BigQuery adalah gudang data berskala petabyte, berbiaya rendah, dan tanpa server di Google Cloud Platform. Ini adalah layanan yang terkelola sepenuhnya, jadi pengguna tidak perlu khawatir tentang sumber daya komputasi, jaringan, atau penyimpanan yang mendasarinya.
Artikel ini mempelajari seluk-beluk BigQuery, mengeksplorasi fungsi utamanya, harga, dan dampak transformatif yang ditawarkan kepada pengguna dalam memanfaatkan potensi data mereka.
Apa Itu BigQuery?
Dilansir dari laman resmi Google dijelaskan bahwa BigQuery adalah gudang data yang terkelola sepenuhnya secara otomatis, sehingga dapat membantu penggunanya mengelola dan menganalisis data dengan fitur unggulannya, seperti pembelajaran mesin, analisis geospasial, dan intelijen bisnis.
Pada intinya, BigQuery adalah gudang data tanpa server yang ditawarkan oleh mesin pencari raksasa Google, yaitu Google Cloud Platform (GCP).
Hal ini memungkinkan organisasi untuk menyimpan, menganalisis, dan memvisualisasikan kumpulan data besar dengan cara yang terukur dan hemat biaya, tanpa memerlukan penyediaan atau pengelolaan infrastruktur.
Dengan memanfaatkan infrastruktur Google dan kemampuan analisis tingkat lanjut, BigQuery memberdayakan pengguna untuk memperoleh wawasan yang dapat ditindaklanjuti dari data mereka dengan kecepatan dan efisiensi yang tak tertandingi.
Arsitektur BigQuery terdiri dari dua bagian: lapisan penyimpanan yang menyerap, menyimpan, dan mengoptimalkan data, serta lapisan komputasi yang menyediakan kemampuan analisis.
Lapisan komputasi dan penyimpanan ini beroperasi secara efisien secara independen satu sama lain berkat jaringan skala petabit Google yang memungkinkan komunikasi yang diperlukan di antara keduanya.
Fitur-Fitur BigQuery
Solusi gudang data yang terkelola sepenuhnya dari Google Cloud ini menawarkan beragam fitur yang dirancang untuk menyederhanakan analisis data, memungkinkan analisis real-time, dan mendukung kemampuan pembelajaran mesin.
Berikut beberapa fitur utama BigQuery:
1. Arsitektur Serverless
Fitur utama dari gudang data ini adalah arsitekturnya yang serverless atau tanpa terhubung pada server.
BigQuery beroperasi pada platform cloud, yang membuatnya tidak memiliki kebutuhan terhadap infrastruktur fisik. Fitur ini akan memudahkan pengguna untuk menganalisa dan mengakses data tanpa khawatir tentang pemeliharaan perangkat keras.
2. Pemrosesan Data Real Time
BigQuery mendukung pemrosesan dan analisis data real-time melalui integrasi dengan sumber data streaming seperti Google Cloud Pub/Sub dan Dataflow.
Pengguna dapat menyerap, memproses, dan menganalisis data streaming secara real-time, memungkinkan wawasan yang tepat waktu dan kecerdasan yang dapat ditindaklanjuti.
3. Kueri Gabungan
BigQuery mendukung kueri gabungan, memungkinkan pengguna menganalisis data yang disimpan di sumber data eksternal seperti Google Cloud Storage, Google Spreadsheet, dan database eksternal tanpa menyalin data ke gudang data.
Hal ini memungkinkan integrasi yang lancar dengan ekosistem data yang ada dan menghilangkan silo data.
4. Analisis Tingkat Lanjut
BigQuery menawarkan dukungan bawaan untuk analisis lanjutan dan pembelajaran mesin, memungkinkan pengguna melakukan analisis prediktif, analisis statistik, dan pelatihan model pembelajaran mesin langsung dalam platform.
Integrasi dengan layanan Google Cloud AI seperti AutoML dan TensorFlow meningkatkan kemampuan BigQuery untuk menghasilkan wawasan prediktif dan pengambilan keputusan berdasarkan data.
5. Visualisasi dan Pelaporan Data
BigQuery terintegrasi secara lancar dengan alat visualisasi data populer seperti Google Data Studio, Looker, Tableau, dan lainnya.
Pengguna dapat membuat dasbor, laporan, dan visualisasi interaktif langsung dari kumpulan data gudang data mereka, sehingga memfasilitasi pengambilan keputusan dan kolaborasi berdasarkan data antar tim.
6. Keamanan Data
BigQuery menyediakan fitur keamanan yang kuat untuk melindungi data yang disimpan dan dalam transit, termasuk enkripsi, kontrol akses, dan kebijakan tata kelola data.
Ini mematuhi standar dan peraturan industri seperti GDPR, HIPAA, dan SOC 2, memastikan privasi data dan kepatuhan terhadap peraturan.
5. Model Penetapan Harga Hemat Biaya
BigQuery menawarkan model penetapan harga yang transparan dan fleksibel berdasarkan penggunaan, tanpa biaya di muka atau komitmen jangka panjang.
Pengguna dikenakan biaya untuk penyimpanan, pemrosesan kueri, penyerapan data streaming, dan penggunaan pembelajaran mesin berdasarkan pola penggunaan dan konsumsi sumber daya.
6. Integrasi Ekosistem
Gudang data ini terintegrasi secara lancar dengan ekosistem Google Cloud yang lebih luas, termasuk layanan seperti Google Cloud Storage, Google Dataflow, Google Cloud Pub/Sub, dan Google Cloud AI.
Hal ini memungkinkan pengguna memanfaatkan rangkaian layanan cloud yang komprehensif untuk pemrosesan data, analitik, dan pembelajaran mesin.
Fungsi Utama BigQuery
Segala keunggulan yang dimiliki tentu tak terlepas dari fungs-fungsi utamanya, yaitu:
1. Pengaturan Skala Penyimpanan Data
BigQuery menyediakan solusi penyimpanan data yang skalabel dan fleksibel, sehingga mampu menyerap dan menyimpan data terstruktur dan semi-terstruktur berukuran petabyte.
Fungsi utama ini mendukung berbagai format data, termasuk CSV, JSON, Avro, Parket, dan banyak lagi, memungkinkan integrasi yang lancar dengan ekosistem data yang ada.
2. Kueri Berkinerja Tinggi
Dengan arsitektur terdistribusi dan kemampuan pemrosesan paralelnya, BigQuery memberikan performa kueri yang sangat cepat, bahkan pada kumpulan data yang sangat besar.
Pengguna dapat menjalankan kueri SQL yang kompleks pada tabel multiterabyte dalam hitungan detik, memfasilitasi analisis real-time dan eksplorasi data interaktif.
3. Analisis Tingkat Lanjut dan Pembelajaran Mesin
BigQuery menawarkan dukungan bawaan untuk analisis lanjutan dan pembelajaran mesin, memungkinkan pengguna melakukan analisis prediktif, analisis statistik, dan pelatihan model pembelajaran mesin langsung dalam platform.
Integrasi dengan layanan Google Cloud AI, seperti AutoML dan TensorFlow, semakin meningkatkan kemampuannya untuk pengambilan keputusan berdasarkan data dan wawasan prediktif.
4. Integrasi Data dan Konektivitas Ekosistem
BigQuery terintegrasi secara lancar dengan berbagai sumber data, termasuk Google Cloud Storage, Google Spreadsheet, Google Analytics, dan konektor data pihak ketiga.
Fungsi ini juga mendukung penyerapan data dari sumber streaming seperti Pub/Sub dan Dataflow, memungkinkan pemrosesan dan analisis data secara real-time.
5. Visualisasi dan Pelaporan Data
BigQuery terintegrasi dengan alat visualisasi data populer seperti Google Data Studio, Looker, Tableau, dan lainnya, sehingga memungkinkan pengguna membuat dasbor interaktif, laporan, dan visualisasi dari kumpulan data mereka.
Hal ini yang kemudian dapat memfasilitasi pengambilan keputusan berdasarkan data dan meningkatkan kolaborasi antar tim.
Karena tidak memiliki server, BigQuery dapat menangani banyak data dengan sangat cepat dan berbiaya rendah. Platform ini hadir untuk membantu pengguna mendapatkan semua data di satu tempat untuk mendapatkan wawasan yang lebih cepat, sehingga menghasilkan tindakan data yang lebih cepat.
Adapun fungsi utama BigQuery yang bermanfaat lainnya, dilansir dari Infotrust, meliputi:
- Integrasi bawaan yang membuat pembuatan data lake di BigQuery menjadi sederhana, cepat, dan hemat biaya.
- Memusatkan data untuk memungkinkan integrasi otomatis dengan alat machine learning Google Cloud untuk laporan ilmu data tingkat lanjut.
- Integrasi sekali klik dengan Data Studio berarti memvisualisasikan tabel yang diproses menjadi sederhana dan cepat.
- Solusi ETL seperti DataFlow dan DataProc yang menghilangkan beban transformasi data.
- BigQuery kini dapat berada di atas platform seperti S3 AWS untuk mendapatkan semua nilai BigQuery tanpa perlu data berada di Google Cloud.
Apakah BigQuery Dapat Diakses Gratis?
BigQuery menawarkan model penetapan harga yang fleksibel dan transparan yang disesuaikan dengan kebutuhan. Jadi, pengguna hanya perlu membayar sesuai dengan penggunaannya saja.
Adapun struktur penetapan harganya terdiri dari komponen-komponen berikut:
1. Biaya Penyimpanan
Pengguna dikenai biaya sebesar jumlah data yang disimpan di BigQuery per bulan. Biaya penyimpanan bervariasi berdasarkan volume data yang disimpan dan kelas penyimpanan yang dipilih (misalnya penyimpanan aktif, penyimpanan jangka panjang).
2. Biaya Pemrosesan Kueri
BigQuery membebankan biaya kepada pengguna untuk jumlah data yang diproses berdasarkan kueri, diukur dalam terabyte (TB) data yang diproses.
Biaya pemrosesan kueri bergantung pada kompleksitas dan volume kueri yang dijalankan dan dihitung berdasarkan jumlah data yang dipindai.
3. Biaya Data Streaming
Pengguna dikenai biaya untuk streaming data ke BigQuery secara real-time dari sumber eksternal seperti Pub/Sub atau Dataflow. Biaya data streaming didasarkan pada volume data yang diserap dan diproses oleh sisipan streaming.
4. Biaya Pembelajaran Mesin
BigQuery ML, yaitu integrasi pembelajaran mesin Google dalam BigQuery, dikenakan biaya tambahan untuk pelatihan model dan inferensi prediksi berdasarkan penggunaan. Model penetapan harga menawarkan penetapan harga yang transparan tanpa biaya di muka atau komitmen jangka panjang, sehingga memungkinkan organisasi untuk meningkatkan penggunaannya sesuai dengan kebutuhan dan anggaran mereka.
Mulai Investasi Aset Kripto di Ajaib Kripto!
Siap memulai perjalanan investasi crypto kamu? Yuk, langsung saja mulai bersama Ajaib Kripto! Cek harga crypto hari ini, dan Jual Beli Bitcoin, Ethereum, Binance Coin, serta koin lainnya akan jadi lebih mudah, aman, dan tepercaya bersama Ajaib Kripto, aplikasi crypto yang sudah terdaftar dan berizin dari Bappebti.
Yuk, download Ajaib Kripto sekarang!
