BLOGS

รู้จักกับ Google BigQuery คืออะไร พร้อมสอนวิธีใช้งาน ฉบับเข้าใจง่าย

Tangerine • 10/06/2024
Tangerine Co., Ltd.
รู้จักกับ Google BigQuery คืออะไร พร้อมสอนวิธีใช้งาน ฉบับเข้าใจง่าย
สอนใช้ BigQuery

ในยุคที่ข้อมูลมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อธุรกิจ นักพัฒนาธุรกิจต่างแสวงหาโซลูชันที่มีประสิทธิภาพสูงสำหรับจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ วันนี้เราจะพาทุกท่านมาทำความรู้จักกับเครื่องมือชั้นนำในด้านนี้อย่าง Google BigQuery ซึ่งเป็นคลังข้อมูลมัลติคลาวด์แบบไร้เซิร์ฟเวอร์ โดย BigQuery ออกแบบมาเพื่อจัดการวิเคราะห์ข้อมูล ช่วยให้นักวิเคราะห์สามารถเรียกใช้คำค้นหาที่ซับซ้อนบนชุดข้อมูลขนาดมหึมาได้อย่างรวดเร็ว

ที่สำคัญ BigQuery สามารถผสานการทำงานร่วมกับบริการของ Google Cloud วิเคราะห์ผลได้แบบเรียลไทม์ อีกทั้งยังมีความยืดหยุ่นในการปรับขนาดอัตโนมัติได้อย่างราบรื่น สิ่งเหล่านี้ช่วยให้องค์กรมีข้อมูลเชิงลึกซึ้งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการตัดสินใจให้รวดเร็วและแม่นยำมากขึ้น

นอกจากนี้ยังมีอีกหนึ่งเหตุผลที่ทำให้ BigQuery เป็นตัวเลือกยอดนิยมของใครหลายคน นั่นก็คือความสะดวกในการใช้งาน ท่านไม่จำเป็นต้องติดตั้งซอฟต์แวร์ใด ๆ ก็สามารถใช้งาน BigQuery ได้ ซึ่งวันนี้เราจะพาทุกมาดูวิธีการเริ่มต้นใช้งาน BigQuery ด้วยสเตปง่าย ๆ ที่ใครก็สามารถทำตามได้  

Google BigQuery คือ

ก่อนเริ่มต้นใช้งานเราลองมาทำความรู้จักกับ Google BigQuery กันสักนิดว่าทำงานอย่างไร BigQuery เป็นคลังข้อมูลมัลติคลาวด์แบบไร้เซิร์ฟเวอร์พร้อมฟังก์ชันการทำงานขั้นสูงที่รองรับการวิเคราะห์ข้อมูลหลายประเภท ดังนี้ 

  • Ad Hoc Analysis ใน BigQuery รองรับ GoogleSQL นักวิเคราะห์สามารถเรียกใช้การค้นหาในคอนโซล Google Cloud หรือผ่านเครื่องมือของ Third Party ผสานรวมกับ BigQuery ได้อย่างคล่องตัว
  • Geospatial Analysis การทำงานของ BigQuery มีการใช้งานข้อมูลภูมิศาสตร์ของ GoogleSQL ซึ่งเป็นรูปแบบเดียวกับที่ใช้งานบน Google Earth และ Google Map Platform สามารถแสดงภาพข้อมูลเชิงพื้นที่ได้ จึงเหมาะกับการใช้วิเคราะห์ข้อมูลที่มีจำนวนมาก 
  • Machine Learning ฟังก์ชันนี้ช่วยให้เหล่านักวิเคราะห์ทั้งหลายสามารถสร้างโมเดล Machine Learning บนข้อมูลผ่าน GoogleSQL ได้ง่าย ๆ ซึ่งผู้ใช้สามารถสร้างเพิ่มความเร็วในการพัฒนา ลดปัญหาเกี่ยวกับการเคลื่อนย้ายข้อมูลโดยอาศัยการใช้เครื่องมือที่มีอยู่
  • Business Intelligence (BI) เป็นบริการที่ช่วยอำนวยความสะดวกแก่ผู้ใช้บริการในการสร้างแดชบอร์ดและรายงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ  

จะเห็นได้ว่า BigQuery นำเสนอฟีเจอร์ต่าง ๆ มากมายที่ช่วยเพิ่มความคล่องตัวทางธุรกิจ ไม่ว่าจะเป็นการสืบค้นข้อมูลระดับเพตะไบต์ที่สามารถทำได้ภายในเวลาไม่กี่วินาที หรือคุณสมบัติอันโดดเด่นของการใช้ SQL มาตรฐานที่ช่วยให้ทุกคนที่คุ้นเคยกับ SQL อยู่แล้วสามารถเข้าถึงและใช้งานได้ง่ายขึ้น

ด้วยโมเดลไร้เซิร์ฟเวอร์ทำให้ BigQuery ต่างจากคลังข้อมูลแบบดั้งเดิมโดยสิ้นเชิง นอกจากจะสามารถทำงานร่วมกับบริการของ Google อย่าง Google Cloud Storage, Google Analytics, Google Sheet และอื่น ๆ อีกมากมายได้แล้ว ยังช่วยให้การจัดการขององค์กรมีประสิทธิภาพสูงขึ้นไม่จำเป็นต้องกังวลเกี่ยวกับการปรับขนาดและความปลอดภัยอีกต่อไป เนื่องจาก BigQuery ได้รับการออกแบบมาเพื่อจัดการข้อมูลและทรัพยากรทั้งหมดแบบรวมศูนย์ รวมถึงรักษาความปลอดภัยผ่าน Identity and Access Management (IAM) ของ Google

นอกจากนี้โมเดลการกำหนดราคาของ BigQuery ยังอิงตามปริมาณข้อมูลที่ประมวลผล ซึ่งอาจคุ้มค่ากว่าเมื่อเปรียบเทียบกับคลังข้อมูลแบบดั้งเดิมที่เรียกเก็บเงินสำหรับพื้นที่จัดเก็บและทรัพยากรการประมวลผลแยกกัน ทั้งหมดนี้จึงทำให้ BigQuery กลายเป็นโซลูชันในอุดมคติขององค์กรปัจจุบันที่ทำงานกับชุดข้อมูลจำนวนมหาศาล

ประโยชน์ที่น่าสนใจจาก BigQuery

Business Intelligence

พอจะทราบหลักการทำงานคร่าว ๆ ของ BigQuery แล้วลองมาเจาะลึกถึงประโยชน์ของ BigQuery กันบ้างว่าเหตุใด BigQuery ถึงเหมาะที่จะเป็นทางออกของธุรกิจยุคใหม่ที่ไม่ควรมองข้าม
ไม่ว่าท่านจะเป็นนักวิเคราะห์ข้อมูล นักพัฒนา หรือผู้นำธุรกิจ การเรียนรู้วิธีใช้งาน BigQuery ให้เชี่ยวชาญนอกจากจะเป็นหนทางสู่การวิเคราะห์ Big Data อย่างมีประสิทธิภาพแล้วยังช่วยขับเคลื่อนนวัตกรรมการทำงานขององค์กรได้ ดังนี้

  1. ข้อมูลเชิงลึกแบบไร้เซิร์ฟเวอร์ เมื่อใช้งาน BigQuery ข้อมูลทั้งหมดจะทำงานบนแพลตฟอร์มระบบคลาวด์ ช่วยให้ปรับขนาดการวิเคราะห์ได้อัตโนมัติ ตอบโจทย์กับความต้องการในการประมวลผลข้อมูล
  2. การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ Machine Learning ของ BigQuery สามารถวิเคราะห์ได้แบบเรียลไทม์ เราสามารถป้อนข้อมูลธุรกิจล่าสุดและวิเคราะห์ได้ในทันที ช่วยให้องค์กรสามารถเข้าใจข้อมูลได้อย่างลึกซึ้งแม้อยู่ในขั้นตอนกำลังรวบรวมข้อมูล ฟีเจอร์นี้จึงเป็นประโยชน์อย่างมากต่อธุรกิจ
  3. บริการถ่ายโอนข้อมูล BigQuery นับเป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมในการรวมข้อมูลจากเครื่องมือต่าง ๆ มาไว้ในที่เดียวกัน องค์กรสามารถถ่ายโอนข้อมูลจากแหล่งภายนอกได้โดยอัตโนมัติ อาทิ Google Marketing Platform, Google Ads, Youtube, Teradata, Amazon S3 เป็นต้น การบูรณาการนี้ช่วยให้กระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลมีความคล่องตัวบนแพลตฟอร์มต่าง ๆ
  4. ความคุ้มค่า ด้วยการกำหนดราคาแบบจ่ายตามการใช้งานของ BigQuery โดยจะจ่ายเฉพาะข้อมูลที่ประมวลผลเท่านั้นซึ่งช่วยประหยัดต้นทุนให้กับองค์กรได้อย่างมาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับองค์กรที่มีปริมาณงานการสืบค้นที่ไม่แน่นอน 
  5. ความปลอดภัยสูง BigQuery นำเสนอฟีเจอร์ความปลอดภัยที่แข็งแกร่ง ทั้งการเข้ารหัส การจัดการข้อมูลประจำตัว และการปฏิบัติตามมาตรฐานอุตสาหกรรม เช่น GDPR และ HIPAA ที่สำคัญคือ BigQuery สามารถสำรองข้อมูลอัตโนมัติและกู้คืนได้ง่ายอีกด้วย 

สอนวิธีใช้งาน BigQuery เบื้องต้นสำหรับมือใหม่

มาถึงตรงนี้หลายท่านน่าจะพอรู้จักและเข้าใจยิ่งขึ้นว่าทำไมถึงควรเลือกใช้งาน BigQuery เพื่อให้เห็นภาพชัดมากขึ้น เราจะแนะนำสเต็ปวิธีเริ่มต้นใช้งาน BigQuery ที่ไม่ซับซ้อน แม้แต่สำหรับผู้เริ่มต้นก็สามารถทำตามได้ง่าย ๆ เพียงปฏิบัติตามขั้นตอนดังต่อไปนี้ 

  1. การเข้าสู่ระบบ ขั้นแรกให้เปิดเว็บไซต์ Google Cloud Console เพื่อลงชื่อเข้าใช้สู่ระบบ หากเป็นการเริ่มต้นใช้งานครั้งแรก จะต้องเลือกประเทศและกดยอมรับข้อกำหนดในการให้บริการ โดยปกติผู้ใช้ใหม่มักจะได้รับเครดิตฟรีเพื่อเริ่มต้น  
  1. การสร้างโปรเจ็กต์ใหม่ เริ่มต้นง่าย ๆ ด้วยการคลิกที่เมนู “Select a project”ที่มุมซ้ายด้านบน และเลือก “New Project”

หลังจากนั้นกรอกกรอกชื่อโปรเจ็กต์และตำแหน่งที่ตั้งก่อนที่จะกด “Create”

  1. การเปิดใช้ BigQuery  ให้ไปที่ Google Cloud Console และมองหาแถบเมนูด้านซ้ายเพื่อเลือก “BigQuery” เมื่อกดแล้วจะมีหน้าต่างของ BigQuery ปรากฎขึ้นมา 
  1. การนำเข้าข้อมูล ให้คลิกที่ “Create Dataset” เพื่อสร้างชุดข้อมูลพร้อมกับตั้งชื่อ Dataset และเลือกที่ตั้ง (Location)

หลังจากนั้นคลิก “Create Dataset” คลิกที่ Dataset ที่สร้างขึ้นและเลือก “Create Table” เพื่อเพิ่มข้อมูล เลือกแหล่งข้อมูล (Source) และกำหนด Schema

  1. การเขียนและรันคำสั่ง SQL ไปที่ “Compose Query” เพื่อเปิดหน้าต่างสำหรับเขียนคำสั่ง SQL และทดลองเขียนคำสั่งเพื่อเรียกดูหรือวิเคราะห์ข้อมูล (ขึ้นอยู่กับชุดข้อมูลและต้องการเรียกดูผลลัพธ์ข้อมูลอะไร) ตัวอย่างเช่น:
    SELECT name, age FROM `project_id.dataset_id.table_id`
    WHERE age > 30;

หลังจากนั้นคลิก “Run” เพื่อรันคำสั่งและดูผลลัพธ์ เพียงเท่านี้ก็เป็นอันเสร็จสิ้นสเต็ปการใช้งาน BigQuery ง่าย ๆ ที่ใครก็ทำตามได้

Use Case ของการใช้งาน Google BigQuery ในธุรกิจต่างๆ

Google BigQuery เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลในธุรกิจต่างๆ ไม่ว่าจะเป็นการขาย การตลาด การใช้งานแอปพลิเคชัน การผลิต หรือการเงิน ช่วยให้ธุรกิจสามารถตัดสินใจได้อย่างมีข้อมูลและเพิ่มประสิทธิภาพในการดำเนินงาน

1. การวิเคราะห์ข้อมูลการขาย

ธุรกิจค้าปลีกสามารถใช้ Google BigQuery เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลการขายในแต่ละวัน โดยสามารถดึงข้อมูลจาก POS (Point of Sale) และระบบ ERP (Enterprise Resource Planning) มาทำการวิเคราะห์เพื่อดูแนวโน้มการขาย ผลิตภัณฑ์ที่ขายดี และวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าได้

ตัวอย่างการใช้งาน:

  • สร้างแดชบอร์ดเพื่อดูยอดขายรายวัน รายสัปดาห์ และรายเดือน
  • วิเคราะห์ผลิตภัณฑ์ที่ขายดีในแต่ละฤดูกาล
  • วิเคราะห์พฤติกรรมการซื้อของลูกค้า

2. การวิเคราะห์ข้อมูลการตลาด

ฝ่ายการตลาดสามารถใช้ Google BigQuery เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลจากแคมเปญโฆษณา โดยดึงข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เช่น Google Ads, Facebook Ads และแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียอื่นๆ มาทำการวิเคราะห์เพื่อดูประสิทธิภาพของแคมเปญและปรับปรุงกลยุทธ์การตลาด

ตัวอย่างการใช้งาน:

  • วิเคราะห์ข้อมูลแคมเปญโฆษณาเพื่อดู CTR (Click-Through Rate) และ ROI (Return on Investment)
  • ติดตามและวิเคราะห์พฤติกรรมผู้ใช้จากเว็บไซต์และแอปพลิเคชัน
  • ทำการแบ่งกลุ่มลูกค้าเพื่อส่งโปรโมชั่นที่ตรงกับความสนใจ

3. การวิเคราะห์ข้อมูลการใช้งานแอปพลิเคชัน

ธุรกิจที่มีแอปพลิเคชันสามารถใช้ Google BigQuery เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลการใช้งานของผู้ใช้ โดยดึงข้อมูลจากแอปพลิเคชันมาวิเคราะห์พฤติกรรมผู้ใช้ การใช้งานฟีเจอร์ต่างๆ และค้นหาปัญหาที่เกิดขึ้น

ตัวอย่างการใช้งาน:

  • วิเคราะห์ข้อมูลการใช้งานเพื่อดูฟีเจอร์ที่ได้รับความนิยมและฟีเจอร์ที่ไม่ค่อยมีการใช้งาน
  • ตรวจสอบข้อผิดพลาดหรือปัญหาที่ผู้ใช้พบเจอ
  • วิเคราะห์ข้อมูลเพื่อนำไปพัฒนาประสบการณ์ผู้ใช้

4. การวิเคราะห์ข้อมูลการผลิต

ธุรกิจการผลิตสามารถใช้ Google BigQuery เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลการผลิต โดยดึงข้อมูลจากเครื่องจักรและเซ็นเซอร์ต่างๆ มาทำการวิเคราะห์เพื่อปรับปรุงกระบวนการผลิตและเพิ่มประสิทธิภาพ

ตัวอย่างการใช้งาน:

  • วิเคราะห์ข้อมูลจากเครื่องจักรเพื่อทำนายการบำรุงรักษา (Predictive Maintenance)
  • วิเคราะห์กระบวนการผลิตเพื่อหาจุดที่สามารถปรับปรุงได้
  • ตรวจสอบคุณภาพของผลิตภัณฑ์ในแต่ละขั้นตอนของกระบวนการผลิต

5. การวิเคราะห์ข้อมูลการเงิน

ฝ่ายการเงินสามารถใช้ Google BigQuery เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลการเงินของบริษัท โดยดึงข้อมูลจากระบบบัญชีและระบบการเงินมาวิเคราะห์เพื่อดูแนวโน้มทางการเงินและวางแผนการเงินได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ตัวอย่างการใช้งาน:

  • วิเคราะห์ข้อมูลทางการเงินเพื่อดูรายรับ รายจ่าย และกำไร
  • ทำการวิเคราะห์สภาพคล่องทางการเงิน
  • วางแผนและคาดการณ์ทางการเงิน

สรุป

Google BigQuery

Google BigQuery เป็นโซลูชัน Data Warehouse ที่แข็งแกร่ง ปรับขนาดได้อย่างยืดหยุ่น และมีความคุ้มค่าตอบโจทย์การใช้งานขององค์กรธุรกิจยุคใหม่ในเรื่องการจัดการข้อมูลจำนวนมาก เอกลักษณ์ที่สำคัญของ BigQuery คือสถาปัตยกรรมที่ถูกออกแบบมาให้ไร้เซิร์ฟเวอร์ ซึ่งมาพร้อมกับความสามารถในการสืบค้นอันรวดเร็ว รวมถึงคุณสมบัติการผสานรวมกับบริการ Google Cloud 

BigQuery กลายเป็นหนึ่งตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับการวิเคราะห์และปลดล็อกศักยภาพของข้อมูลได้อย่างเต็มที่สำหรับธุรกิจที่ต้องการใช้ BigQuery ให้เกิดประโยชน์สูงสุด ผู้เชี่ยวชาญอย่าง Tangerine อาจเป็นทางออกของธุรกิจท่าน Tangerine นำเสนอโซลูชันที่ครอบคลุมในการวิเคราะห์ข้อมูลให้องค์กรต่าง ๆ สามารถใช้ประโยชน์จาก BigQuery ได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ

หากท่านใดมีคำถามหรือต้องการปรึกษาผู้เชี่ยวชาญ
สามารถปรึกษาทีมแทนเจอรีนได้ที่ marketing@tangerine.co.th หรือโทร 094-999-4263

สอบถามข้อมูลเพิ่มเติม
Contact Form_TH Sources