儲存與查詢巨量資料集已成為這個世代企業洞悉消費者行為的利器。然而,尋找適合儲存與查詢巨量資料集的硬體設備,將耗費大量時間和金錢。好在 Google Cloud Platform (GCP) 上的資料倉儲系統 BigQuery 兼顧高效能、親民價格、高智慧三大優點,能幫助企業不被繁複的數據淹沒。知名企業如美國職棒大聯盟(MLB)紐約時報豐田汽車(Toyota)在採用 BigQuery 後,皆不約而同地締造了業務上的創新及高峰。

 

BigQuery 是什麼

BigQuery 是 Google 推出的全代管數據分析資料倉儲服務,不僅可以處理 PB 規模的資料,還兼具成本低廉的優勢。簡單來說,BigQuery 沒有需要管理的基礎架構及硬體設施,免除了相關人工管理作業與時間成本,登入 GCP 後,簡單一鍵即可快速啟用。此外,BigQuery 以結構化查詢 (SQL) 的方式提供使用者查詢資料,除了讓原本需要大量前置作業的資料倉儲處理方式變得更簡單外,還結合了內建的機器學習技術,讓你能專心分析資料、產出有意義的結果。

 

BigQuery 三大優勢一次解密

BigQuery 是 Google Cloud Platform (GCP) 引以為豪的明星商品,更有著最強分析工具的稱號。讓企業愛不釋手的 BigQuery 兼顧高效能、親民價格、高智慧三大優點,是企業洞察數據奧秘、極大化時間價值,與精準歸納商業決策之首選。

  1. 高效能:使用 BigQuery 查詢或分析 TB/PB 等級的資料,最快可在數秒內完成。BigQuery 具備高速串流資料插入的API,也可以串流 Datastream、Pub/Sub 和 Dataflow 的資料,讓使用者能以近似即時 (Near Realtime) 的速度查詢,並透過即時預測分析功能取得深入分析結果。
  2. 親民價格:傳統資料倉儲需要昂貴的產品許可、大量的硬體投資,以及維護與人力成本,若遷移至 BigQuery 則可降低高達52%總持有成本(TCO)。權威研究機構 Enterprise Strategy Group (ESG) 於2019年9月在 Economic Validation 報告中指出,透過 BigQuery 無伺服器資料倉儲技術大規模執行數據分析作業,三年的總持有成本將比其他雲端資料倉儲系統低26%至34%。
  3. 高智慧:BigQuery 支援各種 BI (Business Intelligence) 工具,如 Google Data Studio、 Tableau 和 Power BI,讓所有人都可以輕鬆的從資料庫完成精美報表。BigQuery 內建的機器學習技術能協助企業輕鬆預測業務成果,包含建構電子商務推薦系統、預測顧客終身價值,以及設計購買可能性解決方案。

 

BigQuery 資料倉儲與傳統資料倉儲的差別

看到這裡,您或許會有個疑問:「我司早就在十年前導入傳統資料倉儲了,為何還要使用 BigQuery 資料倉儲?」其實,使用傳統技術架設資料倉儲的公司正在面臨多項挑戰,包含越發複雜的ETL流程、耗費極高人力及硬體成本的數據倉庫管理、缺乏靈活性及擴充性的架構。讓我們從以下3個面向剖析傳統資料倉儲和 BigQuery 的差異。

  1. 軟硬體設備與資源擴充:傳統資料倉儲是在企業內部建置機房、花費大量金錢購買軟硬體設備後,再進行軟硬體的安裝。當資源不夠時,需再額外花錢採購軟硬體來加強分析效能。除了軟硬體設備外,企業還需聘請相關人員進行維護。一旦採用 BigQuery,這些事情通通都不用做!BigQuery 會把分析工作交給資料中心內的數十台或數百台機器同時運算,完成後再快速匯總起來交到您手上。不需要軟硬體設備及人力維護,只要登入GCP,一鍵即可快速啟用!
  2. 費用:傳統資料倉儲前期建置成本可能高達幾十甚至幾百萬,使用時可能遇到資源不夠需要擴充,或買太多造成閒置浪費的問題。但 BigQuery 是以使用量為基礎,根據每個月使用的儲存與運算資源計費。高使用量的企業,能選擇按秒方案、月約方案和年約方案的固定費率,並設定保留運算項目,藉此輕鬆預測費用並管理工作負載,有效節省成本!偷偷跟您說,只要不超過每個月10 GB 的儲存量和1 TB的已處理查詢,企業還能盡情地在 BigQuery 沙箱中免費使用 BigQuery 的各項功能。
  3. 智慧解決方案:在數據爆炸的時代,企業的需求不再限於數據的查詢及分析,智慧解決方案的重要性也與日俱增。相較於缺乏內建智慧解決方案的傳統資料倉儲,BigQuery 內建機器學習技術,可協助企業更準確地預測未來結果,包含建構電子商務推薦系統、預測顧客終身價值,以及設計購買可能性解決方案,讓企業從海量資料中淬鍊出寶貴的洞見,最佳化決策制定並發掘新商機。

 

BigQuery 的價格計算概念

前面已經告訴您,導入 BigQuery 會比使用傳統資料倉儲更加經濟實惠,那麼具體而言 BigQuery 是如何計價的呢?我能透過使用 BigQuery 為公司節省多少數據分析與倉儲成本?接下來就要為您介紹 BigQuery 的計價概念了!BigQuery 定價主要分為兩大項目,分別為儲存已載入資料費用的「儲存定價」以及處理查詢費用的「分析定價」,而這兩大項目底下又可以再細分出子項目,細節說明如下。

  1. 儲存定價分為「動態儲存」與「長期儲存」,每個月前10 GB儲存空間是免費的。
  • 動態儲存 (Active storage):包含過去90天內修改過的任何資料表或資料表分區。
  • 長期儲存 (Long-term storage):包含任何連續90天未經修改的資料表或資料表分區。這類資料表的儲存費用會自動調降約 50%。
  1. 分析定價則分為「以量計價」與「固定費率」兩種計費模式。
  • 以量計價 (On-demand):顧名思義,系統會根據各項查詢處理作業的位元組數向企業收費,每月處理的前 1 TB 查詢資料是免費的。
  • 固定費率 (Flat-rate):採用這個計價模式時,您必須購買運算單元,也就是虛擬CPU。運算單元的使用承諾方案又分為以下三種
    • 彈性運算單元:承諾至少使用 60 秒
    • 月付方案:承諾至少使用 30 天
    • 年約方案:承諾至少使用 365 天

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BigQuery 分析定價-承諾方案購買SOP

相信大家看完前面的介紹後,已經迫不及待想搜尋如何購買 BigQuery 分析定價承諾方案了吧。宏庭深知您的需求與疑問,這篇文章會直接把購買SOP不藏私分享給您!

 

1. 進入 GCP Console 後,點擊 BigQuery → 容量管理

2. 進入容量管理後,點擊頁面上方購買運算單元

3. 依照需求選擇承諾時間長度、位置及購買單元數量。完成後,右上角會自動產生每月預估費用

4. 輸入CONFIRM,並點擊購買

5. 購買完成後,即可在對應的地區看到承諾方案

BigQuery 總結

  1. BigQuery 身為 Google 推出的全代管數據分析資料倉儲服務,不僅可以處理 PB 規模的資料,還兼具成本低廉的優勢。
  2. 相較於傳統倉儲,BigQuery 能大幅降低硬體及人事成本,再搭配 BigQuery 智慧解決方案為您洞察數據,助企業改善決策制定並發掘新商機。
  3. 透過 BigQuery 高彈性的承諾方案及下單SOP,企業節費就趁現在!

 

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