以下文章來源于谷歌云服務(wù)，作者 Google Cloud

企業(yè)數(shù)據(jù)就像是一棵樹的根系，承載其生命力與成長潛力。如果這些根系不強(qiáng)大，大樹就很難茁壯成長。同理，如果企業(yè)無法正確地處理、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)輸送營養(yǎng)元素，助力企業(yè)成長為參天大樹。

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。

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。

BigQuery 是集數(shù)據(jù)倉儲(chǔ)、查詢、分析功能于一體的全托管式 PB 級(jí)云數(shù)據(jù)倉庫，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 查詢服務(wù)、分析工具，幫助開發(fā)者及業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)專注于挖掘數(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。

多而全的數(shù)據(jù)獲取、查詢能力

企業(yè)具備訪問多而全數(shù)據(jù)的能力，也就意味著擁有可以無限延伸的數(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，開發(fā)者面臨來自 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，開發(fā)者可以查詢處理各種規(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)類型；使用 Datastream，則能跨結(jié)構(gòu)不同的數(shù)據(jù)庫、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。

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，還可以通過商業(yè)數(shù)據(jù)集、公共數(shù)據(jù)集和 Google 數(shù)據(jù)集來增強(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)倉庫。

假設(shè) A 是一家 DTC 電商企業(yè)，其銷量、進(jìn)銷存、用戶屬性、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)集無縫整合在一起，通過單一用戶界面即可跨云訪問和查詢數(shù)據(jù)。這樣一來，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)。

構(gòu)建起云上數(shù)據(jù)倉庫，解決了不同類型、不同平臺(tái)數(shù)據(jù)互通問題后，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，助力開發(fā)者挖掘數(shù)據(jù)潛能。

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源俊者流長，根深者葉茂。未來，將有越來越多的數(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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