مزایای Google BigQuery در حوزه هوش تجاری

مزایای BigQuery در هوش تجاری، لیست بلند بالایی را شامل می‌شود. چون یکی از مهم‌ ترین مهارت‌ ها در کار با SQL Server و حوزه هوش تجاری، توانایی پردازش و تجزیه‌ و تحلیل کارآمد حجم وسیعی از داده‌ ها است. Google Big Query به‌ عنوان یک ابزار قدرتمند در این عرصه ظاهر می‌شود. این ابزار به علم هوش تجاری ملحق شده و فرآیند جمع‌ آوری داده‌ ها و مدیریت آن‌ها را به‌شکل تمام‌ و کمال فراهم می‌کند.  در طی این فرآیند، سازمان‌ ها می‌توانند بینش‌ های عملی را از داده‌ های خود و در مقیاس بزرگ استخراج کنند. پس بیایید در این مقاله، به پنج مزیت Google Big Query و تاثیر آن روی تقویت فرآیند های هوش تجاری بپردازیم.

Big Query چیست؟

“Google Big Query” یک انبار داده (Data Warehouse) مبتنی‌ بر ابر (Cloud-base) است که به کاربران امکان می‌دهد. تا کوئری‌ های SQL را در مجموعه داده‌های بزرگ اجرا کنند. این فرآیند با سرعت بالا و حداقل تنظیمات شکل می‌گیرد. معماری بدون سرور (Serverless Architecture) این ابزار نیاز به تهیه و مدیریت زیر ساخت را از بین می‌برد. بنابراین شاهد دو مزیت اساسی برای سازمان‌ ها در زمینه هوش تجاری هستیم:

1. افزایش امکان مقیاس‌ پذیری.
2. مقرون‌ به‌ صرفه بودن ابزار. 

Google Big Query به‌طور گسترده در فضاهای Real-time، مانند هوش تجاری بلادرنگ استفاده می‌شود. یکپارچه بودن این ابزار با یادگیری ماشین، Big Query را به یک پلتفرم همه‌ کاره برای هوش تجاری و استفاده در آنالیز های پیشرفته تبدیل کرده است.

۵ مزیت Google Big Query در حوزه هوش تجاری

 مزایای BigQuery در حوزه هوش تجاری را در ادامه خواهید خواند.

۱. سرعت بخشیدن به فرآیند آنالیز داده‌‌ ها

Big Query با استفاده از زیرساخت‌ های بسیار قدرتمند گوگل می‌تواند، حجم عظیمی از داده را در مقیاس پتابایت و تنها در چند ثانیه پردازش کند. بنابراین تحلیل‌ گران و دانشمندان داده، امکان بررسی مجموعه بزرگی از داده‌ های پیچیده را با سرعت بالا خواهند داشت. 

با ویژگی‌ های مهم Big Query مانند پارتیشن‌ بندی، خوشه‌ بندی و ذخیره‌ سازی، کاربران می‌توانند هنگام کار با مجموعه داده‌ های بزرگ، عملکرد کوئری‌‌ نویسی در SQL Server را بهبود بخشند. 

۲. دموکراتیک کردن دسترسی به داده‌‌ها

یکی از مزایای Google Big Query در اهمیت هوش تجاری، رابط کاربری آن است. که به‌شکل گرافیکی و ساده قابل‌ استفاده است. همچنین زبان پرس‌ و جو مبتنی‌ بر SQL، آن را برای کاربران در هر سطح از مهارت قابل دسترس کرده است؛ بنابراین دسترسی به داده‌ ها در سازمان‌ها دموکراتیک و همه‌ جانبه می‌شود. کاربران سازمان‌ ها هم پس از تسلط بر کوئری‌ نویسی می‌توانند پرس‌ و جو های موقتی را اجرا کنند و گزارش‌ های شخصی‌ سازی‌شده از این ابزار بگیرند.

این گزارش‌ گیری بدون وابستگی یا اتکا به تیم‌های IT و نرم‌ افزار انجام می‌شود. پس می‌توانیم به کارکنان خود قدرت اجرای هوش تجاری در سازمان و استخراج بینش‌ها کارآمد را بدهیم، تا تصمیم‌گیری‌های مبتنی‌بر داده ساده شود. علاوه‌ بر این، ادغام Big Query با بهترین ابزارهای طراحی داشبورد مدیریتی و هوش تجاری مانند Tableau، Looker و Data Studio، قابلیت استفاده و به‌ اشتراک‌ گذاری داشبورد ها را بسیار راحت‌تر و سریع‌ تر کرده است.

۳. ساده کردن آنالیز داده‌ ها به‌ شکل بلادرنگ

فضای توسعه سازمان‌ های امروزی به‌لطف مفهوم هوش مصنوعی و انواع یادگیری ماشین، با سرعت سرسام‌ آوری درحال‌ رشد  است. به‌ همین‌ دلیل، نیاز های آنها هم به‌سرعت ظهور یا تغییر می‌کند. Big Query به کمک این نیازهای جدید آمده و قابلیت آنالیز بلادرنگ داده‌ ها را ممکن می‌سازد.

Google Big Query از انتقال داده‌ های Stream پشتیبانی می‌کند و به سازمان‌ ها امکان تجزیه‌ و تحلیل داده را به‌ محض دریافت می‌دهند. ارائه بینش‌ های فوری درباره رویداد ها و بررسی ترند های حیاتی صنعت هم دو مزیت به‌کارگیری Google Big Query در هوش تجاری هستند. تاثیرات مثبت دیگر این ابزار بر هوش تجاری هم در لیست زیر قابل‌خواندن است:

• نظارت بر ترافیک وب‌سایت به‌شکل لحظه‌ای. 
• تجزیه‌ و تحلیل بلادرنگ داده‌ های ارسال‌ شده از حسگر ها.
• تشخیص ناهنجاری‌ها در زمان واقعی. 

۴. استفاده از یادگیری ماشین در تجسم داده‌‌ ها

از دیگر مزایای BigQuery در هوش تجاری، ادغام سریع آن با هوش مصنوعی Google Cloud و خدمات یادگیری ماشین این کمپانی محبوب است. به‌همین‌ دلیل می‌توانیم به دل فرصت‌ های جدید برای آنالیز پیش‌بینی‌کننده و بینش‌ های پیشرفته در هوش تجاری رخنه کنیم. 

با استفاده از Big Query ML، کاربران می‌توانند مدل‌های یادگیری ماشین را به‌ شکل مستقیم در محیط Big Query بسازند و هرکدام را به‌راحتی مستقر کنند؛ بنابراین نیاز به تکرار فرآیند جا به‌ جایی داده‌ ها از بین می‌رود. تا مصورسازی داده و داستان سرایی داده ساده‌تر از قبل می‌شود.

 این یک‌ پارچه‌ سازی سازمان‌ ها را به تصمیم‌ گیری مبتنی‌ بر داده و تولید بینش‌ های پیش‌ بینی‌ کننده مجهز می‌کند. به‌همین‌ دلیل می‌توانیم به پر رنگ بودن نقش داشبورد در پروژه‌های هوش تجاری پی ببریم؛ پس با خیال راحت، یادگیری مباحث به‌ ظاهر پیچیده و سخت، مانند OLAP و داشبورد ها را از سر بگیرید و با کمک Google Big Query همه‌ فن‌ حریف، در مسیر افزایش درآمد سازمان‌‌ تان قدم بگذارید. 

۵. توسعه فرآیندهای هوش تجاری در مقیاس بزرگ با هزینه‌‌های کم 

Google Big Query به‌عنوان یک سرویس مدیریت‌ شده، مقیاس‌پذیری یکپارچه را ارائه می‌دهد. بنابراین سازمان‌ ها می‌توانند بدون نگرانی در مورد تامین زیر ساخت یا برنامه‌ ریزی برای افزایش ظرفیت آنها، مجموعه‌ های داده خود را مدیریت کنند. به‌خصوص داده‌ های در حال‌ رشدی که نیاز به تحلیل‌ های عمیق و موشکافی فرآیندها دارند.

این ابزار از مدل قیمت‌ گذاری مبتنی‌بر پرداخت استفاده می‌کند. یعنی کاربران فقط برای منابع ذخیره‌ سازی و پردازشی که مصرف می‌کنند، هزینه پرداخت می‌کنند؛ به‌همین‌ علت Big Query یک ابزار همه‌ جانبه و مقرون‌ به‌ صرفه برای سازمان‌ ها در هر اندازه است.

سخن پایانی

مزایای Google Big Query در هوش تجاری مانند یک تغییر دهنده بازی در این حوزه ظاهر شد. که سازمان‌ ها را به آنالیز بلادرنگ داده‌ ها و استخراج بینش‌ های کارآمد در کسری از ثانیه مجهز کرد. Big Query با سرعت بخشیدن به تجزیه‌ و تحلیل داده‌ها، دموکراتیک کردن دسترسی به آنها و کمک گرفتن از یادگیری ماشین، نقش مهمی در فرآیندها هوش تجاری ایفا می‌کند. دو مزیت عمده این ابزار هم مقیاس‌ پذیری ساده و مقرون‌ به‌صرفه بودن آن است. نیک آموز در بخش نظرات، مشتاق خواندن دیدگاه و تجربه شما است؛ پس همین حالا آن را با ما در میان بگذارید.