Dlaczego warto wykorzystywać Google BigQuery?

Dlaczego warto wykorzystywać Google BigQuery?

Google BigQuery to usługa chmurowa przeznaczona do analizy danych, umożliwiająca użytkownikom przetwarzanie ogromnych ilości danych w czasie rzeczywistym oraz wykorzystywanie zgromadzonych danych do tworzenia modeli predykcyjnych uczenia maszynowego (ML). Opłaty w Biq Query naliczane są w modelu „płatność za użycie”, co oznacza, że ponosimy koszty tylko za zasoby, które faktycznie zużywamy. Jest to bardzo duży plus ponieważ infrastruktura oraz zasoby wykorzystywane w technologiach cloudowych mogą być bardzo kosztowne. Jednym z głównych atutów BigQuery jest zdolność do przetwarzania danych w czasie rzeczywistym. Oznacza to, że dane mogą być analizowane na bieżąco, co jest niezwykle istotne w obecnym, szybko zmieniającym się środowisku biznesowym.

BigQuery jest niezwykle skalowalny. Rozwiązanie to pozwala na przetwarzanie danych o dowolnej wielkości, począwszy od niewielkich zestawów danych po petabajty informacji, bez konieczności martwienia się o infrastrukturę. BigQuery integruje się z innymi narzędziami i usługami Google Cloud, takimi jak Google Cloud Storage, Google Cloud Dataprep, Google Cloud Machine Learning Engine, Google Sheets, Google Looker Studio czy Google Analytics. Integracja Google BiqQuery z innymi rozwiązaniami Google umożliwia stworzenie kompleksowego ekosystemu analitycznego w organizacji. Google BiqQuery zapewnia więc kompleksowe rozwiązanie analityczne w ramach jednej, specjalnie zaprojektowanej do tego celu platformy.

Dużą zaletą, dającą elastyczność w zakresie zarządzania danymi jest fakt, że BigQuery obsługuje język zapytań SQL. Dzięki temu nawet osoby bez specjalistycznej wiedzy z zakresu programowania mogą łatwo korzystać z tego narzędzia tworząc zapytania SQL bezpośrednio do poszczególnych zbiorów danych. Google dba o bezpieczeństwo danych. BigQuery oferuje zaawansowane mechanizmy zarządzania dostępem, szyfrowanie danych w ruchu i w spoczynku oraz monitoring aktywności użytkowników.

 

Zastosowania Google BigQuery

W środowisku analitycznym BigQuery wykorzystywane jest do analizy dużych zbiorów danych, przyspieszając procesy badawcze i umożliwiając odkrywanie nowych wzorców czy zależności. Narzędzie to sprawdza się także doskonale w procesie analizy danych pochodzących z urządzeń IoT. 

Dzięki wbudowanym funkcjom przetwarzania geoprzestrzennego, BigQuery może także być wykorzystywane do analizy danych związanych z lokalizacją, co znajduje zastosowanie m.in. w nawigacji, logistyce czy planowaniu przestrzennym.

 

Machine Learning w Biq Query

BigQuery ML umożliwia tworzenie i uruchamianie modeli uczenia maszynowego (ML) za pomocą zapytań GoogleSQL. Umożliwia również dostęp do interfejsów API LLM i Cloud AI w celu wykonywania zadań sztucznej inteligencji (AI), takich jak generowanie tekstu lub tłumaczenie maszynowe.

Zwykle przeprowadzanie procesów uczenia maszynowego (ML) lub sztucznej inteligencji (AI) na dużych zbiorach danych wymaga zaawansowanego programowania i znajomości frameworków ML. Wymagania te ograniczają rozwój rozwiązań do niewielkiej grupy osób w każdej firmie i wykluczają analityków danych, którzy rozumieją dane, ale mają ograniczoną wiedzę ML i doświadczenie programistyczne. Jednak, dzięki BigQuery ML osoby znające język zapytań SQL mogą wykorzystywać istniejące narzędzia i własne umiejętności SQL do tworzenia i oceny modeli oraz generowania wyników z LLM i Cloud AI API.

BigQuery ML pozwala na korzystanie z uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji poprzez umożliwienie analitykom danych, głównym użytkownikom hurtowni danych, tworzenia i uruchamiania modeli przy użyciu istniejących narzędzi analityki biznesowej i arkuszy kalkulacyjnych. Analityka predykcyjna jest niezwykle istotna, ponieważ może ukierunkować proces podejmowania decyzji biznesowych w całej organizacji. W Biq Query nie ma potrzeby programowania rozwiązania ML lub AI przy użyciu języków programowania wykorzystywanych w tworzeniu modeli ML: Python lub Java. Uczenie modeli ML i dostęp do zasobów AI odbywa się za pomocą SQL – a więc języka znanego analitykom danych.

Google Biq Query w chwili obecnej oferuje swoim użytkownikom następujące wbudowane modele ML:

  • Regresja liniowa jest używana do prognozowania, na przykład, model ten może przewidzieć sprzedaż przedmiotu w danym dniu.
  • Regresja logistyczna, z kolei, służy do klasyfikacji dwóch lub więcej możliwych wartości. Przykładowo, model ten może klasyfikować dane wejściowe jako niskie, średnie lub wysokie.
  • Klasteryzacja K-średnich jest techniką uczenia się bez nadzoru, używaną do segmentacji danych. Na przykład, model ten może identyfikować różne segmenty klientów. 
  • Faktoryzacja macierzy jest wykorzystywana do tworzenia systemów rekomendacji produktów, opartych na historii zachowań klientów, transakcjach i ocenach produktów.
  • Analiza głównych składowych (PCA) to proces redukcji wymiarowości danych poprzez obliczanie głównych składowych i rzutowanie danych na te składowe. To narzędzie jest szczególnie przydatne do zachowania istotnych informacji przy jednoczesnej redukcji liczby wymiarów.
  • Model szeregów czasowych jest stosowany do prognozowania na podstawie danych sekwencyjnych. W tym przypadku, możemy tworzyć zaawansowane modele szeregów czasowych, automatycznie uwzględniających anomalie, sezonowość

 

Modele ML wykorzystywane w BiqQuery

Modele ML wykorzystywane w BiqQuery

źródło: materiały Google Cloud

 

 

Bezpieczeństwo danych w Biq Query

BigQuery Studio pozwala uzyskiwać wiarygodne informacje z zaufanych danych. Specjaliści ds. danych mają możliwość monitorowania źródła pochodzenia danych, profilowania danych i wdrażania ograniczeń dotyczących jakości danych, aby zapewnić ich wysoką jakość, dokładność i wiarygodność. 

Ponadto BigQuery umożliwia administratorom wdrożenie jednolitej polityki bezpieczeństwa dla wykorzystywanych zbiorów danych, zmniejszając potrzebę kopiowania, przenoszenia lub udostępniania danych poza BigQuery. Nie ma więc konieczności zarządzania dodatkowymi połączeniami zewnętrznymi. Używając prostych zapytań SQL w BigQuery, analitycy danych mogą korzystać z omówionych wyżej modeli predykcyjnych Machine Learningu bez konieczności udostępniania danych usługom stron trzecich.

 

Przyszłość Analizy Danych z Google BigQuery

Google BigQuery stale ewoluuje, wprowadzając nowe funkcje i usprawnienia. W perspektywie przyszłości można oczekiwać jeszcze większej integracji z innymi narzędziami chmurowymi, rozwinięcia możliwości przetwarzania danych w czasie rzeczywistym oraz dostosowania narzędzia do coraz większej ilości branż i zastosowań.

 

Poprzez kliknięcie na „Akceptacja wszystkich plików cookie” jest wyrażona zgoda na przechowywanie plików cookie na swoim urządzeniu w celu usprawnienia korzystania z nawigacji strony, analizowania wykorzystania strony i wsparcia naszych działań marketingowych. Więcej informacji
Akceptacja wszystkich plików cookies
strzałka do góry