Google BigQuery là gì? Lợi ích chính và chi phí của BigQuery

Đối với doanh nghiệp, việc nắm bắt và phân tích thông tin nhanh chóng sẽ chiếm lợi thế cạnh tranh lớn. Google BigQuery – nền tảng kho dữ liệu hiện đại từ Google Cloud – chính là công cụ hỗ trợ đắc lực trong việc xử lý dữ liệu lớn một cách hiệu quả và tiết kiệm. Vậy Google BigQuery là gì, có những lợi ích nổi bật nào và chi phí sử dụng BigQuery ra sao? Cùng Nhân Hòa tìm hiểu trong bài viết sau đây.

Hiểu tổng quan về  Google BigQuery

BigQuery là gì?

Google BigQuery là dịch vụ phân tích dữ liệu lớn (Big Data) trên nền tảng đám mây của Google Cloud, cho phép doanh nghiệp lưu trữ và truy vấn hàng petabyte dữ liệu trong vài giây. Khác biệt then chốt nằm ở kiến trúc serverless: Google tự động quản lý toàn bộ hạ tầng phần cứng, nâng cấp phần mềm và tối ưu hiệu suất, giúp người dùng tập trung 100% vào phân tích mà không cần lo cài đặt máy chủ hay bảo trì hệ thống.

>>> Xem thêm: Big Data là gì - [A - Z THÔNG TIN CẦN BIẾT]

Lợi ích nổi bật khi triển khai Google BigQuery

Dưới đây là những lợi ích nổi bật khi triển khai Google BigQuery, giúp nó trở thành nền tảng kho dữ liệu hàng đầu cho phân tích dữ liệu quy mô lớn:

Xử lý tập dữ liệu petabyte

BigQuery được thiết kế đặc biệt để quản lý và phân tích khối lượng dữ liệu khổng lồ lên đến hàng petabyte nhờ kiến trúc lưu trữ dạng cột và công nghệ xử lý phân tán. Doanh nghiệp có thể lưu trữ toàn bộ dữ liệu lịch sử mà không cần quản lý phân vùng hay lo ngại về giới hạn dung lượng, đồng thời thực hiện các truy vấn phức tạp trên quy mô dữ liệu phi cấu trúc và có cấu trúc.

Tốc độ truy vấn hàng tỷ bản ghi trong vài giây

Nhờ kiến trúc song song hóa Dremel, BigQuery xử lý truy vấn trên hàng tỷ dòng dữ liệu với thời gian phản hồi trung bình dưới 10 giây. Cơ chế tách biệt compute/storage và bộ nhớ đệm tự động giúp tối ưu hiệu năng, cho phép nhà phân tích chạy nhiều truy vấn đồng thời mà không suy giảm tốc độ, đáp ứng yêu cầu phân tích thời gian thực.

Khả năng mở rộng tự động không giới hạn

Với mô hình serverless hoàn toàn, BigQuery tự động điều chỉnh tài nguyên tính toán và lưu trữ theo nhu cầu thực tế mà không yêu cầu can thiệp thủ công. Hệ thống có thể xử lý đồng thời hàng nghìn truy vấn và mở rộng dung lượng lưu trữ đến exabyte, loại bỏ hoàn toàn rủi ro quá tải khi khối lượng dữ liệu tăng đột biến.

Mô hình chi phí tối ưu theo nhu cầu

Người dùng chỉ thanh toán cho lượng dữ liệu truy vấn thực tế hoặc chọn gói flat-rate cố định. Dữ liệu không truy cập thường xuyên tự động chuyển sang Cold Storage giảm 50% chi phí, kết hợp chính sách tính phí theo byte xử lý giúp loại bỏ lãng phí tài nguyên so với mô hình máy chủ truyền thống.

Tích hợp liền mạch với hệ sinh thái Google Cloud

BigQuery kết nối native với Google Analytics 4, Google Ads, Firebase và Google Sheets thông qua Data Transfer Service, đồng thời hỗ trợ trực tiếp dữ liệu từ Google Drive. Khả năng tích hợp sâu với Data Studio (Looker Studio), Vertex AI và Apache Beam trên Dataflow cho phép xây dựng pipeline dữ liệu đầu-cuối mà không cần di chuyển dữ liệu giữa các hệ thống.

Phân tích dự báo với machine learning tích hợp

BigQuery ML cho phép xây dựng và triển khai mô hình machine learning (hồi quy, dự báo chuỗi thời gian, phân cụm) trực tiếp bằng cú pháp SQL. Người dùng có thể tạo mô hình dự đoán doanh số hoặc phân đoạn khách hàng ngay trong kho dữ liệu mà không cần chuyên gia ML hay xuất dữ liệu sang hệ thống khác.

Bảo mật đa lớp và tuân thủ chặt chẽ

Dữ liệu được mã hóa tự động khi lưu trữ (AES-256) và truyền tải (TLS 1.2/1.3). Tính năng kiểm soát truy cập chi tiết thông qua IAM, bảo mật cấp dòng và mã hóa cột nhạy cảm đáp ứng tiêu chuẩn GDPR, HIPAA, PCI DSS cho các ngành tài chính, y tế.

>>> Khám phá thêm: Nhân Hoà Cloud Storage - Giải pháp lưu trữ dữ liệu đám mây tối ưu

Cấu trúc của Google BigQuery

BigQuery, nền tảng kho dữ liệu mạnh mẽ của Google, được thiết kế dựa trên mô hình lưu trữ theo dạng bảng và tập hợp dữ liệu có tổ chức. Dưới đây là ba thành phần cốt lõi cấu thành cấu trúc dữ liệu trong BigQuery:

- Dataset (Tập dữ liệu): Một dataset trong BigQuery đóng vai trò như một không gian lưu trữ logic, nơi tổ chức và quản lý các bảng dữ liệu liên quan. Mỗi dataset được liên kết với một dự án cụ thể và có thể chứa nhiều bảng phục vụ cho các mục đích phân tích khác nhau. 

- Table (Bảng dữ liệu): Bảng là nơi lưu giữ dữ liệu thực tế trong BigQuery. Tương tự như các hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ , một bảng bao gồm nhiều hàng và cột. Mỗi hàng đại diện cho một bản ghi, trong khi mỗi cột chứa một loại dữ liệu xác định. BigQuery hỗ trợ cả bảng tĩnh, bảng tạm thời và bảng phân vùng, tối ưu cho các khối lượng dữ liệu lớn và truy vấn hiệu suất cao.

- Schema (Lược đồ dữ liệu): Schema định nghĩa cấu trúc logic của bảng, mô tả các trường dữ liệu bao gồm:

+ Tên cột

+ Kiểu dữ liệu

+ Các thuộc tính bổ sung như NULLABLE, REQUIRED hoặc REPEATED. Lược đồ đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo tính nhất quán, tối ưu hóa truy vấn và hỗ trợ phân tích dữ liệu phức tạp.

Vai trò của BigQuery trong vòng đời dữ liệu

BigQuery là trung tâm phân tích dữ liệu trong hệ sinh thái Google Cloud Platform (GCP), đóng vai trò quan trọng trong giai đoạn xử lý và phân tích dữ liệu. Nhờ khả năng tích hợp chặt chẽ với các dịch vụ của GCP, doanh nghiệp có thể dễ dàng xây dựng một kho dữ liệu gốc trên đám mây, phục vụ hiệu quả cho việc ra quyết định.

Trong vòng đời dữ liệu – từ thu thập đến phân tích – GCP cung cấp nhiều dịch vụ linh hoạt:

- Thu thập & lưu trữ: Cloud Storage, Pub/Sub

- Xử lý & biến đổi: Dataflow, Dataprep

- Phân tích: BigQuery xử lý truy vấn tốc độ cao, quy mô lớn

- Trực quan hóa & AI: Tích hợp Looker Studio, AI/ML dễ dàng

BigQuery là mắt xích quan trọng, giúp doanh nghiệp khai thác toàn diện sức mạnh dữ liệu trong hành trình số hóa.

>>> Click xem thêm: Các dịch vụ nổi bật của Microsoft Azure - Nhận tư vấn và nhận báo giá ngay!

Tìm hiểu về database truyền thống và data warehouse

Sự khác biệt giữa database truyền thống và data warehouse

Trong hệ thống quản trị dữ liệu, database và data warehouse là hai khái niệm quen thuộc nhưng có mục tiêu sử dụng hoàn toàn khác nhau. Bảng sau sẽ giúp bạn phân biệt rõ ràng từng đặc điểm của chúng.

Phương thức chuyển dữ liệu vào data warehouse

Có nhiều phương thức chuyển dữ liệu vào Data Warehouse (DWH), tùy thuộc vào nhu cầu nghiệp vụ, công nghệ và tần suất cập nhật. Dưới đây là 2 phương thức chính:

ETL (Extract - Transform - Load)

ETL là phương thức truyền thống để đưa dữ liệu vào Data Warehouse. Quy trình gồm 3 bước chặt chẽ:

- Bước 1: Trích xuất (Extract): Dữ liệu được lấy từ nhiều nguồn như cơ sở dữ liệu, file Excel, hệ thống ERP... Dữ liệu lúc này thường "thô", chưa đồng nhất về định dạng.

- Bước 2: Biến đổi (Transform): Dữ liệu được làm sạch và xử lý ngoài Data Warehouse: loại bỏ dữ liệu trùng lặp, chuẩn hóa định dạng, tổng hợp hoặc ánh xạ trường dữ liệu. Mục tiêu là đảm bảo dữ liệu đạt chất lượng cao trước khi tải vào kho.

- Bước 3: Tải (Load): Dữ liệu đã qua xử lý được đưa vào Data Warehouse, thường theo lịch cố định (ví dụ: cập nhật hàng đêm).

ELT (Extract - Load - Transform)

ELT là phương thức hiện đại, tận dụng sức mạnh của Data Warehouse đám mây. Khác với ETL, quy trình này đảo thứ tự 2 bước:

- Bước 1: Trích xuất (Extract): Dữ liệu thô được lấy từ nguồn (giống ETL).

- Bước 2: Tải (Load): Dữ liệu nguyên bản được nạp thẳng vào Data Warehouse mà không cần xử lý trước.

- Bước 3: Biến đổi (Transform): Dữ liệu được làm sạch và biến đổi ngay trong Data Warehouse bằng SQL hoặc công cụ phân tích.

>>> Khám phá ngay: Các lợi thế ĐẮT GIÁ khi sử dụng Google Cloud  

[Giải đáp] Các câu hỏi thường gặp về Big Query

BigQuery có miễn phí không? 

BigQuery cung cấp hình thức miễn phí thông qua Free Tier vĩnh viễn và chế độ Sandbox, miễn phí 1 TB truy vấn/tháng và 10 GB lưu trữ/tháng, miễn là không vượt các giới hạn này.

Sandbox là chế độ hoàn toàn miễn phí, không cần thẻ tín dụng, giới hạn tương tự Free Tier, nhưng có thêm ràng buộc như dữ liệu hết hạn sau 60 ngày và một số tính năng bị giới hạn. Khi vượt mức miễn phí, bạn sẽ bắt đầu bị tính phí: truy vấn thêm ≈ $5/TB và lưu trữ từ $0.01–0.02/GB/tháng.

Ưu điểm của BigQuery so với các data warehouse khác?

- Serverless & tự động mở rộng: Không cần quản lý server, cluster hay cấu hình tài nguyên, BigQuery tự động điều phối và mở rộng dựa trên khối lượng truy vấn.

- Tách biệt hoàn toàn giữa lưu trữ và xử lý: Thanh toán linh hoạt theo mức sử dụng thực tế, bạn chỉ trả cho phần lưu trữ và xử lý mà bạn dùng, khác với các hệ thống phải trả trước cho tài nguyên.

- Hiệu suất cao và xử lý quy mô lớn: Sử dụng kỹ thuật lưu trữ theo cột và xử lý phân tán (MPP), BigQuery có thể chạy nhanh những truy vấn phức tạp trên tập dữ liệu TB đến PB một cách hiệu quả.

- Tích hợp liền mạch với hệ sinh thái GCP: Kết nối mạnh với Cloud Storage, Pub/Sub, Dataflow, Looker Studio, Vertex AI… Dễ dàng xây dựng luồng dữ liệu đầu-cuối (end-to-end) trên nền tảng Google Cloud.

- Hỗ trợ đầy đủ Machine Learning và phân tích real-time: Với BigQuery ML, bạn có thể phát triển mô hình học máy chỉ qua SQL; đồng thời dịch vụ cũng hỗ trợ ingest dữ liệu thời gian thực qua streaming API.

- Bảo mật cao và quản lý granular: Dữ liệu được mã hóa cả khi lưu trữ và truyền tải, hỗ trợ kiểm soát truy cập chi tiết (IAM), ghi log đầy đủ (audit logging), và khả năng phục hồi dữ liệu theo thời gian.

- Chi phí linh hoạt và dễ kiểm soát: Hệ thống thanh toán theo truy vấn (on‑demand) với mức giá rõ ràng, kết hợp các cơ chế tối ưu như cache, materialized views,... giúp tiết kiệm đáng kể.

BigQuery có hỗ trợ tích hợp với các công cụ phân tích dữ liệu khác không?

BigQuery dễ dàng kết nối với các nền tảng BI phổ biến như Google Data Studio, Looker, Tableau, Power BI... giúp bạn tạo dashboard, biểu đồ và báo cáo trực quan từ dữ liệu lưu trữ ngay trên BigQuery.

BigQuery có hỗ trợ xử lý luồng dữ liệu (streaming data) không?

BigQuery hỗ trợ streaming data thông qua API truyền dữ liệu (legacy API hoặc Storage Write API) và tích hợp với Pub/Sub, Dataflow và Datastream. Điều này cho phép dữ liệu vừa sinh ra có thể được đẩy ngay lên BigQuery để phân tích gần như thời gian thực.

Lời kết

Google BigQuery mở ra một thế giới nơi dữ liệu lớn không còn là gánh nặng, mà là nguồn lực để khai phá và phát triển. Hy vọng bài viết đã giúp bạn nhìn rõ lợi ích, chi phí và tiềm năng của BigQuery. Chúc bạn sớm ứng dụng thành công và tận dụng tối đa sức mạnh từ dữ liệu!

Thông tin liên hệ Nhân Hòa:

+ Tổng đài: 1900 6680

+ Website: https://nhanhoa.com/

+ Fanpage: https://www.facebook.com/nhanhoacom

+ Khuyến mãi Nhân Hòa: https://nhanhoa.com/uu-dai-nhan-hoa.html