Är Google BigQuery framtiden för Big Data Analytics?

Återutgiven av Platon

anhängare: 0

Att driva ett företag kan vara svårt om du inte implementerar rätt verktyg för företagshantering. Om ditt företag hanterar hundratals eller tusentals kunder bör optimal produktivitet, budgetering och kundnöjdhet vara högst upp på din prioriteringslista. Att uppnå ditt företags mål kan dock vara svårt om du inte kan få tillgång till all relevant och användbar information som ditt företag har.

Även om du kanske tror att du förstår dina kunders önskemål och ditt företags tillväxt, anses datadrivet beslutsfattande vara ett mer effektivt sätt att nå dina mål. Användningen av stor dataanalys är därför värt att överväga - liksom de tjänster som har kommit från detta koncept, som Google BigQuery.

Vad är big data?

Innan du dyker in i huruvida Google BigQuery är framtiden för big data-analys, är det viktigt att först förstå vad "big data analytics" egentligen betyder. I de enklaste termerna hänvisar det senare till ett system som undersöker stora datamängder i syfte att avslöja trender, mönster, korrelationer och annan användbar information. Stora data är vanligtvis förknippade med information om hög volym, hög hastighet och stor variation och tenderar att hantera datauppsättningar som är för komplexa för andra, mer traditionella databehandlingsprogram.

Vad används big data för?

Big data-analys kan användas för flera ändamål samtidigt som det erbjuder ett brett spektrum av fördelar jämfört med andra metoder för rapportering, spårning och hantering. Om ditt företag till exempel kretsar kring tillverkning av varor eller tjänster kan big data hjälpa dig i utvecklingen av dina produkter. Detta kan göras genom analys av tidigare produktsucces samt genom data som samlats in från testmarknader och / eller sociala grupper som kan diktera vilka kommersiella erbjudanden som bäst tas emot.

Det är viktigt att notera att i dina försök att få ytterligare insikt kan dina data hamna utspridda över olika appar och plattformar. Vissa stora datasystem kan användas för att automatiskt sammanföra denna information (t.ex. genom användning av BigQuery-integration).

Kundupplevelse är ett annat viktigt område som kan dra nytta av stor dataanalys. Att få en bättre förståelse för din målgrupp för att effektivt tillgodose dem är avgörande i vår tid. Insamling och användning av relevanta mätvärden kan därför potentiellt öka dina chanser att engagera nya kunder samtidigt som befintliga kunder är nöjda. Data om webbplatsbesök, samtalsloggar och användning av sociala medier, till exempel, kan alla underhållas och användas i hopp om att bättre anpassa ditt innehåll till önskad kundkrets.

Förbättrad säkerhet, bekräftad efterlevnad och förebyggande av bedrägerier är viktiga fokusområden för alla företag, särskilt ett företag som huvudsakligen gör affärer online. Lyckligtvis för dig kan stora data också hjälpa dig med din kamp mot online-hackare och interna överträdelser genom att identifiera bedräglig aktivitet och rapportera den i rätt tid.

Den operativa sidan av ditt företag kan också ha stor nytta. Med tillgång till korrekt information om produktionsstatus, kundfeedback och andra utbuds- och efterfrågefaktorer kommer du troligtvis bättre att kunna bedöma och behålla ditt företags framsteg på marknaden.

Andra användningsområden kan inkludera:

Underhållskontroller
Guider, resurser, utbildning och handledning (alla tillgängliga i BigQuery-dokumentation)
Granskningar av medarbetarnas effektivitet
Maskininlärning
Innovationsframsteg genom att undersöka trender. (1)

Fördelar med stora dataanalyser

Det finns flera fördelar med att anta dataanalysapplikationer, inklusive följande:

Information samlad från en mängd olika källor
Datainsamling i realtid
Snabbare och effektivare beslutsfattande
Nya produkter och servicetillverkning
Identifiering av säkerhetshackar eller systemfel
Ökade företagsvinster (kostnadseffektivitet)
Konkurrenskraftig prissättning
Snabba svar på kundfrågor
Optimerad produktivitet. (2) (3)

Vad är Google BigQuery?

Google BigQuery är en tjänst (inom Google Cloud-plattformen (GCP)) implementerad för att samla in och analysera big data (även känd som ett datalager). Det släpptes 2011 och berömdes för sin serverlösa arkitektur som möjliggör mycket skalbar och snabb tillhandahållen SQL-analys (Structured Query Language). Genom att använda Googles befintliga infrastruktur behöver användarna inte smälta sig med en databasadministratör och kan istället spendera sin tid på att utnyttja den insikt och information som data har att erbjuda. (4)

BigQuery, som en del av GCP, ger användarna en omfattande lista över tjänster och applikationer för hantering av data och arbetsflöde. Förtäring, lagring, bearbetning och visualisering av information är viktiga fokusområden som BigQuery syftar till att hjälpa dig med.

Fördelarna med att använda Google BigQuery kan vara:

Oberoende skalning på begäran
Flexibilitet
Kostnadskontroll och effektivitet
Snabb dataförflyttning
Prediktiv analys i realtid
Lätt delad insikt
Dataskydd
Distributionshantering
Programvaruåterställning
Hög prestanda och hållbarhet
Effektivitet (CT-värde)
skalbarhet
Maskininlärningsfunktioner. (4) (5)

Är Google BigQuery framtiden för stora dataanalyser?

Google har blivit känt för sina noggrant konstruerade affärsverktyg. BigQuery är ett av dessa system, och dess framgång är huvudsakligen kopplat till dess stora och noggranna kapacitet. Det kan utföra snabba ad hoc-frågor i terabyte-datastorlekar inom några sekunder och petabyte-datastorlekar inom några minuter över flera datamängder. Google BigQuery kan representera framtid för stor dataanalys på grund av den tidigare nämnda arkitekturen som underlättar optimal prestanda utan behov av infrastrukturhantering eller ombyggnad av index. (6)

Olika inflytelserika företag, entreprenörer och Google-entusiaster har antagit datalageret Google BigQuery och berömt dess funktionalitet och bidrag till deras affärshantering. Enligt O'Reilly Mediatill exempel rapporterade Twitter att de kunde demokratisera sin dataanalys och dela företagsinformation med ett brett utbud av interna team med hjälp av BigQuery. Alpega-gruppen kunde också optimera sin innovation genom systemet genom att använda analyser i realtid som de tidigare inte lyckats få. (6)

Avslutande tankar

När du hanterar ett företag kan det vara lätt att bli förvirrad över några av de mest grundläggande funktionerna och processerna. Implementering av stor dataanalys, särskilt via Google BigQuery, kan vara din riddare i kodad rustning. Nivån på hastighet, lagring och skalbarhet bör göra det möjligt för dig att utföra uppgifter mer effektivt utan att behöva skapa en infrastruktur. Om du letar efter ett kostnadseffektivt, mångsidigt och lättanvändbart datalager kan Google BigQuery vara vägen att gå.

Referensprojekt