Lanciato lo scorso anno in private alpha, BigQuery Omni è un servizio di analytics multicloud di Google Cloud che permette ai team di abbattere i silos di dati utilizzando BigQuery per fare analisi in modo sicuro e conveniente.
I clienti potranno eseguire data analytics cross-cloud da un unico centro di controllo, attraverso Google Cloud, Amazon Web Services (Aws) e Microsoft Azure.
BigQuery Omni – ha annunciato Google Cloud – sarà disponibile per tutti i clienti su Aws e per clienti selezionati su Microsoft Azure nel corso del quarto trimestre.
BigQuery Omni abilita connessioni sicure ai dati S3 in Aws o ai dati Azure Blob Storage in Microsoft Azure. I data analyst possono interrogare i dati direttamente tramite la familiare interfaccia utente di BigQuery, portando la potenza di BigQuery lì dove risiedono i dati.
Secondo Google Cloud, BigQuery Omni può aiutare in vari modi i clienti ad affrontare le nuove sfide che pongono gli ambienti multicloud.
Il multicloud è qui per restare – mette in evidenza Google – e le imprese non si stanno consolidando, ma stanno espandendo e proliferando il loro stack di dati attraverso i cloud. Per ragioni finanziarie, strategiche e di policy, i clienti hanno bisogno di dati che risiedono in più cloud. Il supporto delle data platform per il multicloud è dunque ormai una funzionalità essenziale.
Inoltre, afferma Google, le piattaforme di dati multicloud forniscono valore attraverso i cloud. Secondo i clienti di Google Cloud che hanno utilizzato la preview, la chiave per gli analytics di valore sta nel fornire più funzionalità e integrazione tra i cloud.
Ad esempio, i clienti desideravano unire i dati degli acquisti online con quelli dei checkout in-store per capire come ottimizzare la supply chain. Altri scenari includevano l’unione dei dati dell’inventario e degli analytics degli ad, per guidare le campagne di marketing, e i dati dei servizi e degli abbonamenti per capire l’efficienza dell’impresa.
In sostanza, sottolinea Google, i data analyst richiedono la capacità di unire i dati attraverso i cloud, in modo semplice e conveniente.
Al tempo stesso, il multicloud dovrebbe funzionare senza soluzione di continuità. Fornire una singola dashboard su tutti i data store permette all’analista dei dati di estendere la sua capacità di dare una spinta al business, senza dover acquisire nuove competenze e senza preoccuparsi di dove sono archiviati i dati.
Poiché BigQuery Omni è costruito utilizzando le stesse API di BigQuery – mette in evidenza Google – dove vengono memorizzati i dati (Aws, Azure o Google Cloud) diventa un dettaglio implementativo.
Né è da trascurare il fatto che pattern di sicurezza coerenti sono cruciali per le imprese, per scalare. Man mano che vengono create più risorse di dati, fornire il giusto livello di accesso può essere impegnativo. I team di sicurezza hanno bisogno di controllare tutti gli accessi ai dati con la massima granularità possibile per garantire la fiducia e la sincronizzazione dei dati.
Infine, la qualità dei dati sblocca l’innovazione. Secondo Google Cloud, costruire uno stack cross-cloud completo ha valore solo se l’utente finale ha i dati giusti di cui ha bisogno per prendere una decisione.
Copie multiple, dati incoerenti o non aggiornati portano a decisioni sbagliate per gli analisti. Inoltre, non tutte le organizzazioni hanno le risorse per costruire e mantenere pipeline costose.
Secondo Google, BigQuery Omni può supportare le imprese nel costruire data analytics cross-cloud che aiutino a ottimizzare i processi e prendere decisioni basate sui dati migliori, al contempo riducendo i costi e aumentando l’accessibilità ai dati tra team diversi.
Nel 2022 – ha poi aggiunto Google Cloud – ci saranno nuove funzionalità tra cui il cross-cloud transfer e le tabelle esterne autorizzate per aiutare gli analisti di dati a implementare scenari e flussi di lavoro governati e cross-cloud, tutto dall’interfaccia di BigQuery.
Il cross-cloud transfer aiuta a spostare i dati necessari per completare l’analisi in Google Cloud e a trovare insight sfruttando le funzionalità avanzate di BigQuery ML, Looker e Dataflow.
Le tabelle esterne autorizzate forniranno una governance coerente e a grana fine con sicurezza a livello di riga e di colonna per i dati aziendali.
Insieme queste funzionalità abiliteranno un accesso semplificato e sicuro attraverso i cloud per tutte le esigenze di analytics.
