使用資料倉儲、在大型數據集上運行 BI (商業智慧 Business intelligence) 的企業，過去不得不在「低延遲」與「數據新鮮度」之間二選一；而現在，透過 BigQuery BI Engine 大數據分析引擎，可以提升從 BI 工具連結到 BigQuery 儀表板與報告的效率，且無需犧牲數據的新鮮度，使企業能夠在與 BigQuery 連結的所有 BI 工具中皆獲得一級的查詢性能，助攻企業即時做出更佳的商業決策。
隨著 BigQuery BI Engine 正式推出，BigQuery 的查詢效能已可提升至亞秒級，且 BI Engine 可與許多 BI工具 (如 Looker、Tableau、Sheets、PowerBI、Qlik 等)或自定義儀表板工具搭配使用，協助分析師更快速地識別趨勢、降低風險、做出符合客戶需求的決策，並在不斷變化的商業環境中站穩腳步，提升營運效率。本文將為您解密 BigQuery BI Engine 的優勢，以及其與傳統BI工具的差別，讓我們繼續看下去吧！
*亞秒級：比秒還短的時間單位，即1GHz/1.2秒。
BigQuery BI Engine 四大優勢報您知
- 原生整合到 BigQuery API 中：BI Engine 與 BigQuery API 原生整合，這意味著如果您的儀表板使用 SQL、BigQuery API 或 JDBC/ODBC 驅動程式等標準介面連結到 BigQuery，則可自動支援 BI Engine。應用程式或儀表板無需做任何更動，即可啟動並運行亞秒級、可擴展的儀表板。
- 設定簡單：使用 BI Engine 時唯一需要設定的就是預留容量，設定後系統會以每 1GB 的準確度增量提供。
- 可自動擴展：使用者通常不必擔心預留容量的問題，BI Engine 會根據存取模式自動為您做到這件事。BI Engine 透過向量處理、進階資料編碼和自適式快取記憶體等先進技術來幫助您最大限度地提高性能，同時優化容量的使用。而當查詢需使用超過預留的資源，則 BI Engine 會無縫地透過 BigQuery Slots 轉為混合模式。
- 完全的可見性：監控和日誌記錄對於在雲端運行應用程式以及深入了解性能和優化未來發展計畫至關重要。BI Engine 可與您熟悉的工具整合，包含 Information Schema 以及 Stackdriver。
BI Engine vs 傳統BI工具 差別大公開
傳統的BI工具會要求使用者將資料，從資料倉儲平台移動到資料市集或是BI平台上，但這通常需要經過複雜的ETL工作管線，而這些過程會增加分析報告的輸出時間，並且降低報告的新鮮度。
BI Engine 可直接在 BigQuery 中分析資料，而不需要移動資料或是再創建工作管線，且具備快速查詢、可橫向擴充，以及可即時串流寫入資料等優勢。BI Engine 讓使用者可以在 Looker 和 Data Studio 中，以互動式的方法，分析大型且複雜的資料集；在架構上，Google Cloud 使用分散式記憶體執行引擎，使 BI Engine 操作速度更快速。
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本文章翻譯並改寫自 Google Cloud 官方部落格。
