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

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!

 

宏庭科技為 GCP Premier Partner (最高等級合作夥伴),協助多間知名企業建構 BigQuery ETL解決方案,客戶遍及媒體業、電商業、零售業與遊戲業。想了解更多數據分析/資料倉儲解方嗎?歡迎填寫連絡表單,讓宏庭科技專屬顧問為您將繁雜數據點石成金!