与持续转向谷歌分析4通过互联网,谷歌BigQuery也开始步入聚光灯下。但是,除非你是一个数据或数据科学家或工程师的人知道背后的架构分析,BigQuery和数据仓库的概念似乎外国。不过别担心,我们在这里为你打破这一切。
BigQuery是什么?
BigQuery是谷歌的企业数据仓库解决方案。数据仓库是一个存储库历史和当前的分析数据,任何数据分析系统的核心。
在一个典型的数据架构,来自各种数据源的数据(无论是网站CMS,在线商店或应用程序)中提取,转化成一个有用的形式,然后通过这一过程被称为加载到数据仓库ETL(提取、转换、加载)。一旦数据在数据仓库中,可以使用它作为一个单一来源分析或报告所有的需要。
BigQuery提供了一个坚实的基础设施的形式存储和查询数据表,进行数据分析和可视化无缝使用SQL过程。这样不仅仅是存储数据,它提供了无缝集成与谷歌这样的各种数据源表,谷歌云存储,和Google Drive,使多样化的利用率在不同的平台和应用程序的数据。
与BigQuery机器学习的内置功能,组织可以利用它的力量毫不费力地创建预测模型,从他们的数据解锁有价值的见解。这使得企业数据驱动的决策和竞争格局中保持领先地位。
为什么使用BigQuery ?
有许多令人信服的理由为你的数据分析利用BigQuery努力。
谷歌分析出口:
对于大多数企业来说,使用BigQuery是集成的主要原因与谷歌分析4。BigQuery无缝地集成了谷歌分析4 (GA4),允许您直接进入BigQuery导出GA4数据。利用这种集成,您访问原始谷歌分析数据并通过自定义查询,你可以解锁深入的分析,有时更准确的度量比GA4内可用的标准报告。
报告API的限制:
切换到Google Analytics 4,谷歌执行限制查询的数量/可以提取的数据量GA4外部报告。这意味着如果你使用权力GA4仪表板在美人工作室或PowerBI,他们往往将达到这个极限,你就无法等待复位的极限。通过利用BigQuery,可以避免这些API的限制,使你的报告更不容易打破。
数据所有权和准确性:
BigQuery使您能够保持所有权和控制你的数据。拥有充分的自主权,你可以定义访问权限,管理加密密钥,并确保你有价值的信息的安全性和完整性。另外,通过利用BigQuery,您可以使用更准确和详细的数据,消除抽样偏差和提高精度的分析。
灵活性与数据格式:
BigQuery支持多种数据格式,包括结构化、半结构化和嵌套数据。这种灵活性允许您使用不同的数据类型,比如JSON、CSV、Avro,拼花,等等。你可以很容易地从各种来源的数据加载到BigQuery,根据需要转换它,在不同的数据格式和执行查询。这种多功能性使您能够从多个系统集成和分析数据和资源在一个平台。
实时数据分析:
BigQuery提供批处理和流摄取能力。使用流摄入,可以在实时处理和分析数据到达时,允许您直接洞察和及时反应不断变化的业务条件。是否需要监控网站流量,分析用户行为,或执行实时异常检测,BigQuery赋予你的见解来自流数据和及时采取行动。
BigQuery成本多少钱?
BigQuery雇佣了一个定价模型基于数据存储和数据处理。在数据存储方面,谷歌云将免费给你第一个10 gb的存储每一个月。在那之后,你将支付0.023美元每GB(每个地区不同)。除非你是一个特别高流量的网站,那么你就不太可能从Google Analytics生成超过10 gb的数据一个月。
在查询方面,BigQuery指控基于查询的数据量是感动/ 6.5美元每结核病。虽然这可以迅速复杂(每列BigQuery指控感动,可以缓存查询结果一定的时间),一般来说你必须查询几个月或几年的谷歌分析数据定期增加巨大的成本。
所以如果你切换到Google Analytics 4,即使你不知道你需要广泛的报告,对数据存储成本很小,我们建议与BigQuery开始,确保您的数据是可用的,以防你想要运行分析。否则,如果你正在寻找一个数据仓库解决方案,然后BigQuery可能会给你答案。
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