Scopriamo di più sullo strumento di gestione dei Big Data proposto da Google
Abbiamo già parlato di Google Data Studio, strumento di visualizzazione dati con cui è possibile costruire una Business Intelligence vicina ai key user, addirittura in formato “self-service”, con la possibilità di gestione dei dati attraverso una dashboard personalizzata.
Come ogni strumento di visualizzazione, la potenza analitica dipende fortemente anche dalla preparazione del dato.
Google BigQuery è il Data Warehouse as a service proposto da Google Cloud Platform: tramite la Platform è possibile accedere direttamente alle tabelle e funzionalità dello strumento totalmente Cloud. È perfettamente complementare a Google Data Studio, per la sua capacità considerevole di gestione dei dati e di preparazione degli stessi.
Quando si parla di trattare infinite moli di dati, sicuramente il primo nome a cui possiamo pensare è Google: si pensi solo al business con cui nasce in origine, il motore di ricerca più prestazionale al mondo capace di gestire milioni di risultati per qualsiasi parola chiave.
BigQuery nasce proprio in questo ambito, da una necessità di sviluppo interno di Google: per le eccellenti caratteristiche di cui è stato dotato, dallo scorso decennio viene proposto come strumento Cloud per le aziende in continuo sviluppo ed espansione.
I vantaggi di Google BigQuery
Il primo grande vantaggio è la completa scalabilità, sia dal punto di vista delle prestazioni sia dei costi: BigQuery è un servizio completamente pay-per-use. Le voci di costo sono una diretta conseguenza della massa di ingestion dei dati, quantità di dati storicizzati e volume interessato dalle query.
Con BigQuery, quindi, non esiste scelta di dimensionamento, limite di licenza o down-time per incrementare le risorse: la scalabilità è gestita e garantita automaticamente da Google, con totale trasparenza di chi si trova ad utilizzare lo strumento.
BigQuery: Google rende semplice l’aspetto infrastrutturale
Qualsiasi aspetto infrastrutturale è totalmente trasparente per l’utente di BigQuery: l’interfaccia è fin dal primo minuto pronta all’utilizzo, dove è possibile trovare la lista di risorse, l’editor di query SQL e le funzionalità più avanzate come le query schedulate.
Attraverso gli utenti Google, con cui si accede alla Google Cloud Platform, è possibile gestire una profilazione completa sull’accesso ai dati a tutti i livelli: tabella, singola colonna e/o addirittura singola riga.
BigQuery nella Data Strategy di Google
Guardando qualsiasi architettura dati proposta da Google, risulta ben chiaro come Google BigQuery sia l’elemento centrale della data strategy della società di Mountan View: verso di esso convergono flussi di dati di qualsiasi natura, anche IoT. Da BigQuery si può quindi partire per effettuare analisi, trasformazioni o arrivare ad integrare logiche predittive tramite AI Plaftform, dove è possibile sviluppare modelli di Machine Learning.
Google BigQuery può essere sfruttato anche all’interno di una piattaforma ibrida, che sia multi-cloud o addirittura in parte cloud ed in parte on-premises. Questo potente strumento infatti dispone di connettori per l’interfacciamento diretto con tutti i maggiori strumenti di Analytics e Data Visualization, anche Open Source.
Tutto in “Google BQ”, come a volte viene colloquialmente chiamato il servizio, è pensato per rendere più semplice possibile il trasporto dei dati a partire da qualsiasi DBMS relazionale standard, come SQL Server o MySQL, ma anche da sistemi SAP.
Per completare la panoramica sulla Data Strategy di Google, citiamo infine BigQuery ML, un servizio che, con presupposti analoghi, offre funzionalità di Machine Learning per la creazione e l’uso di modelli. In questo contesto, l’uso di questa risorsa è principalmente predittivo. Per esempio, è possibile grazie a BigQuery ML, creare modelli previsionali per le vendite future, per la segmentazione dei clienti o, in generale, per le proiezioni di probabilità futura.
Come iniziare con Google BigQuery
Come per la maggior parte degli strumenti della Google Cloud Platform, in BigQuery esiste un taglio gratuito utilizzabile, dove è possibile iniziare a sviluppare un progetto pilota per toccare con mano i vantaggi del leader mondiale tra i Data Warehouse-as-a-service.
Contattaci per scoprire come Regesta LAB sfrutta questo potente strumento per progetti di gestione del dato nel settore manufacturing e per portare la rivoluzione nella tua azienda!