Google BigQuery
to skalowalna hurtownia
danych w chmurze
dzięki której szybka analiza dużych zbiorów danych
przestaje być problemem.
przestaje być problemem.
Dowiedz się więcej >
BigQuery – co to jest?
BigQuery jest jedną z wielu usług dostępnych w Google Cloud Platform (GCP). Przechowywanie oraz procesowanie dużej ilości danych odbywa się w chmurze, na bezpiecznej, stabilnej i skalowalnej infrastrukturze Google Cloud Platform.
Ogromną zaletą jest przetwarzanie terabajtów danych, które odbywa się bez konieczności instalacji i utrzymywania skomplikowanej infrastruktury.
Dowiedz się więcej >
Ogromną zaletą jest przetwarzanie terabajtów danych, które odbywa się bez konieczności instalacji i utrzymywania skomplikowanej infrastruktury.
Dowiedz się więcej >
Dlaczego wybrać BigQuery?
Technologia bez serwerów
BigQuery to hurtownia danych w chmurze,
która pozwala pobierać dane z różnych źródeł.
Obsługuje miliony zapytań bez konieczności poświęcania czasu i ponoszenia kosztów związanych z:
-utrzymaniem sprzętu,
-zarządzaniem infrastrukturą,
-zaawansowaną konfiguracją,
-przeprowadzaniem aktualizacji,
-zapewnianiem odpowiedniego bezpieczeństwa serwerów.
-utrzymaniem sprzętu,
-zarządzaniem infrastrukturą,
-zaawansowaną konfiguracją,
-przeprowadzaniem aktualizacji,
-zapewnianiem odpowiedniego bezpieczeństwa serwerów.
Szybka i sprawna analiza danych w BigQuery
Hurtownie danych procesują ogromne ilości danych dużo szybciej niż zwykłe systemy bazodanowe. Przetworzenie terabajtów danych zajmuje BigQuery kilka sekund, a jednego petabajta – około 3,5 minuty, to mówi samo za siebie. Dzięki tak ultraszybkiemu działaniu, analiza danych odbywa się w czasie rzeczywistym, a zmiany można obserwować „na żywo”.
Elastyczne koszty
Model rozliczeń uzależniony jest od zużycia mocy obliczeniowej czyli ilości danych, które zostały przetworzone – w ujęciu minutowym lub sekundowym. Do hurtowni BigQuery można załadować ogromną ilość danych, ich przechowywanie (data storage) to koszt 20 USD/TB. W przypadku, gdy dane nie są przetwarzane przez 90 dni lub dłużej to pakiet automatycznie zmienia się na (long-term-storage), a cena spada o 50%. Jeżeli potrzebujemy wykonać zapytanie do danych to koszt wynosi 5 USD za terabajt przetworzonych oraz odczytanych danych. W każdym miesiącu pierwszy terabajt jest darmowy.
Funkcja machine learning (ML) w BigQuery
Jedną z dostępnych funkcji jest BigQuery ML (machine learning), to połączenie pozwala na tworzenie i rozwijanie możliwości uczenia maszynowego przy użyciu standardowych zapytań SQL. Funkcje tej usługi można wykorzystać do stworzenia narzędzia analitycznego, które posłuży śledzeniu procesów w kontekście zachodzących zmian i rozwoju firmy. Analiza danych opisujących te procesy i zmiany pozwala Google BigQuery ML na zidentyfikowanie prawidłowości oraz trendów i dzięki temu przedstawieniu prognozy potencjalnych skutków.
Analityka Big Query ma zastosowanie w każdej branży, od handlu przez finanse, logistykę, przemysł czy FMCG.
W jaki sposób możemy Ci pomóc?
Zbierzemy dane
Zagregujemy wszystkie Twoje dane analityczne, transakcyjne i historyczne ze wszystkich źródeł. Pomożemy Ci również zidentyfikować i wdrożyć nowe źródła danych.
Przeniesiemy do chmury
– wykorzystamy skalowalność i efektywność publicznej chmury obliczeniowej
Zagregujemy i skonfigurujemy dane
Przetworzymy i połączymy dane w taki sposób, aby umożliwić Ci wyciąganie wniosków i podejmowanie trafnych decyzji
Analityka Big Data
BigQuery posiada usługę, która umożliwia prowadzenie zaawansowanej analityki Big Data. Pozwala to zaimportować gotowe pliki lub dane przerobione w usłudze Data Prep i je przeanalizować. Dane z Google BigQuery są wyśmienitym źródłem danych w trybie LIVE dla narzędzi Business Intelligece takich jak Tableau, Power BI czy Google Data Studio.Dowiedz się więcej >
Znajomość języka SQL
Podstawową umiejętnością każdego zaawansowanego analityka danych jest znajomość języka SQL. W przypadku pracy z BigQuery ta umiejętność jest konieczna.
Jednak dla tych, którzy nie posiadają takiej wiedzy, rozwiązaniem staje się podpięcie narzędzi Business Intelligence np. Tableau, Power BI lub Google Data Studio co pozwoli na analizę danych z BigQuery bez pisania zapytań w SQL-u.
