مزایای Google BigQuery در حوزه هوش تجاری

مزایای BigQuery در هوش تجاری، لیست بلندبالایی را شامل می‌شود؛ چون یکی از مهم‌ترین مهارت‌ها در کار با SQL Server و حوزه هوش تجاری، توانایی پردازش و تجزیه‌وتحلیل کارآمد حجم وسیعی از داده‌ها است. Google BigQuery به‌عنوان یک ابزار قدرت‌مند در این عرصه ظاهر می‌شود. این ابزار به علم هوش تجاری ملحق شده و فرآیند جمع‌آوری داده‌ها و مدیریت آن‌ها را به‌شکل تمام‌وکمال فراهم می‌کند. 

در طی این فرآیند، سازمان‌ها می‌توانند بینش‌های عملی را از داده‌های خود و در مقیاس بزرگ استخراج کنند. پس بیایید در این مقاله، به پنج مزیت Google BigQuery و تاثیر آن روی تقویت فرآیندهای هوش تجاری بپردازیم.

Google BigQuery چیست؟

“Google BigQuery” یک انبار داده (Data Warehouse) مبتنی‌بر ابر (Cloud-base) است که به کاربران امکان می‌دهد تا کوئری‌های 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 زیرساخت را از بین می‌برد. بنابراین شاهد دو مزیت اساسی برای سازمان‌ها در زمینه هوش تجاری هستیم:

1. افزایش امکان مقیاس‌پذیری 
2. مقرون‌به‌صرفه بودن ابزار 

Google BigQuery به‌طور گسترده در فضاهای Real-time، مانند هوش تجاری بلادرنگ استفاده می‌شود. یک‌پارچه بودن این ابزار با یادگیری ماشین، BigQuery را به یک پلتفرم همه‌کاره برای هوش تجاری و استفاده در آنالیزهای پیشرفته تبدیل کرده است.

۵ مزیت Google BigQuery در حوزه هوش تجاری

 ۵ مزیت Google BigQuery در حوزه هوش تجاری را در ادامه خواهید خواند.

۱. سرعت بخشیدن به فرآیند آنالیز داده‌ ها

BigQuery با استفاده از زیرساخت‌های بسیار قدرت‌مند گوگل می‌تواند حجم عظیمی از داده را در مقیاس پتابایت و تنها در چند ثانیه پردازش کند. بنابراین تحلیل‌گران و دانشمندان داده امکان بررسی مجموعه بزرگی از داده‌های پیچیده را با سرعت بالا خواهند داشت. 

با ویژگی‌های مهم BigQuery مانند پارتیشن‌بندی، خوشه‌بندی و ذخیره‌سازی، کاربران می‌توانند هنگام کار با مجموعه داده‌های بزرگ، عملکرد کوئری‌‌نویسی در SQL Server را بهبود بخشند. 

۲. دموکراتیک کردن دسترسی به داده‌ ها

یکی از مزایای Google BigQuery در هوش تجاری، رابط کاربری آن است که به‌شکل گرافیکی و ساده قابل‌استفاده است. همچنین زبان پرس‌وجو مبتنی‌بر SQL، آن را برای کاربران در هر سطح از مهارت قابل دسترس کرده است. بنابراین دسترسی به داده‌ها در سازمان‌ها دموکراتیک و همه‌جانبه می‌شود. 

کاربران سازمان‌ها هم پس از تسلط بر کوئری‌نویسی می‌توانند پرس‌وجوهای موقتی را اجرا کنند و گزارش‌های شخصی‌سازی‌شده از این ابزار بگیرند. این گزارش‌گیری بدون وابستگی یا اتکا به تیم‌های IT و نرم‌افزار 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. 

علاوه‌براین، ادغام BigQuery با بهترین ابزارهای طراحی داشبورد مدیریتی و هوش تجاری مانند Tableau، Looker و Data Studio، قابلیت استفاده و به‌اشتراک‌گذاری داشبوردها را بسیار راحت‌تر و سریع‌تر کرده است.

۳. ساده کردن آنالیز داده‌ ها به‌ شکل بلادرنگ

فضای توسعه سازمان‌های امروزی به‌لطف هوش مصنوعی و انواع یادگیری ماشین، با سرعت سرسام‌آوری درحال‌رشد  است. به‌همین‌دلیل، نیازهای آن‌ها هم به‌سرعت ظهور یا تغییر می‌کند. 

BigQuery به کمک این نیازهای جدید آمده و قابلیت آنالیز بلادرنگ داده‌ها را ممکن می‌سازد. Google BigQuery از انتقال داده‌های Stream پشتیبانی می‌کند و به سازمان‌ها امکان تجزیه‌وتحلیل داده را به‌محض دریافت می‌دهند. 

ارائه بینش‌های فوری درباره رویدادها و بررسی ترندهای حیاتی صنعت هم دو مزیت به‌کارگیری Google BigQuery در هوش تجاری هستند. تاثیرات مثبت دیگر این ابزار بر هوش تجاری هم در لیست زیر قابل‌خواندن است:

• نظارت بر ترافیک وب‌سایت به‌شکل لحظه‌ای 
• تجزیه‌وتحلیل بلادرنگ داده‌های ارسال‌شده از حسگرها
• تشخیص ناهنجاری‌ها در زمان واقعی 

۴. استفاده از یادگیری ماشین در تجسم داده‌ ها

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

با استفاده از BigQuery ML، کاربران می‌توانند مدل‌های یادگیری ماشین را به‌شکل مستقیم در محیط BigQuery بسازند و هرکدام را به‌راحتی مستقر کنند. بنابراین نیاز به تکرار فرآیند جابه‌جایی داده‌ها از بین می‌رود تا مصورسازی داده و داستان سرایی داده ساده‌تر از قبل می‌شود. 

این یک‌پارچه‌سازی سازمان‌ها را به تصمیم‌گیری مبتنی‌بر داده و تولید بینش‌های پیش‌بینی‌کننده مجهز می‌کند. به‌همین‌دلیل می‌توانیم به پررنگ بودن نقش داشبورد در پروژه‌های هوش تجاری پی ببریم.  

پس با خیال راحت، یادگیری مباحث به‌ظاهر پیچیده و سخت، مانند OLAP و داشبوردها را از سر بگیرید و با کمک Google BigQuery همه‌فن‌حریف، در مسیر افزایش درآمد سازمان‌‌تان قدم بگذارید. 

۵. توسعه فرآیند های هوش تجاری در مقیاس بزرگ با هزینه‌ های کم 

Google BigQuery به‌عنوان یک سرویس مدیریت‌شده، مقیاس‌پذیری یک‌پارچه را ارائه می‌دهد. بنابراین سازمان‌ها می‌توانند بدون نگرانی در مورد تامین زیرساخت یا برنامه‌ریزی برای افزایش ظرفیت آن‌ها، مجموعه‌های داده خود را مدیریت کنند؛ به‌خصوص داده‌های درحال‌رشدی که نیاز به تحلیل‌های عمیق و موشکافی فرآیندها دارند. 

این ابزار از مدل قیمت‌گذاری مبتنی‌بر پرداخت استفاده می‌کند؛ یعنی کاربران فقط برای منابع ذخیره‌سازی و پردازشی که مصرف می‌کنند، هزینه پرداخت می‌کنند. به‌همین‌علت BigQuery یک ابزار همه‌جانبه و مقرون‌به‌صرفه برای سازمان‌ها در هر اندازه است.

آنچه در ۵ مزیت Google BigQuery در هوش تجاری خواندیم

مزایای Google BigQuery در هوش تجاری مانند یک تغییردهنده بازی در این حوزه ظاهر شد. که سازمان‌ها را به آنالیز بلادرنگ داده‌ها و استخراج بینش‌های کارآمد در کسری از ثانیه مجهز کرد. BigQuery با سرعت بخشیدن به تجزیه‌وتحلیل 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 مقیاس‌پذیری ساده و مقرون‌به‌صرفه بودن آن است.