Google BigQuery Nedir ve Nasıl Çalışır? – Nihai Kılavuz

Google BigQuery, makine öğrenimi, coğrafi analiz ve iş zekası gibi özelliklerle verileri yönetmek ve analiz etmek için tasarlanmış, tümüyle yönetilen bir kurumsal veri ambarıdır. Sunucusuz mimarisi, SQL sorgularının altyapı yönetimine ihtiyaç duymadan önemli soruları yanıtlamasına olanak tanır. BigQuery, terabaytlarca veriyi saniyeler içinde ve petabaytlarca veriyi yalnızca birkaç dakika içinde analiz edebilir; bu da onu veriye dayalı analizler için güçlü bir araç haline getirir.

Bu kılavuz, Google BigQuery'ye, yeteneklerine ve araçtan en iyi şekilde nasıl yararlanılacağına ilişkin eksiksiz bir genel bakış sağlar.

BigQuery'yi Anlamak

BigQuery, sunucusuz, yüksek düzeyde ölçeklenebilir ve uygun maliyetli bir çoklu bulut veri ambarıdır.

BigQuery'nin sunucusuz özelliği, kullanıcıların temel altyapıyı yönetmesine gerek olmadığı anlamına geldiği için öne çıkıyor. Kaynak sağlamaya veya veritabanı işlemlerini yönetmeye gerek yoktur. Bunun yerine BigQuery tüm bunları hallederek kullanıcılara herhangi bir kurulum veya yönetim gerektirmeden hareket halindeyken veri sorgulama olanağı sağlar.

BigQuery'nin dikkate değer bir özelliği, büyük miktarda veriyi gerçek zamanlı olarak analiz edebilmesidir. Hızlı ve bilinçli kararların işletmeler için oyunun kurallarını değiştirebildiği günümüzün veri odaklı dünyasında bu çok önemlidir. Pazarlamacılar, analistler ve veri meraklıları, tanıdık SQL dilini kullanarak veri kümelerini derinlemesine inceleyebilir, karmaşık sorular sorabilir ve saniyeler içinde yanıtlar alabilirler.

Ayrıca BigQuery, Google Cloud'un sağlam temeli üzerine inşa edilmiştir ve onun güvenlik, ölçeklenebilirlik ve performans avantajlarından yararlanır. İşletmeler büyüdükçe ve veri gereksinimleri değiştikçe BigQuery, optimum performansı sağlamak için kaynaklarını ölçeklendirerek zahmetsizce uyum sağlar.

Temelde Google BigQuery, büyük ölçekli veri analitiğiyle ilişkili karmaşıklıkları ortadan kaldırır. İşletmeler, altyapının karmaşıklıklarıyla boğuşmak yerine, enerjilerini gerçekten önemli olan şeye, yani verilerinden değer elde etmeye yönlendirebilirler. Bu kılavuzun derinliklerine indikçe BigQuery'yi veri analizi dünyasında gerçekten farklı kılan daha fazla özellik ve işlevi ortaya çıkaracağız.

BigQuery ile etkileşim kurma

BigQuery, etkileşim için birden fazla arayüz sunar. Google Cloud konsolu, veri yükleme, dışa aktarma ve sorgulama gibi görevler için grafiksel bir arayüz sağlar. Python'u temel alan bq komut satırı aracı, BigQuery'ye doğrudan komut satırından erişmenize olanak tanır.

Geliştiriciler ve veri bilimcileri ayrıca Python, Java, JavaScript ve Go gibi tanıdık programlama dillerindeki istemci kitaplıklarını da kullanabilirler. Ayrıca BigQuery'nin REST API'si ve RPC API'si, verileri yönetmek ve dönüştürmek için daha fazla yol sunar.

BigQuery'nin Benzersiz Özellikleri

BigQuery, verileri analiz eden bilgi işlem motorunu depolama seçeneklerinden ayırarak esnekliği en üst düzeye çıkarır. Bu ayırma, BigQuery içinde veri depolamaya ve analiz etmeye veya verileri harici olarak değerlendirmeye olanak tanır. Birleştirilmiş sorgular, harici kaynaklardan veri okunmasını sağlarken akış, sürekli veri güncellemelerini destekler. BigQuery ML ve BI Engine gibi araçlar, veri analizi yeteneklerini daha da geliştirir.

BigQuery'nin tasarımı, depolama ve bilgi işlemin birbirinden ayrılmasını ve talep üzerine bağımsız olarak ölçeklendirilmesini sağlar. Bu tasarım, pahalı bilgi işlem kaynaklarının sürekli olarak çalışır durumda tutulmasına gerek olmadığından, muazzam bir esneklik ve maliyet kontrolü sunar. Veriler BigQuery'ye toplu olarak alınabilir veya Pub/Sub aracılığıyla web, IoT veya mobil cihazlar gibi çeşitli kaynaklardan gerçek zamanlı olarak yayınlanabilir. Diğer bulutlardan, şirket içi sistemlerden veya üçüncü taraf hizmetlerden veri getirmek isteyenler için Veri Aktarım Hizmeti mevcuttur.

BigQuery'de Verilerle Çalışma

BigQuery'deki veriler, tabloların ve görünümlerin üst düzey kapsayıcıları olan veri kümeleri halinde düzenlenir. Veriler, Storage Write API kullanılarak BigQuery'ye yüklenebilir veya yerel dosyalardan veya Cloud Storage'dan Avro, Parquet, ORC, CSV, JSON ve daha fazlası gibi çeşitli formatlarda toplu olarak yüklenebilir. BigQuery Veri Aktarım Hizmeti, veri alımını daha da basitleştirir.

BigQuery'de verilerle çalışırken genellikle birkaç adım gerekir.

Veri Kullanımı

Veriler CSV dosyaları, JSON dosyaları dahil olmak üzere çeşitli kaynaklardan veya doğrudan Google Cloud Storage'dan yüklenebilir. BigQuery web kullanıcı arayüzünü, komut satırı araçlarını veya API'leri kullanarak BigQuery'ye veri aktarmanın birden fazla yolu vardır.

Veri Modelleme

Önceden bir şema tanımlanmasını gerektiren bazı sistemlerden farklı olarak BigQuery, okuma sırasında şema yaklaşımını kullanır. Bu, başlangıçta bir şema tanımlamanın zorunlu olmadığı, ancak performans ve sorgu optimizasyonu açısından faydalı olabileceği anlamına gelir. BigQuery'de veriler tablolar, görünümler ve bölümler kullanılarak yapılandırılabilir.

Veri Sorgulama

BigQuery, karmaşık veri analizine ve filtrelemeye olanak tanıyan standart SQL sözdizimini işleyecek donanıma sahiptir. Tasarımı göz önüne alındığında BigQuery, en kapsamlı veri kümelerini bile verimli bir şekilde işleyebilir ve petabaytlarca veri üzerindeki sorguları işleyebilir.

Veri Dönüşümü

BigQuery, verilerini hassaslaştırmak veya değiştirmek isteyenler için SQL özellikleri sunar. Ayrıca veri dönüşümleri için Cloud Dataflow veya Dataprep gibi harici araçlar kullanılabilir. Veriler dönüştürüldükten sonra, iyileştirilen verilere dayalı olarak yeni tablolar veya görünümler oluşturulabilir.

Veri goruntuleme

Verileri görsel olarak temsil etmek için Looker Studio gibi araçlar BigQuery ile entegre edilebilir. Bu platformlar sezgisel arayüzler sunarak verileri keşfetmeyi ve görsel olarak analiz etmeyi kolaylaştırır.

Veri Dışa Aktarma

Analizin ardından verileri BigQuery'den taşımaya ihtiyaç duyulursa CSV, JSON, Avro veya Parquet gibi çeşitli formatlara dışa aktarmayı destekler. Dışa aktarılan veriler Google Cloud Storage'a veya doğrudan Google E-Tablolar ya da Google Drive gibi diğer hizmetlere gönderilebilir.

BigQuery Analytics ve ML

BigQuery hem tanımlayıcı hem de kuralcı analizi destekler. Tablolar veya birleştirilmiş sorgular kullanarak, içinde depolanan verileri sorgulayabilir veya harici veriler üzerinde sorgular çalıştırabilir. Birleştirmeler, iç içe alanlar ve uzamsal işlevler de dahil olmak üzere ANSI standardı SQL sorgularını destekler. BI Engine, Looker Studio gibi iş zekası araçlarının yanı sıra Tableau ve Power BI gibi üçüncü taraf araçlar da desteklenmektedir. BigQuery ML, makine öğrenimi ve tahmine dayalı analiz yetenekleri sunmasıyla öne çıkıyor.

BigQuery yalnızca bir veri ambarı değildir; veri depolamayı analitik yeteneklerle birleştiren güçlü bir araçtır. Bu, kullanıcıların büyük miktarlarda veri depolayabileceği ve daha sonra bu veriler üzerinde karmaşık analitik sorgular çalıştırabileceği anlamına gelir. Amaç, karar verme süreçlerine rehberlik edebilecek anlamlı bilgiler elde etmektir.

Veri Yönetişimi ve Güvenliği

BigQuery, verilerin ve bilgi işlem kaynaklarının merkezi yönetimini sağlar. Google Cloud'un Kimlik ve Erişim Yönetimi (IAM), kaynakların güvenliğini sağlamak için BigQuery ile entegre olur. Google Cloud'un en iyi güvenlik uygulamaları, veri güvenliğine güçlü bir yaklaşım sunarak hem çevre güvenliği hem de daha ayrıntılı bir derinlemesine savunma yaklaşımı sağlar.

BigQuery'de Jeo-uzaysal Analiz

BigQuery, çeşitli mekansal işlevleri destekleyerek onu jeouzaysal analizler için güçlü bir araç haline getirir. Bu yetenekler, BigQuery'ye entegre edilen Coğrafi Bilgi Sistemlerinin bir parçasıdır.

Jeo-uzaysal Analitiği Anlamak

BigQuery gibi bir veri ambarında konum bilgisi yaygındır. Birçok önemli iş kararı konum verileri etrafında döner. Örneğin, teslimat araçlarının veya paketlerinin zaman içindeki enlem ve boylamını takip etmek, teslimat verimliliğine ilişkin öngörüler sağlayabilir. Benzer şekilde, müşteri işlemlerinin kaydedilmesi ve bu verilerin mağaza konumu verileriyle birleştirilmesi, müşteri davranışı ve tercihlerine ilişkin öngörüler sunabilir.

BigQuery'deki jeo-uzamsal analiz, kullanıcıların coğrafya veri türlerini ve GoogleSQL coğrafya işlevlerini kullanarak jeo-uzaysal verileri analiz etmesine ve görselleştirmesine olanak tanır. Bu tür bir analiz, bir paketin ne zaman ulaşacağının veya belirli bir mağaza konumu için hangi müşterilerin postayı alması gerektiğinin belirlenmesine yardımcı olabilir.

BigQuery'de Büyük Verileri Sorgulama

Büyük verilerle uğraşmak çoğu zaman değerli içgörüler bulmak için çok miktarda bilgiyi elemeyi içerir; bu hem zaman alıcı hem de kaynak açısından yoğun olabilen bir süreçtir.

Google BigQuery SQL'i destekler. SQL ile kullanıcılar, boyutu ne olursa olsun veri kümeleriyle zahmetsizce etkileşim kurabilir. Petabaytlarca veriyle uğraşıyor olsanız bile BigQuery, sorgularınızı olağanüstü bir hızla işleyerek uzun bekleme süreleri olmadan analizler almanızı sağlar.

Google BigQuery'nin Gücünden Karmaşık Olmadan Faydalanma

Şirketler, Improvado ile ortaklık kurarak, veri ambarı kurulumu ve yönetiminin hiçbir dezavantajıyla uğraşmadan Google BigQuery'nin tüm avantajlarından yararlanabilir.

Improvado, veri toplama ve depolamadan veri görselleştirme ve içgörü keşfetmeye kadar pazarlama raporlama döngüsünün her adımını kolaylaştıran uçtan uca bir pazarlama analitiği çözümüdür.

Improvado ekibi, veri ambarlarına dağıtım ve bakım hizmetleri sağlar. Ekip sizin için Google BigQuery'yi kurar ve yapılandırır. Veri ambarı örneği Improvado'ya aittir, ancak Improvado bunu müşterinin tarafında yöneterek sürecin şeffaf olmasını sağlar. Verilerinin tam kontrolü ve sahipliği her zaman sizdedir.

Sıkça Sorulan Sorular