Introductie

Oplossingen voor gegevensanalyse verzamelen, verwerken en analyseren gegevens om inzichten te verkrijgen en weloverwogen zakelijke beslissingen te nemen. De behoefte aan een oplossing voor gegevensanalyse komt voort uit de toenemende hoeveelheid gegevens die organisaties genereren en de behoefte om waarde uit die gegevens te halen. Oplossingen voor gegevensanalyse kunnen organisaties helpen inzicht te krijgen in hun klanten, activiteiten en prestaties, wat leidt tot verbeterde besluitvorming, verhoogde efficiëntie en kostenbesparingen. Oplossingen voor gegevensanalyse kunnen ook nieuwe kansen identificeren en strategische planning ondersteunen.

Bron: indaacademy.vn

leerdoelen

Dit artikel bespreekt de integratie van BigQuery met andere GCP-services voor een complete oplossing voor gegevensanalyse. Door het te integreren met andere GCP-services, kunt u een uitgebreide oplossing voor gegevensanalyse creëren waarmee u grote gegevenssets kunt verzamelen, opslaan, analyseren en visualiseren, waardoor het gemakkelijker wordt om inzichten te verwerven en gegevensgestuurde beslissingen te nemen.

Dit artikel is gepubliceerd als onderdeel van het Data Science-blogathon.

Inhoudsopgave

1. Verschillende stadia van de Data Analytics Solution Cycle
2. BigQuery integreren met gegevensopname
3. BigQuery integreren met gegevensopslag
4. BigQuery integreren met gegevensanalyse
5. BigQuery integreren met gegevensvisualisatie
6. BigQuery integreren met gegevensbeheer
7. BigQuery integreren met gegevensautomatisering
8. BigQuery integreren met gegevensbewaking
9. Conclusie

Verschillende stadia van de Data Analytics Solution Cycle

De processen waarin BigQuery kan worden gebruikt om een ​​betere oplossing voor gegevensanalyse te bieden, zijn als volgt:

• Gegevensopname
• Data opslag
• Data-analyse
• Data visualisatie
• Gegevensbeheer
• Gegevens automatisering
• Data Monitoring

BigQuery integreren met gegevensopname

Gegevensopname in BigQuery verwijst naar het laden van gegevens in het BigQuery-platform vanuit verschillende bronnen, zoals cloudopslag, lokale gegevens en streaminggegevens. De gegevens kunnen in realtime of in batchmodus worden opgenomen en getransformeerd en opgeschoond terwijl ze in BigQuery worden geladen.

Gebruik Cloud Dataflow, Cloud Dataprep of Cloud Data Fusion om gegevens in BigQuery op te nemen vanuit verschillende bronnen, zoals Cloud Storage, Cloud SQL of Cloud Spanner.

Zodra de gegevens zijn geladen, kunnen ze worden opgevraagd, geanalyseerd en gevisualiseerd met behulp van de krachtige SQL-achtige taal van Big Query en ingebouwde analysefuncties.

BigQuery integreren met gegevensopslag

Door Google Cloud Platform-services (GCP) te integreren met BigQuery, kunt u uw gegevensopslag en -analyse stroomlijnen. Hier zijn enkele van de stappen die nodig zijn om GCP-services te integreren:

1. Een Google Cloud Storage (GCS)-bucket instellen om gegevens op te slaan: GCS is een zeer schaalbare en duurzame objectopslagservice die gegevens kan opslaan en bedienen.
2. GCS integreren met BigQuery: U kunt gegevens rechtstreeks vanuit GCS in BigQuery laden met behulp van de web-UI, opdrachtregelprogramma's of de bijbehorende API.
3. Gegevens laden van andere GCP-services: U kunt Cloud SQL, Cloud Pub/Sub of Cloud Datastore gebruiken om gegevens op te slaan en deze vervolgens in BigQuery te laden voor analyse.
4. Schema's voor gegevensoverdracht instellen: U kunt Cloud Scheduler gebruiken om regelmatig gegevensoverdrachten van andere GCP-services te plannen.
5. Bewaken en controleren van uw gegevensoverdrachten: U kunt Cloud Logging en Stackdriver gebruiken om uw gegevensoverdrachten te controleren en ervoor te zorgen dat ze soepel verlopen.

Door GCP-services te integreren met BigQuery, kunt u profiteren van de schaalbaarheid, duurzaamheid en beveiliging van GCP om grote hoeveelheden gegevens op te slaan en te analyseren.

BigQuery integreren met Data-analyse

Gegevensanalyse in GCP verwijst naar het gebruik van verschillende GCP-tools en -services om inzichten en kennis te extraheren uit gegevens die zijn opgeslagen in GCP. Dit kan het gebruik van BigQuery voor datawarehousing en Op SQL gebaseerde analyse, Dataflow voor ETL en gegevensverwerking, en machine learning-tools zoals TensorFlow en AutoML voor voorspellende modellering en analyse. Daarnaast biedt GCP verschillende visualisatie- en rapportagetools, zoals Google Data Studio, om gebruikers te helpen hun bevindingen te begrijpen en te communiceren. We kunnen BigQuery gebruiken met andere GCP-services zoals Cloud AI Platform, Cloud Machine Learning Engine of Cloud Dataproc om uw gegevens te analyseren en te modelleren.

Het doel van data-analyse in GCP is om onbewerkte gegevens om te zetten in bruikbare inzichten die zakelijke beslissingen kunnen onderbouwen en strategische richting kunnen sturen.

BigQuery integreren voor Data visualisatie

Data visualisatie in BigQuery verwijst naar het maken van visuele representaties van gegevens die zijn opgeslagen in BigQuery, zoals diagrammen, grafieken en kaarten. Dit kan met behulp van verschillende tools, zoals Google Data Studio, Tableau en Looker, waarmee gebruikers verbinding kunnen maken met hun BigQuery-gegevens en interactieve visualisaties kunnen maken. Door gegevens in BigQuery te visualiseren, kunnen gebruikers snel trends, patronen en inzichten in hun gegevens identificeren en weloverwogen beslissingen nemen. Bovendien kunnen gebruikers met datavisualisatietools hun gegevens en inzichten in een gemakkelijk te begrijpen formaat met anderen delen.

Het integreren van Google Cloud Platform-services (GCP) voor datavisualisatie kan op verschillende manieren worden bereikt. Hier zijn enkele stappen die u kunt volgen:

1. Bereid uw gegevens voor: Zorg ervoor dat uw gegevens een indeling hebben die gemakkelijk kan worden opgevraagd en gevisualiseerd, zoals een tabel met kolommen en rijen.
2. Gebruik Google Data Studio: Het is een gratis tool voor gegevensvisualisatie waarmee u interactieve dashboards en rapporten kunt maken op basis van uw BigQuery-gegevens. Als u Data Studio wilt gebruiken, moet u deze verbinden met uw BigQuery-dataset door een gegevensbron te maken.
3. Google Spreadsheets gebruiken: Het is een spreadsheetprogramma dat kan worden gebruikt om grafieken, draaitabellen en grafieken te maken van uw BigQuery-gegevens. Als u Spreadsheets wilt gebruiken, moet u deze aan uw dataset koppelen door een gegevensconnector te maken.
4. Gebruik Google Cloud Datalab: Het is een cloudgebaseerde tool voor gegevensverkenning, -analyse en -visualisatie. Om Datalab te gebruiken, moet u een nieuwe Datalab-instantie maken, deze verbinden met uw dataset en vervolgens de ingebouwde Jupyter-notebooks gebruiken om analyse en visualisatie uit te voeren.
5. Gebruik Google Cloud AI-platform: Het is een cloudgebaseerd platform voor het ontwikkelen en implementeren van machine learning-modellen. Om AI Platform te gebruiken, kunt u de BigQuery ML-functie gebruiken om rechtstreeks machine learning-modellen te maken en te implementeren en vervolgens AI Platform gebruiken voor datavisualisatie.

BigQuery integreren met gegevensbeheer

Gegevensbeheer in BigQuery verwijst naar het beleid, de procedures en de standaarden die organisaties implementeren om ervoor te zorgen dat hun gegevens nauwkeurig en consistent zijn en voldoen aan wettelijke vereisten. Dit omvat controles van gegevenskwaliteit, codering, het volgen van afkomst en toegangscontrole. Door een robuuste strategie voor gegevensbeheer in BigQuery te implementeren, kunnen organisaties ervoor zorgen dat hun gegevens betrouwbaar en veilig zijn en dat ze weloverwogen zakelijke beslissingen kunnen nemen op basis van die gegevens.

We kunnen Cloud Data Loss Prevention, Cloud DLP of Cloud Identity and Access Management gebruiken om gegevensbeheerbeleid voor BigQuery te implementeren. Bovendien kunnen organisaties, door best practices voor gegevensbeheer te volgen, het risico op datalekken en andere beveiligingsbedreigingen verkleinen en gevoelige gegevens beschermen tegen ongeoorloofde toegang.

BigQuery integreren met gegevensautomatisering

Gegevensautomatisering in BigQuery verwijst naar het gebruik van geautomatiseerde processen om de gegevensstroom door de analysepijplijn te beheren, van opname tot visualisatie. Dit kan het plannen van regelmatige gegevensimport, het automatisch opschonen en transformeren van gegevens en het maken en bijwerken van visualisaties op basis van de nieuwste gegevens omvatten. Automatisering kan ervoor zorgen dat gegevens consistent en nauwkeurig worden verwerkt, waardoor er minder handmatige tussenkomst nodig is en er tijd vrijkomt voor complexere analyses en besluitvorming.

sommige voorbeelden Voorbeelden van tools die kunnen worden gebruikt voor gegevensautomatisering zijn Cloud Dataflow, Cloud Composer en Cloud Functions om uw gegevenspijplijn te automatiseren en regelmatige gegevensupdates van verschillende bronnen naar BigQuery te plannen.

BigQuery integreren met gegevensbewaking

Gegevensbewaking in GCS (Google Cloud Storage) omvat het bewaken van de prestaties, het gebruik en de beveiliging van GCS. Dit kan het monitoren van opslaggebruik en -kosten, het volgen van gegevenstoegang en machtigingen, en het bewaken van gegevensintegriteit en -consistentie omvatten. Monitoring kan ook het volgen van gebeurtenissen omvatten, zoals gegevensuploads, verwijderingen en wijzigingen, en het identificeren en aanpakken van gegevensgerelateerde problemen of anomalieën.

Om gegevens in GCS te monitoren, kunt u verschillende GCP-tools gebruiken, zoals Stackdriver Logging, Stackdriver Monitoring en Cloud Audit Logs. Met deze tools kunt u loggegevens verzamelen en analyseren, waarschuwingen en meldingen instellen en inzicht krijgen in de prestaties en het gebruik van uw GCS-gegevens. 

Conclusie

Tot slot, BigQuery integreren met andere GCP services zoals Cloud Storage, Dataflow en Dataproc kunnen organisaties een complete oplossing voor gegevensanalyse bieden. Het biedt snelle en schaalbare gegevensopslag en querymogelijkheden. GCP-services zoals Google Data Studio, Google Sheets, Google Cloud Datalab en Google Cloud AI Platform bieden daarentegen verschillende tools voor gegevensvisualisatie en -analyse. Deze integratie stelt organisaties in staat om eenvoudig toegang te krijgen tot grote datasets en deze te analyseren, interactieve rapporten en dashboards te maken en geavanceerde analysetaken zoals machine learning uit te voeren. Door deze services te combineren, kunnen organisaties inzicht krijgen in hun gegevens en weloverwogen beslissingen nemen. Het is belangrijk om de juiste tools en services te kiezen op basis van de specifieke behoeften en vereisten van elk project, om de meeste waarde uit de integratie te halen. De belangrijkste afhaalrestaurants uit dit artikel zijn als volgt:

• Door GCP-services te integreren met BigQuery, kunt u profiteren van de schaalbaarheid, duurzaamheid en beveiliging van GCP om grote hoeveelheden gegevens op te slaan en te analyseren.
• Het gebruik van services zoals Dataflow en Dataproc voor gegevensverwerking en -analyse kan de mogelijkheden van de oplossing voor gegevensanalyse verder verbeteren.
• Gegevensbeheer en -beveiliging zijn cruciale overwegingen bij het opzetten van een data lake op GCP met behulp van BigQuery en Cloud Storage.
• Door gebruik te maken van zijn kracht voor datawarehousing en op SQL gebaseerde query's, samen met de schaalbaarheid en flexibiliteit van Cloud Storage voor gegevensopname en -opslag, kunnen organisaties inzichten verkrijgen en bedrijfswaarde uit hun gegevens halen.

De in dit artikel getoonde media zijn geen eigendom van Analytics Vidhya en worden naar goeddunken van de auteur gebruikt.

Verwant

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• Bron: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/02/why-should-you-integrate-bigquery-with-other-gcp-services/