מבוא לכלים לניתוח ולבינה עסקית
כשמשתמשים בפלטפורמת נתונים כמו BigQuery, כלי ניתוח ובינה עסקית (BI) הם חיוניים כדי לעזור לכם להפיק תובנות מהנתונים. במאמר הזה מוצגים כמה כלים של Google ושל צד שלישי שמשלימים את BigQuery ומשתלבים איתו.
הגיליונות המקושרים מאפשרים לכם לגשת למיליארדי שורות של נתוני BigQuery מתוך גיליונות אלקטרוניים של Google Sheets, לנתח אותם, להציג אותם באופן חזותי ולשתף אותם. הממשק של Connected Sheets מפשט את שיתוף הפעולה עם בעלי עניין בפרויקט שאינם טכניים, לא דורש ייצוא נתונים נוסף, מייעל את הדיווח ומספק יכולות חזקות של בקרת גישה.
Looker היא פלטפורמה ארגונית של Google להמחשה חזותית של נתונים ובינה עסקית. הוא שימושי לניתוח נתונים מתקדם, לניתוח חיזוי ולאפליקציות נתונים בהתאמה אישית. הוא יכול להתחבר גם למסדי נתונים טרנזקציוניים בעננים ציבוריים אחרים.
Looker Studio הוא כלי של Google להצגה חזותית של נתונים ולבינה עסקית. הוא מתחבר ל-BigQuery ישירות מהמסוף Google Cloud , ושימושי ליצירת גרפיקה, דוחות ולוחות בקרה פשוטים.
מנהלי התקנים של ODBC ו-JDBC מאפשרים לכם לשלב את העוצמה של BigQuery עם הכלים והתשתית הקיימים שלכם שמשתמשים בחיבורי ODBC או JDBC פופולריים.
כלים לניתוח נתונים באמצעות תכנות יכולים להריץ קוד כדי לנתח נתונים שמנוהלים ב-BigQuery. SQL היא שפת שאילתות עוצמתית, אבל לעיתים קרובות שפות כמו Python, Java או R מספקות דרך פשוטה יותר לבצע ניתוח נתונים. הכלים האלה כוללים אפליקציות מבוססות אינטרנט בקוד פתוח כמו Jupyter Notebooks ו-Apache Zeppelin. Vertex AI Workbench הוא כלי של Google שמציע סביבות notebook של JupyterLab לניתוח תוכנות.
אפשר גם להתחבר ל-BigQuery באמצעות מספר כלים פופולריים של צד שלישי, כמו Tableau ו-Microsoft Power BI. במסגרת תוכנית BigQuery Ready, מוצעת רשימה מלאה של פתרונות שותפים שעברו אימות.
המאמרים הבאים
- איך משתמשים בגיליונות מקושרים
- המחשה ויזואלית של נתונים ב-Looker Studio.
- איך משתמשים ב-Looker
- איך משתמשים במנהלי התקנים של ODBC ו-JDBC
- איך משתמשים בכלי ניתוח פרוגרמטיים
- שימוש בכלים של צד שלישי.