Apa Itu BigQuery?

Warta Ekonomi, Jakarta -

Google BigQuery adalah layanan web analisis big data berbasis cloud untuk memproses kumpulan only-read data yang sangat besar.

BigQuery dirancang untuk dapat menganalisis data dalam urutan miliaran baris menggunakan sintaks seperti SQL. Alat ini berkerja di infrastruktur Google Cloud Storage dan dapat diakses dengan Application Program Interface (API) berorientasi REST.

Baca Juga: Apa Itu Data Storytelling?

BigQuery yang dirilis sebagai V2 pada tahun 2011, adalah apa yang disebut Google sebagai "versi eksternal" dari software layanan kueri Dremel buatan mereka sendiri. Dremel dan BigQuery menggunakan penyimpanan kolom untuk pemindaian data yang cepat dan tree architecture untuk mengirimkan kueri dan menggabungkan hasilnya di seluruh kluster komputer besar.

BigQuery dalam bentuk Dremel-nya telah digunakan oleh Google untuk melacak data penginstalan perangkat, membuat laporan kerusakan, dan menganalisis spam. Sejak awal, fitur BigQuery terus ditingkatkan. Pada awal 2013, gabungan data dan time stamp juga mulai ditambahkan ke layanan tersebut. Kemudian di tahun yang sama, Google turut menambah kemampuan dalam menyisipkan aliran data.

Apa Saja Manfaat Dari BigQuery?

Saat ini, BigQuery tampaknya menjadi kata kunci populer di banyak lingkaran pemasaran, analitik, dan wawasan konsumen tingkat perusahaan. Namun, yang tidak terlihat oleh banyak organisasi adalah bagaimana mereka seharusnya menggunakan BigQuery untuk mendorong mesin data mereka ke depannya.

Untuk lebih memahami bagaimana platform BigQuery Google dapat membantu perusahaan Anda, pertama-tama mari kita mulai dengan dasar-dasarnya, apa sih sebenarnya BigQuery itu?

Definisi paling sederhana berasal dari Google sendiri, yakni BigQuery merupakan platform penyimpanan cloud tanpa server Google yang dirancang untuk menyimpan kumpulan big data.

Sekarang mari kita bahas ini untuk mendapatkan penjelasan yang sebenarnya. “Tanpa server” berarti alat ini dapat menyimpan data Anda dengan lebih murah dan mampu menskalakannya dengan lebih cepat. BigQuery dapat menangani banyak data dengan sangat cepat dan dengan biaya rendah. Platform ini hadir untuk membantu Anda mengumpulkan semua data di satu tempat untuk memiliki insight yang lebih cepat, sehingga akan mengarah ke hasil yang lebih cepat.

Manfaat lainnya dari BigQuery meliputi:

- Integrasi bawaan yang membuat pembuatan data lake di BigQuery menjadi sederhana, cepat, dan hemat biaya.

- Memusatkan data Anda untuk memungkinkan integrasi otomatis dengan alat machine learning Google Cloud untuk pelaporan data science tingkat lanjut.

- Integrasi sekali klik dengan Data Studio untuk memvisualisasikan tabel yang diproses menjadi sederhana dan cepat.

- Solusi ETL seperti DataFlow dan DataProc yang menghilangkan overhead dari transformasi data.

Bagaimana Cara Menggunakan Google BigQuery?

BigQuery adalah alat yang canggih untuk business intelligence dan menawarkan kemampuan analitik untuk semua ukuran organisasi, baik kecil hingga besar. Struktur penetapan harga platform ini fleksibel, didasarkan pada sumber daya komputasi yang digunakan serta menjamin pemanfaatan 100% dari sumber daya yang dialokasikan, dan ini berarti bisnis dapat menerapkan analitik dan kueri yang mereka butuhkan tanpa harus menyewakan lebih banyak ruang atau skala server. Selain itu, penyerapan real-time dan kapasitas kueri yang cepat membuatnya ideal untuk berbagai kasus penggunaan.

Platform ini telah digunakan untuk mendeteksi penipuan secara real-time, dengan memanfaatkan pengumpulan data dan kapasitas organisasinya. Beberapa organisasi menggunakan BigQuery untuk mengelola migrasi skema dan menggunakan alat penyerapan batch untuk memperbarui tabel data real-time setiap beberapa menit.

Berkat kemampuan data platform yang diperluas, kueri besar dibuat untuk mengelola analitik berskala petabyte. Ini berarti bahwa ia dapat mengumpulkan lebih banyak data dari sumber yang berbeda dan mengaturnya dengan lebih cepat.

Selain itu, menggabungkan kemampuan machine learning BigQuery dengan set data dan struktur yang ada dapat meningkatkan desain penyimpanan, mempermudah kueri dan pemindaian data, atau bahkan mengurangi biaya dengan menghilangkan struktur yang berlebihan dan mengoptimalkan penyimpanan berdasarkan pola penggunaan masing-masing organisasi.