Google Cloud: Analisi di grandi dati con BigQuery

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Google Cloud Platform è una suite di servizi di cloud computing che funziona sulla stessa infrastruttura che alimenta i siti web di Google come Search, Gmail, YouTube e App Engine. Uno dei servizi chiave offerti da Google Cloud Platform è BigQuery, una piattaforma di analisi dei big data completamente gestita. In questo post del blog, discuteremo cos’è e come puoi usarlo per analizzare i tuoi dati.

Cosa sono i Big Data?

I “big data” sono l’enorme quantità di dati disponibili per le organizzazioni che, a causa del volume e della complessità, non sono facilmente gestiti o analizzati da molti strumenti di business intelligence.

I dati per le aziende sono di fontamentale importanza per svariati motivi, ecco perchè indipendentemente da dove questi provengano è estremamente utile avere a disposzione programmi che permettano di analizzarli bene ed il più velocemente possibile.

Grazie a questi dati le aziende possono:

  • Trovare il modo per ridurre eventuali costi di gestine
  • Sviluppare nuovi prodotti
  • Anticipare il mercato
  • Capire quali prodotti o servizi funzionano e quali no
  • Creare offerte mirate in base alla tipologia di cliente
  • Prendere decisioni vitali per l’azienda con meno rischi e più velocemente

I Big Data stanno diventando sempre più popolari in quanto le aziende cercano di trovare modi per ridurre i costi di gestione e capire quali prodotti o servizi stanno funzionando bene.

Caratteristiche dei Big Data

I Big Data sono una tipologia di dati molto complessa, e data questa complessità bisogna elaboralri con sistemi avabzati di business intelligence.

Doug Laney ha definito i Big Data con 4 attributi e sono:

  • Volume: i Big Data sono caratterizzati principalmente per la loro scalabilità, ossia la quantità di dati disponibili che vengono raccolti per la tua azienda di origine diversa.
  • Varietà: quando parliamo di varità di dati, intendiamo i diversi formati con la quale i dati vengono messi a disiposzione e sono di 3 tipi: strutturati, semistrutturati e non strutturati.
  • Velocità: intendiamo la velocità con la quale i set di grandi dimensioni di dati vengono raccolti, elaborati e messi a disposizione per essere consultati e analizzati.
  • Variabilità: indica che il significato dei dati cambia continuamente. Pertanto, prima di poter analizzare i big data, è necessario comprendere correttamente il contesto e il significato dei set di dati.

Cos’è BigQuery?

Google BigQuery
Google BigQuery

E’ una piattaforma analitica di big data basata sul cloud che consente di analizzare i dati utilizzando query simili a SQL.

Con questo strumento, è possibile elaborare grandi quantità di dati rapidamente e facilmente senza dover impostare alcuna infrastruttura.

E’ un servizio completamente gestito, il che significa che Google gestisce tutte le complesse attività amministrative come il provisioning, il monitoraggio e la sicurezza per te

Come funziona BigQuery?

BigQuery utilizza un formato di archiviazione a colonne chiamato Capacitor per memorizzare i tuoi dati. Capacitor suddivide i tuoi dati in colonne invece dirighe, il che rende più facile e più veloce l’interrogazione.

Utilizza anche un’architettura di elaborazione massicciamente parallela (MPP) per elaborare rapidamente le query. MPP è un tipo di elaborazione parallela in cui più processori lavorano insieme per risolvere un problema.

Può elaborare miliardi di righe in pochi secondi perché distribuisce i dati su più macchine in Googledei centri dati

Big Query è progettato per gestire serie di dati e query su larga scala. Per darti un’idea della scala, ogni giorno oltre 25 petabyte di dati vengono aggiunti a Big Query.

Come posso usare BigQuery?

Ci sono molti modi in cui puoi usare BigQuery per analizzare i tuoi dati. Per esempio, è possibile utilizzarlo per:

  • Analizzare i dati clickstream per capire come gli utenti stanno interagendo con il tuo sito web
  • Analizzare i dati di acquisto dei clienti per capire quali prodotti vengono acquistati insieme, calcolare il valore di vita dei clienti, prevedere il tasso di abbandono, e molto altro ancora!

Questo è uno strumento potente che può aiutarti a sbloccare intuizioni dai tuoi dati. Se seicercando un modo per analizzare rapidamente e facilmente grandi quantità di dati, BigQ è la piattaforma giusta per te.

Funzionalità princpali

Esempio di aquisizione, elaborazione e analisi dei dati.

Machine learning e modallazione predittiva con BigQuery ML

Grazie a BigQuert ML data scientist e analisit potranno creare e rendere disponibili modelli di machine learning basati su in scala globale di dati strutturati e semi strutturati all’interno di questo strumento, questo attraverso semplici comandi SQL ed in brevissimo tempo.

Analisi dei dati multi-cloud con BigQuert Omni

Grazie a questa soluzione flassibile, multi-cloud e completamente gestita che consente di analizzare dati in modo sicuro e conveniente so diversi cloud come AWS e Azure. In tutti i suoi set di dati utilizza l’interfaccia di BigQuery ed SQL standard per condividere risultati in un’unica console di controllo.

Analisi interattiva dei dati con BigQuery BI Engine

BigQuery BI Engine è un servizio di query interattivo e senza server che ti permette di analizzare i dati in BigQuery utilizzando i tuoi strumenti di BI preferiti come Tableau, Looker, Data Studio e altri.

Analisi geospaziale con BigQuert GIS

Con BigQuert GIS, è possibile analizzare e visualizzare i dati geospaziali per individuare i modelli, trovare le tendenze e prevedere i risultati. È anche possibile utilizzare BigQuery GIS per eseguire complesse query geospaziali come trovare gli ospedali più vicini a una data posizione o determinare quale regione è più vulnerabile alle inondazioni.

Di seguito un elenco delle funzionalità complete che potrete approfondire nella pagina ufficiale a questo link:

  1. Serverless
  2. Multi-Cloud
  3. Elaborazione linguaggio naturale
  4. Integrazione ML e AI
  5. Piattaforma per BI
  6. Intergaccia foglio di lavoro
  7. Analisi in tempo reale
  8. Change Data Capture (CDC) e replica dei dati in tempo reale
  9. Disponibilità elevata automatica
  10. SQL standard
  11. Query federata e data warehousing logico
  12. Convergenza di data warehouse e data lake
  13. Viste materializzate
  14. Archiviazione e calcolo separati
  15. Backup automatico e ripristino semplice
  16. Tipi di dati e funzioni geospaziali
  17. Data Transfer Service
  18. Integrazione con l’ecosistema di big data
  19. Scalabilità nell’ordine di petabyte
  20. Modelli di prezzi flessibili
  21. Governance e sicurezza dei dati
  22. Geoespansione
  23. Importazione flessibile dei dati
  24. Integrazione programmatica
  25. Monitoraggio e logging avanzati
  26. Seti di dati pubblici
  27. Acceso Always Free

eSource è Google Cloud Premier Partner

In questo articolo vi abbiamo spiegato quali sono le potenzialità di questo fatastico strumento, noi disponiamo di una equipe altamente qualificata per l’implementazione di BigQuery per piccole e grandi aziende. Siamo certificati Google Cloud Premier Partner ed operiamo praticamente in tutto il mondo trattando con multinazionali di livello mondiale.

Se hai bisogno di una consulenza e stai cercando un partner Google che sia all’altezza delle tue aspettative non esitare a contattarci.

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