Zu den beliebtesten Cloud-Datawarehouse-Lösungen gehört Google BigQuery. Mit seinen zahlreichen Funktionen vereinfacht dieses Warehouse die Verwaltung und Analyse von Daten. Was ist BigQuery also? An wen richtet es sich? Was sind seine Funktionen? Was sind seine Stärken? Alle Antworten findest du in diesem Artikel.
Was ist BigQuery ?
BigQuery ist ein Data Warehouse, das vollständig von Google verwaltet wird. Durch integrierte Funktionen wie Machine Learning oder Business Intelligence vereinfacht dieses Datawarehouse die Verwaltung und Analyse von Daten. Genau aus diesem Grund ist es eines der bevorzugten Werkzeuge für Datenanalysten.
Aber auch wegen seiner Besonderheiten. Denn seit seiner Einführung im Jahr 2010 wollte Google die bestehenden Datawarehouses revolutionieren. So verfügt BigQuery über eine serverlose Architektur, es hat keine Indizes, seine Datenbank ist spaltenlos, es kann zahlreiche Aktualisierungen pro Sekunde durchführen usw.
Gut zu wissen: Seine Hauptkonkurrenten sind Amazon Redshit, Oracle database oder Snowflake.
Für wen ist Google BigQuery geeignet?
Google BigQuery richtet sich an alle Experten, die mit Daten zu tun haben, wie z. B. Datenanalysten, Datenwissenschaftler, Datenverwalter und Entwickler.
Da die Aufgaben jedes Einzelnen unterschiedlich sind, bietet Google BigQuery eine Reihe verschiedener Funktionen, um allen Anforderungen gerecht zu werden. Zum Beispiel:
- Datenanalysten: Sie können BigQuery-Daten mithilfe verschiedener Tools wie Looker, BI Engine oder Google sheets abfragen und analysieren.
Administratoren: Sie können BigQuery-Tabellen durchsuchen, um die Data Governance zu optimieren. - Datenwissenschaftler: Sie können BigQuery-Modelle trainieren, um prädiktive Analysen oder Klassifizierungen durchzuführen.
- Entwickler: Sie können Datensätze in das Datawarehouse von Google laden, um leistungsfähige Anwendungen oder Software zu entwickeln.
Was sind die Funktionen?
Google BigQuery stellt den Nutzern viele Funktionen zur Verfügung, um die Arbeit mit Datenverwaltung und -analyse zu vereinfachen. Hier sind die wichtigsten.
Für die Speicherung von Daten
Neben der Google Cloud-Plattform bietet dir BigQuery mehrere Funktionen, um die Datenspeicherung zu optimieren.
API Storage Write
Diese hochleistungsfähige API kombiniert Streaming und Batch-Loading. Konkret funktioniert diese API über Streams. Das ist es, was es ermöglicht, Daten in BigQuery-Tabellen zu schreiben. Grundsätzlich streamt die storage write API standardmäßig Streams. Dann erhältst du die Daten kontinuierlich. Je nach deinen Bedürfnissen kannst du aber auch deine eigenen Feeds erstellen.
So kannst du mit dieser Funktion :
- Aufnahmen in Echtzeit streamen ;
- eine große Anzahl von Aufnahmen im Stapel verarbeiten ;
- deine Daten streamen.
Der Datenübertragungsdienst
Ziel ist es, die Übertragung von Daten an BigQuery zu automatisieren. Mit diesem Service erhalten Datenanalysten eine angereicherte Datenbank, ohne eine einzige Zeile Code schreiben zu müssen.
Der Transfer ist aus einer Vielzahl von Datenquellen möglich. Dazu gehören natürlich Google SaaS-Anwendungen (wie Google ADs, Google Play, YouTube, Cloud Storage, …), aber auch Anwendungen von Drittanbietern wie Amazon S3, Amazon Redshift oder Teradata.
Die Modelle zur Organisation von Ressourcen.
Damit Administratoren ihre Ressourcen besser verwalten können, stellt Google BigQuery ihnen mehrere Vorlagen zur Verfügung. Innerhalb jeder Vorlage definiert GBQ mehrere Elemente, mit denen die Daten hierarchisch geordnet werden können, nämlich (von unten nach oben in der Pyramide) :
- Datensätze ;
- Die Projekte ;
- Die Ordner ;
- Organisationen.
Diese können verwendet werden, um verschiedene Arten von Arbeitsbelastungen zu bewältigen, wie z. B. Genehmigungen, Quoten, Platzreservierungen und Rechnungsstellung.
Für die Analyse
BigQuery ML
Durch die Verwendung von Standard-SQL-Abfragen in BigQuery können die Benutzer maschinelle Lernmodelle ausführen. Traditionell erfordert der Einsatz von maschinellem Lernen bei großen Datensätzen ein hohes Maß an Wissen über ML-Strukturen. Dies schließt Datenanalysten aus und schränkt die Anzahl der Profile innerhalb einer Organisation stark ein. Mit BigQuery können Analysten dank ihrer Kenntnisse der SQL-Tools Machine Learning nutzen. Und das auch bei großen Datenmengen.
Entscheidungsinformatik
Google Big Query ist mit anderen Tools wie BI Engine, Looker Studio, Looker, Google Sheets, Tableau und Power BI kompatibel. Dies ermöglicht es Datenanalysten, die Analyse und Visualisierung von Daten zu automatisieren.
Da Analysen schneller, effizienter und weniger zeitaufwendig sind, können BigQuery-Benutzer ihre Aufmerksamkeit auf immer tiefgreifendere Analysen richten. Dies führt letztendlich dazu, dass Organisationen bessere Entscheidungen treffen können.
Für die Datenverwaltung
Über die Speicherung und Analyse hinaus bietet dir BigQuery mehrere sehr leistungsfähige Funktionen, um die Datenverwaltung zu verbessern. Zum Beispiel:
- IAM: Hierbei handelt es sich um ein System zur Verwaltung der Authentifizierung von Zugriffen. Es ermöglicht die Sicherung der Daten.
- Zentralisierung: Daten und Rechenressourcen werden zentralisiert, um die Verwaltung zu vereinfachen.
- Aufgaben: BigQuery kann in deinem Namen verschiedene Aktionen durchführen, um Daten zu laden, zu exportieren, abzufragen oder zu kopieren.
Was sind die Vorteile von BigQuery?
Google BigQuery ist eines der beliebtesten Werkzeuge für Datenanalysten, weil es viele Vorteile bietet, wie z. B. :
- Einfache Bedienung: Du musst nur deine Daten zu BigQuery übertragen und schon kannst du alle Funktionen nutzen. Und da es sich um einen serverlosen Dienst handelt, ist es nicht nötig, eine komplexe Infrastruktur zu verwalten, um die SQL-Requềtes zu nutzen.
- Leistung: BigQuery verfügt über eine verteilte und skalierbare Analyse-Engine. Diese ermöglicht es, Terabyte-Abfragen in wenigen Sekunden und Petabyte-Abfragen in wenigen Minuten abzufragen.
- Kompatibilität: Sowohl mit Programmiersprachen (Python, Java, JavaScript oder Go) als auch mit Anwendungen von Drittanbietern (Amazon Redshift, Teradata, …).
Was du dir merken solltest
- Google Big Query ist ein serverloses Data Warehouse.
- Dieses Tool richtet sich an alle Datenexperten, die Daten analysieren, maschinell lernen, Daten verwalten oder speichern wollen.
- Big Query hat eine einzigartige Leistung, da es ein Terabyte in nur wenigen Sekunden verdauen kann.
