Was ist BigQuery?

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Big Data ist ein Begriff, der die große Menge an Daten beschreibt, die Unternehmen zur Verfügung stehen. Das wachsende Volumen erfordert auch Tools zum Speichern, Organisieren und Abrufen von Informationen in diesen Daten. 

BigQuery ist eines von vielen Datenanalysetools, die für die schnelle Analyse großer Datensätze eingesetzt werden. Es wird von mehr als 9.000 Unternehmen weltweit eingesetzt, darunter Unternehmen aus den Bereichen maschinelles Lernen, Big Data, künstliche Intelligenz und anderen Bereichen [1]. Es bietet integrierte Funktionen, eine serverlose Architektur und inhärente Flexibilität, um Datenwissenschaftler, Analysten, Ingenieure und andere Fachleute bei der effizienteren Verwaltung und Nutzung von Daten zu unterstützen.

Dieser Artikel bietet einen grundlegenden Überblick über BigQuery, damit Sie verstehen, wie und warum es verwendet wird, und was Sie unternehmen können , um Ihre BigQuery-Kenntnisse zu verbessern.

Was ist BigQuery?

BigQuery ist ein Cloud-basiertes, vollständig verwaltetes Data Warehouse. BigQuery wurde 2011 entwickelt, um große Datenmengen schnell und skalierbar zu verarbeiten und zu analysieren, und ermöglicht Benutzern die Ausführung komplexer SQL-Abfragen für große Datensätze. 

Wodurch zeichnet sich BigQuery aus? Die Nutzer können den Verwaltungsaufwand traditioneller Data Warehouses umgehen, indem sie die große Datenmenge in der Infrastruktur von Google speichern und verarbeiten. BigQuery kann Daten aus verschiedenen Quellen viel schneller verarbeiten als andere Systeme.

Wofür wird BigQuery verwendet?

Sie können BigQuery für eine breite Palette von Datenanalyse- und -verarbeitungsaufgaben verwenden. Einige häufige Anwendungsfälle für BigQuery sind:

• Data Warehousing: BigQuery kann strukturierte und semistrukturierte Daten speichern und analysieren. Es zentralisiert eine große Datenmenge, um effiziente Abfragen und Berichte zu ermöglichen. 

• Business Intelligence (BI): Mit BigQuery können Unternehmen einen umfassenderen Blick auf ihre Daten werfen und gleichzeitig erweiterte Analysen und datengestützte Erkenntnisse gewinnen. 

• Ad-hoc-Abfragen: Mit BigQuery können Sie schnell Ad-hoc-SQL-Abfragen auf umfangreichen Datensätzen ausführen, ohne dass eine Voraggregation oder Indizierung erforderlich ist. 

• Echtzeit-Analysen: BigQuery lässt sich in Streaming-Data-Plattformen wie Google Cloud Pub/Sub oder Apache Kafka integrieren und ermöglicht so Dateneingabe und -analyse in Echtzeit. 

• Maschinelles Lernen: BigQuery bietet eine Integration mit Google Cloud Machine Learning Engine und BigQuery ML, so dass Sie Modelle für maschinelles Lernen mit Ihren Daten in BigQuery erstellen und einsetzen können. 

• Protokollanalyse: BigQuery kann Protokolle aufnehmen und analysieren, die von verschiedenen Systemen wie Webservern, mobilen Anwendungen oder IoT-Geräten erzeugt werden. Dies kann dabei helfen, Muster zu erkennen, Probleme zu beheben und Einblicke in das Nutzerverhalten zu gewinnen.

• Datenuntersuchung: Datenanalysten und Datenwissenschaftler können große Datensätze einfach abfragen und bearbeiten, um Muster, Beziehungen und Anomalien zu verstehen.

• Datensicherung und -archivierung: BigQuery kann historische Daten oder selten genutzte Daten im Langzeitspeicher ablegen und bei Bedarf abfragen. 

Das Tool eignet sich am besten für Unternehmen, die mit großen und komplexen Datensätzen arbeiten und schnelle und flexible Analysefunktionen benötigen. Es ist hilfreich, dass BigQuery auf einer serverlosen Architektur arbeitet, so dass Sie keine Infrastruktur vor Ort haben müssen, um Terabytes und sogar Petabytes an Daten problemlos zu verarbeiten.

BigQuery im Einsatz Beispiel

Das Joint Transportation Research Program (JTRP) der Purdue University arbeitet mit Daten aus 11 US-Bundesstaaten, um Regierungen und Behörden dabei zu helfen, datengestützte Entscheidungen über die Zeitsteuerung von Verkehrssignalen, Straßen und Straßensysteme sowie Infrastrukturinvestitionen zu treffen. Angesichts von Milliarden von Datensätzen konnte sich das JTRP nicht mehr auf seine lokalen Server verlassen, um den Umfang und die Geschwindigkeit der Analysen zu erreichen, die es benötigte. 

Durch die Migration zu BigQuery erhielt das Team die Fähigkeit, große Datenmengen zu erfassen und Analysen schnell durchzuführen. Nach der Migration dauerte eine Abfrage nur noch sieben Minuten im Gegensatz zu den 90 Minuten, die sie in der Vergangenheit benötigt hatte [2].

BigQuery-Funktionen

BigQuery bietet Nutzern mit großen Datenbeständen Zugang zu mehreren wichtigen Funktionen:

1. Skalierbarkeit: BigQuery kann Petabytes an Daten verarbeiten und die Verarbeitungsleistung skalieren, um Ihre Ziele zu erreichen.

2. Geschwindigkeit: BigQuery kann Abfragen auf großen Datensätzen mit geringer Latenz ausführen, da es seine Rechenressourcen dynamisch zuteilt und den Benutzern dort mehr Verarbeitungsleistung bereitstellt, wo sie sie am meisten benötigen. Außerdem werden die Daten in Spalten gespeichert, was zur Komprimierung und Beschleunigung der Datenabfrage beiträgt.

3. Serverlos: Die Nutzung der Cloud-basierten Plattform von BigQuery bedeutet, dass Google sich um die zugrunde liegende Hardware, Software und Wartung kümmert. 

4. Erweiterte Analysefunktionen: BigQuery unterstützt eine breite Palette von Analysefunktionen, darunter Fensterfunktionen, ungefähre Aggregation und maschinelle Lernfunktionen. 

5. Sicherheit und Governance: Mit BigQuery können Sie den Zugriff kontrollieren, Audits durchführen und Ihre Daten sowohl im Ruhezustand als auch bei der Übertragung verschlüsseln. Dieses Google-Tool entspricht auch den Vorschriften zur Cybersicherheit. 

6. Kostengünstig: BigQuery arbeitet nach einem Pay-as-you-go-Modell, bei dem die von Ihren Abfragen verarbeitete Datenmenge und die Speichernutzung in Rechnung gestellt werden. 

Vor- und Nachteile von BigQuery

Bei der Auswahl Ihres Datenanalysetools sollten Sie sowohl die Stärken als auch die Schwächen abwägen. BigQuery hat Vor- und Nachteile, darunter die folgenden. 

Vorteile

• Kompatibilität: BigQuery funktioniert mit anderen Datensätzen und Visualisierungstools, einschließlich Google Analytics.

• Speicherplatz: Sie können Terabytes an Daten in BigQuery speichern. 

• Geschwindigkeit: BigQuery kann große Datenmengen in Sekundenschnelle verarbeiten.

• Sofortiger Zugriff: Die Benutzer müssen nichts installieren oder konfigurieren und keine Infrastruktur betreiben oder warten. 

Nachteile

• Erfordert SQL: Für die Nutzung von BigQuery sind SQL-Kenntnisse erforderlich, was für Ungeübte zusätzliche Schulungen erfordert. 

• Abhängigkeit von Google: Sie müssen die Google Cloud-Plattform verwenden. Zudem speichert Google die Daten lokal, was zu Latenzproblemen führen kann, wenn beispielsweise US-Daten von Asien aus abgefragt werden.

• Verarbeitungsbeschränkungen: Sie können nur eine bestimmte Anzahl von Tabellenaktualisierungen pro Tag vornehmen, und die Datengröße pro Anfrage kann begrenzt sein. Wenn sich Ihre Datensätze häufig ändern, ist BigQuery möglicherweise nicht die beste Wahl. 

Nächste Schritte mit BigQuery

Lernen Sie die Praktiken und Prozesse kennen, die Datenanalysten auf Junior- oder Associate-Ebene in ihrem täglichen Job anwenden, einschließlich der Nutzung von BigQuery. Unterstützen Sie Ihre Karriere, indem Sie das Google-Datenanalyse (berufsbezogenes Zertifikat) auf Coursera erwerben. Sie erlernen wichtige Analysefähigkeiten und -tools, darunter Best Practices, die Verwendung von SQL und Methoden zur Datenbereinigung, -organisation und -visualisierung sowie die Präsentation Ihrer Ergebnisse.