Google BigQuery: cos’è, a cosa serve e come può aiutarti

Quante volte ci siamo trovati nella necessità di trovare un modo efficace per la gestione delle informazioni interne, in grado di supportare le nostre decisioni strategiche e data driven? Oggi, dopo avervi presentato uno strumento come Google Colab, parleremo di un’altra risorsa messa a disposizione da Big G in grado di portare l’organizzazione dei dati della vostra azienda a un nuovo livello.

Cos’è Google BigQuery

Google BigQuery è una piattaforma di big data analytics basata su cloud, che permette di memorizzare, richiamare ed elaborare grandi quantità di data set in modalità solo lettura usando query simili a SQL. Il linguaggio SQL è facile da utilizzare e non richiede di fare riscrivere il codice.

Esso consente la memorizzazione e l’analisi avanzata di grandi quantità di dati, ed è uno strumento utile sia per data scientist che per sviluppatori. Questo ‘magazzino’ può organizzare 5 petabyte di dati (1 petabyte= 1.000 terabyte), quindi un’enorme quantità di informazioni. BigQuery utilizza un formato di archiviazione a colonne detto Capacitor per memorizzare i tuoi dati. Capacitor suddivide i tuoi dati in colonne anziché in righe, in questo modo l’interrogazione risulta più facile e veloce.

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.

BigQuery è un data warehouse aziendale, completamente gestito, che consente di gestire e analizzare i dati con funzionalità integrate quali machine learning, analisi geospaziale e business intelligence. L’infrastruttura funziona sulla stessa infrastruttura alla base di Google Search, Gmail, YouTube e App Engine, permettendo di trasferire i dati facilmente.

A cosa serve BigQuery e perché dovremmo utilizzarlo

BigQuery è un database serverless che consente di archiviare e recuperare dati usando SQL. Grazie alla sua versatilità, permette di creare archivi di dati su dcp e di eseguire analisi approfondite all’interno dell’organizzazione, servendosi di semplici comandi SQL, senza bisogno di amministratori.

Perché dobbiamo prendere in considerazione l’idea di utilizzare BigQuery? Le aziende di grandi dimensioni si trovano a lavorare con big data, enormi quantità di dati che a causa della loro complessità rendono difficile gestirli e analizzarli per comprendere le relazioni che sussistono fra di essi.

Grazie al motore BigQuery puoi eseguire complesse query in terabyte e petabyte nell’arco di pochi minuti o secondi. Può essere utilizzato gratuitamente fino a 10 GB di dati archiviati e 1 TB di dati analizzati al mese. Gli utilizzi dell’analisi descrittiva e prescrittiva includono business intelligence, analisi ad hoc, analisi geospaziale e machine learning. Inoltre, è possibile creare diversi dataset avvalendosi di sistemi di importazione da vari strumenti della Google Marketing Platform mediante Google Function, facendo confluire le diverse sorgenti dati in un unico punto di memorizzazione, consultabile attraverso SQL.

Perché BigQuery è così vantaggioso?

Grazie a BigQuery possiamo analizzare una grande quantità di dati senza preoccuparci della loro gestione. Il data warehouse di Google Cloud ci permette di memorizzare i dati e di valutarli nello stato in cui si trovano. L’aggiornamento è reso possibile dal flusso continuo dei dati e le query federate permettono di recepire i dati esterni.

Questo database permette di compiere diverse operazioni con SQL, ed è facile passare prodotti rdbms a BigQuery.

In generale, presenta:

• massima scalabilità è gestita direttamente da Google (l’utente non deve gestire l’interfaccia)
• più interfacce per gestire e interrogare i dati
• una linea di comando per l’interazione
• uno script utilizzabile per le attività di programmazione
• una rete per il lavoro interattivo
• la capacità di offrire risposte ad analisi complesse senza necessità di gestione dell’infrastruttura
• la capacità nativa di condividere set di dati, query, fogli di lavoro, in modo semplice e sicuro

Come puoi immaginare, lavorare su un warehouse che non richiede alcuna gestione dell’infrastruttura è un grande vantaggio. L’utilizzatore può quindi concentrarsi sull’analisi dei dati al fine di estrapolare informazioni significative.

Ora BigQuery è integrato gratuitamente con gli strumenti della GMP (Google Marketing Platform) e l’intelligenza artificiale può compiere modelli SQL personalizzati, che permettono un grande risparmio di tempo. I dati sono memorizzati su diversi data center e sono implementati backup a più livelli con funzionalità di ripristino molto intuitive.

Come funziona BigQuery

BigQuery presenta i dati ordinati in tabelle, righe e colonne. Puoi eseguire query sui dati archiviati in BigQuery o sui dati in cui si trovano utilizzando tabelle esterne o query federate tra cui Cloud Storage, Bigtable, Spanner o Fogli Google archiviati su Google Drive. Supporta inoltre in maniera completa la trascrizione semantica del database.

Fin dal primo momento abbiamo accesso a tutte le funzionalità della piattaforma, le risorse, l’editor SQL e le funzionalità avanzate.
BigQuery svolge azioni, denominate job, al fine di caricare, effettuare l’export, l’esecuzione di query oppure la copia dei dati.

L’ottimizzazione delle performance delle query prevede:

• predisposizione di tabelle partizionate, pulendo quelle di grandi dimensioni sulla base di intervalli di tempo o interi;
• materializzazione visite, dove le visualizzazioni salvate nella cache permettono di ottimizzare le query o di offrire risultati permanenti;
• BI Engine, mediante il servizio di analisi in memoria rapido di BigQuery.

Le interfacce di BigQuery comprendono l’interfaccia della console Google Cloud e lo strumento a riga di comando di BigQuery. Gli utilizzatori possono servirsi di librerie client con una programmazione familiare, tra cui Python, Java, JavaScript e Go, nonché le API REST e RPC di BigQuery.

Per utilizzare gli slot assegnati occorre attribuire a una prenotazione uno o più progetti, cartelle o organizzazioni. Ciascun livello nella gerarchia delle risorse ottiene in eredità l’attribuzione dal livello superiore. Se un progetto o una cartella non sono assegnati, l’assegnazione della cartella o dell’organizzazione padre, dunque, viene ereditata. L’avvio del job richiede la prenotazione dei relativi slot.

Google BigQuery si può usare gratuitamente?

La risposta purtroppo è no. Il sistema è a pagamento: si può “provare” il servizio sviluppando un progetto di prova, e mantenere i dataset per 60 giorni gratuitamente, senza nemmeno bisogno di fornire i dati della propria carta di credito. Inserendo i dati, invece, si potranno utilizzare delle funzionalità aggiuntive. I prezzi possono essere on demand (pagare in base all’utilizzo della query) e sulle capacità (pagare per la capacità di elaborazione della query con scalabilità automatica o ad hoc).

Big Query in conclusione

Big Query è un fantastico data warehouse as a service serverless per effettuare la raccolta e l’elaborazione di un grande quantitativo di dati, per gestire più fonti di informazioni attraverso un unico storage attraverso la potenza di elaborazione e le potenzialità messe a disposizione dalla Google Marketing Platform. Si tratta di un sistema a pagamento, necessario per fare fronte all’ingente quantità di dati che questo poderoso data warehouse è in grado di memorizzare, liberando gli operatori umani dalle incombenze di gestione. La scalabilità della soluzione è gestita direttamente da Google in maniera trasparente, non esistono limiti di dimensionamento.

L’infrastruttura utilizza anche un’architettura di elaborazione massicciamente parallela (MPP) per elaborare rapidamente le query, ed è in grado lavorare miliardi di righe in pochi secondi perché distribuisce i dati su più macchine distribuite vari centri dati (in modo che vari backup siano sempre assicurati).

Grazie a questa piattaforma scalabile possiamo semplificare enormemente l’organizzazione dei dati, facilitare la comprensione dei trend di mercato, trarre informazioni per prendere decisioni data driven. Possiamo dunque analizzare i dati clickstream per capire come gli utenti stanno interagendo con il nostro sito web, analizzare i dati di acquisto per individuare quali prodotti vengono acquistati insieme, stimare il tasso di abbandono e molte altre attività importanti.

Un altro servizio a disposizione della stessa famiglia è BigQuery ML, un’applicazione machine learning con funzioni predittive, che permette ad esempio di realizzare modelli per stimare vendite future, per segmentare clienti secondo appositi criteri.

Grazie a Google BigQuery potrai facilitare l’analisi dei tuoi dati e portarla a un nuovo livello. Cosa aspetti a provarlo?