Pengantar alat analisis dan business intelligence

Anda dapat mengintegrasikan alat analisis dan business intelligence (BI) dengan BigQuery untuk menemukan hasil analisis yang bisa ditindaklanjuti dari data warehouse Anda. Beberapa alat melengkapi BigQuery, sehingga Anda dapat membuat dasbor interaktif, membuat aplikasi data kustom, atau melakukan analisis terprogram tanpa memindahkan set data Anda.

Sheet yang Terhubung

Sheet yang Terhubung memungkinkan Anda mengakses, menganalisis, memvisualisasikan, dan membagikan miliaran baris data BigQuery dari spreadsheet Google Spreadsheet. Antarmuka Sheet yang Terhubung menyederhanakan kolaborasi dengan pemangku kepentingan project non-teknis, tidak memerlukan ekspor data tambahan, mengefisienkan pelaporan, dan memberikan kemampuan kontrol akses yang andal.

Untuk mempelajari lebih lanjut cara menggunakan Sheet yang Terhubung dengan BigQuery, lihat Menggunakan Sheet yang Terhubung.

Looker

Looker adalah platform perusahaan milik Google untuk visualisasi data dan business intelligence. Platform ini berguna untuk analisis data lanjutan, analisis prediktif, dan aplikasi data kustom. Platform ini juga dapat terhubung ke database transaksi di cloud publik lainnya.

Untuk mempelajari lebih lanjut cara menggunakan Looker dengan BigQuery, lihat Menganalisis data dengan BigQuery BI Engine dan Looker.

Data Studio

Data Studio adalah alat Google untuk visualisasi data dan business intelligence. Platform ini terhubung langsung ke BigQuery dari konsol Google Cloud dan berguna untuk membuat grafik, laporan, dan dasbor.

Untuk mempelajari lebih lanjut cara menggunakan Data Studio dengan BigQuery, lihat Menganalisis data dengan Data Studio.

Alat analisis terprogram

Alat analisis terprogram dapat menjalankan kode untuk menganalisis data yang dikelola di BigQuery. Meskipun SQL adalah bahasa kueri yang andal, Python, Java, atau R sering menyediakan cara yang lebih sederhana dan ekspresif untuk melakukan analisis data. Alat tersebut mencakup aplikasi berbasis web open source seperti Jupyter Notebooks dan Apache Zeppelin. Vertex AI Workbench adalah alat Google yang menawarkan lingkungan notebook JupyterLab untuk analisis terprogram.

Alat pihak ketiga

Anda juga dapat terhubung ke BigQuery menggunakan sejumlah alat pihak ketiga yang populer, seperti Tableau dan Microsoft Power BI.

Program BigQuery Ready menawarkan daftar lengkap solusi partner yang divalidasi.

Jika Anda memerlukan bantuan terkait solusi, pertimbangkan untuk menghubungi partnerGoogle Cloud Ready - BigQuery. Software pihak ketiga tidak didukung oleh Cloud Customer Care jika teridentifikasi bahwa BigQuery berfungsi sebagaimana mestinya.

Konektivitas jaringan

Semua solusi BI dan analisis data yang di-deploy di host dan layanan dengan alamat IP eksternal dapat mengakses BigQuery melalui BigQuery REST API publik dan BigQuery Storage API berbasis RPC melalui internet.

Solusi analisis data dan BI pihak ketiga yang di-deploy di instance VM Compute Engine yang hanya memiliki alamat IP internal dapat menggunakan Akses Google Pribadi untuk menjangkau Google API dan layanan Google seperti BigQuery. Guna mengaktifkan subnet untuk Akses Google Pribadi dan melihat persyaratannya, lihat Mengonfigurasi Akses Google Pribadi.

Solusi analisis data dan BI pihak ketiga yang di-deploy di host lokal dapat menggunakan Akses Google Pribadi untuk host lokal guna menjangkau Google API dan layanan Google seperti BigQuery. Layanan ini membuat koneksi pribadi melalui Cloud VPN atau Cloud Interconnect dari pusat data Anda ke Google Cloud. Host lokal tidak memerlukan alamat IP eksternal; sebagai gantinya, host tersebut menggunakan alamat IP RFC 1918 internal. Guna mengaktifkan Akses Google Pribadi untuk host lokal, Anda harus mengonfigurasi DNS, aturan firewall, dan rute di jaringan lokal dan VPC Anda. Untuk mengetahui detail selengkapnya tentang Akses Google Pribadi untuk host lokal, lihat Mengonfigurasi Akses Google Pribadi untuk host lokal.

Jika Anda mengelola instance solusi BI pihak ketiga sendiri, pertimbangkan untuk men-deploy-nya di Compute Engine guna meminimalkan latensi antara instance Anda dan BigQuery.

Jika solusi BI Anda mendukungnya, Anda dapat mempertimbangkan untuk menyetel filter dalam kueri dasbor atau laporan jika memungkinkan. Langkah ini mengirim filter sebagai klausa WHERE ke BigQuery. Meskipun menyetel filter ini tidak mengurangi jumlah data yang dipindai BigQuery, setelan ini mengurangi jumlah data yang kembali melalui jaringan.

Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang pengoptimalan jaringan dan kueri, lihat Mengoptimalkan workload dan Pengantar pengoptimalan performa kueri.

Driver ODBC dan JDBC

Untuk solusi pihak ketiga dan aplikasi kustom yang tidak terintegrasi dengan BigQuery API, Magnitude Simba menyediakan driver ODBC dan JDBC untuk membantu Anda menggunakan BigQuery dengan alat yang ada.

Autentikasi

BigQuery API menggunakan token akses OAuth 2.0 untuk mengautentikasi permintaan. Token akses OAuth 2.0 adalah string yang memberikan akses sementara ke API. Server OAuth 2.0 Google memberikan token akses untuk semua Google API. Token akses dikaitkan dengan cakupan, yang membatasi akses token. Untuk cakupan yang terkait dengan BigQuery API, lihat daftar cakupan Google API selengkapnya.

Solusi yang menawarkan integrasi BigQuery native dapat secara otomatis membuat token akses untuk BigQuery dengan menggunakan protokol OAuth 2.0 atau kunci pribadi akun layanan yang disediakan oleh pelanggan. Demikian pula, solusi yang mengandalkan driver ODBC/JDBC Simba juga dapat memperoleh token akses untuk akun pengguna Google atau untuk akun layanan Google.

Langkah berikutnya