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BigQuery는 데이터를 두개 영역에 동기식으로 쓰기를 수행함으로서 SLA 99.99%를 지원합니다.
별도의 머신러닝 환경구성이 필요 없고, BigQuery의 데이터를 내보낼 필요없이 바로 ML에 사용이 가능합니다. 때문에 속도가 빠르고, 말씀하신 것처럼 Python이나 Java를 몰라도 SQL문 만으로 ML모델을 다룰 수 있는 장점이 있습니다 :)
와우~ 답변 감사드립니다^^ 업무 진행 시 참조하도록 하겠습니다!!
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BigQuery는 기본적인 SQL 지식만으로도 가능하며, 일반사용자에 대한 기술지원에 대해서는 Docs에 통해 제공됩니다. 또한 내부 데이터연계 방법은 BigQuery Data Transfer Service 통하여 데이터를 BigQuery로 자동 이동하여 분석이 가능합니다.
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Google Spreadsheet의 데이터를 BigQuery에 저장하는것도, BigQuery의 데이터를 Spreadsheet에서 활용하는것도 모두 가능합니다.
BigQuery는 설치형이 아닌 Google Cloud Platform에서 console로 제공되며, PaaS(Platform as a Service)인 BigQuery는 운영 관리는 GCP에서 관리해주어 추가적인 작업이 필요 없습니다.
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안녕하세요 클루커스 GCP 컨설턴트 이진규입니다. 개인프라이버시 데이터는 Cloud Data Loss Prevention(Cloud DLP) 연동을 통해 민감정보를 식별하고 보호할 수 있으며, 보관 기간은 기본적으로 90일동안 수정되지 않았으면 장기 스토리지로 분류되어 저장이 됩니다.
네, 인스턴스 관리가 필요없는 완전관리형 서버리스 데이터 웨어하우스 입니다. 별도 클러스터 관리가 필요한 타 솔루션(레드시프트 등) 대비, 빅쿼리는 인프라 프로비저닝 없이 사용이 가능하다는 장점이 있습니다.
안녕하세요 클루커스 이연준 컨설턴트입니다. Big Query는 OLTP 워크로드보다 OLAP 워크로드에 더 적합한게 맞습니다. 그래서 OLTP 워크로드의 경우 Cloud Spanner 또는 Cloud SQL을 사용하는 것을 추천 드립니다. BIgQuery는 이 두 데이터베이스 서비스에서 통합 쿼리를 지원해줍니다 :)
아~ OLAP 이군요!!! 답변감사합니다!! OLTP 사용시에는 알려주신 Cloud Spanner 또는 Cloud SQL 사용을 검토하겠습니다!! 답변감사드립니다~
질문주신대로, BigQuery는 OLAP에 특화된 서비스이며, 트랜잭션이 많이 발생하는 작업의 경우 GCP의 타 서비스(Cloud SQL등)와 연계해 사용하는 것을 권장드립니다.
업무 진행 시, 참조하도록 하겠습니다~ 감사합니다^^
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GA360제품과 BigQuery 간 연동이 가능합니다! 그리고, 엑셀에 저장된 데이터를 빅쿼리에 연결하는것은 스프레드시트를 통해 연결하시는것을 권장드립니다.
안녕하세요 클루커스 이진규 컨설턴트입니다. 네, 가능합니다. BigQuery의 메타데이터를 가져온 다음 Google 제품인 Data Studio라는 BI tool과 연동하여 사용 가능합니다.
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네, 연동 가능합니다.