Giriş

Veri analitiği çözümleri, içgörü elde etmek ve bilinçli iş kararları vermek için verileri toplar, işler ve analiz eder. Bir veri analitiği çözümüne olan ihtiyaç, kuruluşların ürettiği artan veri miktarından ve bu verilerden değer çıkarma ihtiyacından kaynaklanmaktadır. Veri analitiği çözümleri, kuruluşların müşterileri, operasyonları ve performansları hakkında bilgi edinmesine yardımcı olarak daha iyi karar verme, daha yüksek verimlilik ve maliyet tasarrufu sağlar. Veri analitiği çözümleri ayrıca yeni fırsatları belirleyebilir ve stratejik planlamayı destekleyebilir.

Kaynak: indaacademy.vn

Öğrenme hedefleri

Bu makalede, BigQuery ile entegrasyon ele alınmaktadır diğer GCP hizmetleri eksiksiz bir Veri Analitiği Çözümü için. Bunu diğer GCP hizmetleriyle entegre ederek, büyük veri kümelerini toplamanıza, depolamanıza, analiz etmenize ve görselleştirmenize olanak tanıyan kapsamlı bir veri analitiği çözümü oluşturabilirsiniz.

Bu makale, Veri Bilimi Blogathon.

İçerik Tablosu

1. Veri Analitiği Çözüm Döngüsünün Farklı Aşamaları
2. BigQuery'yi Veri Alımı ile Entegre Etme
3. BigQuery'yi Veri Depolama ile Entegre Etme
4. BigQuery'yi Veri Analizi ile Entegre Etme
5. BigQuery'yi Veri Görselleştirme ile Entegre Etme
6. BigQuery'yi Veri Yönetişimi ile Entegre Etme
7. BigQuery'yi Veri Otomasyonu ile Entegre Etme
8. BigQuery'yi Veri İzleme ile Entegre Etme
9. Sonuç

Veri Analitiği Çözüm Döngüsünün Farklı Aşamaları

Daha iyi bir Veri Analitik Çözümü sağlamak için BigQuery'nin kullanılabileceği süreçler şunlardır:

• Veri Alımı
• Veri depolama
• Veri Analizi
• Veri Goruntuleme
• Veri yönetimi
• Veri Otomasyonu
• veri İzleme

BigQuery'yi Veri Alımıyla Entegre Etme

BigQuery'de veri alımı, verilerin BigQuery platformuna bulut depolama, şirket içi veriler ve akış verileri gibi çeşitli kaynaklardan yüklenmesi anlamına gelir. Veriler, gerçek zamanlı veya toplu modda alınabilir ve BigQuery'ye yüklendiği gibi dönüştürülebilir ve temizlenebilir.

Cloud Storage, Cloud SQL veya Cloud Spanner gibi çeşitli kaynaklardan BigQuery'ye veri almak için Cloud Dataflow, Cloud Dataprep veya Cloud Data Fusion kullanın.

Veriler yüklendikten sonra, büyük sorgunun güçlü SQL benzeri dili ve yerleşik analitik işlevleri kullanılarak sorgulanabilir, analiz edilebilir ve görselleştirilebilir.

BigQuery'yi Veri Depolama ile Entegre Etme

Google Cloud Platform (GCP) hizmetlerini BigQuery ile entegre etmek, veri depolama ve analizinizi kolaylaştırmaya yardımcı olabilir. GCP hizmetlerini entegre etmeyle ilgili adımlardan bazıları şunlardır:

1. Verileri Depolamak için Google Bulut Depolama (GCS) Paketi Ayarlama: GCS, verileri depolayabilen ve sunabilen, yüksek düzeyde ölçeklenebilir ve dayanıklı bir nesne depolama hizmetidir.
2. GCS'yi BigQuery ile entegre etme: Web kullanıcı arayüzünü, komut satırı araçlarını veya API'sini kullanarak GCS'den doğrudan BigQuery'ye veri yükleyebilirsiniz.
3. Diğer GCP Hizmetlerinden Veri Yükleme: Verileri depolamak ve ardından analiz için BigQuery'ye yüklemek için Cloud SQL, Cloud Pub/Sub veya Cloud Datastore'u kullanabilirsiniz.
4. Veri Aktarım Programlarını Ayarlama: Diğer GCP hizmetlerinden veri aktarımlarını düzenli olarak planlamak için Cloud Scheduler'ı kullanabilirsiniz.
5. Veri Aktarımlarınızı İzleme ve Denetleme: Veri aktarımlarınızı izlemek ve sorunsuz çalıştıklarından emin olmak için Cloud Logging ve Stackdriver'ı kullanabilirsiniz.

GCP hizmetlerini BigQuery ile entegre ederek büyük miktarda veriyi depolamak ve analiz etmek için GCP'nin ölçeklenebilirliği, dayanıklılığı ve güvenliğinden yararlanabilirsiniz.

BigQuery ile entegre etme Veri Analizi

GCP'de veri analizi, GCP'de depolanan verilerden içgörü ve bilgi elde etmek için çeşitli GCP araçlarını ve hizmetlerini kullanmayı ifade eder. Bu, veri ambarı için BigQuery'nin kullanılmasını içerebilir ve SQL tabanlı analiz, ETL ve veri işleme için Dataflow ve tahmine dayalı modelleme ve analiz için TensorFlow ve AutoML gibi makine öğrenimi araçları. Ayrıca GCP, kullanıcıların bulgularını anlamalarına ve iletmelerine yardımcı olmak için Google Data Studio gibi çeşitli görselleştirme ve raporlama araçları sunar. Verilerinizi analiz etmek ve modellemek için BigQuery'yi Cloud AI Platform, Cloud Machine Learning Engine veya Cloud Dataproc gibi diğer GCP hizmetleriyle birlikte kullanabiliriz.

Veri analizinin amacı, GSO ham verileri, iş kararları için bilgi sağlayabilen ve stratejik yönlendirme sağlayabilen eyleme dönüştürülebilir içgörülere dönüştürmektir.

için BigQuery'yi entegre etme Veri Goruntuleme

Veri goruntuleme BigQuery'de, BigQuery'de depolanan çizelgeler, grafikler ve haritalar gibi verilerin görsel sunumlarını oluşturmak anlamına gelir. Bu, kullanıcıların BigQuery verilerine bağlanmasına ve etkileşimli görselleştirmeler oluşturmasına olanak tanıyan Google Data Studio, Tableau ve Looker gibi çeşitli araçlar kullanılarak yapılabilir. BigQuery'de verileri görselleştirmek, kullanıcıların verilerindeki eğilimleri, kalıpları ve içgörüleri hızlı bir şekilde belirlemesine ve daha bilinçli kararlar almasına yardımcı olabilir. Ek olarak, veri görselleştirme araçları, kullanıcıların verilerini ve içgörülerini başkalarıyla kolay anlaşılır bir biçimde paylaşmalarını sağlayabilir.

Veri görselleştirme için Google Cloud Platform (GCP) hizmetlerini entegre etmek birkaç şekilde gerçekleştirilebilir. İşte izleyebileceğiniz bazı adımlar:

1. Verilerinizi hazırlayın: Verilerinizin, sütunları ve satırları olan bir tablo gibi kolayca sorgulanabilecek ve görselleştirilebilecek bir biçimde olduğundan emin olun.
2. Google Data Studio'yu kullanın: BigQuery verilerinizden etkileşimli panolar ve raporlar oluşturmak için kullanılabilecek ücretsiz bir veri görselleştirme aracıdır. Data Studio'yu kullanmak için bir Veri Kaynağı oluşturarak bunu BigQuery veri kümenize bağlamanız gerekir.
3. Google E-Tablolar'ı kullanın: BigQuery verilerinizden çizelgeler, pivot tablolar ve grafikler oluşturmak için kullanılabilecek bir e-tablo aracıdır. E-Tablolar'ı kullanmak için bir Veri Bağlayıcı oluşturarak onu veri kümenize bağlamanız gerekir.
4. Google Cloud Datalab'ı kullanın: Bulut tabanlı bir veri araştırma, analiz ve görselleştirme aracıdır. Datalab'i kullanmak için yeni bir Datalab örneği oluşturmanız, bunu veri kümenize bağlamanız ve ardından analiz ve görselleştirme gerçekleştirmek için yerleşik Jupyter not defterlerini kullanmanız gerekir.
5. Google Cloud AI Platform'u kullanın: Makine öğrenimi modellerini geliştirmek ve dağıtmak için bulut tabanlı bir platformdur. AI Platform'u kullanmak için doğrudan makine öğrenimi modelleri oluşturmak ve dağıtmak üzere BigQuery ML özelliğini kullanabilir ve ardından veri görselleştirme için AI Platform'u kullanabilirsiniz.

BigQuery'yi Veri Yönetişimi ile Entegre Etme

Veri yönetimi BigQuery'de kuruluşların verilerinin doğru, tutarlı ve yasal gerekliliklerle uyumlu olmasını sağlamak için uyguladığı politikalar, prosedürler ve standartlar anlamına gelir. Buna veri kalitesi kontrolleri, şifreleme, köken izleme ve erişim kontrolleri dahildir. Kuruluşlar, BigQuery'de sağlam bir veri yönetimi stratejisi uygulayarak verilerinin güvenilir ve güvenli olduğundan emin olabilir ve bu verilere dayalı olarak bilinçli iş kararları verebilirler.

BigQuery için veri yönetimi ilkelerini uygulamak üzere Bulut Veri Kaybını Önleme, Bulut DLP veya Bulut Kimlik ve Erişim Yönetimi'ni kullanabiliriz. Ek olarak, kuruluşlar veri yönetişimi için en iyi uygulamaları izleyerek veri ihlalleri ve diğer güvenlik tehditleri riskini azaltabilir ve hassas verileri yetkisiz erişime karşı koruyabilir.

BigQuery'yi Veri Otomasyonu ile Entegre Etme

BigQuery'de veri otomasyonu, alımdan görselleştirmeye kadar analitik ardışık düzeni aracılığıyla veri akışını yönetmek için otomatikleştirilmiş süreçlerin kullanılması anlamına gelir. Bu, düzenli veri içe aktarmalarının planlanmasını, verilerin otomatik olarak temizlenmesini ve dönüştürülmesini ve en son verilere dayalı görselleştirmelerin oluşturulmasını ve güncellenmesini içerebilir. Otomasyon, verilerin tutarlı ve doğru bir şekilde işlenmesini sağlayarak manuel müdahale ihtiyacını azaltır ve daha karmaşık analiz ve karar verme için zaman kazandırır.

Bizi örnekler veri hattınızı otomatikleştirmek ve çeşitli kaynaklardan BigQuery'ye düzenli veri güncellemeleri planlamak için veri otomasyonu için kullanılabilecek araçlar arasında Cloud Dataflow, Cloud Composer ve Cloud Functions yer alır.

BigQuery'yi Veri İzleme ile Entegre Etme

GCS'de (Google Cloud Storage) veri izleme, GCS'nin performansını, kullanımını ve güvenliğini izlemeyi içerir. Bu, depolama kullanımının ve maliyetlerinin izlenmesini, veri erişiminin ve izinlerinin izlenmesini ve veri bütünlüğünün ve tutarlılığının izlenmesini içerebilir. İzleme, veri yüklemeleri, silmeler ve değişiklikler gibi izleme olaylarını ve verilerle ilgili sorunların veya anormalliklerin tanımlanmasını ve ele alınmasını da içerebilir.

GCS'deki verileri izlemek için Stackdriver Logging, Stackdriver Monitoring ve Cloud Audit Logs gibi çeşitli GCP araçlarını kullanabilirsiniz. Bu araçlar, günlük verilerini toplamanıza ve analiz etmenize, uyarılar ve bildirimler ayarlamanıza ve GCS verilerinizin performansı ve kullanımı hakkında bilgi edinmenize olanak tanır. 

Sonuç

Sonuç olarak, BigQuery'yi diğer GSO Cloud Storage, Dataflow ve Dataproc gibi hizmetler, kuruluşlar için eksiksiz bir veri analitiği çözümü sağlayabilir. Hızlı ve ölçeklenebilir veri depolama ve sorgulama yetenekleri sağlar. Bunun aksine, Google Data Studio, Google Sheets, Google Cloud Datalab ve Google Cloud AI Platform gibi GCP hizmetleri, çeşitli veri görselleştirme ve analiz araçları sağlar. Bu entegrasyon, kuruluşların büyük veri kümelerine kolayca erişmesini ve bunları analiz etmesini, etkileşimli raporlar ve panolar oluşturmasını ve makine öğrenimi gibi gelişmiş analitik görevleri gerçekleştirmesini sağlar. Kuruluşlar, bu hizmetleri birleştirerek verileriyle ilgili içgörüler elde edebilir ve bilinçli kararlar alabilir. Entegrasyondan en yüksek değeri elde etmek için her projenin özel ihtiyaç ve gereksinimlerine göre doğru araçları ve hizmetleri seçmek önemlidir. Bu makaleden önemli çıkarımlar aşağıdaki gibidir:

• GCP hizmetlerini BigQuery ile entegre ederek büyük miktarda veriyi depolamak ve analiz etmek için GCP'nin ölçeklenebilirliği, dayanıklılığı ve güvenliğinden yararlanabilirsiniz.
• Veri işleme ve analiz için Dataflow ve Dataproc gibi hizmetlerden yararlanmak, veri analitiği çözümünün yeteneklerini daha da geliştirebilir.
• BigQuery ve Cloud Storage kullanarak GCP'de bir veri gölü kurarken veri yönetişimi ve güvenliği çok önemli hususlardır.
• Kuruluşlar, veri ambarı ve SQL tabanlı sorgulama gücünün yanı sıra veri alımı ve depolaması için Cloud Storage'ın ölçeklenebilirliği ve esnekliğinden yararlanarak içgörüler elde edebilir ve verilerinden iş değeri elde edebilir.

Bu makalede gösterilen medya Analytics Vidhya'ya ait değildir ve Yazarın takdirine bağlı olarak kullanılır.

İlgili bağlantılar

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• Plato blok zinciri. Web3 Metaverse Zekası. Bilgi Güçlendirildi. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/02/why-should-you-integrate-bigquery-with-other-gcp-services/