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
พอจะทราบหลักการทำงานคร่าว ๆ ของ BigQuery แล้วลองมาเจาะลึกถึงประโยชน์ของ BigQuery กันบ้างว่าเหตุใด BigQuery ถึงเหมาะที่จะเป็นทางออกของธุรกิจยุคใหม่ที่ไม่ควรมองข้าม
ไม่ว่าท่านจะเป็นนักวิเคราะห์ข้อมูล นักพัฒนา หรือผู้นำธุรกิจ การเรียนรู้วิธีใช้งาน BigQuery ให้เชี่ยวชาญนอกจากจะเป็นหนทางสู่การวิเคราะห์ Big Data อย่างมีประสิทธิภาพแล้วยังช่วยขับเคลื่อนนวัตกรรมการทำงานขององค์กรได้ ดังนี้
- ข้อมูลเชิงลึกแบบไร้เซิร์ฟเวอร์ เมื่อใช้งาน BigQuery ข้อมูลทั้งหมดจะทำงานบนแพลตฟอร์มระบบคลาวด์ ช่วยให้ปรับขนาดการวิเคราะห์ได้อัตโนมัติ ตอบโจทย์กับความต้องการในการประมวลผลข้อมูล
- การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ Machine Learning ของ BigQuery สามารถวิเคราะห์ได้แบบเรียลไทม์ เราสามารถป้อนข้อมูลธุรกิจล่าสุดและวิเคราะห์ได้ในทันที ช่วยให้องค์กรสามารถเข้าใจข้อมูลได้อย่างลึกซึ้งแม้อยู่ในขั้นตอนกำลังรวบรวมข้อมูล ฟีเจอร์นี้จึงเป็นประโยชน์อย่างมากต่อธุรกิจ
- บริการถ่ายโอนข้อมูล BigQuery นับเป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมในการรวมข้อมูลจากเครื่องมือต่าง ๆ มาไว้ในที่เดียวกัน องค์กรสามารถถ่ายโอนข้อมูลจากแหล่งภายนอกได้โดยอัตโนมัติ อาทิ Google Marketing Platform, Google Ads, Youtube, Teradata, Amazon S3 เป็นต้น การบูรณาการนี้ช่วยให้กระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลมีความคล่องตัวบนแพลตฟอร์มต่าง ๆ
- ความคุ้มค่า ด้วยการกำหนดราคาแบบจ่ายตามการใช้งานของ BigQuery โดยจะจ่ายเฉพาะข้อมูลที่ประมวลผลเท่านั้นซึ่งช่วยประหยัดต้นทุนให้กับองค์กรได้อย่างมาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับองค์กรที่มีปริมาณงานการสืบค้นที่ไม่แน่นอน
- 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
- การเข้าสู่ระบบ ขั้นแรกให้เปิดเว็บไซต์ Google Cloud Console เพื่อลงชื่อเข้าใช้สู่ระบบ หากเป็นการเริ่มต้นใช้งานครั้งแรก จะต้องเลือกประเทศและกดยอมรับข้อกำหนดในการให้บริการ โดยปกติผู้ใช้ใหม่มักจะได้รับเครดิตฟรีเพื่อเริ่มต้น
- การสร้างโปรเจ็กต์ใหม่ เริ่มต้นง่าย ๆ ด้วยการคลิกที่เมนู “Select a project”ที่มุมซ้ายด้านบน และเลือก “New Project”
หลังจากนั้นกรอกกรอกชื่อโปรเจ็กต์และตำแหน่งที่ตั้งก่อนที่จะกด “Create”
- การเปิดใช้ BigQuery ให้ไปที่ Google Cloud Console และมองหาแถบเมนูด้านซ้ายเพื่อเลือก “BigQuery” เมื่อกดแล้วจะมีหน้าต่างของ BigQuery ปรากฎขึ้นมา
- การนำเข้าข้อมูล ให้คลิกที่ “Create Dataset” เพื่อสร้างชุดข้อมูลพร้อมกับตั้งชื่อ Dataset และเลือกที่ตั้ง (Location)
หลังจากนั้นคลิก “Create Dataset” คลิกที่ Dataset ที่สร้างขึ้นและเลือก “Create Table” เพื่อเพิ่มข้อมูล เลือกแหล่งข้อมูล (Source) และกำหนด Schema
- 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 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
