Google BigQuery – co to jest?

Coraz więcej firm dąży do tego, aby być data driven, czyli aby podejmować decyzje biznesowe w oparciu o rzetelną analizę danych, a nie intuicję czy przypuszczenia. Jednym z częstych problemów, z jakim się wtedy zmagają, jest rozproszenie danych. W takiej sytuacji mogą zaradzić hurtownie danych – np. Google BigQuery. W tym artykule dokładniej przyjrzymy się temu rozwiązaniu.

Czym jest Google BigQuery?

Google BigQuery (https://cloud.google.com/bigquery) to zaawansowana hurtownia danych w chmurze, która została zaprojektowana z myślą o błyskawicznej analizie ogromnych zbiorów danych. W odróżnieniu od tradycyjnych baz danych BigQuery zapewnia wydajność i skalowalność, dzięki którym przetwarzanie nawet petabajtów danych trwa zaledwie minuty. To narzędzie, które pozwala analitykom wykonywać zaawansowane operacje na danych bez konieczności martwienia się o infrastrukturę. 

Zamiast standardowego podziału na tabele (jak użytkownicy czy transakcje), BigQuery stosuje kolumnową bazę danych, co ułatwia pracę z dużymi wolumenami informacji. Firmy mogą analizować dane z różnych źródeł, takich jak Google Analytics 4, wykorzystując pełnię zaawansowanych narzędzi BigQuery.

Kluczową zaletą BigQuery jest jego model serverless, który daje dostęp do ogromnej mocy obliczeniowej „na żądanie”. Dzięki obsłudze zapytania SQL, możesz analizować dane w ciągu kilku sekund, nawet gdy masz do czynienia z terabajtami informacji. Ten analityczny proces działa szybko i sprawnie, co czyni go idealnym rozwiązaniem dla firm każdej wielkości.

BigQuery powstało w 2010 roku z myślą o uproszczeniu pracy z danymi. Inżynierowie postawili na zasadę „przenoś obliczenia do danych”, aby szybkie przetwarzanie dużych zbiorów danych mogło odbywać się bez konieczności ich pobierania.

Podsumowując: Google BigQuery to inteligentna baza danych w chmurze, która pozwala na szybkie przetwarzanie ogromnych ilości informacji.

Wyobraź sobie, że masz gigantyczną tabelę z milionami wierszy, a chcesz szybko znaleźć w niej konkretne informacje – np. ile osób kupiło dany produkt w danym miesiącu. Zwykły komputer potrzebowałby na to sporo czasu, ale BigQuery potrafi przeszukać te dane w kilka sekund, ponieważ działa na superwydajnych serwerach Google.

To narzędzie przydaje się firmom, które gromadzą dużo danych (np. o użytkownikach, sprzedaży czy zachowaniach klientów) i chcą je analizować, by podejmować lepsze decyzje biznesowe. Dzięki BigQuery nie muszą mieć własnych serwerów ani skomplikowanej infrastruktury – wszystko działa online, szybko i wygodnie.

Jak działa Google BigQuery?

Google BigQuery wykorzystuje architekturę, która pozwala szybko przetwarzać zapytania SQL. Dzięki technologii kolumnowego przechowywania danych BigQuery może efektywnie wykonywać operacje na dużych zbiorach danych.

Analizowanie danych w BigQuery odbywa się poprzez wysyłanie zapytań do interfejsu użytkownika lub API. System automatycznie optymalizuje wykonanie zapytań, co przyspiesza proces analizy. Oprócz tego BigQuery ma funkcję integracji z Google Cloud Storage, co umożliwia przechowywanie danych w chmurze, a także daje łatwy dostęp do danych z różnych źródeł.

Przykłady zastosowań BigQuery

Google BigQuery znajduje szerokie zastosowanie w różnych obszarach zarządzania danymi. Rozważmy kilka kluczowych przypadków użycia.

1. Hurtownia danych

BigQuery często jest wykorzystywane jako hurtownia danych. Firmy korzystają z tej platformy do konsolidacji rozproszonych informacji w jednym miejscu, co umożliwia analizę danych i podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym. Dzięki wbudowanemu silnikowi do obsługi zapytania SQL oraz automatycznemu skalowaniu BigQuery pozwala przetwarzać ogromne zbiory danych bez konieczności ręcznej konfiguracji.

2. Przechowywanie danych

BigQuery to nie tylko narzędzie do analizy, ale również wydajna baza do przechowywania danych w układzie kolumnowym. Oferuje wsparcie dla różnych typów danych – od strukturalnych po niestrukturalne, To świetne rozwiązanie, gdy potrzebujesz przechowywać i przetwarzać dane w czasie rzeczywistym.

3. Analiza danych geograficznych

Dzięki wbudowanemu typowi danych GEOGRAPHY, BigQuery pozwala analizować dane przestrzenne (np. trasy pojazdów czy lokalizacje klientów). Możesz tworzyć tabele z kolumnami GEOGRAPHY, aby łatwo przechowywać i analizować informacje oparte na lokalizacji.

4. Uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja

BigQuery ML daje możliwość tworzenia i trenowania modeli machine learning bezpośrednio na platformie przy użyciu SQL. Dzięki temu firmy mogą wykorzystać BigQuery do optymalizacji swoich procesów biznesowych bez konieczności korzystania z zewnętrznych narzędzi do uczenia maszynowego.

5. Analiza nieustrukturyzowanych danych

BigQuery wspiera również analizowanie nieustrukturyzowanych danych, takich jak obrazy czy teksty. Możesz łączyć wyniki z tych analiz z danymi strukturalnymi, co pozwala w pełniejszy sposób zrozumieć zachowania użytkowników i trendy.

BigQuery – zalety i wady

Czy powinieneś korzystać z Google BigQuery? Rozważmy najważniejsze zalety:

• BigQuery pozwala maksymalnie wykorzystać wydajność zapytań bez konieczności zarządzania infrastrukturą. Użytkownicy mogą skupić się na wyciąganiu wniosków z danych, korzystając z SQL, bez potrzeby angażowania administratora baz danych. Dzięki modelowi płatności za przetwarzanie i przechowywanie, koszty są bardziej przewidywalne i ekonomiczne.
• BigQuery wspiera wszystkie etapy analityczne – od wprowadzania, przez przetwarzanie, aż po przechowywanie danych. Google Cloud Platform oferuje elastyczne i skalowalne usługi, które można dostosować do potrzeb zespołu i przepływu pracy.
• Gdy korzystasz z BigQuery, możesz łatwo pobierać dane z różnych źródeł, takich jak Google Analytics 4, Google Ads, Amazon S3 czy Teradata. Strumieniowanie danych w czasie rzeczywistym, np. z urządzeń IoT, jest także wspierane przez API BigQuery do szybkiego przesyłania danych.
• BigQuery korzysta z systemu Google Identity and Access Management (IAM) do kontrolowania dostępu do danych. Oferuje również funkcje Virtual Private Cloud (VPC), które zapewniają bezpieczny transfer i przechowywanie danych zgodnie z politykami bezpieczeństwa Google Cloud. Można również definiować lokalizacje przechowywania danych, co daje pełną kontrolę nad ich geolokalizacją.

Gdy rozważasz omawiane rozwiązanie od Google, warto także pamiętać o wadach:

• BigQuery jest zaprojektowane z myślą o dużych zbiorach danych i wysokich prędkościach. Dla firm operujących na mniejszych zbiorach może to być narzędzie zbyt potężne i nieadekwatne do potrzeb.
• Chociaż BigQuery ma elastyczny model kosztów, niektóre firmy mogą zauważyć rosnące wydatki, jeśli nie monitorują skali operacji i narzędzi, z których korzystają.
• BigQuery wykorzystuje specyficzną wersję SQL, co może sprawiać trudności użytkownikom przyzwyczajonym do bardziej standardowych dialektów.

Jakie są koszty korzystania z BigQuery?

Google BigQuery działa na zasadzie platformy serverless, co oznacza, że nie musisz zarządzać infrastrukturą. Koszty są elastyczne i związane z faktycznym wykorzystaniem mocy obliczeniowej oraz przechowywaniem danych.

Kluczowe elementy cennika BigQuery to:

• Koszty obliczeń – są naliczane za przetwarzanie zapytań, w tym zapytania SQL, funkcje definiowane przez użytkownika, skrypty oraz operacje DML i DDL.
• Koszty przechowywania – obejmują dane załadowane do BigQuery.

BigQuery obsługuje dwa modele cenowe dla zapytań:

• Model na żądanie (per TiB, czyli 1 024 GB) – płacisz za ilość danych przetworzonych przez zapytania. Pierwszy 1 TiB przetworzonych danych miesięcznie jest darmowy. Cena to $6,25 za przetworzenie 1 TiB.
• Model na bazie pojemności (per slot-hour) – naliczany na podstawie mocy obliczeniowej (sloty) wykorzystywanej przez zapytania. Pojemność można rezerwować z wyprzedzeniem, co umożliwia uzyskanie przewidywalnych kosztów.

Przykładowo serwis generujący 15 000 000 zdarzeń miesięcznie (mierzone przez Google Analytics) będzie miał roczny koszt storage wynoszący około 44,85 USD. W pierwszym miesiącu opłata wyniesie 0,57 USD, a w ostatnim, dwunastym miesiącu (gdy danych się nagromadzi), wzrośnie do 6,90 USD.

BigQuery daje mechanizmy kontroli kosztów jak ustawianie limitów na poziomie projektu i użytkownika. Da się także określić maksymalną liczbę bajtów do rozliczenia za zapytanie.

BigQuery – podsumowanie

Google BigQuery to potężne i skalowalne narzędzie, które pozwala skutecznie zarządzać danymi. Jest to świetne rozwiązanie dla firm, które chcą podejmować decyzje oparte na danych.

FAQ – najczęściej zadawane pytania