และฟังก์ชันการทำงานเพิ่มเติมที่ทำให้ BigQuery แตกต่างจากโลกแห่งการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างแท้จริง

การโต้ตอบกับ BigQuery

BigQuery มีอินเทอร์เฟซที่หลากหลายสำหรับการโต้ตอบ คอนโซล Google Cloud มีอินเทอร์เฟซแบบกราฟิกสำหรับงานต่างๆ เช่น การโหลดข้อมูล การส่งออก และการค้นหา เครื่องมือบรรทัดคำสั่ง bq ที่ใช้ Python ช่วยให้เข้าถึง BigQuery ได้โดยตรงจากบรรทัดคำสั่ง

นักพัฒนาและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลยังสามารถใช้ไลบรารีไคลเอนต์ในภาษาการเขียนโปรแกรมที่คุ้นเคย เช่น Python, Java, JavaScript และ Go นอกจากนี้ REST API และ RPC API ของ BigQuery ยังมีวิธีอื่นๆ ในการจัดการและแปลงข้อมูลอีกด้วย

คุณลักษณะเฉพาะของ BigQuery

BigQuery เพิ่มความยืดหยุ่นสูงสุดโดยแยกเครื่องมือประมวลผลที่วิเคราะห์ข้อมูลออกจากตัวเลือกพื้นที่เก็บข้อมูล การแยกนี้ช่วยให้สามารถจัดเก็บและวิเคราะห์ข้อมูลภายใน BigQuery หรือประเมินข้อมูลภายนอกได้ การสืบค้นแบบรวมศูนย์ช่วยให้สามารถอ่านข้อมูลจากแหล่งภายนอกได้ ในขณะที่การสตรีมรองรับการอัปเดตข้อมูลอย่างต่อเนื่อง เครื่องมืออย่าง BigQuery ML และ BI Engine ช่วยเพิ่มความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูล

การออกแบบของ BigQuery ช่วยให้มั่นใจได้ว่าพื้นที่เก็บข้อมูลและการประมวลผลจะแยกออกจากกัน โดยปรับขนาดได้อย่างอิสระตามความต้องการ การออกแบบนี้ให้ความยืดหยุ่นอย่างมากและการควบคุมต้นทุน เนื่องจากไม่จำเป็นต้องรักษาทรัพยากรการประมวลผลราคาแพงและทำงานอย่างต่อเนื่อง ข้อมูลสามารถนำเข้าไปยัง BigQuery เป็นกลุ่มหรือสตรีมแบบเรียลไทม์จากแหล่งที่มาต่างๆ เช่น เว็บ, IoT หรืออุปกรณ์เคลื่อนที่ผ่าน Pub/Sub สำหรับผู้ที่ต้องการนำเข้าข้อมูลจากคลาวด์อื่น ระบบภายในองค์กร หรือบริการจากบุคคลที่สาม บริการถ่ายโอนข้อมูลก็มีให้บริการ

การทำงานกับข้อมูลใน BigQuery

ข้อมูลใน BigQuery ได้รับการจัดระเบียบเป็นชุดข้อมูล ซึ่งเป็นคอนเทนเนอร์ระดับบนสุดของตารางและมุมมอง สามารถโหลดข้อมูลลงใน BigQuery ได้โดยใช้ Storage Write API หรือโหลดเป็นชุดจากไฟล์ในเครื่องหรือ Cloud Storage ในรูปแบบต่างๆ เช่น Avro, Parquet, ORC, CSV, JSON และอื่นๆ BigQuery Data Transfer Service ช่วยให้นำเข้าข้อมูลได้ง่ายขึ้น

เมื่อทำงานกับข้อมูลใน BigQuery โดยทั่วไปแล้วจะมีหลายขั้นตอนที่เกี่ยวข้อง

การนำเข้าข้อมูล

สามารถโหลดข้อมูลจากแหล่งที่มาต่างๆ รวมถึงไฟล์ CSV, ไฟล์ JSON หรือจาก Google Cloud Storage ได้โดยตรง ไม่ว่าจะใช้ UI ทางเว็บของ BigQuery, เครื่องมือบรรทัดคำสั่ง หรือ API ก็มีช่องทางมากมายในการรับข้อมูลเข้าสู่ BigQuery

การสร้างแบบจำลองข้อมูล

BigQuery ต่างจากบางระบบที่ต้องกำหนดสคีมาล่วงหน้า โดยใช้วิธีการแบบสคีมาเมื่ออ่าน ซึ่งหมายความว่าการกำหนดสคีมาไม่ได้บังคับตั้งแต่แรก แต่จะเป็นประโยชน์ต่อประสิทธิภาพและการเพิ่มประสิทธิภาพคิวรี ภายใน BigQuery คุณจะจัดโครงสร้างข้อมูลได้โดยใช้ตาราง มุมมอง และพาร์ติชัน

การสืบค้นข้อมูล

BigQuery ได้รับการออกแบบมาเพื่อจัดการไวยากรณ์ SQL มาตรฐาน ซึ่งช่วยให้วิเคราะห์และกรองข้อมูลที่ซับซ้อนได้ ด้วยการออกแบบ BigQuery จึงสามารถประมวลผลได้อย่างมีประสิทธิภาพแม้แต่ชุดข้อมูลที่ครอบคลุมมากที่สุด ทำให้สามารถจัดการคำค้นหาที่มีข้อมูลขนาดเพตะไบต์ได้

การแปลงข้อมูล

สำหรับผู้ที่ต้องการปรับแต่งหรือแก้ไขข้อมูล BigQuery มีความสามารถด้าน SQL นอกจากนี้ เครื่องมือภายนอก เช่น Cloud Dataflow หรือ Dataprep ยังใช้สำหรับการแปลงข้อมูลได้อีกด้วย เมื่อข้อมูลถูกแปลงแล้ว คุณสามารถสร้างตารางหรือมุมมองใหม่ตามข้อมูลที่ปรับปรุงแล้วได้

การแสดงข้อมูล

หากต้องการแสดงข้อมูลเป็นภาพ คุณสามารถผสานรวมเครื่องมือต่างๆ เช่น Looker Studio เข้ากับ BigQuery ได้ แพลตฟอร์มเหล่านี้นำเสนออินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่าย ทำให้ง่ายต่อการสำรวจและวิเคราะห์ข้อมูลด้วยภาพ

การส่งออกข้อมูล

หลังการวิเคราะห์ หากจำเป็นต้องย้ายข้อมูลออกจาก BigQuery ก็รองรับการส่งออกเป็นรูปแบบต่างๆ เช่น CSV, JSON, Avro หรือ Parquet ข้อมูลที่ส่งออกสามารถส่งไปยัง Google Cloud Storage หรือโดยตรงไปยังบริการอื่น ๆ เช่น Google ชีตหรือ Google Drive

การวิเคราะห์ BigQuery และ ML

BigQuery รองรับการวิเคราะห์ทั้งเชิงพรรณนาและเชิงกำหนด สามารถสืบค้นข้อมูลที่เก็บไว้ภายในหรือดำเนินการสืบค้นข้อมูลภายนอกโดยใช้ตารางหรือการสืบค้นแบบรวมศูนย์ รองรับการสืบค้น SQL มาตรฐาน ANSI รวมถึงการรวม ฟิลด์ที่ซ้อนกัน และฟังก์ชันเชิงพื้นที่ เครื่องมือระบบธุรกิจอัจฉริยะ เช่น BI Engine, Looker Studio และเครื่องมือของบริษัทอื่น เช่น Tableau และ Power BI ก็ได้รับการสนับสนุนเช่นกัน BigQuery ML โดดเด่นด้วยความสามารถในการเรียนรู้ของเครื่องและการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

BigQuery ไม่ได้เป็นเพียงคลังข้อมูลเท่านั้น แต่ยังเป็นเครื่องมืออันทรงพลังที่รวมพื้นที่จัดเก็บข้อมูลเข้ากับความสามารถในการวิเคราะห์ ซึ่งหมายความว่าผู้ใช้สามารถจัดเก็บข้อมูลจำนวนมหาศาล จากนั้นเรียกใช้แบบสอบถามเชิงวิเคราะห์ที่ซับซ้อนกับข้อมูลนั้นได้ เป้าหมายคือการดึงข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายซึ่งสามารถเป็นแนวทางกระบวนการตัดสินใจได้

การกำกับดูแลข้อมูลและความปลอดภัย

BigQuery ช่วยให้มั่นใจในการจัดการข้อมูลและทรัพยากรการประมวลผลแบบรวมศูนย์ Identity and Access Management (IAM) ของ Google Cloud ผสานรวมกับ BigQuery เพื่อรักษาความปลอดภัยของทรัพยากร แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดด้านความปลอดภัยของ Google Cloud มอบแนวทางที่มีประสิทธิภาพในการรักษาความปลอดภัยของข้อมูล ทำให้มั่นใจได้ถึงการรักษาความปลอดภัยทั้งขอบเขตและแนวทางการป้องกันเชิงลึกที่ละเอียดยิ่งขึ้น

การวิเคราะห์เชิงพื้นที่ใน BigQuery

BigQuery รองรับฟังก์ชันเชิงพื้นที่ที่หลากหลาย ทำให้เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับการวิเคราะห์เชิงพื้นที่ ความสามารถเหล่านี้เป็นส่วนหนึ่งของระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ที่ผสานรวมภายใน BigQuery

ทำความเข้าใจกับการวิเคราะห์เชิงพื้นที่

ในคลังข้อมูลเช่น BigQuery ข้อมูลตำแหน่งเป็นที่แพร่หลาย การตัดสินใจทางธุรกิจที่สำคัญหลายอย่างเกี่ยวข้องกับข้อมูลตำแหน่ง ตัวอย่างเช่น การติดตามละติจูดและลองจิจูดของยานพาหนะหรือพัสดุในการจัดส่งเมื่อเวลาผ่านไปสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับประสิทธิภาพในการจัดส่งได้ ในทำนองเดียวกัน การบันทึกธุรกรรมของลูกค้าและการรวมข้อมูลนี้เข้ากับข้อมูลที่ตั้งร้านค้าสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับพฤติกรรมและความชอบของลูกค้าได้

การวิเคราะห์เชิงพื้นที่ใน BigQuery ช่วยให้ผู้ใช้สามารถวิเคราะห์และแสดงภาพข้อมูลเชิงพื้นที่โดยใช้ประเภทข้อมูลภูมิศาสตร์และฟังก์ชันภูมิศาสตร์ของ GoogleSQL การวิเคราะห์ประเภทนี้สามารถช่วยพิจารณาว่าพัสดุมีแนวโน้มที่จะมาถึงเมื่อใด หรือลูกค้ารายใดควรได้รับไปรษณีย์สำหรับที่ตั้งร้านค้าเฉพาะ

การสืบค้นข้อมูลขนาดใหญ่ใน BigQuery

การจัดการกับข้อมูลขนาดใหญ่มักเกี่ยวข้องกับการกรองข้อมูลจำนวนมหาศาลเพื่อค้นหาข้อมูลเชิงลึกอันมีค่า ซึ่งเป็นกระบวนการที่อาจใช้เวลานานและต้องใช้ทรัพยากรมาก

Google BigQuery รองรับ SQL ด้วย SQL ผู้ใช้สามารถโต้ตอบกับชุดข้อมูลของตนได้อย่างง่ายดายไม่ว่าจะมีขนาดเท่าใดก็ตาม แม้ว่าคุณจะจัดการกับข้อมูลหลายเพตะไบต์ BigQuery ก็ประมวลผลคำค้นหาของคุณด้วยความเร็วที่น่าทึ่ง เพื่อให้มั่นใจว่าคุณจะได้รับข้อมูลเชิงลึกโดยไม่ต้องเสียเวลารอนาน

ควบคุมพลังของ Google BigQuery โดยไม่มีความซับซ้อน

การเป็นพันธมิตรกับ Improvado ช่วยให้บริษัทต่างๆ ได้รับประโยชน์ทั้งหมดของ Google BigQuery โดยไม่ต้องจัดการกับข้อเสียใดๆ ของการตั้งค่าและการจัดการคลังข้อมูล

Improvado เป็นโซลูชันการวิเคราะห์การตลาดแบบครบวงจรที่ปรับปรุงทุกขั้นตอนของวงจรการรายงานการตลาด ตั้งแต่การรวบรวมและจัดเก็บข้อมูลไปจนถึงการแสดงภาพข้อมูลและการค้นพบข้อมูลเชิงลึก

ทีม Improvado ให้บริการปรับใช้และบำรุงรักษาคลังข้อมูลแก่คลังข้อมูล ทีมงานตั้งค่าและกำหนดค่า Google BigQuery ให้กับคุณ อินสแตนซ์คลังข้อมูลเป็นของ Improvado แต่ Improvado จัดการอินสแตนซ์ดังกล่าวที่ฝั่งไคลเอ็นต์ เพื่อให้มั่นใจว่ากระบวนการมีความโปร่งใส คุณสามารถควบคุมและเป็นเจ้าของข้อมูลได้อย่างเต็มที่เสมอ

คำถามที่พบบ่อย