企业数据就像是一棵树的根系，承载其生命力与成长潜力。如果这些根系不强大，大树就很难茁壮成长。同理，如果企业无法正确地处理、存储和分析数据，就很难实现有效的业务发展。Google Cloud平台就像是一块黑土地，拥有一系列高度可靠、最先进的数据管理和分析工具，持续输送营养元素，助力企业成长为参天大树。
Google Cloud数据全生命周期解决方案，为数据激活注册“根”力量
当海量数据汇入云平台，就如同种子落地，企业便拥有了数字化转型的基础根系，但这些数据来源复杂、形态各异且质量不等，只有有效激活，才不会让大数据成为企业负债，阻碍根系扩张。
Google Cloud拥有完整的数据全生命周期解决方案，帮助企业完成复杂数据分层、清洗、理解、分析，并最终转化成可视化的业务洞察及新生产力工具，助推企业打造全面、稳定、智能、安全的数据根基，驱动业务数字化转型。我们将通过一系列文章，与您共同探寻BigQuery、AI、BI这三股大数据的“根”力量。
向下扎根：BigQuery数据存储、处理能力，让企业大数据根系牢固抓地
BigQuery是集数据仓储、查询、分析功能于一体的全托管式PB级云数据仓库，将形态各异的原始数据转化为可使用格式，同时充分利用各种SQL查询服务、分析工具，帮助开发者及业务团队专注于挖掘数据业务价值，提高对于存储数据的业务理解和洞察力。
多而全的数据获取、查询能力
企业具备访问多而全数据的能力，也就意味着拥有可以无限延伸的数据根系。然而云上企业数据的复杂性显而易见，开发者面临来自Web端、CRM系统、移动应用等多渠道形态各异、质量不等的数据。目前借助BigQuery，开发者可以查询处理各种规模的结构数据与非结构数据，包括流式数据；借助BigLake，可跨多个云管理数据，探索不同的数据类型；使用Datastream，则能跨结构不同的数据库、存储系统和应用，以高可靠、低延时方式同步数据，为实时分析提供可靠数据源。无论是PB级数据还是TB级数据，都能实现秒级查询。
借助BigQuery Analytics Hub，可以轻松跨组织交换数据，节省数据管理成本，还可以通过商业数据集、公共数据集和Google数据集来增强分析，实现经济高效的共享与交换数据。
解决跨云治理难题
多云架构之下，开发团队面临数据孤岛、数据重复、分散治理、工具复杂性及成本攀升等问题，BigQuery、BigLake和BigQuery Omni等功能，能够大规模管理跨云环境的数据湖和数据仓库。
假设A是一家DTC电商企业，其销量、进销存、用户属性、搜索数据等分布于多个数据孤岛中，借助BigLake，能够将这些子数据集无缝整合在一起，通过单一用户界面即可跨云访问和查询数据。这样一来，将省去移动大量数据、管理重复副本和增量成本的麻烦，大大减少在原始数据预处理阶段的工程量，开发者能将更多精力转向后半程的数据洞察服务。
向上生长：BigQuery助力客户分析洞察业务，降本增效
构建起云上数据仓库，解决了不同类型、不同平台数据互通问题后，即进入数据高级分析及业务洞察阶段。BigQuery自身及集成的一系列工具，助力开发者挖掘数据潜能。
BigQuery快速构建数据分析模型，开箱即用
借助BigQuery ML，数据团队可以直接在BigQuery内使用SOL工具，基于复杂数据，快速构建及训练ML模型，极易上手。自BigQuery ML于2019年全面上市以来，客户已经运行了数亿次预测和训练查询，2022年的使用率总体增长也已超过200%。
集成众多工具应用，加速数据治理，提升业务洞察
BigQuery可集成Google Cloud上其他大数据工具如BI Engine等，进而以交互方式分析大型数据集，亚秒级查询响应速度，支持高并发操作。此外，BiqQuery还可集成数据预处理Pub/Sub、Dataflow，数据分析服务Dataproc，ML服务Vertex AI以及可视化报表工具Looker等，为客户提供数据处理一条龙服务。
另外，借助Cloud Cortex Framework，BigQuery还可加速与SAP、Salesforce数据的集成进程。这些数据集成到BigQuery后，利用预定义数据模型以及Looker中的分析示例，企业能获得以客户关系为中心的多维度即时洞察，启动千人千面营销.释放商业新增量。
速度快，弹性大，易上手，按实际用量计费，为企业IT运维降成本
BigQuery是无服务器数据仓库，无需搭建各种软硬件设备，为企业节省运营及维护成本。借助无服务器架构，直接上传部署数据，即可快速进入处理分析流程。另外，从企业开发人才储备角度，掌握SQL语言即可快速上手，节省大量隐形学习时间及成本。
业务淡季及高峰期，平台数据存储、处理的量级差异很大。2023 Google Data Cloud&Al Summit上，BigQuery推出最新版本，宣布推出计算容量自动缩放，可实时添加细粒度计算资源，以满足工作负载需求，使用者按实际计算容量付费。其次，压缩存诸定价允许组织仅为高度压缩后的数据存储付费。细粒度自动缩放可确保客户只需按需付费，新的BigQuery版本为组织工作负载提供更多定价选择借助BigQuery新的细粒度自动扩展，预计客户可以将当前的容量优化 30% - 40%。
Google Cloud BigQuery行业最佳实践案例
客户：家乐福
行业：零售
家乐福困境及核心诉求：需深度洞察客户，提供个性化的购物体验，实现降本增效。
家乐福解决方式
引入BigQuery，家乐福开发了Darwin平台，辅助数据团队能够在几分钟内以结构化的方式访问大量数据，并开发出反映客户行为的智能模型。此外，打造出电商平台推荐引擎，根据客户偏好创建个性化推荐。
几个月时间内，将整个数据堆栈从本地基础设施拓容迁移到GCP托管，且无任何服务终端，实现再次扩展(+2TB/天)总拥有成本(TCO)较以往成本更低，每月服务80多个应用程序并执行1亿次API调用。
源俊者流长，根深者叶茂。未来，将有越来越多的数据产生在云端，数据安全自由流通、价值释放亟需统一、开放的数据云平台做支撑。Google Cloud 将深耕云上新技术，优化企业数据根系扩张的技术黑土地。
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文章来源：亿邦动力
