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向下扎根,向上生長(zhǎng),認(rèn)識(shí) Google Cloud 的大數(shù)據(jù) "根" 力量

谷歌開(kāi)發(fā)者 ? 來(lái)源:未知 ? 2023-05-22 19:35 ? 次閱讀
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以下文章來(lái)源于谷歌云服務(wù),作者 Google Cloud

企業(yè)數(shù)據(jù)就像是一棵樹(shù)的根系,承載其生命力與成長(zhǎng)潛力。如果這些根系不強(qiáng)大,大樹(shù)就很難茁壯成長(zhǎng)。同理,如果企業(yè)無(wú)法正確地處理、存儲(chǔ)和分析數(shù)據(jù),就很難實(shí)現(xiàn)有效的業(yè)務(wù)發(fā)展。Google Cloud 平臺(tái)就像是一塊黑土地,擁有一系列高度可靠、最先進(jìn)的數(shù)據(jù)管理和分析工具,持續(xù)輸送營(yíng)養(yǎng)元素,助力企業(yè)成長(zhǎng)為參天大樹(shù)。

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當(dāng)海量數(shù)據(jù)匯入云平臺(tái),就如同種子落地,企業(yè)便擁有了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)根系,但這些數(shù)據(jù)來(lái)源復(fù)雜、形態(tài)各異且質(zhì)量不等,只有有效激活,才不會(huì)讓大數(shù)據(jù)成為企業(yè)負(fù)債,阻礙根系擴(kuò)張。

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Google Cloud 擁有完整的數(shù)據(jù)全生命周期解決方案,幫助企業(yè)完成復(fù)雜數(shù)據(jù)分層、清洗、理解、分析,并最終轉(zhuǎn)化成可視化的業(yè)務(wù)洞察及新生產(chǎn)力工具,助推企業(yè)打造全面、穩(wěn)定、智能、安全的數(shù)據(jù)根基,驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。我們將通過(guò)一系列文章,與您共同探尋 BigQuery、AI、BI 這三股大數(shù)據(jù)的 "根" 力量。

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BigQuery 是集數(shù)據(jù)倉(cāng)儲(chǔ)、查詢(xún)、分析功能于一體的全托管式 PB 級(jí)云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),將形態(tài)各異的原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可使用格式,同時(shí)充分利用各種 SQL 查詢(xún)服務(wù)、分析工具,幫助開(kāi)發(fā)者及業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)專(zhuān)注于挖掘數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)價(jià)值,提高對(duì)于存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)理解和洞察力。

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多而全的數(shù)據(jù)獲取、查詢(xún)能力

企業(yè)具備訪(fǎng)問(wèn)多而全數(shù)據(jù)的能力,也就意味著擁有可以無(wú)限延伸的數(shù)據(jù)根系。然而云上企業(yè)數(shù)據(jù)的復(fù)雜性顯而易見(jiàn),開(kāi)發(fā)者面臨來(lái)自 Web 端、CRM 系統(tǒng)、移動(dòng)應(yīng)用等多渠道形態(tài)各異、質(zhì)量不等的數(shù)據(jù)。目前借助 BigQuery,開(kāi)發(fā)者可以查詢(xún)處理各種規(guī)模的結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù),包括流式數(shù)據(jù);借助 BigLake,可跨多個(gè)云管理數(shù)據(jù),探索不同的數(shù)據(jù)類(lèi)型;使用 Datastream,則能跨結(jié)構(gòu)不同的數(shù)據(jù)庫(kù)、存儲(chǔ)系統(tǒng)和應(yīng)用,以高可靠、低延時(shí)方式同步數(shù)據(jù),為實(shí)時(shí)分析提供可靠數(shù)據(jù)源。無(wú)論是 PB 級(jí)數(shù)據(jù)還是 TB 級(jí)數(shù)據(jù),都能實(shí)現(xiàn)秒級(jí)查詢(xún)。

借助 BigQuery Analytics Hub,可以輕松跨組織交換數(shù)據(jù),節(jié)省數(shù)據(jù)管理成本,還可以通過(guò)商業(yè)數(shù)據(jù)集、公共數(shù)據(jù)集和 Google 數(shù)據(jù)集來(lái)增強(qiáng)分析,實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高效的共享與交換數(shù)據(jù)。

解決跨云治理難題

多云架構(gòu)之下,開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)面臨數(shù)據(jù)孤島、數(shù)據(jù)重復(fù)、分散治理、工具復(fù)雜性及成本攀升等問(wèn)題,BigQuery、BigLake 和 BigQuery Omni 等功能,能夠大規(guī)模管理跨云環(huán)境的數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。

假設(shè) A 是一家 DTC 電商企業(yè),其銷(xiāo)量、進(jìn)銷(xiāo)存、用戶(hù)屬性、搜索數(shù)據(jù)等分布于多個(gè)數(shù)據(jù)孤島中,借助 BigLake,能夠?qū)⑦@些子數(shù)據(jù)集無(wú)縫整合在一起,通過(guò)單一用戶(hù)界面即可跨云訪(fǎng)問(wèn)和查詢(xún)數(shù)據(jù)。這樣一來(lái),將省去移動(dòng)大量數(shù)據(jù)、管理重復(fù)副本和增量成本的麻煩,大大減少在原始數(shù)據(jù)預(yù)處理階段的工程量,開(kāi)發(fā)者能將更多精力轉(zhuǎn)向后半程的數(shù)據(jù)洞察服務(wù)。

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構(gòu)建起云上數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),解決了不同類(lèi)型、不同平臺(tái)數(shù)據(jù)互通問(wèn)題后,即進(jìn)入數(shù)據(jù)高級(jí)分析及業(yè)務(wù)洞察階段。BigQuery 自身及集成的一系列工具,助力開(kāi)發(fā)者挖掘數(shù)據(jù)潛能。

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源俊者流長(zhǎng),根深者葉茂。未來(lái),將有越來(lái)越多的數(shù)據(jù)產(chǎn)生在云端,數(shù)據(jù)安全自由流通、價(jià)值釋放亟需統(tǒng)一、開(kāi)放的數(shù)據(jù)云平臺(tái)做支撐。GoogleCloud 將深耕云上新技術(shù),優(yōu)化企業(yè)數(shù)據(jù)根系擴(kuò)張的技術(shù)黑土地。


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