BigQuery တွင်ဒေတာကိုမြင်ယောင်ရန်မည်သည့်ကိရိယာများကိုသုံးနိုင်သနည်း။
Google Cloud Platform (GCP) မှ ပံ့ပိုးပေးသော အစွမ်းထက်သော ဒေတာသိုလှောင်ခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဖြေရှင်းချက် BigQuery သည် အသုံးပြုသူများအား ဒေတာကို ထိထိရောက်ရောက်မြင်ယောင်နိုင်စေမည့် ကိရိယာမျိုးစုံကို ပေးဆောင်ပါသည်။ ဤကိရိယာများသည် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများကို စူးစမ်းရှာဖွေခြင်း၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် အနက်ဖွင့်ခြင်းတို့ကို လွယ်ကူချောမွေ့စေပြီး အသုံးပြုသူများအား အဖိုးတန်သောထိုးထွင်းသိမြင်မှုများရရှိစေပြီး အသိဉာဏ်ဖြင့်ဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်ရန် ကူညီပေးသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ BigQuery တွင် ဒေတာကို မြင်သာစေရန် အသုံးပြုနိုင်သည့် ထင်ရှားသောကိရိယာအချို့ကို ဆွေးနွေးပါမည်။
1. Google Data Studio-
Google Data Studio သည် BigQuery မှဒေတာကိုအသုံးပြု၍ အပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်ပြီး စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်နိုင်သော ဒက်ရှ်ဘုတ်များ၊ အစီရင်ခံစာများနှင့် ပုံရိပ်ယောင်များကို ဖန်တီးနိုင်စေသည့် အခမဲ့နှင့် အသုံးပြုရအဆင်ပြေသည့်ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ဆွဲဆောင်မှုရှိသော ဇယားများ၊ ဂရပ်များ၊ ဇယားများနှင့် မြေပုံများကို ဖန်တီးရန် လွယ်ကူစေသည်။ Data Studio သည် အချိန်နှင့်တပြေးညီ ဒေတာမွမ်းမံမှုများ၊ ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ခြင်းနှင့် မျှဝေခြင်းစွမ်းရည်များကို ပံ့ပိုးပေးထားပြီး အသုံးပြုသူများ၏ တွေ့ရှိချက်များကို ပူးပေါင်းကာ ထိရောက်စွာ တင်ပြနိုင်စေပါသည်။
ဥပမာ- Google Data Studio ဖြင့် BigQuery မှ ဒေတာကို အသုံးပြု၍ ဝင်ငွေ၊ ရောင်းယူနစ်များနှင့် အရောင်းရဆုံးထုတ်ကုန်များကဲ့သို့သော အရောင်းစွမ်းဆောင်ရည်မက်ထရစ်များကို ပြသသည့် ဒက်ရှ်ဘုတ်တစ်ခု ဖန်တီးနိုင်သည်။ အရောင်းလမ်းကြောင်းများကို ထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်စေရန်နှင့် ဒေတာမောင်းနှင်သည့် လုပ်ငန်းဆုံးဖြတ်ချက်များချရန်အတွက် ဘားကားချပ်များ၊ လိုင်းကားချပ်များနှင့် အကွက်ဇယားများကဲ့သို့ အမျိုးမျိုးသောဇယားများကို အသုံးပြု၍ ဤဒေတာကို မြင်ယောင်ကြည့်နိုင်သည်။
2. ရှာဖွေသူ-
Looker သည် BigQuery နှင့် ချောမွေ့စွာ ပေါင်းစပ်ထားသည့် အစွမ်းထက်သော ဒေတာရှာဖွေခြင်းနှင့် အမြင်အာရုံပုံဖော်ခြင်းကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် အသုံးပြုသူများအား SQL မေးမြန်းမှုများကို အသုံးပြု၍ အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်သော ဒက်ရှ်ဘုတ်များ၊ အစီရင်ခံစာများနှင့် အမြင်အာရုံများကို ဖန်တီးနိုင်စေမည့် ဝဘ်အခြေခံအင်တာဖေ့စ်ကို ပံ့ပိုးပေးသည်။ Looker ၏ အလိုလိုသိမြင်နိုင်သော အင်တာဖေ့စ်သည် အသုံးပြုသူများအား ဒေတာကို အလွယ်တကူ စူးစမ်းလေ့လာပြီး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်စေရန်၊ စိတ်ကြိုက်ပုံဖော်မှုများကို ဖန်တီးကာ အခြားသူများနှင့် ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို မျှဝေနိုင်စေပါသည်။ ဒေတာပုံစံဆွဲခြင်း၊ အချိန်ဇယားဆွဲခြင်းနှင့် သတိပေးခြင်းကဲ့သို့သော အဆင့်မြင့်အင်္ဂါရပ်များကိုလည်း ပေးဆောင်ပါသည်။
ဥပမာ- Looker ကို အသုံးပြု၍ BigQuery မှ ဒေတာကို အသုံးပြု၍ ဝယ်ယူသူ၏ တစ်သက်တာတန်ဖိုး၊ ဝယ်ယူမှုနှုန်းနှင့် ဝယ်ယူမှုလမ်းကြောင်းများကဲ့သို့သော သုံးစွဲသူများ၏ အပြုအမူဆိုင်ရာ မက်ထရစ်များကို မြင်သာမြင်သာသည့် ဒက်ရှ်ဘုတ်တစ်ခု ဖန်တီးနိုင်သည်။ ဖောက်သည်ဒေတာရှိ ပုံစံများနှင့် ခေတ်ရေစီးကြောင်းများကို ဖော်ထုတ်ရန်၊ စျေးကွက်ရှာဖွေရေးဗျူဟာများကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်နှင့် ဖောက်သည်ထိန်းထားနိုင်မှုကို တိုးတက်ကောင်းမွန်လာစေရန်အတွက် အပူမြေပုံများ၊ ဖြန့်ကျက်ကွက်များနှင့် သစ်ပင်မြေပုံများကဲ့သို့သော အမျိုးမျိုးသော ပုံရိပ်ယောင်အမျိုးအစားများကို အသုံးပြုနိုင်သည်။
3. ဇယား-
Tableau သည် ဒေတာရင်းမြစ်အဖြစ် BigQuery သို့ ချိတ်ဆက်နိုင်သည့် အသုံးများသော ဒေတာမြင်ယောင်မှုတူးလ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် အသုံးပြုသူများအား coding မလိုအပ်ဘဲ အပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်သော ဒက်ရှ်ဘုတ်များ၊ အစီရင်ခံစာများနှင့် ပုံရိပ်ယောင်များကို ဖန်တီးနိုင်စေမည့် အင်္ဂါရပ်အစုံအလင်နှင့် ဆွဲယူချပေးသည့် အင်တာဖေ့စ်ကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ Tableau သည် ဇယားများ၊ မြေပုံများနှင့် ဂရပ်များ အပါအဝင် ကျယ်ပြန့်သော မြင်သာမြင်သာမှု ရွေးချယ်စရာများကို ပေးဆောင်ပြီး ခန့်မှန်းချက်၊ အစုအဝေးနှင့် လမ်းကြောင်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကဲ့သို့သော အဆင့်မြင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်စွမ်းများကို ပေးဆောင်ပါသည်။
ဥပမာ- Tableau ဖြင့် BigQuery မှ ဒေတာကို အသုံးပြု၍ ၀င်ငွေ၊ အသုံးစရိတ်နှင့် အမြတ်အစွန်းများကဲ့သို့သော ဘဏ္ဍာရေးဒေတာများကို မြင်ယောင်နိုင်သော ဒက်ရှ်ဘုတ်တစ်ခု ဖန်တီးနိုင်သည်။ ဒေတာကို အသေးစိတ်စူးစမ်းလေ့လာရန်နှင့် ငွေကြေးဆိုင်ရာ စွမ်းဆောင်ရည်ဆိုင်ရာ ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ရယူရန် တူးဖော်ခြင်း၊ စစ်ထုတ်ခြင်းနှင့် တွက်ချက်ထားသော အကွက်များကဲ့သို့သော ဝန်ဆောင်မှုများကို သင်အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ Tableau ၏အပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်မှုရှိသောပုံရိပ်ယောင်များသည်အသုံးပြုသူများအားဒေတာနှင့်အပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်စေပြီး ad-hoc မေးခွန်းများကိုအမြန်ဖြေကြားနိုင်သည်။
4. DataGrip-
SQL ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက် အစွမ်းထက်သော IDE DataGrip သည် BigQuery အတွက် ဒေတာမြင်ယောင်နိုင်မှုစွမ်းရည်များကိုလည်း ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ၎င်းသည် အသုံးပြုသူများအား ဇယားများ၊ ဇယားများနှင့် ပုံကြမ်းများကဲ့သို့သော ဖော်မက်အမျိုးမျိုးဖြင့် မေးမြန်းမှုရလဒ်များကို မြင်သာမြင်သာစေရန် ခွင့်ပြုပေးသည့် အမြင်ဆိုင်ရာ စုံစမ်းမှုတည်ဆောက်သူနှင့် ရလဒ်အစုံကြည့်ရှုစနစ်ကို ထောက်ပံ့ပေးသည်။ DataGrip ၏ အမြင်အာရုံအသွင်အပြင် အင်္ဂါရပ်များသည် အသုံးပြုသူများအား မေးမြန်းမှုရလဒ်များကို လျင်မြန်စွာ နားလည်နိုင်ပြီး ဒေတာအတွင်းရှိ ပုံစံများ သို့မဟုတ် ကွဲလွဲချက်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်စေပါသည်။
ဥပမာ- DataGrip ကိုအသုံးပြု၍ BigQuery မှ ဖောက်သည်လူဦးရေစာရင်းအင်းဒေတာကိုရယူရန် SQL query ကို သင်ရေးသားနိုင်ပြီး ၎င်းကို ဘားဇယားတစ်ခုအဖြစ် မြင်ယောင်နိုင်သည်။ ဇယား၏အသွင်အပြင်ကို စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်နိုင်ပြီး စစ်ထုတ်မှုများကို အသုံးပြုကာ အသက် ဖြန့်ဖြူးမှု သို့မဟုတ် ကျားမရေးရာ ကိုယ်စားပြုမှုကဲ့သို့သော ဖောက်သည်လူဦးရေစာရင်းကို ထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်စေရန် စုစည်းမှုများကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။
BigQuery သည် အသုံးပြုသူများအား ဒေတာကို ထိထိရောက်ရောက် မြင်ယောင်နိုင်စေမည့် ကိရိယာများစွာကို ပေးဆောင်ပါသည်။ Google Data Studio၊ Looker၊ Tableau နှင့် DataGrip တို့သည် BigQuery မှဒေတာကို အသုံးပြု၍ အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်သော ဒက်ရှ်ဘုတ်များ၊ အစီရင်ခံစာများနှင့် ပုံရိပ်ယောင်များကို ဖန်တီးရန်အတွက် လူကြိုက်များသည့်ကိရိယာအချို့ဖြစ်သည်။ ကိရိယာတစ်ခုစီတွင် ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင်ထူးခြားသောအင်္ဂါရပ်များနှင့် စွမ်းရည်များပါရှိပြီး အသုံးပြုသူများအား ဒေတာများကို စူးစမ်းလေ့လာခြင်း၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် တင်ပြနိုင်စေခြင်းတို့ကို နှစ်သက်ဖွယ်ရှိပြီး အဓိပ္ပါယ်ရှိသောနည်းလမ်းဖြင့် တင်ပြနိုင်စေပါသည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ BigQuery တွင်:
- BigQuery နှင့် အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်ရန် မတူညီသောနည်းလမ်းများကား အဘယ်နည်း။
- BigQuery ML ဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း၊ ၎င်းသည် မည်သို့အလုပ်လုပ်သနည်း။
- BigQuery သည် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို မည်သို့ပံ့ပိုးပေးသနည်း။
- BigQuery ထဲသို့ ဒေတာထည့်သွင်းရန် နည်းလမ်းနှစ်ခုမှာ အဘယ်နည်း။