在当今的商业环境中，数据已成为企业决策的核心。Google的BigQuery作为一种云数据仓库解决方案，以其高性能、可扩展性和成本效益受到企业的青睐。本文将深入探讨BigQuery的架构、优势以及在实际业务场景中的应用，特别是客户细分的用例。
数据驱动决策是指基于数据而非直觉进行决策的过程。与直觉相比，数据驱动的方法可以减少偏见，提供更准确的结论。在进行数据驱动决策时，需要遵循以下步骤：
首先，明确业务问题。这是确定正确业务问题的关键步骤，它为整个决策过程设定了优先级和目标。例如，Redeem公司希望根据每位用户的收入对餐厅和酒店进行分类，以制定合适的策略来最大化收入。
其次，确定数据来源和变量。在明确了业务问题后，下一步是确定数据来源和整合机制，将数据存储在一个地方。Redeem公司从应用程序捕获相关变量（收入、用户签到次数、客户和用户详细信息），并将这些数据保存在GoogleBigQuery表中。
接着，进行数据清洗和组织。在查询和生成洞察之前，确保数据的清洁至关重要。错误可能由多种原因引起，例如数据输入时的手动错误、编码和解码错误等。除了清洗数据外，组织数据也很重要，这意味着创建一个数据字典来解释所有变量。
然后，查询BigQuery表。BigQuery提供了类似SQL的语法来查询表。可以对列进行聚合，可以连接表，并执行许多其他任务。BigQuery的响应速度极快，可以在几秒钟内获取结果。例如，可以从收入表中选择收入总和。
最后，洞察是数据驱动生命周期的最终步骤。洞察是最终业务决策的关键。例如，如果用户点击某个项目的次数多于其他项目，这可以帮助为其他与该项目非常相似的产品提供推荐。这种在洞察之后做出的决策有助于增加销售。
BigQuery是Google的云数据仓库系统，其无服务器架构将计算与存储分离。这意味着存储和计算能力可以独立扩展。这种架构为用户提供了灵活性和控制，无论是在存储还是成本方面。用户无需担心底层结构，因为Google云管理着一切。它帮助用户专注于业务问题，而无需具备数据库的技术专长。数据存储在Google分布式文件系统中，该系统高度可靠，并可根据负载自动扩展。用户可以通过BigQuery客户端（Web UI、REST API、CLI和客户端语言）进行查询。数据从存储中查询出来，然后进入计算部分，在那里执行所有的聚合和计算。Google的高可靠性网络连接了存储和计算两部分。
如果深入研究，会发现各种底层技术如Dremel、Colossus、Jupiter和Borg在幕后运行。
Dremel是执行引擎，它将SQL查询转换为树。通过树的槽（树的叶子）从存储（Colossus）中读取数据。聚合通过混合器（分支）进行。Jupiter是叶节点和Colossus之间的连接，是一个可靠的网络系统。它还动态提供槽，以便单个用户可以为查询获得多个槽。
Colossus是Google的分布式文件系统。它为用户提供足够的磁盘空间。它还处理磁盘崩溃期间的复制和恢复。它以列式和压缩格式存储数据，这有助于空间优化和降低运行成本。
Jupiter是计算和存储之间的可靠网络，有助于通信。它提供了非常高的带宽，有助于高效快速地分发大型工作负载。
Borg是一个大规模的集群管理系统。它保护免受机器崩溃、电源故障等故障的影响。
传统数据库结构类似于数据库，具有表格和列；同样，BigQuery遵循结构。
项目：它是顶级容器，类似于传统数据库系统中的数据库。要创建它，请登录到GCP帐户。可以免费使用沙箱。登录后，点击新项目，输入项目名称并创建。
数据集：由于公司内部有不同部门，可以有不同目的。一个项目可以有多个数据集。
表格：表格是数据的列式表示。一个数据集可以有多个表格。
客户对任何组织都非常重要。作为企业，独特地满足客户的需求，创造收入和利润。客户的需求各不相同，客户细分过程的一部分是将相似的客户分组。
Redeem是一家提供餐厅和酒店用户现金回馈的公司。公司通过向餐厅/酒店提供客户来创造收入。识别哪些客户获得更多签到非常重要。这有助于制定新的定价政策。
业务问题制定：如何了解提供非常好业务的客户（餐厅/酒店）并将它们分类？
-- 计算唯一客户数量
SELECT COUNT(DISTINCT customer_id) FROM `redeemanalytics.Analytics.Customer`;
-- 计算每位用户的收入
SELECT customer_id, SUM(revenue) / COUNT(user_id) AS revenue_per_user
FROM `redeemanalytics.Analytics.Revenue`
GROUP BY customer_id;
-- 基于中位数对客户进行分类
SELECT customer_id, revenue_per_user,
(revenue_per_user - MEDIAN(revenue_per_user) OVER ()) / MEDIAN(revenue_per_user) OVER () AS score
FROM `redeemanalytics.Analytics.Revenue`;
- GCP-BigQuery是一种基于云的数据仓库无服务器自管理解决方案。它可以根据负载需求进行扩展。
- 它对于企业做出数据驱动决策非常有用。
- 了解了客户细分的用例，借助BigQuery。