以下文章來源于谷歌云服務，作者 Google Cloud

企業數據就像是一棵樹的根系，承載其生命力與成長潛力。如果這些根系不強大，大樹就很難茁壯成長。同理，如果企業無法正確地處理、存儲和分析數據，就很難實現有效的業務發展。Google Cloud 平臺就像是一塊黑土地，擁有一系列高度可靠、最先進的數據管理和分析工具，持續輸送營養元素，助力企業成長為參天大樹。

當海量數據匯入云平臺，就如同種子落地，企業便擁有了數字化轉型的基礎根系，但這些數據來源復雜、形態各異且質量不等，只有有效激活，才不會讓大數據成為企業負債，阻礙根系擴張。

Google Cloud 擁有完整的數據全生命周期解決方案，幫助企業完成復雜數據分層、清洗、理解、分析，并最終轉化成可視化的業務洞察及新生產力工具，助推企業打造全面、穩定、智能、安全的數據根基，驅動業務數字化轉型。我們將通過一系列文章，與您共同探尋 BigQuery、AI、BI 這三股大數據的 "根" 力量。

BigQuery 是集數據倉儲、查詢、分析功能于一體的全托管式 PB 級云數據倉庫，將形態各異的原始數據轉化為可使用格式，同時充分利用各種 SQL 查詢服務、分析工具，幫助開發者及業務團隊專注于挖掘數據業務價值，提高對于存儲數據的業務理解和洞察力。

多而全的數據獲取、查詢能力

企業具備訪問多而全數據的能力，也就意味著擁有可以無限延伸的數據根系。然而云上企業數據的復雜性顯而易見，開發者面臨來自 Web 端、CRM 系統、移動應用等多渠道形態各異、質量不等的數據。目前借助 BigQuery，開發者可以查詢處理各種規模的結構數據與非結構數據，包括流式數據；借助 BigLake，可跨多個云管理數據，探索不同的數據類型；使用 Datastream，則能跨結構不同的數據庫、存儲系統和應用，以高可靠、低延時方式同步數據，為實時分析提供可靠數據源。無論是 PB 級數據還是 TB 級數據，都能實現秒級查詢。

借助 BigQuery Analytics Hub，可以輕松跨組織交換數據，節省數據管理成本，還可以通過商業數據集、公共數據集和 Google 數據集來增強分析，實現經濟高效的共享與交換數據。

解決跨云治理難題

多云架構之下，開發團隊面臨數據孤島、數據重復、分散治理、工具復雜性及成本攀升等問題，BigQuery、BigLake 和 BigQuery Omni 等功能，能夠大規模管理跨云環境的數據湖和數據倉庫。

假設 A 是一家 DTC 電商企業，其銷量、進銷存、用戶屬性、搜索數據等分布于多個數據孤島中，借助 BigLake，能夠將這些子數據集無縫整合在一起，通過單一用戶界面即可跨云訪問和查詢數據。這樣一來，將省去移動大量數據、管理重復副本和增量成本的麻煩，大大減少在原始數據預處理階段的工程量，開發者能將更多精力轉向后半程的數據洞察服務。

構建起云上數據倉庫，解決了不同類型、不同平臺數據互通問題后，即進入數據高級分析及業務洞察階段。BigQuery 自身及集成的一系列工具，助力開發者挖掘數據潛能。

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源俊者流長，根深者葉茂。未來，將有越來越多的數據產生在云端，數據安全自由流通、價值釋放亟需統一、開放的數據云平臺做支撐。GoogleCloud 將深耕云上新技術，優化企業數據根系擴張的技術黑土地。

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