Bạn đang tìm hiểu về Google BigQuery là gì và nó hoạt động như nào không? Được biết đến là một dịch vụ mạnh mẽ của Google, BigQuery đã thu hút sự chú ý của nhiều công ty và nhà phân tích dữ liệu. Nhưng bạn có biết BigQuery là gì và làm thế nào để nó có thể xử lý và phân tích dữ liệu trên một quy mô lớn? Hãy cùng tìm hiểu sâu hơn về công nghệ này và những cách mà nó làm việc để mang lại giá trị cho doanh nghiệp.
Google BigQuery là gì? Ưu và nhược điểm
Khái niệm
Thiết kế của Google BigQuery cho phép nó xử lý các tập dữ liệu có quy mô petabyte bằng cách sử dụng kiến trúc phân tán để quản lý khối lượng công việc phân tích phức tạp. Trong Google BigQuery, doanh nghiệp có thể rút ra những thông tin chi tiết có giá trị từ dữ liệu của mình và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.
BigQuery hoạt động như thế nào?
Một trong những tính năng chính của BigQuery là tách biệt công cụ điện toán và bộ lưu trữ để cả hai có thể được điều chỉnh quy mô riêng biệt khi cần và theo yêu cầu. Điều này cho phép người dùng truy vấn hàng terabyte dữ liệu trong vài giây và petabyte trong vài phút.
BigQuery được xây dựng trên cơ sở dữ liệu không SQL và sử dụng ngôn ngữ truy vấn SQL để truy vấn dữ liệu. Nó cho phép bạn nhập các tập dữ liệu lớn từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như dữ liệu từ hệ thống theo thời gian thực, tệp tin CSV hoặc JSON, cơ sở dữ liệu hiện có và nhiều hơn nữa.
BigQuery có khả năng xử lý song song và phân tán, giúp bạn truy vấn và phân tích dữ liệu nhanh chóng, ngay cả khi dữ liệu lớn và phức tạp. Nó cung cấp khả năng truy vấn và phân tích dữ liệu thời gian thực, cho phép bạn thực hiện các truy vấn phức tạp như tổng hợp, nhóm dữ liệu, tính toán và kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. BigQuery cũng tích hợp với các công cụ phân tích dữ liệu và trực quan hóa, cho phép bạn thực hiện các tác vụ phân tích mạnh mẽ trực tuyến và tạo báo cáo, biểu đồ và bảng điều khiển để hiển thị dữ liệu.
Ưu điểm của BigQuery là gì?
- BigQuery có thể truy vấn các tập dữ liệu cực lớn chỉ trong vài giây
- Bạn có thể sử dụng BigQuery để tích hợp với bộ công cụ của Google bao gồm BigQuery BI và BigQuery ML
- Bạn có thể thực hiện tích hợp dữ liệu hoàn toàn trên đám mây
- BigQuery rất dễ thiết lập và mở rộng quy mô, bạn có thể thiết lập kho dữ liệu trong vài giây
- Google luôn cập nhật mọi bản sửa lỗi, cập nhật và tính năng bổ sung nếu cần
- Với cơ sở hạ tầng của Google đằng sau, BigQuery cung cấp dịch vụ đáng tin cậy như một số giải pháp khác. Suy cho cùng, mọi người luôn biết nên mong đợi loại chất lượng nào từ Google
- Giá cả phải chăng dựa trên lượng công cụ bạn sử dụng. Với phí Lưu trữ thì giá 0,02 USD mỗi GB/tháng và với Phụ trang phát trực tuyến thì 0,01 USD trên 200MB
Nhược điểm của BigQuery là gì?
- Google BigQuery được thiết kế để xử lý các tập dữ liệu rất lớn với tốc độ cực nhanh. Do đó, nó có thể không phải là giải pháp phù hợp cho các doanh nghiệp chỉ hoạt động trên các bộ dữ liệu nhỏ
- Người dùng không có toàn quyền kiểm soát cơ sở hạ tầng cơ bản và có thể bị hạn chế trong việc tùy chỉnh hệ thống theo nhu cầu cụ thể của họ
- BigQuery không hỗ trợ với một số loại dữ liệu nhất định như bản đồ hoặc cấu trúc
- KHÔNG được sửa đổi/cập nhật/xoá, nếu cần thay đổi dữ liệu thì bạn sẽ ghi đè lên toàn bộ bảng hoặc sử dụng câu lệnh INSERT, UPDATE và DELETE
- Giới hạn cập nhật bảng đích 1000 mỗi ngày, nếu bạn cần cập nhật bảng đích thường xuyên thì bạn cần yêu cầu tăng hạn ngạch của mình
- Ngoài ra thì BigQuery còn có một vài hạn chế khác mặc định như: số lượng truy vấn đồng thời mà bạn có thể chạy, thời gian chạy tối đa cho một truy vấn và lượng dữ liệu bạn có thể quét mỗi ngày
Các tính năng của BigQuery là gì?
BigQuery, một công cụ mạnh mẽ được phát triển bởi Google, sử dụng công nghệ tiên tiến để đảm bảo hiệu suất và khả năng mở rộng trên nền tảng đám mây của họ. Dưới đây là những điểm quan trọng mà người dùng cần biết về BigQuery:
- Xử lý và lưu trữ dữ liệu lớn: BigQuery cho phép lưu trữ và phân tích dữ liệu ở quy mô Petabyte một cách hiệu quả. Đa dạng loại dữ liệu như dữ liệu địa lý, bảng điều khiển và thời gian thực được hỗ trợ.
- Hiệu suất và sẵn sàng cao: BigQuery được thiết kế để xử lý nhanh chóng các truy vấn phức tạp, với hiệu suất và sẵn sàng cao đáng kinh ngạc.
- Hỗ trợ ngôn ngữ truy vấn SQL tiêu chuẩn: Với khả năng sử dụng ngôn ngữ truy vấn SQL tiêu chuẩn, việc làm quen với BigQuery trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết.
- Tích hợp với các dịch vụ khác trên Google Cloud Platform: BigQuery hoạt động tương thích với Dataproc, Dataflow và Data Fusion cùng với nhiều dịch vụ khác. Điều này cho phép người dùng tạo ra các giải pháp phân tích dữ liệu phức tạp và hiệu quả.
Cách sử dụng BigQuery là gì?
Các bước tạo tài khoản, tạo dự án
Bước 1: Mở Google Cloud Platform
Truy cập: Google Cloud Platform TẠI ĐÂY
Nếu đây là lần đầu tiên truy cập, bạn cần chọn quốc gia của mình và đồng ý với Điều khoản dịch vụ. Hãy điều hướng đến Google Cloud Platform và nhấp vào nút “Bảng điều khiển” ở phía trên bên phải của trang.
Bước 2: Tạo dự án
Sau khi truy cập vào trang chủ của BigQuery, bạn nhấp vào “Đám mây SQL” để tạo dự án.
Đặt tên cho dự án của bạn, chọn một tổ chức nếu cần và nhấp vào “Tạo một dự án”. Bạn sẽ nhận được cửa sổ chào mừng chính thức tới BigQuery.
Bước 3: Đặt tên dự án
Bạn cần đặt tên cho dự án của bạn và nhấp vào nút “Tạo nên” để tạo dự án của bạn.
Bước 4: Tạo tập dữ liệu BigQuery
Sau đó, tạo tập dữ liệu BigQuery bằng cách mở menu hamburger bên cạnh dự án của bạn và nhấp vào nút “Tạo tập dữ liệu”.
Tiếp theo bạn sẽ được nhắc thêm ID tập dữ liệu và chọn vị trí dữ liệu. Sau đó, nhấp vào nút “Tạo bộ dữ liệu”.
Một tập dữ liệu mới được tạo trong dự án của bạn và bạn có thể nhấp vào tập dữ liệu đó để mở.
Thêm dữ liệu vào Google BigQuery
Định dạng tệp có thể nhập vào Google BigQuery là gì?
Bạn có thể tải dữ liệu vào BigQuery theo các định dạng sau: CSV, JSON, Avro, Parquet, ORC, Google Trang tính (chỉ dành cho Google Drive), Sao lưu kho dữ liệu đám mây (Cloud Datastore Backup)
***NOTE: Bạn không thể nhập tệp Excel trực tiếp vào BigQuery. Trước tiên, hãy chuyển đổi tệp Excel của bạn sang CSV hoặc chuyển đổi Excel sang Google Trang tính.
Tải dữ liệu CSV lên BigQuery
Khi nhấp vào nút Tạo bảng bạn cần:
- Chọn nguồn — Tải lên
- Chọn tệp — nhấp vào Duyệt qua và chọn tệp CSV từ thiết bị của bạn
- Định dạng tệp — chọn CSV, mặc dù hệ thống tự động phát hiện định dạng tệp
- Tên bảng — nhập tên bảng. Chọn hộp kiểm Tự động phát hiện
- Nhấp vào Tạo bảng
Đây là quy trình cơ bản nếu bạn tải tệp CSV lên từ thiết bị của mình.vBảng BigQuery trông như thế này:
Tải dữ liệu từ Google Trang tính lên BigQuery theo cách thủ công
Tương tự như quy trình làm việc tải lên tệp CS thì tải dữ liệu từ Google Trang tính lên BigQuery theo cách thủ công có một số sửa đổi. Nhấp vào nút Tạo bảng và:
- Chọn nguồn – Drive
- Chọn Drive URI — chèn URL của bảng tính Google Trang tính của bạn
- Định dạng tệp – chọn Google Trang tính
- Phạm vi trang tính – chỉ định trang tính và phạm vi dữ liệu cần nhập.
- Tên bảng — nhập tên bảng
- Tích vào ô Auto detect
- Nhấp vào Tạo bảng
Tự động nhập dữ liệu bằng Whatagraph
Nếu bạn cần lưu trữ dữ liệu từ nhiều công cụ tiếp thị trong BigQuery, việc sử dụng Whatagraph sẽ hợp lý hơn nhiều. Nếu bạn muốn chuyển dữ liệu Google Ads sang BigQuery để phân tích thì làm theo các bước dưới đây:
- Mở Whatagraph và nhấp vào tab Truyền dữ liệu. Nhấp vào nút Tạo chuyển khoản mới
- Nhập ID dự án và nhấp vào Kiểm tra kết nối. Nếu mọi thứ đều ổn, hãy nhấp vào Lưu và tiếp tục
- Chọn tích hợp từ danh sách thả xuống. Nhấp vào Quảng cáo Google
- Chọn một tài khoản và nhấp vào Lưu và tiếp tục
- Chọn điểm dữ liệu và kích thước bạn muốn chuyển và nhấp vào Lưu và tiếp tục
- Đặt tên cho giao dịch chuyển tiền của bạn, chọn tần suất và nhấp vào Tạo chuyển khoản
Như vậy bạn đã hoàn thành, dữ liệu của bạn từ Google Ads sẽ được tự động cập nhật bằng Whatagraph và đang chuyển đến BigQuery. Khi nhấp vào chi tiết giao dịch chuyển tiền mới, bạn sẽ có được cái nhìn tổng quan nhanh về giao dịch chuyển tiền bạn vừa tạo.
Các loại phân tích và dữ liệu của BigQuery là gì?
4 loại phân tích BigQuery
BigQuery được tối ưu hóa để chạy các truy vấn phân tích trên các tập dữ liệu lớn. Kho dữ liệu này hỗ trợ một số loại quy trình phân tích dữ liệu:
- Phân tích đặc biệt: Google Standard SQL cho phép người dùng chạy truy vấn trong Google Cloud hoặc thông qua ứng dụng của bên thứ ba
- Phân tích không gian địa lý: BigQuery sử dụng các kiểu dữ liệu địa lý và các hàm địa lý GS SQL để cho phép người dùng phân tích và trực quan hóa dữ liệu không gian địa lý
- Học máy: Tạo và thực thi các mô hình học máy (ML) trong BigQuery
- Kinh doanh thông minh: BigQuery BI Engine cho phép người dùng xây dựng bảng thông tin và báo cáo tương tác phong phú mà không ảnh hưởng đến hiệu suất, khả năng mở rộng, bảo mật và độ mới của dữ liệu
4 loại dữ liệu BigQuery
BigQuery cho phép người dùng truy vấn các loại nguồn dữ liệu sau:
- Dữ liệu được lưu trữ trong BigQuery: Người dùng có thể tải dữ liệu vào BigQuery để phân tích bằng cách sử dụng trình kết nối dữ liệu gốc của BigQuery hoặc đường dẫn của bên thứ ba như Whatagraph
- Dữ liệu ngoài: Bạn có thể truy vấn các nguồn dữ liệu ngoài khác nhau như các dịch vụ cơ sở dữ liệu hoặc dịch vụ Google Cloud khác
- Dữ liệu nhiều đám mây: Bạn có thể truy vấn dữ liệu được lưu trữ trên các đám mây công cộng khác, chẳng hạn như Redshift hoặc Azure
- Tập dữ liệu công khai: Nếu bạn không có dữ liệu của riêng mình, bạn có thể phân tích các tập dữ liệu có sẵn trên thị trường tập dữ liệu công cộng. Bộ dữ liệu công khai của Google Cloud chứa hơn 200 bộ dữ liệu công khai có nhu cầu cao từ các ngành khác nhau. Khách hàng có thể truy vấn miễn phí tối đa 1 TB dữ liệu mỗi tháng
Kết luận
Bài viết trên đây X3Sales đã cung cấp thông tin cho bạn về BigQuery là gì. Đây là một kho dữ liệu dựa trên đám mây do Google Cloud cung cấp để cung cấp giải pháp mở rộng và tiết kiệm chi phí cho các doanh nghiệp lưu trữ, truy vấn và phân tích khối lượng lớn dữ liệu. Nếu bạn đang muốn tìm một giải pháp dễ sử dụng để kết nối dữ liệu từ nhiều nguồn tiếp thị khác nhau, giữ an toàn cho dữ liệu hoặc muốn trực quan hoá thì BigQuery là giải pháp tối ưu.
