Google更新多项资料分析功能释出云端多来源资料融合服务

Google发布了一系列云端资料服务更新，强化了既有产品BigQuery以及Dataflow，还发布了云端资料融合（Cloud Data Fusion），更新範围涵盖企业整个资料工作管线，从资料整理到资料治理。

针对资料彙整推出的Cloud Data Fusion服务，是一个完全託管的原生云端资料整合服务，内建广泛的开源转换函式库，以及超过一百种的开箱即用连接器，能够适用于各种系统和资料格式。Cloud Data Fusion可以撷取、整合各种资料来源，供BigQuery后续分析之用。而Data Fusion的控制中心可以让企业在单一位置，探索和管理所有资料集和资料工作管线，该控制平台提供简易的操作，使用者不须要撰写程式。

针对串流和批次资料处理服务Dataflow，Google推出了Cloud Dataflow SQL以及Dataflow FlexRS，让使用者在资料工作管线中使用SQL，也让工作调度更加灵活。Google表示，资料分析师对资料工作管线进行分析，建立资料工作管线则必须要依靠资料工程师，而Cloud Dataflow SQL让资料分析师可以直接使用熟悉的SQL语法，建构Dataflow工作管线。

Dataflow SQL使用的SQL语法与BigQuery相同，而这让资料分析师可以在BigQuery的使用者介面中使用Dataflow SQL进行资料分析。另外，Google还发布了Dataflow Flexible Resource Scheduling（FlexRS），让使用者能够设置隔夜作业、批次处理等调度安排，方便企业使用先占式服务。

Google也对分析资料仓储BigQuery进行多项更新，除了之前发布的资料仓储搬迁服务，在去年NEXT大会释出的BigQuery ML，Google也宣布即将释出正式版，最新版本增加不少新的模型支援与更多元的案例，还能直接输入TensorFlow模型使用。

BigQuery现在拥有BI Engine，能快速地执行记忆体分析服务，让企业以次秒级的查询回应时间，以高并行的方式分析複杂资料集。使用者可以透过Data Studio使用互动报告以及仪表板，Google预告，在几个月内，将也能在Looker以及Tableau工具上使用。

而为了要简化BigQuery的使用障碍，Google推出了连接试算表（Connected Sheets），使用者可以使用Google试算表熟悉的介面，但是获得BigQuery的分析能力，连结BigQuery完整的资料集使用，无论是数百万还是数十亿行资料都没问题，不需要SQL语法，就能进行资料分析。

为了要帮助企业管理数位资产，Google推出了Data Catalog服务，使用与Gmail和Drive相同的搜寻技术，提供简单的资料探索搜寻介面，也提供了灵活且功能强大的编目系统，以捕捉技术和商业元资料，并与Cloud DLP整合，能够发现且编列敏感资料资产，也提供以Cloud IAM简化存取控制。