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Big Data ist ein Begriff, der die gro脽e Menge an Daten beschreibt, die Unternehmen zur Verf眉gung stehen. Das wachsende Volumen erfordert auch Tools zum Speichern, Organisieren und Abrufen von Informationen in diesen Daten.听

BigQuery ist eines von vielen Datenanalysetools, die 蹿眉谤 die schnelle Analyse gro脽er Datens盲tze eingesetzt werden. Es wird von mehr als 9.000 Unternehmen weltweit eingesetzt, darunter Unternehmen aus den Bereichen maschinelles Lernen, Big Data, k眉nstliche Intelligenz und anderen Bereichen []. Es bietet integrierte Funktionen, eine serverlose Architektur und inh盲rente Flexibilit盲t, um Datenwissenschaftler, Analysten, Ingenieure und andere Fachleute bei der effizienteren Verwaltung und Nutzung von Daten zu unterst眉tzen.

Dieser Artikel bietet einen grundlegenden 脺berblick 眉ber BigQuery, damit Sie verstehen, wie und warum es verwendet wird, und was Sie unternehmen k枚nnen , um Ihre BigQuery-Kenntnisse zu verbessern.

Was ist BigQuery?

BigQuery ist ein Cloud-basiertes, vollst盲ndig verwaltetes Data Warehouse. BigQuery wurde 2011 entwickelt, um gro脽e Datenmengen schnell und skalierbar zu verarbeiten und zu analysieren, und erm枚glicht Benutzern die Ausf眉hrung komplexer SQL-Abfragen 蹿眉谤 gro脽e Datens盲tze.听

Wodurch zeichnet sich BigQuery aus? Die Nutzer k枚nnen den Verwaltungsaufwand traditioneller Data Warehouses umgehen, indem sie die gro脽e Datenmenge in der Infrastruktur von Google speichern und verarbeiten. BigQuery kann Daten aus verschiedenen Quellen viel schneller verarbeiten als andere Systeme.

Wo蹿眉谤 wird BigQuery verwendet?

Sie k枚nnen BigQuery 蹿眉谤 eine breite Palette von Datenanalyse- und -verarbeitungsaufgaben verwenden. Einige h盲ufige Anwendungsf盲lle 蹿眉谤 BigQuery sind:

• Data Warehousing: BigQuery kann strukturierte und semistrukturierte Daten speichern und analysieren. Es zentralisiert eine gro脽e Datenmenge, um effiziente Abfragen und Berichte zu erm枚glichen.听

• Business Intelligence (BI): Mit BigQuery k枚nnen Unternehmen einen umfassenderen Blick auf ihre Daten werfen und gleichzeitig erweiterte Analysen und datengest眉tzte Erkenntnisse gewinnen.听

• Ad-hoc-Abfragen: Mit BigQuery k枚nnen Sie schnell Ad-hoc-SQL-Abfragen auf umfangreichen Datens盲tzen ausf眉hren, ohne dass eine Voraggregation oder Indizierung erforderlich ist.听

• Echtzeit-Analysen: BigQuery l盲sst sich in Streaming-Data-Plattformen wie Google Cloud Pub/Sub oder Apache Kafka integrieren und erm枚glicht so Dateneingabe und -analyse in Echtzeit.听

• Maschinelles Lernen: BigQuery bietet eine Integration mit Google Cloud Machine Learning Engine und BigQuery ML, so dass Sie Modelle 蹿眉谤 maschinelles Lernen mit Ihren Daten in BigQuery erstellen und einsetzen k枚nnen.听

• Protokollanalyse: BigQuery kann Protokolle aufnehmen und analysieren, die von verschiedenen Systemen wie Webservern, mobilen Anwendungen oder IoT-Ger盲ten erzeugt werden. Dies kann dabei helfen, Muster zu erkennen, Probleme zu beheben und Einblicke in das Nutzerverhalten zu gewinnen.

• Datenuntersuchung: Datenanalysten und Datenwissenschaftler k枚nnen gro脽e Datens盲tze einfach abfragen und bearbeiten, um Muster, Beziehungen und Anomalien zu verstehen.

• Datensicherung und -archivierung: BigQuery kann historische Daten oder selten genutzte Daten im Langzeitspeicher ablegen und bei Bedarf abfragen.听

Das Tool eignet sich am besten 蹿眉谤 Unternehmen, die mit gro脽en und komplexen Datens盲tzen arbeiten und schnelle und flexible Analysefunktionen ben枚tigen. Es ist hilfreich, dass BigQuery auf einer serverlosen Architektur arbeitet, so dass Sie keine Infrastruktur vor Ort haben m眉ssen, um Terabytes und sogar Petabytes an Daten problemlos zu verarbeiten.

BigQuery im Einsatz Beispiel

Das Joint Transportation Research Program (JTRP) der Purdue University arbeitet mit Daten aus 11 US-Bundesstaaten, um Regierungen und 叠别丑枚谤诲别苍 dabei zu helfen, datengest眉tzte Entscheidungen 眉ber die Zeitsteuerung von Verkehrssignalen, Stra脽en und Stra脽ensysteme sowie Infrastrukturinvestitionen zu treffen. Angesichts von Milliarden von Datens盲tzen konnte sich das JTRP nicht mehr auf seine lokalen Server verlassen, um den Umfang und die Geschwindigkeit der Analysen zu erreichen, die es ben枚tigte.听

Durch die Migration zu BigQuery erhielt das Team die F盲higkeit, gro脽e Datenmengen zu erfassen und Analysen schnell durchzuf眉hren. Nach der Migration dauerte eine Abfrage nur noch sieben Minuten im Gegensatz zu den 90 Minuten, die sie in der Vergangenheit ben枚tigt hatte [].

BigQuery-Funktionen

BigQuery bietet Nutzern mit gro脽en Datenbest盲nden Zugang zu mehreren wichtigen Funktionen:

1. Skalierbarkeit: BigQuery kann Petabytes an Daten verarbeiten und die Verarbeitungsleistung skalieren, um Ihre Ziele zu erreichen.

2. Geschwindigkeit: BigQuery kann Abfragen auf gro脽en Datens盲tzen mit geringer Latenz ausf眉hren, da es seine Rechenressourcen dynamisch zuteilt und den Benutzern dort mehr Verarbeitungsleistung bereitstellt, wo sie sie am meisten ben枚tigen. Au脽erdem werden die Daten in Spalten gespeichert, was zur Komprimierung und Beschleunigung der Datenabfrage beitr盲gt.

3. Serverlos: Die Nutzung der Cloud-basierten Plattform von BigQuery bedeutet, dass Google sich um die zugrunde liegende Hardware, Software und Wartung k眉mmert.听

4. Erweiterte Analysefunktionen: BigQuery unterst眉tzt eine breite Palette von Analysefunktionen, darunter Fensterfunktionen, ungef盲hre Aggregation und maschinelle Lernfunktionen.听

5. Sicherheit und Governance: Mit BigQuery k枚nnen Sie den Zugriff kontrollieren, Audits durchf眉hren und Ihre Daten sowohl im Ruhezustand als auch bei der 脺bertragung verschl眉sseln. Dieses Google-Tool entspricht auch den Vorschriften zur Cybersicherheit.听

6. 碍辞蝉迟别苍驳眉苍蝉迟颈驳: BigQuery arbeitet nach einem Pay-as-you-go-Modell, bei dem die von Ihren Abfragen verarbeitete Datenmenge und die Speichernutzung in Rechnung gestellt werden.听

Vor- und Nachteile von BigQuery

Bei der Auswahl Ihres Datenanalysetools sollten Sie sowohl die St盲rken als auch die Schw盲chen abw盲gen. BigQuery hat Vor- und Nachteile, darunter die folgenden.听

Vorteile

• 碍辞尘辫补迟颈产颈濒颈迟盲迟: BigQuery funktioniert mit anderen Datens盲tzen und Visualisierungstools, einschlie脽lich Google Analytics.

• Speicherplatz: Sie k枚nnen Terabytes an Daten in BigQuery speichern.听

• Geschwindigkeit: BigQuery kann gro脽e Datenmengen in Sekundenschnelle verarbeiten.

• Sofortiger Zugriff: Die Benutzer m眉ssen nichts installieren oder konfigurieren und keine Infrastruktur betreiben oder warten.听

Nachteile

• Erfordert SQL: F眉r die Nutzung von BigQuery sind SQL-Kenntnisse erforderlich, was 蹿眉谤 Unge眉bte zus盲tzliche Schulungen erfordert.听

• Abh盲ngigkeit von Google: Sie m眉ssen die Google Cloud-Plattform verwenden. Zudem speichert Google die Daten lokal, was zu Latenzproblemen f眉hren kann, wenn beispielsweise US-Daten von Asien aus abgefragt werden.

• 痴别谤补谤产别颈迟耻苍驳蝉产别蝉肠丑谤盲苍办耻苍驳别苍: Sie k枚nnen nur eine bestimmte Anzahl von Tabellenaktualisierungen pro Tag vornehmen, und die Datengr枚脽e pro Anfrage kann begrenzt sein. Wenn sich Ihre Datens盲tze h盲ufig 盲ndern, ist BigQuery m枚glicherweise nicht die beste Wahl.听

N盲chste Schritte mit BigQuery

Lernen Sie die Praktiken und Prozesse kennen, die Datenanalysten auf Junior- oder Associate-Ebene in ihrem t盲glichen Job anwenden, einschlie脽lich der Nutzung von BigQuery. Unterst眉tzen Sie Ihre Karriere, indem Sie das Google-Datenanalyse (berufsbezogenes Zertifikat) auf 糖心vlog官网观看 erwerben. Sie erlernen wichtige Analysef盲higkeiten und -tools, darunter Best Practices, die Verwendung von SQL und Methoden zur Datenbereinigung, -organisation und -visualisierung sowie die Pr盲sentation Ihrer Ergebnisse.