Google BigQuery

Продукт
Название базовой системы (платформы): Google Cloud Platform (GCP)
Разработчики: Google
Технологии: BI,  Big Data,  Cloud Computing,  Data Mining

Когда речь идет о Больших Данных, то чаще всего подразумевается, что системы их обработки будут локально внедряться самими заказчиками. Компания Google же создает сервис, который позволит анализировать огромные объемы данных в облаке.

Сервис носит название BigQuery. С его помощью организации смогут обрабатывать свои данные без самостоятельного создания соответствующей инфраструктуры, заявил менеджер по продуктам Google Джу-Кей Квек на прошедшей в Нью-Йорке конференции GigaOm Structure Data.[1]

BigQuery — сервис, позволяющий создавать приложения и предоставлять совместный доступ к данным, добавил он. Google предлагает его отдельным пользователям в ознакомительном режиме. Сроки полноценного ввода BigQuery в действие пока не называются.

В Google сочли логичным создать подобный сервис, так как в компании уже были разработаны некоторые его элементы для внутреннего использования. «Индексация Web — это в первую очередь задача обработки Больших Данных», — утверждает Квек. Системы Google также широко анализируют использование всевозможных онлайн-сервисов компании, таких как Gmail. Анализ операционных данных помогает понять, какие функции сервисов оказались полезными, а какие — нет.

Для Google чрезвычайно важно сохранять и анализировать все данные, генерируемые ее сервисами, утверждают в компании. «Анализ ‘мелкого песка’ данных очень ценен, — заявляет Квек. — Задавать много вопросов к данным просто необходимо. Чем больше задается вопросов, тем ‘умнее’ эти вопросы становятся».TAdviser выпустил Карту российского рынка цифровизации строительства 25.3 т

Пользователи пробной версии сервиса тестируют его всевозможными способами. Например, загружают в него набор данных, а впоследствии добавляют обновления по мере того, как они появляются. С помощью разработанных в Google алгоритмов и языка запросов данные можно подвергать аналитическому разбору. Операторы баннерных сетей с помощью сервиса собирают сведения о действиях пользователей и оценивают эффективность рекламы. Еще один заказчик, оператор гостиничной сети, анализирует ее доходность с помощью сервиса, делая прогнозы на основании данных из различных финансовых систем.

Облачная модель анализа Больших Данных имеет ряд преимуществ, полагает Квек: важнее всего то, что она избавляет организацию от необходимости приобретать и настраивать собственное хранилище данных. «Google берет на себя все технические заботы, — утверждает он. — В сервис встроены механизмы безопасности и резервного копирования данных. Благодаря этому ускоряется извлечение полезных сведений из Больших Данных».

Один из пользователей BigQuery — французская компания We Are Cloud, предлагающая систему бизнес-анализа в виде облачного сервиса под названием Bime. Он рассчитан на малые и средние предприятия, у которых может не быть собственной системы бизнес-анализа и соответствующего технического персонала. Информационная панель сервиса может получать сведения из множества источников, например из локальных реляционных баз данных. «Заказчикам нужны подобные инструменты, чтобы чувствовать уверенность в своем бизнесе», — полагает Рашель Делакур, основатель и генеральный директор We Are Cloud.

Как пользователь бета-версии BigQuery, компания имеет право предлагать сервис Google своим заказчикам. Один из них, телекоммуникационный оператор с Ближнего Востока, загрузил для анализа с помощью Bime 15 Тбайт данных о своих абонентах. По словам Делакур, она не имеет права разглашать, сколько денег Google берет за хостинг данных, однако, по ее утверждению, тариф вполне приемлемый.

«В динамической среде пользоваться BigQuery очень удобно — сервис практически мгновенно выдает результаты обработки гигантских наборов данных», — утверждает глава We Are Cloud.

Примечания



СМ. ТАКЖЕ (21)


Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

  Qlik (QlikTech) (59, 464)
  Форсайт (19, 330)
  SAP SE (70, 301)
  Oracle (65, 267)
  Loginom Company (ранее BaseGroup Labs Аналитические технологии) (4, 236)
  Другие (1081, 1514)

  SAP SE (6, 13)
  Qlik (QlikTech) (2, 8)
  Форсайт (2, 8)
  Microsoft (2, 6)
  Доверенная среда (1, 5)
  Другие (47, 73)

Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

Подрядчики-лидеры по количеству проектов

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

  БизнесАвтоматика НПЦ (1, 3)
  Полиматика (Polymatica) (1, 2)
  Dell EMC (1, 2)
  Informatica (1, 1)
  Minit (1, 1)
  Другие (5, 5)

Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год