向下扎根，向上生长，认识 Google Cloud 的大数据 "根" 力量

以下文章来源于谷歌云服务，作者 Google Cloud

企业数据就像是一棵树的根系，承载其生命力与成长潜力。如果这些根系不强大，大树就很难茁壮成长。同理，如果企业无法正确地处理、存储和分析数据，就很难实现有效的业务发展。Google Cloud 平台就像是一块黑土地，拥有一系列高度可靠、最先进的数据管理和分析工具，持续输送营养元素，助力企业成长为参天大树。

当海量数据汇入云平台，就如同种子落地，企业便拥有了数字化转型的基础根系，但这些数据来源复杂、形态各异且质量不等，只有有效激活，才不会让大数据成为企业负债，阻碍根系扩张。

Google Cloud 拥有完整的数据全生命周期解决方案，帮助企业完成复杂数据分层、清洗、理解、分析，并最终转化成可视化的业务洞察及新生产力工具，助推企业打造全面、稳定、智能、安全的数据根基，驱动业务数字化转型。我们将通过一系列文章，与您共同探寻 BigQuery、AI、BI 这三股大数据的 "根" 力量。

BigQuery 是集数据仓储、查询、分析功能于一体的全托管式 PB 级云数据仓库，将形态各异的原始数据转化为可使用格式，同时充分利用各种 SQL 查询服务、分析工具，帮助开发者及业务团队专注于挖掘数据业务价值，提高对于存储数据的业务理解和洞察力。

多而全的数据获取、查询能力

企业具备访问多而全数据的能力，也就意味着拥有可以无限延伸的数据根系。然而云上企业数据的复杂性显而易见，开发者面临来自 Web 端、CRM 系统、移动应用等多渠道形态各异、质量不等的数据。目前借助 BigQuery，开发者可以查询处理各种规模的结构数据与非结构数据，包括流式数据；借助 BigLake，可跨多个云管理数据，探索不同的数据类型；使用 Datastream，则能跨结构不同的数据库、存储系统和应用，以高可靠、低延时方式同步数据，为实时分析提供可靠数据源。无论是 PB 级数据还是 TB 级数据，都能实现秒级查询。

借助 BigQuery Analytics Hub，可以轻松跨组织交换数据，节省数据管理成本，还可以通过商业数据集、公共数据集和 Google 数据集来增强分析，实现经济高效的共享与交换数据。

解决跨云治理难题

多云架构之下，开发团队面临数据孤岛、数据重复、分散治理、工具复杂性及成本攀升等问题，BigQuery、BigLake 和 BigQuery Omni 等功能，能够大规模管理跨云环境的数据湖和数据仓库。

假设 A 是一家 DTC 电商企业，其销量、进销存、用户属性、搜索数据等分布于多个数据孤岛中，借助 BigLake，能够将这些子数据集无缝整合在一起，通过单一用户界面即可跨云访问和查询数据。这样一来，将省去移动大量数据、管理重复副本和增量成本的麻烦，大大减少在原始数据预处理阶段的工程量，开发者能将更多精力转向后半程的数据洞察服务。

构建起云上数据仓库，解决了不同类型、不同平台数据互通问题后，即进入数据高级分析及业务洞察阶段。BigQuery 自身及集成的一系列工具，助力开发者挖掘数据潜能。

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源俊者流长，根深者叶茂。未来，将有越来越多的数据产生在云端，数据安全自由流通、价值释放亟需统一、开放的数据云平台做支撑。GoogleCloud 将深耕云上新技术，优化企业数据根系扩张的技术黑土地。

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