A resposta fácil é que Google BigQuery é um data warehouse em nuvem o que permite armazenar e analisar grandes quantidades de dados de forma rápida e eficiente.
Mas é muito mais do que isso, o Google BigQuery é um data warehouse do Google Cloud de baixo custo, multinuvem, escalável, sem servidor e totalmente gerenciado. Usar recursos de IA integrados, aprendizado de máquina e BI (Inteligência Empresarial) para obter informações valiosas em grande escala. Também integra ferramentas de análise capazes de processar petabytes de dados em segundos; tudo isso de uma forma rentável e adaptável às necessidades de cada organização.
O Google BigQuery é uma solução totalmente gerenciada que cuida de todo o trabalho pesado, que libera usuários para focar no obtenção de informações valioso de seus dados.
Com cada vez mais canais e fontes de dados, a necessidade de ferramentas personalizáveis que permitem que sejam integrados e explorados no mesmo local também está aumentando. Graças ao Google BigQuery, hoje isso é possível.
Descubra o que é, quais as vantagens que oferece e como pode te ajudar Google BigQuery para extrair insights valiosos para o seu negócio.
1. O que você pode fazer com o Google BigQuery?
Nos últimos anos, ficou claro que A análise tradicional não pode resolver os desafios do big data, use adequadamente grandes quantidades de dados qualquer criar modelos preditivos. O Google BigQuery, assim como outras ferramentas, agora usa solvência para resolver esses desafios.
Ao contrário de outros armazenamentos de dados do GCP, o Google O BigQuery foi criado especificamente para melhorar as consultas de dados. Isso permite que você realize pesquisas rápidas em linguagem de consulta estruturada (SQL) em grandes quantidades de dados, fornecendo investigações em tempo real e resultados em segundos.
Esta solução Google Nuvem é projetado para reunir várias ferramentas para facilitar o armazenamento, gerenciamento e análise de big data warehouse. O BigQuery pode ser usado para diversos aplicativos, incluindo:
1.1 Armazenamento e gerenciamento de dados em nuvem para impulsionar a inovação baseada em dados com o Google BigQuery
O BigQuery permite realizar pesquisas SQL e consultar grandes quantidades de dados. Eles são analisados em lotes e transmitidos de data warehouses e planilhas.
Um dos principais recursos do BigQuery é separação de armazenamento e processamento. Isso permite dimensionar de forma independente, se necessário.
O BigQuery facilita a análise de dados executando consultas na memória graças ao BigQuery BI Engine, um serviço de análise na memória que pode executar consultas com tempos de resposta menos de um segundo.
Quando se trata de gerenciamento do BigQuery, armazenamentos de dados sem servidor, centralizar o processamento de recursos e dados com gerenciamento de identidade e acesso Google Nuvem. Os pontos mais notáveis nesse sentido são:
- Gerencie e proteja seus recursos, como projetos, conjuntos de dados e tabelas.
- Gerenciar e otimizar cargas de trabalho, tarefas, consultas e capacidade (reservas).
- Monitorar recursos como cotas, trabalhos, uso de processamento e solucionar problemas de mensagens de erro, problemas de faturamento e cotas.
1.2 Criando relatórios com Google BigQuery
O BigQuery permite que você criar relatórios, compartilhe os resultados com toda a organização e visualizar painéis rapidamente. Da mesma forma, o uso da conhecida linguagem SQL facilita a curva de aprendizado e abre a ferramenta para quem já possui esse conhecimento.
Para visualizar e criar esses relatórios, Looker, a ferramenta estrela do Google para visualização de dados, ele se conecta ao Google BigQuery para permitir acesso a grandes quantidades de dados imediatamente úteis em toda a organização. Para mais detalhes, Explicamos aqui o que é Looker.
Resumindo, o Bigquery é uma ferramenta que lhe dá uma visão agnóstica da situação, que leva os insights um passo adiante, mas que, acima de tudo, lhe permitirá detectar oportunidades crescimento de conhecimento gerado pelos seus dados.
2. Quando usar o Google BigQuery?
A arquitetura sem servidor do BigQuery permite usar consultas SQL para analisar seus dados. Você pode armazenar e analisar seus dados no BigQuery ou usar o BigQuery para avaliá-los onde quer que estejam. O BigQuery é uma boa opção para organizações de todos os tamanhos que desejam obter informações valiosas de seus dados. No entanto, é especialmente adequado para organizações que:
Ter grandes quantidades de dados para analisar. O BigQuery pode escalar para acomodar quaisquer necessidades de armazenamento ou processamento.
Eles precisam analisar dados maneira rápida e eficiente. O BigQuery pode executar consultas rapidamente, mesmo em conjuntos de dados muito grandes.
Eles não têm experiência na análise de dados. O BigQuery é fácil de usar, mesmo para usuários sem experiência em análise de dados.
Usaremos o BigQuery principalmente em casos como:
2.1 Migrar data warehouses para o Google BigQuery
Atende aos requisitos analíticos atuais e dimensione facilmente seu negócio. Basta migrar para o Enterprise Data Warehouse. Google Nuvem. Simplifique o caminho de migração do Netezza, Oracle, Redshift, Teradata ou Snowflake para o BigQuery graças ao BigQuery Migration Service.
2.2 Incorporar todos os tipos de dados de outras fontes além do Google BigQuery
Facilite a análise reunindo dados no BigQuery. dados de diferentes fontes. Você pode fazer upload de arquivos de dados de fontes locais, Google Drive ou segmentos do Cloud Storage; usar plug-ins do BigQuery Data Transfer Service ou Cloud Data Fusion; replique dados de bancos de dados relacionais com o Datastream for BigQuery ou recorra aos parceiros de integração de dados líderes do setor do Google.
2.3 Análise baseada em eventos
Responda a eventos de negócios em tempo real com análises baseadas em eventos para obter vantagem competitiva. Os recursos de streaming integrados ingerem automaticamente dados de streaming e os disponibilizam aos usuários imediatamente para eles fazerem perguntas. Dessa forma, você pode agilizar seus negócios e tomar decisões de negócios com base nos dados mais recentes. Você também pode usar Fluxo de dados para permitir pipelines de processamento de dados de streaming rápidos e simplificados.
2.4 Preveja resultados de negócios com recursos líderes de IA e aprendizado de máquina
A análise preditiva pode ser usada para otimizar operações, aumentar a renda e mitigar riscos. O BigQuery ML democratiza o uso do aprendizado de máquina ao capacitar analistas de dados a criar e executar modelos usando ferramentas e planilhas de business intelligence disponíveis. Além disso, essas análises podem orientar a tomada de decisões de negócios em toda a empresa.
O Google BigQuery se tornou uma das ferramentas de análise de dados mais utilizadas no mercado, com 13 % de participação de mercado. Graças à sua versatilidade, facilidade de uso, alta capacidade de armazenamento e arquitetura serverless, milhares de empresas o utilizam para converter dados em informações e tomar decisões mais inteligentes.
3. Que tipo de banco de dados é o Google BigQuery?
O BigQuery se destaca como um armazém de dados eficiente que usa o formato de armazenamento de coluna. Nesta abordagem, os dados são organizados e armazenados por colunas em vez de linhas, o que proporciona vantagens notáveis para a análise de dados, permitindo a execução rápida e eficiente de consultas.
A estrutura organizacional do BigQuery é composta por projetos, conjuntos de dados, tabelas e trabalhos, fornecendo uma estrutura abrangente para gerenciar e estruturar dados de maneira eficaz.
3.1 Projetos:
Na hierarquia do BigQuery, Os projetos servir como contêineres fundamentais para os conjuntos de dados. Cada projeto possui seu próprio espaço de armazenamento e estabelece políticas de segurança específicas. Esta divisão em projetos facilita a organização e o gerenciamento de dados atribuindo recursos e permissões de forma independente em cada ambiente.
3.2 Conjuntos de dados:
Conjuntos de dados atuam como coleções lógicas de tabelas dentro de um projeto. Cada conjunto de dados tem a capacidade de conter uma ou mais tabelas, permitindo uma organização eficiente e um delineamento claro de conjuntos de informações relacionados. Esta estrutura facilita o gerenciamento e a navegação através de dados agrupados logicamente.
3.3 Tabelas:
As tabelas representam unidades fundamentais de armazenamento de dados no BigQuery. Cada tabela contém um conjunto específico de dados relacionados, tornando mais simples a manipulação e análise de informações específicas. Esta organização granular facilita a identificação e recuperação de dados precisos ao realizar consultas e análises.
3.4 Empregos:
As obras constituem processos executados no BigQuery e pode assumir vários formatos, como consultas, carregamentos de dados ou exportações de dados. Esses processos representam ações específicas que manipulam os dados armazenados em tabelas, permitindo uma interação dinâmica e eficaz com as informações contidas no data warehouse. A execução de trabalhos é fundamental para realizar tarefas analíticas, de carga ou de exportação, proporcionando flexibilidade e versatilidade no gerenciamento de dados.
O BigQuery não se distingue apenas pelo seu formato eficiente de armazenamento de colunas, mas também pela sua estrutura organizacional hierárquica que facilita o gerenciamento, análise e manipulação de dados em grande escala de forma eficaz e estruturada.
4. Destaques do Google BigQuery
O Google BigQuery se destaca por seus recursos e funcionalidades que o posicionam como uma ferramenta poderosa para análise de dados em larga escala. Aqui estão alguns destaques do BigQuery:
4.1 Análise e Compartilhamento Multicloud:
BigQuery Omni oferece uma solução gerenciada de análise multinuvem, permitindo análises seguras e econômicas de dados de diversas nuvens.
Centro de análise do BigQuery facilita o compartilhamento seguro de recursos de dados interna e externamente, melhorando a análise com conjuntos de dados comerciais, públicos e do Google.
Permite a criação e o gerenciamento de salas limpas de dados para medições com foco na privacidade, colaboração e compartilhamento de dados entre organizações, sem a necessidade de transferir ou copiar dados.
4.2 Análise em tempo real com streaming de dados:
O BigQuery incorpora funções integradas para processamento automático de streaming de dados, disponível de imediato para consulta.
Oferece integrações nativas com produtos de streaming como o Dataflow.
Usar Mecanismo de BI do BigQuery para análises interativas com tempo de resposta inferior a 1 segundo e alta simultaneidade, otimizando desempenho e reduzindo custos com visualizações materializadas.
4.3 Unificação, Gestão e Governança de Dados:
O BigQuery permite consultar dados de todos os tipos: estruturados, semiestruturados e não estruturados.
Usar o BigLake para examinar e unificar vários tipos de dados e criar modelos avançados.
Dataplex centraliza e controla dados de data lakes, data warehouses e data marts, fornecendo acesso a dados confiáveis com controles consistentes.
4.4 Business Intelligence Integrado (BI):
Empregue inteligência de negócios integrada com Estúdio Looker para criar e compartilhar informações valiosas com facilidade.
O BigQuery Studio oferece uma interface unificada para profissionais de dados com diversas habilidades, simplificando fluxos de trabalho analíticos, da ingestão à visualização e à construção de modelos de aprendizado de máquina.
4.5 Dueto AI no BigQuery:
Duet AI fornece assistência contextual para digitação SQL e Python, sugerindo funções e blocos de código automaticamente.
O suporte por chat permite que você receba instruções em tempo real, reduzindo a necessidade de busca por documentação.
4.6 Aprendizado de Máquina Integrado:
O BigQuery ML permite que cientistas e analistas criem e usem modelos de machine learning diretamente no BigQuery com SQL simples.
Exporte modelos para a Vertex AI ou para sua própria camada de serviço para previsões on-line.
4.7 Governança e Segurança de Dados:
Integração com serviços de segurança e privacidade Google Nuvem fornece controles detalhados de segurança e governança, mesmo em nível de coluna e linha.
Os dados são criptografados em repouso e em trânsito por padrão.
4.8 Análise Geoespacial:
A análise geoespacial do BigQuery combina sua arquitetura sem servidor com suporte nativo à análise geoespacial, facilitando fluxos de trabalho analíticos com dados de localização.
Simplifique a análise, consulte dados espaciais de novas maneiras e explore novas linhas de negócios com suporte para pontos, linhas e polígonos em formatos comuns de dados geoespaciais.
5. Como aplicar o Google BigQuery para otimizar todos os seus benefícios?
Para maximizar todos os benefícios do Google BigQuery, é importante ter em mente os seguintes aspectos:
Layout de dados eficiente: Os dados devem ser estruturados de forma eficiente para análise, utilizando um formato de armazenamento baseado em colunas e eliminando duplicatas.
Use funções integradas com eficiência: o BigQuery oferece uma ampla variedade de recursos integrados que facilitam aos usuários a obtenção de insights valiosos dos dados. A utilização eficaz destas funções é essencial.
Gestão de custos: o BigQuery cobra apenas pelos dados armazenados e processados. É crucial gerenciar os custos associados ao BigQuery para garantir que você obtenha o máximo valor possível.
Definição de requisitos: é essencial estabelecer os requisitos de dados da organização antes de implementar o BigQuery. Isso garantirá que a plataforma seja usada para aplicações adequadas e alinhadas aos objetivos.
Integração com sistemas externos: o BigQuery integra-se facilmente a outros sistemas, como CRM, ERP e plataformas de marketing. Isto simplifica a recolha e análise de dados de diversas fontes.
Treinamento de usuário: Fornecer treinamento aos usuários sobre como usar o BigQuery de maneira eficaz é crucial. Isso garantirá que os usuários possam aproveitar ao máximo a solução e alcançar ótimos resultados em suas operações.
O Google BigQuery é uma solução de análise de dados poderosa e econômica que pode ser usada para diversos aplicativos. Como vimos neste artigo, o BigQuery ajudou facilitar o acesso à informação de forma segura e escalável. Soluções para decisões de negócios complexas serão tomadas com base em dados analíticos.
Esta ferramenta permite que empresas de todos os portes utilizem seus dados maneira fácil, econômica, flexível e escalável sem ter que se preocupar com hardware ou software.
Isso permite que você use todas essas informações para tomar decisões informadas, reduzir as chances de erro e focar no que é mais importante, como permitir estatísticas preditivas. Tem uma visão de 360 graus para desenvolver produtos customizados, melhorar a eficiência operacional e entender as necessidades do cliente.
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