BigQuery 2024: Tính năng, Lợi ích, Dịch vụ gồm những gì?

Doanh nghiệp trong thời đại chuyển đổi số hiện nay có những dữ liệu phức tạp như các báo cáo tài chính, dữ liệu doanh thu nhiều năm và tệp khách hàng của bộ phận kinh doanh,… Để hỗ trợ phân tích dữ liệu cho doanh nghiệp, Google Cloud Platform đã cung cấp một trong những dịch vụ đặc biệt như BigQuery. Để hiểu chi tiết cụ thể về các tính năng cũng như các công cụ phân tích của BigQuery thì hãy đọc ngay bài viết này.

BigQuery là gì?

BigQuery là một giải pháp cho kho dữ liệu đám mây (Data warehouse solution) được cung cấp bởi Google Cloud Platform có khả năng giúp truy xuất số lượng lớn các thông tin nhanh chóng và hiệu quả. Các doanh nghiệp có thể nhanh chóng tìm thấy câu trả lời cho các câu hỏi và hiểu rõ hơn về hoạt động kinh doanh của mình nhờ vào kiến trúc không có máy chủ của công cụ này. Các truy vấn SQL trên hàng petabyte dữ liệu cũng có thể thực hiện được nhờ vào công cụ phân tích có khả năng mở rộng và phân tán của BigQuery.

Công cụ dòng lệnh của BigQuery dựa trên giao diện bảng điều khiển Google Cloud cơ bản và hữu ích cho người dùng. Hơn nữa, nó còn cung cấp thư viện máy khách cho các ngôn ngữ lập trình nổi tiếng bao gồm C#, Go, Java, Node.js, PHP, Python và Ruby cho các nhà phát triển.

Các tính năng của BigQuery

BigQuery được xây dựng bằng công nghệ tiên tiến để đảm bảo hiệu suất và khả năng mở rộng trên cơ sở hạ tầng đám mây của Google. Dưới đây là một số tính năng chính của BigQuery mà người dùng cần biết:

• Tính năng phân tích và lưu trữ dữ liệu lớn: Dữ liệu ở quy mô Petabyte có thể được lưu trữ và phân tích bằng các tính năng phân tích và lưu trữ dữ liệu lớn của BigQuery. Nhiều loại dữ liệu được hỗ trợ, chẳng hạn như dữ liệu địa lý, bảng điều khiển và thời gian thực.
• Hiệu suất và tính khả dụng cao: BigQuery hoạt động tốt và có tính sẵn sàng cao. Nó có thể nhanh chóng xử lý các câu hỏi phức tạp.
• Ngôn ngữ truy vấn SQL tiêu chuẩn: BigQuery có thể sử dụng ngôn ngữ truy vấn SQL tiêu chuẩn. Vì vậy người dùng giờ đây có thể hiểu cách sử dụng BigQuery dễ dàng hơn.

Tích hợp với các dịch vụ bổ sung của Google Cloud Platform: BigQuery có thể hoạt động với Dataproc, Dataflow và Data Fusion cùng với các dịch vụ khác. Người dùng có thể tạo các giải pháp phân tích dữ liệu phức tạp vì điều này.

Cách hoạt động của BigQuery

Hoạt động của BigQuery có thể được chia thành các phần gồm: nhập, lưu trữ, chuẩn bị sau đó phân tích. Sau đây GCSVN sẽ trình bày chi tiết hơn về những phần này.

• Nhập dữ liệu (Data ingestion): Dữ liệu có thể được nhập vào BigQuery từ nhiều nguồn khác nhau như Google Cloud Storage, truyền dữ liệu và tải lên trực tiếp.
• Lưu trữ dữ liệu (Data storage): Sau khi dữ liệu được nhập, nó sẽ được lưu trữ trong các bảng ở định dạng cột. BigQuery lưu trữ dữ liệu theo cách phân tán, tự động chia sẻ dữ liệu trên nhiều nút trên đám mây.
• Xử lý truy vấn (Query processing): Người dùng có thể viết các truy vấn giống SQL để lấy dữ liệu từ các bảng. BigQuery sử dụng kiến trúc phân tán để song song hóa việc xử lý truy vấn trên nhiều nút trong đám mây.
• Quản lý chi phí (Cost management): BigQuery cung cấp nhiều tính năng khác nhau để quản lý chi phí như tự động mở rộng quy mô, lưu vào bộ nhớ đệm và định giá theo yêu cầu. Điều này cho phép người dùng kiểm soát chi phí của họ trong khi vẫn phân tích lượng lớn dữ liệu.
• Kết quả đầu ra (Results output): Kết quả của truy vấn có thể được xuất tới nhiều đích khác nhau như Google Trang tính, bảng BigQuery và các nguồn dữ liệu khác.
• Trực quan hóa và báo cáo dữ liệu (Data visualization and reporting): Người dùng có thể sử dụng nhiều công cụ khác nhau như Google Data Studio để trực quan hóa và báo cáo dữ liệu trong BigQuery.

Nhìn chung, BigQuery là dịch vụ kho dữ liệu đám mây mạnh mẽ, tiết kiệm chi phí và có khả năng mở rộng cao, cho phép người dùng lưu trữ và phân tích các tập dữ liệu lớn bằng cách sử dụng các truy vấn giống như SQL.

Cách sử dụng BigQuery

1. Cách sử dụng BigQuery miễn phí

Để sử dụng BigQuery miễn phí, bạn có thể sử dụng BigQuery Sandbox. Bạn có thể kiểm tra miễn phí các tính năng của BigQuery trong Sandbox để đảm bảo nó đáp ứng nhu cầu của bạn. Bạn có thể thử nhiều tính năng khác nhau của BigQuery và giao diện Google Cloud mà không cần cung cấp thẻ thanh toán, thiết lập tài khoản thanh toán hoặc kích hoạt tính phí cho dự án của mình. Bảng điều khiển đám mây là giao diện người dùng đồ họa cho phép bạn thực hiện các truy vấn SQL cũng như tạo và quản lý tài nguyên BigQuery. 

Sau đây là các bước để sử dụng BigQuery miễn phí cho người dùng tham khảo:

Bước 1: Điều hướng đến tab SQL Workspace trong Google Cloud Platform.

Bước 2: Để đăng nhập, hãy sử dụng Tài khoản Google của bạn hoặc tạo một tài khoản nếu bạn chưa có tài khoản.

Bước 3: Đồng ý với các điều khoản và điều kiện của dịch vụ.

Bước 4: Để sử dụng BigQuery sandbox, trước tiên bạn phải tạo một dự án. Để tạo một dự án mới, chỉ cần làm theo hướng dẫn mà Google gợi ý.

Bước 5: Khi dự án của bạn đã được tạo trong giao diện Cloud, bạn sẽ thấy biểu ngữ hộp cát (bên dưới).

Mặc dù việc thiết lập và sử dụng hộp cát sẽ không mất phí nhưng bạn nên biết các hạn chế trong trường hợp có dữ liệu quan trọng cần được xử lý

• 10 GB dung lượng lưu trữ hiện hoạt và 1TB dữ liệu truy vấn đã xử lý được lưu trữ mỗi tháng.
• Có thể xây dựng Công cụ BigQuery BI có dung lượng lên tới 1 GB.
• Đối với mọi tập dữ liệu, thời hạn hết hạn của bảng và phân vùng mặc định được đặt là 60 ngày. Mọi bảng, dạng xem hoặc phân vùng trong bảng được phân vùng sẽ hết hạn ngay lập tức sau 60 ngày.

Dưới đây là các định dạng được BigQuery hỗ trợ :

• CSV
• JSONL (dòng JSON)
• Avro
• Parquet
• ORC
• Google Sheets (chỉ dành cho Google Drive)
• Sao lưu kho dữ liệu đám mây (chỉ dành cho Google Cloud Storage)

Những dạng dữ liệu sau đây không được hỗ trợ bởi các dự án sandbox:

• Dữ liệu trong thời gian thực
• Các câu lệnh trong Data Manipulation Language (DML)
• Dịch vụ truyền dữ liệu cho BigQuery

Để loại bỏ các giới hạn của Sandbox, hãy nâng cấp dự án của bạn, sau đó xóa hoặc thay đổi ngày hết hạn của tài nguyên. Sau khi nâng cấp từ Sandbox, bạn có thể tiếp tục sử dụng cấp miễn phí nhưng sẽ bị tính phí.

BigQuery Studio, bản phát hành gần đây nhất của Google Cloud Platform, là bảng thông tin phân tích tất cả trong một giúp đơn giản hóa các quy trình phân tích toàn diện, từ thu thập và chuyển đổi dữ liệu sang phân tích dự đoán nâng cao. Nó được thiết kế để quản lý dữ liệu lớn trong các doanh nghiệp sử dụng AI, ML và LLM.

2. Khi nào nên sử dụng BigQuery?

Việc chạy tìm kiếm để tổng hợp hoặc lọc cơ bản sẽ vô ích vì BigQuery được thiết kế để thực hiện các truy vấn phân tích phức tạp. Kết quả tốt nhất trong cơ sở dữ liệu quan hệ thu được khi các truy vấn mất hơn năm giây để hoàn thành. BigQuery thường được sử dụng cho các truy vấn “phức tạp” – tức là các truy vấn yêu cầu khối lượng dữ liệu lớn.

BigQuery là lựa chọn tốt nhất khi bạn muốn sử dụng tính năng tìm nạp trước và dữ liệu của bạn không thay đổi thường xuyên do bộ nhớ đệm tích hợp sẵn. Điều này có nghĩa cụ thể là gì? BigQuery sẽ chỉ sử dụng các kết quả được lưu trong bộ nhớ đệm thay vì chạy lại truy vấn nếu bạn thực hiện cùng một truy vấn và dữ liệu trong các bảng không thay đổi (đã cập nhật). Hơn nữa, BigQuery không tính phí đối với các tìm kiếm được lưu vào bộ nhớ đệm. Việc truy xuất kết quả từ các tìm kiếm thậm chí được lưu trong bộ nhớ đệm có thể mất tới 1.2 giây, vì vậy hãy ghi nhớ điều đó.

Ngoài ra, BigQuery là một công cụ khác mà bạn có thể sử dụng để giảm bớt căng thẳng cho cơ sở dữ liệu quan hệ của mình. Vì các truy vấn phân tích có tính chất “đặc biệt phức tạp” nên việc sử dụng chúng quá thường xuyên trong cơ sở dữ liệu quan hệ có thể gây ra sự cố. Do đó, bạn có thể phải suy nghĩ về việc mở rộng quy mô máy chủ trong tương lai. Để đảm bảo rằng các truy vấn đang chạy này không ảnh hưởng đến cơ sở dữ liệu quan hệ chính của bạn, từ đó có thể di chuyển chúng sang máy chủ của bên thứ ba bằng BigQuery.

4 loại dịch vụ phân tích BigQuery

BigQuery được thiết kế để xử lý các tập dữ liệu khổng lồ và thực hiện các truy vấn phân tích. Nhiều loại quy trình phân tích dữ liệu được kho dữ liệu này hỗ trợ:

1. BigQuery GIS – Phân tích không gian địa lý

Một trong những tính năng của BigQuery – BigQuery GIS, cho phép bạn thực hiện phân tích địa lý trên dữ liệu với đa dạng các trường nội dung. Nó cung cấp các tính năng và tài nguyên để bạn có thể:

• Sử dụng ngôn ngữ truy vấn SQL thông thường để truy vấn dữ liệu địa lý.
• Tạo bản đồ và đồ thị dữ liệu địa lý.
• Phát triển các ứng dụng web và di động tương tác bằng cách sử dụng thông tin địa lý.

Vì BigQuery GIS dựa trên cấu trúc BigQuery nên bạn có thể hưởng lợi từ tất cả các tính năng và lợi thế của BigQuery, chẳng hạn như:

• Khả năng phân tích và lưu trữ dữ liệu lớn
• Hiệu suất vượt trội và tính sẵn sàng tuyệt vời
• Khả năng tương tác với các dịch vụ bổ sung của Google Cloud Platform

 Dưới đây là một số trường hợp cụ thể về việc sử dụng BigQuery GIS:

• Nhà bán lẻ có thể sử dụng BigQuery GIS để xác định cửa hàng nào có doanh số cao nhất theo quận.
• Ngân hàng có thể sử dụng BigQuery GIS để xác định các địa điểm tín dụng có rủi ro cao.
• Cơ quan môi trường có thể sử dụng BigQuery GIS để theo dõi ô nhiễm không khí theo thành phố.

2. BigQuery BI Engine – Phân tích dữ liệu BI (Business Intelligence)

Với sự trợ giúp của BigQuery BI Engine, một công cụ phân tích nhanh trong bộ nhớ, bạn có thể nhanh chóng chạy nhiều truy vấn SQL trong BigQuery bằng cách lưu vào bộ nhớ đệm dữ liệu bạn cần thường xuyên nhất một cách khéo léo. Các truy vấn SQL từ bất kỳ nguồn nào, bao gồm cả các truy vấn được tạo bởi công cụ trực quan hóa dữ liệu, đều có thể được xử lý nhanh bằng BI Engine. Ngoài ra, BI Engine có thể xử lý các bảng được lưu trữ trong bộ nhớ để liên tục tối ưu hóa.

Đối với các tình huống sử dụng sau, BI Engine là một lựa chọn tuyệt vời:

• Kiểm tra dữ liệu theo thời gian thực hoặc gần như thời gian thực.
• Phân tích dữ liệu thường được sử dụng.
• Việc phân tích dữ liệu phải được hoàn thành nhanh chóng.

Dưới đây là một số trường hợp cụ thể về việc sử dụng BI Engine:

• Một công ty có thể xác định xu hướng bán hàng gần đây nhất bằng cách phân tích dữ liệu bán hàng theo thời gian thực bằng BI Engine.
• Cơ quan chính phủ có thể xác định các vị trí có nguy cơ cao bằng cách sử dụng BI Engine để phân tích dữ liệu tội phạm theo thời gian thực.
• Tổ chức phi lợi nhuận có thể xác định sáng kiến gây quỹ nào hiệu quả nhất bằng cách sử dụng BI Engine để phân tích dữ liệu gây quỹ theo thời gian thực.

3. BigQuery DTS

Dịch vụ có tên Dịch vụ truyền dữ liệu BigQuery – BigQuery Data Transfer Service (DTS) giúp việc di chuyển dữ liệu từ các nguồn khác trở nên đơn giản. Hơn 100 nguồn dữ liệu được hỗ trợ, bao gồm nguồn SaaS, nguồn cục bộ và đám mây.

DTS tối đa hóa các kỹ thuật truyền tải dữ liệu để đảm bảo độ tin cậy và hiệu suất. Để bảo vệ dữ liệu của bạn hơn nữa, nó cũng bao gồm các tính năng như kiểm soát truy cập và mã hóa.

Trước tiên, bạn phải thiết lập dự án BigQuery và chỉ định nguồn dữ liệu bạn muốn chuyển để sử dụng DTS. Sau đó, để chỉ định cách thức và thời điểm dữ liệu được gửi, bạn có thể xây dựng lịch truyền dữ liệu.

DTS hoạt động tốt trong các trường hợp sau:

• Chuyển dữ liệu sang BigQuery từ nhiều nguồn
• Trao đổi dữ liệu thường xuyên hoặc theo kế hoạch
• Truyền dữ liệu lớn hoặc phức tạp 

Sau đây là một số trường hợp cụ thể về ứng dụng của DTS:

• Tổ chức có thể sử dụng DTS để chuyển dữ liệu bán hàng từ BigQuery sang hệ thống CRM của họ.
• DTS có thể được tổ chức chính phủ sử dụng để chuyển dữ liệu từ cơ sở dữ liệu gia đình sang BigQuery.
• Dữ liệu quyên góp có thể được gửi từ trang web của tổ chức phi lợi nhuận tới BigQuery bằng DTS.

4. BigQuery ML – Machine Learning

Bạn có thể tạo và triển khai các mô hình máy học trên dữ liệu BigQuery bằng dịch vụ BigQuery ML. Nó sử dụng các phương pháp học máy nổi tiếng bao gồm phân tích cụm, hồi quy và phân loại. Việc sử dụng ngôn ngữ truy vấn SQL thông thường giúp việc tạo mô hình học máy dễ dàng hơn với BigQuery ML. 

BigQuery ML có nhiều ứng dụng, bao gồm:

• Phân loại khách hàng
• Dự báo doanh thu
• Phân tích rủi ro
• Nhận biết hành vi của người dùng

Dưới đây là một số trường hợp cụ thể của BigQuery ML đang hoạt động:

• Công ty có thể phân loại khách hàng thành các nhóm bằng cách sử dụng BigQuery ML và hành vi của họ.
• Ngân hàng có thể sử dụng BigQuery ML để dự báo khả năng hoàn vốn khoản vay.
• Công ty bảo hiểm có thể sử dụng BigQuery ML để đánh giá rủi ro bảo hiểm.
• Cửa hàng có thể tìm hiểu về thói quen mua hàng của khách hàng bằng cách sử dụng BigQuery ML.

5 công cụ truy xuất hiệu quả dữ liệu với BigQuery hàng đầu 2024

Mặc dù BigQuery không có bất kỳ tính năng truy xuất trực quan dữ liệu nào nhưng nó hoạt động tốt với nhiều công cụ thông minh khác. Dưới dây là một số công cụ hàng đầu giúp bạn dễ dàng truy xuất trực quan hóa dữ liệu lớn như:

1. Looker

Looker là một sản phẩm bổ sung từ Google Cloud Platform giúp tạo điều kiện thuận lợi cho việc tạo ra các quy trình làm việc và hình ảnh hóa thông minh. Nó không có các tính năng biểu đồ mở rộng, mặc dù nó tạo điều kiện hợp nhất dữ liệu và cấp quyền truy cập vào toàn bộ tập dữ liệu.

2. Whatagraph

Với kết nối dữ liệu BigQuery của Whatagraph, bạn có thể nhập dữ liệu từ bất kỳ nguồn marketing nào. Nếu bạn không chắc chắn nên bắt đầu từ đâu, hãy sử dụng bộ sưu tập mẫu báo cáo tạo sẵn để tạo báo cáo tuân thủ các yêu cầu của doanh nghiệp.

3. Tableau

Gần như tất cả các cơ sở dữ liệu đều có thể sử dụng công cụ báo cáo và trực quan hóa dữ liệu BigQuery này. Tableau cung cấp một số trình kết nối ngoài chức năng kéo và thả. Tuy nhiên, nó thiếu một số tính năng mà người dùng mong đợi từ một công cụ kinh doanh thông minh được đào tạo tốt.

4. Hevo Data

Đường dẫn dữ liệu không cần mã giúp người dùng tải dữ liệu từ bất kỳ nguồn nào, chẳng hạn như ứng dụng MySQL, SaaS, Cloud Storage, v.v. Hevo Data là một lựa chọn phổ biến nhờ kiến trúc có thể mở rộng và hỗ trợ các công cụ nghiệp vụ thông minh khác nhau.

5. Power BI

Được phát triển bởi Microsoft, công cụ trực quan hóa dữ liệu này cho phép bạn hợp nhất dữ liệu từ nhiều nguồn bên ngoài khác nhau và tạo các báo cáo chuyên sâu. Ở quy mô doanh nghiệp, nó cung cấp các tùy chọn phân tích tự phục vụ và tập trung dữ liệu. Hạn chế duy nhất là công cụ này chỉ cho phép lập mô hình dữ liệu với Windows Desktop.

BigQuery ứng dụng gì cho doanh nghiệp?

BigQuery có thể được sử dụng cho nhiều mục đích khác nhau trong doanh nghiệp, gồm có:

• Phân tích dữ liệu doanh nghiệp: BigQuery có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu kinh doanh, chẳng hạn như dữ liệu bán hàng, dữ liệu khách hàng và dữ liệu tài chính. Điều này có thể giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về hoạt động kinh doanh của mình và đưa ra quyết định kinh doanh sáng suốt hơn.
• Phân tích dữ liệu khách hàng: BigQuery có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu khách hàng, chẳng hạn như dữ liệu mua hàng, dữ liệu tương tác trang web và dữ liệu truyền thông xã hội. Điều này có thể giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về khách hàng và cải thiện trải nghiệm khách hàng.
• Phân tích dữ liệu hoạt động với BigQuery: Ví dụ về dữ liệu vận hành có thể được phân tích bao gồm dữ liệu sản xuất, vận chuyển và dịch vụ khách hàng. Điều này có tiềm năng thúc đẩy hiệu quả hoạt động của công ty.

Các đối thủ cạnh tranh của BigQuery

Mặc dù BigQuery là nền tảng phân tích dữ liệu lớn được nhiều người yêu thích nhưng nó không phải là nền tảng duy nhất. Sau đây là một số đối thủ chính ảnh hưởng như:

1. Amazon Redshift

Redshift là một nền tảng phân tích dữ liệu lớn bổ sung được cung cấp bởi Amazon Web Services. Tính khả dụng và hiệu suất cao cũng như khả năng lưu trữ, xử lý lượng dữ liệu khổng lồ chỉ là một số khía cạnh có thể so sánh với BigQuery. Tuy nhiên, Redshift có thể tốn kém hơn BigQuery, đặc biệt nếu bạn cần lưu trữ nhiều dữ liệu.

2. Azure Synapse Analytics

Microsoft Azure là nhà cung cấp của Synapse Analytics, một công cụ phân tích dữ liệu lớn khác. Khả năng xử lý dữ liệu lớn, kết nối với các dịch vụ Azure khác và khả năng phân tích dữ liệu theo thời gian thực là một số tính năng và lợi thế mà nó mang lại. Synapse Analytics là một lựa chọn khả thi cho các công ty cần nền tảng phân tích dữ liệu mạnh mẽ và có khả năng thích ứng.

3. Snowflake

Snowflake là một nền tảng phân tích dữ liệu lớn chạy trên đám mây. Nó cung cấp một số tính năng và lợi thế, bao gồm khả năng xử lý và lưu trữ lượng lớn dữ liệu, giao tiếp với các dịch vụ khác và truy xuất dữ liệu từ bất kỳ thiết bị nào. Các doanh nghiệp cần một nền tảng phân tích dữ liệu linh hoạt và thân thiện với người dùng có thể thấy Snowflake là một lựa chọn phù hợp.

Các hệ thống phân tích dữ liệu lớn khác hiện có trên thị trường bao gồm Alibaba Cloud Data Warehouse, Oracle Cloud Infrastructure Data Analytics Platform và IBM Cloud Pak for Data.

Lời kết

Như vậy, dịch vụ BigQuery từ Google Cloud Platform cho phép bạn tạo, quản lý, phân phối và truy vấn dữ liệu cũng như thực hiện lưu trữ dữ liệu, phân tích và học máy. Nếu có bất kỳ thắc mắc và cần tư vấn về các dịch vụ Google Cloud, quý doanh nghiệp hãy nhắn tin trực tiếp ở phần Livechat bên dưới cho GCS Technology Company Vietnam để nhận giải đáp chi tiết.