在消費者接觸點碎片化且市場需求變化迅速的現在，如何快速地蒐集、整合、分析及應用數據是企業能否搶得先機的關鍵！長年榮獲 Google Cloud 合作夥伴獎的 Cloud Ace，此次統整了可高效實踐四大數據分析步驟的 Google Cloud Platform（GCP）工具，及不同需求下的搭配策略，希望協助企業在更短的時間內最大化數據價值。
無須編寫程式碼，即可執行資料前處理（ETL）
首先，我們最初拿到的資料集通常是原始資料（Raw Data），而這些 Raw Data 是不能被拿去做任何分析的！因為未經處理的 Raw Data 常會有資料格式不正確、不一致、空值很多或編碼錯誤等問題，也就是所謂的髒數據。因此，在執行大數據分析時，資料前處理往往會花費許多時間，透過了解整份資料每個欄位所代表的意義，進而根據這些欄位決定該如何處理與清洗，讓整份資料集變成一份可分析的資料，步驟雖繁瑣但也至關重要。
資料前處理其實就是大家耳熟能詳的 ETL（Extract, Transform, Load），在 GCP 上，除了可單純使用 BigQuery，還可再搭配 Cloud Dataflow 與 Cloud Pub/Sub。針對即時資料（Streaming Data），資料產生時會觸發 Cloud Pub/Sub 並立即透過 Cloud Dataflow 加以處理。而針對批次資料，則可透過外部工具或自行撰寫的排程程式，將資料傳送到 Cloud Storage（GCS）後，再由 Cloud Dataflow 進行資料處理（詳見下圖）。
其中 Cloud Dataflow 屬於全代管的資料處理服務，不僅可自動安排資料處理流程、部署及管理資源處理作業，還可藉由水平調度工作站資源，提高資源使用率以符合成本效益。另外諸如 Dataprep、Dataproc 和 Data Fusion，也都是 GCP 上實用的資料處理工具，下面簡單介紹這三項工具的用途。
首先，Dataprep 可透過圖形介面（無需編寫程式碼）瀏覽、清理及準備相關資料（結構化與非結構化資料），也能處理任何規模的資料，自動偵測結構定義、資料類型及異常（如缺值、離群值和重複值），此外還會建議及預測最合適的資料轉換作業。而 Dataproc 則像是 GCP 上的「全代管式」 Apache Hadoop、Spark 叢集。最後，Data Fusion 和 Dataprep 一樣提供圖形介面，使用者無須編寫程式碼就可部署 ETL／ELT 資料管道（Data Pipeline）。
Cloud Storage + BigQuery，一次滿足資料湖與資料倉儲需求
透過 GCP 完成自動化處理與清洗資料後，就可以將這些乾淨的資料匯入資料倉儲（Data Warehouse）中，也就是 ETL 中的 L（Load）。有人也許會問，為什麼不直接把 Raw Data 放入資料倉儲清洗後再做分析呢？原因其實很簡單，因為資料倉儲主要是存放乾淨、Schema 一致（準備被分析）的資料；資料湖（Data Lake）才主要用來存放來源不同的 Raw Data，保留資料原始格式。所以資料倉儲基本上只負責分析而不負責清洗。
在 GCP 上，GCS 及 BigQuery 是兩大最常用的資料儲存服務。通常，GCS 會作為 Data Lake 使用；BigQuery 則作為資料倉儲使用。其中 BigQuery 屬於無伺服器服務（Serverless Service），不僅容易管理，還具備 SQL 查詢介面，此外也支援即時（Streaming pipeline）或批次（Batch pipeline）的資料匯入。
不須會 Python！用標準 SQL 語法快速實踐資料分析與 AI 應用
有乾淨的資料儲存在資料倉儲後就可正式開始分析了！如果不是太複雜的分析，可直接利用 BigQuery 的 SQL 查詢介面分析資料，或使用標準 SQL 語法建立或執行機器學習（Mechine Learning，ML）模型。另外，前面提到的資料處理工具 Dataflow 和 Dataproc ，也都能作為資料分析的輔助。Dataflow 有即時 AI 功能，可建構各種智慧解決方案，包含預測分析、異常偵測、即時個人化和其他進階分析用途等。而 Dataproc 則可透過 Apache Spark ML 執行機器學習，或搭配 BigQuery 進行分析。
最後，GCP 也有推出預測分析所需的相關服務，除了上述所提的 BigQuery ML，Vertex AI 與 AutoML 的搭配也很推薦！因為我們不用會寫 Code，就可快速建立與訓練模型。如要以自訂工具建立 ML 模型，也能用少少的 Code 訓練出好模型，使用門檻低之外成效也很顯著。
以 Data Studio 達成資料視覺化，輕鬆實現 Business Intelligence
最後，在資料視覺化上最常使用的就是 Data Studio。易於理解的互動式 Dashboard 圖像報表讓我們可以在一份報告中即時比較、過濾和組織所需要的確切資料。另外，Data Studio 可連接的資料來源端也很豐富，除了 Google 本身的 BigQuery、Cloud SQL 和 Google Sheet，也支援 AWS 的 Redshift，加上可以免費使用，是企業能以高效低成本的方式實現 Business Intelligence 的有力幫手。
以上是 GCP 各項工具在數據處理四大步驟的搭配與應用建議，如想更了解企業愛用的數據分析應用方案與客製化開發服務，歡迎參考我們的大數據分析解決方案，讓數據成為推動企業成長的最佳助力！
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Cloud Dataflow: 這是 Google 的大數據處理服務，可以進行無伺服器的 ETL 任務。你可以使用 Java、Python 或者 SQL 來編寫 Dataflow 工作，然後將這些工作部署到雲端，Google 會自動進行資源管理和效能優化。
BigQuery: 這是 Google 的全面伺服器化數據倉儲服務，支援 SQL 查詢，並提供機器學習能力。除了一般的數據查詢之外，BigQuery 也可以進行 ETL 任務。例如，你可以使用 SQL 語句將數據從一個表提取出來，進行一些轉換，然後將結果載入到另一個表中。
Cloud Dataprep by Trifacta: 是一種無服務器的數據服務工具，可用於清潔和預處理數據。在 Cloud Dataprep 中，你可以定義數據的清潔和轉換規則，然後應用這些規則來進行 ETL 任務。
Cloud Pub/Sub and Cloud Functions: 這兩個工具可以組合使用，建立一個 ETL 管道。例如，你可以使用 Cloud Pub/Sub 接收數據，然後使用 Cloud Functions 進行數據轉換，最後將結果儲存到 BigQuery 或其他的 GCP 服務中。
以上四種工具都可以單獨使用，也可以組合使用，根據你的具體需求來選擇最適合的工具和方法。