Google更新BigQuery強化商業(yè)智慧功能

Google進一步強化BigQuery功能，不只提升BI引擎的性能，還加入具體化視圖圖（Materialized View，MV）功能，Google提到，BI引擎和MV功能，可進一步擴展他們的開放數據云端策略。

BigQuery是Google的云端數據倉儲服務，用戶可以使用BigQuery來分析企業(yè)運營數據，以獲得一些業(yè)務上的數據，像是預測客戶購買趨勢，或是下一季物流中心可處理的包裹數量。

最新的BI引擎版本，除了整合Looker或是Google的連接試算表（Connected Sheets），而且還可與其他第三方的BI工具搭配使用，包括Salesforce的Tableau、微軟的Power BI，甚至是其他客制化工具都可以。

Google提到，這項內存內分析服務，讓用戶可以在Looker和Data Studio中，以交互式的方法，分析大型且復雜的數據集。在機構上，Google使用分散式內存執(zhí)行引擎，使得BI引擎操作速度更加快速。

BI引擎現在原生整合到BigQuery API中，任何BI工具的用戶，或是透過JDBC/ODBC連接到BigQuery API的自定義應用程序，現在都可以在GCP專案中預留BI引擎容量，并且指定特定大小的內存，進而利用BI引擎的分析能力，而當查詢需要使用超過預留的資源，則BI Engine會無縫地透過BigQuery Slots轉為混合模式。

Google提到，傳統(tǒng)的BI工具要求用戶將數據，從數據倉儲平臺移動到數據市集或是BI平臺上，但這通常需要經過復雜的ETL工作管線，而這些過程會增加分析報告的輸出時間，并且降低報告的新鮮度，而BI引擎可在BigQuery中就地分析數據，就不需要移動數據或是創(chuàng)建工作管線。

而BigQuery新的具體化視圖圖功能，其實就是常用數據的快取副本，MV大幅提高常見和重復查詢的工作負載性能，且不需要用戶維護，就能總是維持數據新鮮度。BigQuery提供了可定期快取查詢結果的預訓練視圖數據，不只加快查詢性能，并且加速即時數據取用。