GCP 数据工程 (BigQuery)

BigQuery 是 Google Cloud 的旗舰分析引擎——一个无服务器、PB 级的数据仓库，它将计算与存储分离，并仅根据您运行的查询收费。我们的数据工程师在 BigQuery 上构建生产级数据平台，能够处理海量数据，同时保持查询性能快速且成本可预测。我们设计的 ETL 管道、数据模型和分析架构可以扩展，而不会增加运营负担。

• BigQuery 数据仓库 — 设计星型模式，实施分区和集群，配置物化视图，并针对常见查询模式进行优化。
• ETL 管道开发 — 使用 Dataflow (Apache Beam)、Cloud Composer (Airflow) 和 Dataproc (Spark) 构建强大的数据管道，用于批处理和流处理。
• 实时流处理 — 利用 Pub/Sub 和 Dataflow 实现流式数据摄取，确保 BigQuery 中数据的亚秒级可用性。
• 数据建模 — 设计维度模型、缓慢变化维度和数据保险库架构，针对 BigQuery 的列式存储进行优化。
• 数据质量 — 在您的数据管道中实施数据验证、新鲜度监控、模式演进和异常检测。
• 成本管理 — 通过槽位预留、查询优化、存储分层和适合工作负载的定价模型来优化 BigQuery 成本。
• dbt 集成 — 在 BigQuery 中实施 dbt (data build tool)，用于模块化 SQL 转换、测试、文档和血缘追踪。

我们的数据工程技术栈以 BigQuery 为中心，用于数据仓库和分析；Dataflow 用于流处理和批处理；Pub/Sub 用于事件摄取；Cloud Composer 用于工作流编排；Dataproc 用于 Spark 工作负载；以及 Cloud Storage 用于数据湖暂存——这是一个完全托管的管道，无需基础设施管理，同时提供企业级的可靠性。

这项服务适用于正在构建或扩展其分析基础设施的数据团队——包括从 Teradata 或 Oracle 等本地数据仓库迁移的公司，将不同数据源整合到统一数据仓库的组织，或需要同时处理流数据和批处理分析的团队。如果您的数据增长速度超过现有基础设施的处理能力，基于 BigQuery 的工程解决方案可以应对这一挑战。