企业数据就像是一棵树的根系，承载其生命力与成长潜力。如果这些根系不强大，大树就很难茁壮成长。同理，如果企业无法正确地处理、存储和分析数据，就很难实现有效的业务发展。Google Cloud 平台就像是一块黑土地，拥有一系列高度可靠、最先进的数据管理和分析工具，持续输送营养元素，助力企业成长为参天大树。

Google Cloud 数据全生命周期解决方案，为数据激活注册“根”力量

当海量数据汇入云平台，就如同种子落地，企业便拥有了数字化转型的基础根系，但这些数据来源复杂、形态各异且质量不等，只有有效激活，才不会让大数据成为企业负债，阻碍根系扩张。

Google Cloud 拥有完整的数据全生命周期解决方案，帮助企业完成复杂数据分层、清洗、理解、分析，并最终转化成可视化的业务洞察及新生产力工具，助推企业打造全面、稳定、智能、安全的数据根基，驱动业务数字化转型。我们将通过一系列文章，与您共同探寻 BigQuery、AI、BI 这三股大数据的“根”力量。

向下扎根：BigQuery 数据存储、处理能力，让企业大数据根系牢固抓地

BigQuery 是集数据仓储、查询、分析功能于一体的全托管式 PB 级云数据仓库，将形态各异的原始数据转化为可使用格式，同时充分利用各种 SQL 查询服务、分析工具，帮助开发者及业务团队专注于挖掘数据业务价值，提高对于存储数据的业务理解和洞察力。

多而全的数据获取、查询能力

企业具备访问多而全数据的能力，也就意味着拥有可以无限延伸的数据根系。然而云上企业数据的复杂性显而易见，开发者面临来自 Web 端、CRM 系统、移动应用等多渠道形态各异、质量不等的数据。目前借助 BigQuery，开发者可以查询处理各种规模的结构数据与非结构数据，包括流式数据；借助 BigLake，可跨多个云管理数据，探索不同的数据类型；使用 Datastream，则能跨结构不同的数据库、存储系统和应用，以高可靠、低延时方式同步数据，为实时分析提供可靠数据源。无论是 PB 级数据还是 TB 级数据，都能实现秒级查询。

借助 BigQuery Analytics Hub，可以轻松跨组织交换数据，节省数据管理成本，还可以通过商业数据集、公共数据集和 Google 数据集来增强分析，实现经济高效的共享与交换数据。

解决跨云治理难题

多云架构之下，开发团队面临数据孤岛、数据重复、分散治理、工具复杂性及成本攀升等问题，BigQuery、BigLake 和 BigQuery Omni 等功能，能够大规模管理跨云环境的数据湖和数据仓库。

假设 A 是一家 DTC 电商企业，其销量、进销存、用户属性、搜索数据等分布于多个数据孤岛中，借助 BigLake，能够将这些子数据集无缝整合在一起，通过单一用户界面即可跨云访问和查询数据。这样一来，将省去移动大量数据、管理重复副本和增量成本的麻烦，大大减少在原始数据预处理阶段的工程量，开发者能将更多精力转向后半程的数据洞察服务。

向上生长：BigQuery 助力客户分析洞察业务，降本增效

构建起云上数据仓库，解决了不同类型、不同平台数据互通问题后，即进入数据高级分析及业务洞察阶段。BigQuery 自身及集成的一系列工具，助力开发者挖掘数据潜能。

BigQuery 快速构建数据分析模型，开箱即用

借助 BigQuery ML，数据团队可以直接在 BigQuery 内使用 SOL工具，基于复杂数据，快速构建及训练 ML 模型，极易上手。自 BigQuery ML 于 2019 年全面上市以来，客户已经运行了数亿次预测和训练查询，2022 年的使用率总体增长也已超过 200%。

集成众多工具应用，加速数据治理，提升业务洞察

BigQuery 可集成 Google Cloud 上其他大数据工具如 BI Engine 等，进而以交互方式分析大型数据集，亚秒级查询响应速度，支持高并发操作。此外，BiqQuery 还可集成数据预处理 Pub/Sub、Dataflow，数据分析服务 Dataproc，ML 服务 Vertex AI 以及可视化报表工具 Looker 等，为客户提供数据处理一条龙服务。

另外，借助 Cloud Cortex Framework，BigQuery 还可加速与 SAP、Salesforce 数据的集成进程。这些数据集成到 BigQuery 后，利用预定义数据模型以及 Looker 中的分析示例，企业能获得以客户关系为中心的多维度即时洞察，启动千人千面营销.释放商业新增量。

速度快，弹性大，易上手，按实际用量计费，为企业 IT 运维降成本

BigQuery 是无服务器数据仓库，无需搭建各种软硬件设备，为企业节省运营及维护成本。借助无服务器架构，直接上传部署数据，即可快速进入处理分析流程。另外，从企业开发人才储备角度，掌握SQL 语言即可快速上手，节省大量隐形学习时间及成本。

业务淡季及高峰期，平台数据存储、处理的量级差异很大。2023 Google Data Cloud & Al Summit 上，BigQuery 推出最新版本，宣布推出计算容量自动缩放，可实时添加细粒度计算资源，以满足工作负载需求，使用者按实际计算容量付费。其次，压缩存诸定价允许组织仅为高度压缩后的数据存储付费。细粒度自动缩放可确保客户只需按需付费，新的 BigQuery 版本为组织工作负载提供更多定价选择借助 BigQuery 新的细粒度自动扩展，预计客户可以将当前的容量优化 30-40%。

Google Cloud BigQuery 行业最佳实践案例

客户：King

行业：游戏

King 困境及核心诉求：企业耗费大量时间和人力用于维护 PB 级数据基础架构，急需为基础运营工作减负，集中精力维护有助业务增长的版块，提升运维效能。

King 解决方式

  • King 使用 BigQuery 构建云端数据仓储平台，提升可伸缩性、可靠性和灵活性，以最低的成本实现 PB 级海量数据存储。

  • 借助 Cloud Machine Learning Engine 打造新的解决方案，降低成本并提升分析能力。

客户：琥珀移动

行业:科技

琥珀移动困境及核心诉求：天气预报应用市场同质化竞争严重，需要深度洞察客户喜好，重塑用户体验，扩大用户基础，提升用户留存率。

琥珀移动解决方式

  • 通过AB测试了解用户喜好,帮助应用留存率提升20%；

  • 通过推送用户偏好的产品,扩大用户基础,互动率提升一倍；

  • 与 Google Cloud 的生态系统无缝整合,建立更完整的数据组,以了解顾客需求；

  • 基于 BigQuery 和 Firebase 提供的数据,优化加载逻辑,提升广告点击率达 20%。

客户：家乐福

行业：零售

家乐福困境及核心诉求：需深度洞察客户，提供个性化的购物体验，实现降本增效。

家乐福解决方式

  • 引入 BigQuery，家乐福开发了 Darwin 平台，辅助数据团队能够在几分钟内以结构化的方式访问大量数据，并开发出反映客户行为的智能模型。此外，打造出电商平台推荐引擎，根据客户偏好创建个性化推荐。

  • 几个月时间内，将整个数据堆栈从本地基础设施拓容迁移到GCP托管，且无任何服务终端，实现再次扩展(+2TB/天)总拥有成本(TCO)较以往成本更低，每月服务80多个应用程序并执行1亿次 API 调用。

源俊者流长，根深者叶茂。未来，将有越来越多的数据产生在云端，数据安全自由流通、价值释放亟需统一、开放的数据云平台做支撑。Google Cloud 将深耕云上新技术，优化企业数据根系扩张的技术黑土地。

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