Budowa hurtowni danych w BigQuery wymaga precyzji na każdym etapie – od projektowania schematów, przez optymalizację kosztów, aż po integrację danych z różnych źródeł. Wielu inżynierów danych skupia się na zaawansowanych funkcjach BigQuery, zapominając o fundamentach: dobrze przemyślana architektura danych, odpowiednie zarządzanie zapytaniami SQL czy automatyzacja procesów ETL.
Efektem są systemy, które zamiast działać jako wydajne narzędzia analityczne, generują nieprzewidziane koszty, spowalniają pracę zespołów i ograniczają możliwości organizacji. Na podstawie zrealizowanych projektów z klientami z różnych branż, omawiamy pięć najczęściej popełnianych błędów w BigQuery. Każdy z nich to praktyczna lekcja, jak unikać pułapek i budować hurtownię danych, która dostarcza wiarygodne i aktualne informacje, optymalizując koszty i wspierając podejmowanie decyzji.
Błąd 1: Brak przemyślanej architektury danych
Źle zaprojektowana architektura danych to jak budowanie domu na niestabilnym fundamencie – prędzej czy później pojawią się pęknięcia. Brak strategii projektowania schematów danych prowadzi do problemów z wydajnością zapytań, niespójności danych i niepotrzebnie wysokich kosztów przetwarzania.
W przypadku naszego klienta PŚO głównym wyzwaniem było zebranie danych z różnych baz transakcyjnych i stworzenie centralnej hurtowni danych w BigQuery. Specjaliści z Alterdata odpowiednio zaprojektowali schemat oparty na star schema, by firma mogła sprawnie przeprowadzać analizy i generować raporty o dużym poziomie szczegółowości. Co więcej, dane były spójne, dzięki czemu jedno źródło prawdy, stanowiło podstawę do podejmowania trafnych decyzji.
Rekomendacje naszych ekspertów:
- Projektując schemat danych, należy znaleźć równowagę między normalizacją a denormalizacją. BigQuery dobrze radzi sobie z danymi zagnieżdżonymi (nested) i powtarzającymi się (repeated), co pozwala na tworzenie schematów, które są zarówno wydajne, jak i łatwe w użyciu, bez ścisłego trzymania się klasycznych modeli relacyjnych.
- Konieczne jest wdrożenie monitoringu jakości danych w czasie rzeczywistym, aby identyfikować potencjalne braki i błędy.
Błąd 2: Niedostateczna kontrola kosztów
BigQuery jest narzędziem, które w modelu pay-as-you-go może szybko generować nieprzewidziane koszty. Gdy zapytania skanują niepotrzebne dane, a w hurtowni przechowywane są rekordy o marginalnej wartości, budżet może wymknąć się spod kontroli.
W przypadku naszego klienta z branży ecommerce zalegające dane oraz nieoptymalne zapytania SQL powodowały niepotrzebne skanowanie dużych wolumenów danych. Problem rozwiązała systematyczna optymalizacja zapytań oraz usunięcie niepotrzebnych zbiorów danych, takich jak nieużywane dane testowe. Firma zyskała nie tylko oszczędności rzędu 30% kosztów w BigQuery, ale także przyspieszenie operacji analitycznych.
Nasze rekomendacje:
- Wprowadzenie limitów budżetowych w Google Cloud oraz regularne audyty kosztów.
- Monitorowanie zapytań SQL i analiza kosztów ich wykonania z użyciem narzędzi dostępnych w BigQuery.
Błąd 3: Nieefektywne zarządzanie integracjami
Integracje między systemami to często pięta achillesowa projektów danych. Gdy dane napływają z opóźnieniem lub są niespójne, firma traci możliwość szybkiego reagowania na zmiany rynkowe. Problem staje się jeszcze większy, gdy dane z różnych systemów są uwięzione w silosach, co utrudnia kompleksowe analizy.
W przypadku klienta z branży handlu hurtowego dane z dwóch różnych systemów 3rd party nie były synchronizowane w czasie rzeczywistym, co utrudniało prowadzenie kampanii marketingowych i analiz sprzedażowych. Nasze niestandardowe rozwiązanie zbudowane w BigQuery pozwoliło na bezproblemową integrację danych w czasie rzeczywistym, poprawiając efektywność działań.
Innym przykładem może być wdrożenie centralnego repozytorium danych w BigQuery dla firmy PŚO. Dane z CRM i ERP zostały zsynchronizowane, co pozwoliło na pełną kontrolę nad procesami operacyjnymi.
Rekomendacje inżynierów Alterdata:
- Wdrożenie narzędzi takich jak Pub/Sub do integracji danych w czasie rzeczywistym znacznie usprawnia proces przepływu oraz pozwala utrzymać wysoką jakość danych.
- Budowa rozwiązania reverse ETL, aby zapewnić dwukierunkowy przepływ danych między systemami, umożliwiając podejmowanie lepszych decyzji biznesowych w oparciu o aktualne dane z hurtowni, dostępne bezpośrednio w systemach operacyjnych.
Błąd 4: Nieoptymalne projektowanie zapytań SQL
Nieoptymalne zapytania SQL nie tylko spowalniają raportowanie, ale również generują nadmierne koszty. Wiele firm boryka się z problemami, takimi jak używanie SELECT *, brak warunków filtrujących czy indeksów, które powodują nadmierne skanowanie danych.
W przypadku wcześniej już wspomnianego klienta z branży ecommerce analiza danych była znacznie spowolniona przez nieoptymalne zapytania SQL. Po wdrożeniu procesu monitorowania zapytań i wprowadzeniu poprawek, czas generowania raportów u naszego klienta skrócił się z godzin do minut, przy jednoczesnym obniżeniu kosztów operacyjnych.
Nasze rekomendacje:
- Wdrożenie procesów code review dla zapytań SQL i monitorowanie ich wydajności.
- Regularne szkolenia zespołów w zakresie optymalizacji zapytań i najlepszych praktyk w BigQuery.
Błąd 5: Brak automatyzacji i orkiestracji procesów
Ręczne zarządzanie procesami ETL jest czasochłonne i podatne na błędy. Brak automatyzacji uniemożliwia szybkie wdrażanie zmian, a orkiestracja wielu procesów bez dedykowanych narzędzi prowadzi do chaosu operacyjnego.
W ramach współpracy z PŚO wdrożyliśmy Apache Airflow do zarządzania procesami ETL oraz Dataform do modelowania danych. Automatyzacja pozwoliła na lepszą kontrolę nad procesami, szybsze wdrażanie nowych rozwiązań i znacznie wyższą stabilność całego systemu.
Rekomendacje:
- Wykorzystanie narzędzi takich jak Apache Airflow, dbt lub Dataform do automatyzacji procesów ETL i modelowania danych.
- Implementacja CI/CD, aby automatyzować testy i wdrożenia, minimalizując ryzyko błędów.
Podsumowanie
Każdy z opisanych błędów – od braku przemyślanej architektury po niedostateczną automatyzację – może ograniczać potencjał hurtowni danych. Ich eliminacja pozwala nie tylko na oszczędność kosztów, ale także na pełne wykorzystanie danych w organizacji. Projekty zrealizowane dla naszych klientów pokazują, że odpowiednie podejście do projektowania systemu w BigQuery może przynieść wymierne korzyści operacyjne i biznesowe.
Twoje dane mogą działać jak precyzyjny mechanizm, który wspiera organizację w podejmowaniu szybkich i trafnych decyzji. Jeśli chcesz zbudować lub zoptymalizować swoją hurtownię danych w BigQuery, umów się na bezpłatną konsultację, aby przeanalizować jej architekturę i zidentyfikować potencjalne obszary do poprawy.
