ในยุคที่ทุกอย่างล้วนแข่งขันกันด้วยข้อมูล โดยเฉพาะกับการทำธุรกิจที่ต้องใช้ข้อมูลหลากหลายชุดมาประมวลผล เพื่อให้ได้กลยุทธ์หรือวิธีการเดินหน้าที่มีประสิทธิภาพสูงสุด ยิ่งข้อมูลเยอะก็ยิ่งต้องวิเคราะห์กันอย่างหนักหน่วง ซึ่งอาจจะต้องใช้ทั้งเวลาและผู้เชี่ยวชาญเข้ามาช่วยเหลือ ฟังดูแล้วเป็นต้นทุนที่สูงไม่น้อยเลย ดังนั้น จึงมีสร้างเครื่องมือเพื่อใช้ในการประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูล อย่าง Google Big Query (GBQ) ขึ้นมา เรามาดูกันว่า Big Query คืออะไรกันแน่ น่าใช้แค่ไหน และดีต่อการทำ Data-Driven สำหรับธุรกิจหรือไม่ บทความนี้รวมคำตอบมาให้คุณ
BigQuery คืออะไร ?
Big Query คือ ระบบวิเคราะห์ข้อมูลแบบคลาวด์ (Cloud Data Warehouse) ซึ่งพัฒนาโดย Google Cloud คือ Public Cloud ของทาง Google ที่รวบรวมโซลูชันต่างๆ สำหรับคนทำงานเอาไว้มากมาย เช่น ตัวช่วยบริหารจัดการข้อมูล พัฒนาโปรแกรม พัฒนา AI ฯลฯ สำหรับ Big Query เองก็ถูกออกแบบมาเพื่อใช้ในการประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) ไม่ว่าข้อมูลจะเยอะหรือซับซ้อนแค่ไหน Big Query ก็สามารถช่วยคุณได้ โดยจุดเด่นของ Big Query นั้นอยู่ที่การเป็นคลังข้อมูลแบบไร้เซิร์ฟเวอร์หรือ Serverless ทำให้ผู้ใช้ไม่ต้องกังวลเรื่องการจัดการซอฟต์แวร์หรือฮาร์ดแวร์ แถมยังรองรับการทำงานขั้นสูงและวิเคราะห์ข้อมูลได้หลายประเภทอีกด้วย
Big Query จะประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่โดยใช้เทคโนโลยี Massively Parallel Processing (MPP) ที่จะช่วยให้เวลาที่ใช้ในการประมวลผลเร็วมากขึ้น นอกจากนี้ Big Query ยังสามารถผสานรวมกับเครื่องมือที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลและแสดงผลข้อมูลอื่นๆ ได้อย่างหลากหลาย เช่น Google Analytics, Google Data Studio, Tableu และอื่นๆ อีกมากมาย เรียกว่าความยืดหยุ่นนี้ทำให้การใช้งาน Big Query เป็นเรื่องง่าย จึงกลายเป็นทางเลือกที่บริษัทส่วนใหญ่ให้ความสนใจ
ฟีเจอร์หลักของ BigQuery ทำอะไรได้บ้าง
BigQuery เป็นคลังข้อมูลที่ออกแบบมาเพื่อให้ธุรกิจสามารถวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างรวดเร็วและทำให้การตัดสินใจเรื่องสำคัญขององค์กรเป็นไปอย่างมีข้อมูลมากขึ้น โดยจะมีฟีเจอร์หลัก ดังนี้
Serverless Data Warehouse
BigQuery เป็นการให้บริการแบบ Serverless Data Warehouse ซึ่งหมายความได้ว่าในส่วนโครงสร้างพื้นฐานทั้งหมดนั้น Google จะเป็นฝ่ายดูแลให้เอง ไม่ต้องเสียต้นทุนไปกับการดูแลติดตั้งฮาร์ดแวร์หรือซอฟต์แวร์ ไม่จำเป็นต้องกังวลกับการปรับขนาดเพื่อรองรับปริมาณข้อมูลด้วย จึงช่วยประหยัดต้นทุนให้กับธุรกิจ และที่สำคัญคือ แม้จะไร้เซิร์ฟเวอร์แต่เรื่องความปลอดภัยนั้น BigQuery ยังคงให้ความสำคัญอย่างที่สุดด้วยการปฏิบัติตามมาตรฐานอุตสาหกรรม ทั้งการเข้ารหัสและการจัดการข้อมูลประจำตัว ให้คุณสามารถวางใจในการใช้เครื่องมือเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างเต็มที่
BigQuery SQL (การสืบค้นข้อมูลด้วย SQL)
อย่างที่รู้กันว่า SQL หรือ Structured Query Language เป็นภาษาโปรแกรมมาตรฐานที่ใช้ในการจัดการและควบคุมฐานข้อมูล ทำให้ผู้ใช้หลายคนที่ต้องจัดการข้อมูลมากมายคุ้นเคยกับการใช้ SQL ในการออกคำสั่ง และ BigQuery เองก็ได้ออกแบบให้สามารถรองรับไวยากรณ์ SQL มาตรฐานมาด้วยเช่นกัน ไม่ว่าจะเป็นการดึง เพิ่ม สร้าง แก้ไขหรือลบข้อมูลก็สามารถทำได้ทั้งหมด นอกจากนี้ ยังมีการรองรับคำสั่ง JOIN, WINDOW FUNCTIONS, AGGREGATE FUNCTIONS และอื่นๆ ให้คนที่คุ้นเคยกับการใช้ SQL ในการจัดการข้อมูลสามารถทำงานได้สะดวกมากขึ้น
BigQuery ML (Machine Learning ในตัว)
BigQuery ML หรือ BigQuery Machine Learning คือ การสร้างและฝึกโมเดลโดยตรงใน BigQuery ซึ่งจะใช้ภาษา SQL ในการสร้าง เหมาะมากกับการใช้วิเคราะห์ Big Data ที่อยู่ใน BigQuery เอง โดย Google ได้ออกแบบส่วนนี้ออกมาให้ง่ายต่อการใช้งานแบบที่คนไม่มีประสบการณ์เชิงลึกด้าน Machine Learning ก็สามารถสร้างโมเดลออกมาใช้ได้ ส่วนมากแล้วมักจะใช้กับงานที่ต้องการการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างรวดเร็ว เช่น การคาดการณ์ยอดขาย การวิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้า แต่หากต้องการใช้ประมวลผลโมเดลที่ซับซ้อน เราสามารถไปใช้งาน Vertex AI ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มของ Google ที่ให้บริการด้าน ML เลยจะดีกว่า
BigQuery BI Engine (Business Intelligence Integration)
BigQuery BI Engine เป็นบริการวิเคราะห์ข้อมูลแบบหน่วยความจำที่อยู่ใน BigQuery เพื่อเร่งความเร็วในการเรียกใช้คำสั่ง SQL โดยเฉพาะ จะทำหน้าที่เป็นตัวเพิ่มประสิทธิภาพให้กับ BigQuery ช่วยให้ผู้ใช้สามารถโต้ตอบกับข้อมูลหรือนำข้อมูลไปใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น และยังรวดเร็วจนสามารถวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ได้ นอกจากนี้ BigQuery BI Engine ยังสามารถทำงานร่วมกับเครื่องมือ BI ยอดนิยมอย่าง Looker, Google Data Studio, Tableau และ Power BI รวมถึงใช้ In-Memory Processing ทำให้โหลดข้อมูลเร็วขึ้นได้ด้วย
BigQuery Omni (Cross-Cloud Querying)
หลายครั้งที่ข้อมูลที่ต้องการวิเคราะห์นั้นไม่สามารถจัดเก็บเอาไว้ในที่เดียวกันได้ด้วยข้อจำกัดบางอย่าง ซึ่ง Google Cloud ก็เข้าใจถึงปัญหาตรงนี้จึงสร้างฟีเจอร์ BigQuery Omni ขึ้นมาเพื่อให้ผู้ใช้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลที่จัดเก็บอยู่ในคลาวด์อื่นๆ ไม่ว่าจะเป็น Amazon, Web Services (AWS) หรือ Microsoft Azure ได้โดยตรง แบบที่ไม่จำเป็นต้องเสียเวลารวบรวมข้อมูลย้ายทุกอย่างเข้าไปอยู่ใน Google Cloud เลย เรียกว่าฟีเจอร์นี้ทำให้สามารถสืบค้นข้อมูลจากคลาวด์อื่นได้ และยังรองรับการทำ Multi-Cloud Analytics ซึ่งช่วยลดความซับซ้อนในการจัดการข้อมูลและยังเพิ่มประสิทธิภาพในการวิเคราะห์ด้วยการรวบรวมทุกข้อมูลที่กระจัดกระจายอยู่มาวิเคราะห์ไปด้วยพร้อมกันเลย
BigQuery ใช้ทำอะไรได้บ้าง?
BigQuery ถูกออกแบบมาเพื่อการวิเคราะห์ข้อมูล ดังนั้น จึงมีการออกแบบให้มีความสามารถในการจัดการข้อมูลเข้ามาด้วย ซึ่งความสามารถของ BigQuery นั้นโดยหลักแล้วจะมีดังนี้
- การบูรณาการข้อมูล
BigQuery สามารถเชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูลต่างๆ ที่หลากหลายทั้งจาก Google Cloud Platform หรือจากแหล่งภายนอกอื่นๆ แล้วรวบรวมให้มาอยู่ในที่เดียวเพื่อให้เห็นมุมมองที่ครอบคลุมมากขึ้น
- วิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่
สามารถบอกได้เลยว่า BigQuery นั้นเป็นเครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับการวิเคราะห์ Big Data เพราะไม่ว่าจะเป็น Log Analytics, Web Analytics หรือ Business Intelligence ขอเพียงมีข้อมูล BigQuery ก็สามารถช่วยวิเคราะห์ออกมาได้ เรียกว่าตอบโจทย์ในหลายอุตสาหกรรมและในหลายสถานการณ์เลยทีเดียว
- ประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์
ด้วยความสามารถของ BigQuery ที่สามารถจัดการข้อมูลแบบสตีมมิ่งได้ ทำให้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้แบบเรียลไทม์และตอบสนองกับเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นได้อย่างรวดเร็ว เหมาะสำหรับงานที่ต้องการความเร็วเพื่อตอบสนองต่อสถานการณ์ที่เกิดขึ้นได้ในทันที
- สร้าง Data Pipelines
อีกหนึ่งความสามารถที่น่าสนใจของ BigQuery คือ การสร้าง Data Pipelines หรือชุดของกระบวนการข้อมูล ที่สร้างขึ้นเพื่อเตรียมข้อมูลให้พร้อมสำหรับการวิเคราะห์ การรายงาน หรือการใช้งานอื่นๆ ช่วยลดระยะการทำงานอย่างการเรียงข้อมูล และยังทำให้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้รวดเร็วและแม่นยำมากขึ้นด้วย
- สร้างและฝึกโมเดล Machine Learning ด้วย BigQuery ML
จะเป็นการสร้าง ML ด้วยการใช้ภาษา SQL เข้ามาช่วยลดความซับซ้อน ใครที่คุ้นเคยกับ SQL ก็สามารถใช้งานได้ง่ายขึ้น โดยส่วนใหญ่แล้วจะใช้โมเดลนี้เพื่อการคาดการณ์ผลลัพธ์ต่างๆ เช่น การคาดการณ์ยอดขายหรือการคาดการณ์พฤติกรรมลูกค้า เป็นต้น
- ทำ ETL
เราสามารถใช้ BigQuery ในการทำ ETL หรือก็คือ Extract (ดึง), Transform (แปลง) และ Load (โหลด) ได้ โดยการดึง (Extract) จะเป็นการนำข้อมูลจากแหล่งข้อมูลต่างๆ เข้าไปยัง BigQuery ซึ่งสามารถใช้ BigQuery Data Transfer Service ดึงข้อมูลได้อัตโนมัติ จากนั้นก็แปลง (Transform) ด้วย SQL ซึ่งจะช่วยทำความสะอาดข้อมูล แปลงรูปแบบข้อมูล และจัดการให้ข้อมูลใช้งานได้ง่ายขึ้น เพื่อไปยังการจัดการขั้นสุดท้ายก็คือ การโหลด (Load) เป็นการนำเอาข้อมูลที่จัดการเรียบร้อยแล้วไปยังตารางใน BigQuery เพื่อทำการวิเคราะห์ต่อไป ซึ่งในความสามารถนี้สามารถสับเปลี่ยนขั้นตอนอย่าง ETL เป็น ELT หรือทำการ Reverse ETL เพื่อส่งข้อมูลกลับไปยังระบบปฏิบัติการได้เช่นกัน
ขั้นตอนการเริ่มต้นใช้ Google BigQuery สำหรับมือใหม่
สมัคร Google Cloud Console
- เรามาเริ่มจากการเข้าไปยัง Google Cloud Console แล้ว log in หรือสร้าง Acount สำหรับการใช้งานก่อนเป็นอย่างแรก ซึ่งถ้าเป็นการสมัครใช้งานในครั้งแรกจะต้องเลือกประเทศและกดยอมรับข้อกำหนดก่อน
- จะถูกนำเข้าสู่หน้าหลักของ Google Cloud Console ซึ่งโดยปกติผู้ใช้ใหม่มักจะได้รับเครดิตฟรีเพื่อเริ่มต้นใช้งาน
หา Google BigQuery
- จากนั้นเราสามารถหา Google BigQuery ได้จากการพิมพ์ค้นหาแล้วก็กด Search
สร้าง Project
- จากนั้นก็คลิกที่ New Project เพื่อสร้าง Project ขึ้นมาได้เลย
เมื่อเริ่มต้นสร้าง Project แล้ว จะถูกพาเข้ามาในหน้าเริ่มต้นซึ่งสำหรับมือใหม่สามารถเลื่อนลงมาด้านล่าง จะเห็นช่องทางการเพิ่มข้อมูลหรือ Add your own data และจะมีช่องทางต่างๆ ให้สามารถเลือกเพิ่มได้หรือมือใหม่อย่างเราจะกดที่ LUANCH THIS GUIDE ให้ Google ช่วยนำทางก็ได้เช่นกัน
สำหรับใครที่ต้องการทดลองใช้งาน BigQuery ในช่วงต้นแล้วไม่มีชุด Data อะไรเลย ก็สามารถใช้งาน BigQuery Public Datasets ที่มีอยู่ของ Google ในการลอง Query ได้โดยตรง หรือถ้ามีชุดข้อมูลอยู่แล้วก็ให้ลองนำเข้าข้อมูลที่ต้องการใช้โดยคลิกที่ BigQuery Resources ด้านซ้าย คลิกขวา แล้วทำการกด Create Dataset เพื่อสร้าง Dataset ขึ้นมาพร้อมกับตั้งชื่อ Dataset และเลือกที่ตั้งให้เรียบร้อย
ลองใช้งาน BigQuery Feature สำหรับมือใหม่
ยกตัวอย่างการใช้งานฟีเจอร์ในเบื้องต้นของ BigQuery อย่างเช่น การฝึกเขียน SQL สามารถทำได้ง่ายๆ ด้วยการเปิด Query Editor จะช่องสีขาวขนาดใหญ่สำหรับพิมพ์ SQL Query ลงไป หลังจากนั้นให้คลิกที่ปุ่ม Run เพื่อรันข้อมูล อย่างโค้ดตัวอย่างจะเป็นการัน SQL Query ที่ดึงข้อมูลชื่อบุคคลจากรัฐแคลิฟอร์เนีย (CA) และเรียงตามตัวอักษรขึ้นมา
ประโยชน์ที่ธุรกิจของคุณจะได้รับจากการใช้งาน BigQuery มีอะไรบ้าง
BigQuery เป็นคลังข้อมูลบนคลาวด์ที่มีประโยชน์มากสำหรับองค์กรที่ต้องการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ เรามาดูประโยชน์ที่ทำให้ BigQuery ควรค่าแก่การใช้งานสัก 3 ข้อ ดังนี้
- ไม่ต้องจัดการเรื่องเซิร์ฟเวอร์ (Server) เอง เพราะ BigQuery เป็นบริการแบบ Serverless หรือไร้เซิร์ฟเวอร์ ซึ่งหมายความว่า Google Cloud จะจัดการเรื่องเกี่ยวกับฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ทั้งหมด ไม่ว่าจะเป็นการบำรุงรักษาหรือปรับขนาด ทำให้ผู้ใช้สามารถโฟกัสไปที่การวิเคราะห์ข้อมูลที่ต้องการได้เลยแบบไม่ต้องกังวล
- มีประสิทธิภาพและความเร็วสูง เพราะ BigQuery ใช้เทคโนโลยี Massively Parallel Processing (MPP) ที่จะเข้ามาช่วยประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ จึงสามารถวิเคราะห์ข้อมูลมหาศาลออกมาเป็นข้อมูลเชิงลึกได้อย่างรวดเร็ว
- ความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ ข้อนี้ไม่พูดถึงคงไม่ได้เพราะความสามารถในการจัดเก็บข้อมูลแบบสตรีมมิ่งของ BigQuery นับว่าโดดเด่นมากจริงๆ โดยเฉพาะกับธุรกิจที่ต้องการผลการวิเคราะห์แบบล่าสุดทันทีเพื่อนำมาประมวลผลและทำการตัดสินใจอย่างฉับไวต่อไป
BigQuery คืออีกหนึ่งทางเลือกที่ดีสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล สำหรับธุรกิจยุคใหม่ !
ในช่วงเวลาที่ข้อมูลคืออาวุธและแต้มต่อในการทำธุรกิจ การลงทุนด้านการวิเคราะห์ข้อมูลจึงกลายเป็นเรื่องที่ขาดไม่ได้ ซึ่ง Google BigQuery นับเป็นทางเลือกหนึ่งของผู้เริ่มต้นที่มีงบลงทุนไม่มากนักเพราะคิดราคาเฉพาะข้อมูลที่ประมวลผลเท่านั้น แถมยังไม่ต้องติดตั้งดูแลเซิร์ฟเวอร์ให้ยุ่งยากแต่สามารถประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาลได้และยังมีความปลอดภัยสูงด้วย เหมาะทั้งกับผู้ที่เริ่มต้นวิเคราะห์ข้อมูลและผู้ที่คุ้นเคยกับการดูแลจัดการข้อมูลอยู่แล้ว บอกเลยว่าเป็นอีกหนึ่งบริการดีๆ จาก Google Cloud ที่พลาดไม่ได้เลยจริงๆ
