Google BigQuery — это полностью управляемое, бессерверное хранилище данных и аналитический движок от Google Cloud, который помогает компаниям быстро анализировать большие объёмы информации и интегрировать возможности машинного обучения. BigQuery позволяет работать со структурированными, полуструктурированными и некоторыми типами неструктурированных данных, при этом обеспечивая высокий уровень безопасности и масштабируемости.
Высокая производительность: обработка терабайтов данных за секунды, петабайтов — за минуты.
Масштабируемость: архитектура с разделением хранения и вычислений.
Бессерверность: отсутствие необходимости управлять инфраструктурой.
Гибкая оплата: модель Pay-as-you-go, оплата только за использованные ресурсы.
Интеграция с AI: поддержка BigQuery ML и Gemini для генерации и анализа данных прямо в SQL.
BigQuery разделяет хранение и вычисления: данные хранятся в распределённом хранилище, а вычислительные задачи выполняются в отдельных кластерах, связанных через сеть Jupiter. Это даёт высокую скорость, надёжность и экономическую эффективность.
Работа с BigQuery обычно проходит через несколько этапов:
Подключение источников данных — интеграция с облачными и локальными хранилищами, системами аналитики (GA4, CRM, ERP) и потоковыми сервисами.
Загрузка и хранение — данные сохраняются в распределённом высоконадежном хранилище BigQuery, поддерживающем разные форматы (CSV, JSON, Avro, Parquet, ORC).
Обработка и трансформация — выполнение SQL-запросов, преобразование и очистка данных, объединение из разных источников.
Аналитика и моделирование — использование BigQuery ML, встроенных функций и интеграций с AI-инструментами для прогнозов, кластеризации и классификации.
Визуализация и экспорт — подключение BI-инструментов (Looker, Data Studio, Power BI) или экспорт в другие системы.
HSBC — анализ миллиардов транзакций для выявления финансовых преступлений. Скорость аналитики увеличена в 10 раз.
Deutsche Börse Group — использование BigQuery в цифровой платформе D7 для аналитики и внедрения AI.
CME Group — масштабирование инфраструктуры и реализация аналитики в реальном времени в рамках 10-летнего партнёрства с Google Cloud.
BigQuery ML — создание и запуск ML-моделей прямо в среде BigQuery
BigQuery Studio — единое рабочее пространство для аналитики и работы с кодом, включая генеративный ИИ
BigLake — доступ к данным в разных облаках и форматах (S3, Azure Storage, Iceberg, Delta Lake, Hudi)
BigQuery Omni — мультиоблачная аналитика без перемещения данных
Управление данными — интеграция с Dataplex, Analytics Hub и Data Clean Rooms для безопасного обмена и контроля выгрузок
Google BigQuery используется компаниями по всему миру для решения широкого спектра задач:
Анализ данных клиентов — выявление закономерностей в поведении и предпочтениях для персонализации предложений и повышения качества обслуживания. Возможность построения полного 360°-портрета клиента.
Оптимизация маркетинговых кампаний — повышение ROI за счёт точного таргетинга и корректировки стратегий. Интеграция с Google Analytics 4 (GA4) и сегментация аудитории в режиме реального времени.
Предотвращение мошенничества — анализ больших объёмов транзакций с целью выявления подозрительных операций в реальном времени.
Управление рисками — прогнозная аналитика для оценки и снижения бизнес-рисков.
Разработка новых продуктов — создание сервисов и решений на основе выявленных потребностей клиентов.
Современные компании сталкиваются с рядом вызовов:
Неструктурированные данные — до 90% корпоративных данных представлены в виде текста, изображений, видео, документов или аудиозаписей. BigQuery поддерживает работу с такими данными, в том числе с использованием AI-инструментов Google.
Необходимость аналитики в реальном времени — быстрый доступ к ключевым показателям и событиям без ожидания длительных расчётов.
Фрагментированность инфраструктуры — данные часто распределены между разными системами, что замедляет аналитику. BigQuery объединяет их в единой среде.
Рост требований к безопасности — встроенное шифрование, контроль доступа на уровне столбцов и интеграция с Dataplex помогают соответствовать высоким стандартам защиты.
Сложности с масштабированием AI — BigQuery упрощает внедрение машинного обучения и интеграцию генеративного ИИ.
Сделайте первый шаг с BigQuery удивительно просто благодаря его SQL-интерфейсу. Например, вы можете выполнить запрос к общедоступным наборам данных, чтобы увидеть его возможности в действии.
SELECT
state,
SUM(total_amount) AS total_sales
FROM
`bigquery-public-data.samples.chicago_taxi_trips`
WHERE
EXTRACT(YEAR FROM trip_start_timestamp) = 2023
GROUP BY
state
ORDER BY
total_sales DESC
LIMIT 10;
Этот запрос проанализирует данные о поездках на такси в Чикаго за 2023 год, чтобы показать общую сумму продаж по штатам. В реальном сценарии вы бы заменили
bigquery-public-data.samples.chicago_taxi_trips
на свою таблицу данных.
Компания Elcore Group, будучи опытным партнером Google Cloud, готова помочь вашему бизнесу раскрыть весь потенциал BigQuery. Мы предлагаем комплексные услуги, охватывающие весь жизненный цикл данных: от стратегии до внедрения и оптимизации.
Пилотные проекты (POC) и внедрение BigQuery ML
Мы поможем вам быстро протестировать и внедрить BigQuery и BigQuery ML для решения конкретных бизнес-задач.
Это включает:
Оценку вашей текущей среды данных и выявление ключевых сценариев использования.
Построение надёжной базовой инфраструктуры Google Cloud Data Foundation (IAM, BigQuery, Cloud Storage).
Миграцию или создание конвейеров ETL/ELT для переноса выбранных данных (например, из Google Analytics 4 / Universal Analytics) в BigQuery.
Разработку и развертывание конвейеров обучения и прогнозирования с использованием BigQuery ML.
Настройку безопасности и подключение инструментов бизнес-аналитики, таких как Looker/Looker Studio.
Экспертная поддержка
Наша команда включает сертифицированных архитекторов, инженеров данных и проектных менеджеров, которые предоставят техническое лидерство и глубокую экспертизу на каждом этапе проекта.
Программы поддержки и обучения
Мы можем помочь вам получить доступ к различным программам Google Cloud, таким как:
Кредиты на миграцию и тестирование: Для финансирования миграций, доказательств концепции (POC) и тестирования новых продуктов.
Партнерское финансирование: Для поддержки проектов через профессиональные услуги.
Google Cloud Skills Boost Team Trial: Бесплатный доступ к обучению Google Cloud для повышения квалификации вашей команды.
Google BigQuery — это не просто хранилище данных, это унифицированная, бессерверная и высокомасштабируемая платформа, которая является краеугольным камнем для внедрения ИИ в ваш бизнес. Она позволяет не только эффективно работать со всеми типами данных, но и получать инсайты в реальном времени, строить сложные ML-модели и принимать обоснованные решения, при этом значительно снижая TCO.
Если вы стремитесь трансформировать свой бизнес, повысить операционную эффективность и опередить конкурентов, используя мощь больших данных и искусственного интеллекта, BigQuery – это решение, которое вам необходимо.
