Google BigQuery

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BigQuery Enterprise Data Warehouse是一種無服務器、成本效益高且支持多云的數據倉庫，提供了內置的機器學習和商業智能功能，可實現規模化的實時分析。

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Google BigQuery簡介

什么是”Google BigQuery”？

BigQuery Enterprise Data Warehouse是一種無服務器、成本效益高且支持多云的數據倉庫，旨在幫助您將大數據轉化為有價值的業務洞察。它提供了內置的機器學習和商業智能功能，可實現規模化的實時分析。

“Google BigQuery”有哪些功能？

1. 統一的分析體驗：BigQuery Studio為各種編碼技能的數據從業者提供了一個統一的界面，簡化了從數據攝取和準備到數據探索和可視化再到機器學習模型創建和使用的分析工作流程。它還允許您使用簡單的SQL直接在BigQuery中訪問Vertex AI的基礎模型，用于文本處理任務，如情感分析、實體提取等，無需處理專門的模型。
2. Duet AI in BigQuery：BigQuery中集成了一個AI協作工具，Duet AI in BigQuery為編寫SQL和Python提供了上下文代碼輔助。它會自動建議函數、代碼塊和修復。通過輔助，您可以使用自然語言獲取執行特定任務的實時指導，減少了搜索文檔的需求。
3. 靈活、可預測的定價和最佳性價比：BigQuery Editions允許您根據個別工作負載需求選擇合適的功能集，并能夠混合使用以獲得最佳的性價比。計算能力自動擴展可以實時添加細粒度的計算資源，以滿足工作負載需求，并確保您只支付所使用的計算能力。通過壓縮存儲定價，您可以減少存儲成本，同時增加數據容量。

應用場景：

1. 數據分析和可視化：BigQuery提供了強大的數據分析和可視化功能，可以幫助企業從海量數據中提取有價值的洞察，并支持實時分析和交互式查詢。
2. 機器學習和人工智能：BigQuery內置了機器學習功能，可以幫助數據科學家和數據分析師在大規模結構化、半結構化和非結構化數據上構建和操作機器學習模型。
3. 跨云數據分析：BigQuery Omni是一個完全托管的多云分析解決方案，可以在多個云平臺上進行成本效益高且安全的數據分析，并在一個界面享結果。

“Google BigQuery”如何使用？

1. 使用BigQuery Studio進行數據攝取、準備、探索、可視化和機器學習模型創建和使用。
2. 使用Duet AI in BigQuery獲取實時的代碼輔助和指導。
3. 根據工作負載需求選擇合適的BigQuery Editions，靈活調整計算能力和存儲成本。
4. 利用BigQuery內置的機器學習功能，在大規模數據上構建和操作機器學習模型。
5. 使用BigQuery Omni進行跨云數據分析，實現成本效益高且安全的數據分析。

Google BigQuery官網入口網址

https://cloud.google.com/bigquery

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