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。
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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。
- 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。
- 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%。
- 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。
- 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！
- 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。
- 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。
- 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%。
- 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
- 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。
- 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。
- 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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