6、谷歌云数据处理与分析全解析

谷歌云数据处理与分析全解析

1. 数据收集与分析管道的重要性

在当今数字化时代，数据量正呈爆炸式增长，这些数据为数据分析提供了丰富的资源。同时，构建有效的数据管道，将收集到的数据转化为有意义的见解，变得至关重要。在云端构建这些管道具有显著优势，不仅具有几乎无限的可扩展性，还能借助托管服务，消除管理自身基础设施和硬件的麻烦与风险。

2. 典型数据分析管道的步骤

一个典型的数据分析管道包含以下五个关键步骤：
1. 捕获（Capture） ：从各种数据源摄取数据，这些数据源可以是批量数据或实时数据。
- 批量数据 ：按固定时间间隔存储，并批量处理的数据。
- 实时数据 ：如网站的点击流数据或物联网设备发送的数据流。
2. 处理（Process） ：数据摄取后，进行处理和丰富，使其符合下游系统的使用格式。在此阶段应用业务逻辑，处理后的数据存入存储设备。例如，出于安全考虑对输入数据进行标记和令牌化，然后将令牌化数据存入存储设备。
3. 存储（Store） ：处理后的数据需要存储，以支持分析项目。有两种存储选项：
- 数据仓库 ：用于存储已处理的结构化、过滤后的数据，用于特定的报告、分析、数据集市和机器学习等。
- 数据湖 ：存储大量原始数据的集中式仓库，可存储结构化、半结构化和非结构化数据，能以原生格式存储并处理各种类型的数据，不受大小限制。
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