Google 宣布在 2016 年发布的数据可视化工具 Data Studio, 以及 2017 年发布的的数据预先处理服务 Cloud Dataprep, 现在都正式可用.
Data Studio 为免费的可视化报告工具, 在 2016 年发布测试版, 经过 2 年的发展, 现在终于提供正式版. Data Studio 是 Google Marketing Platform 的一部分, 与 Google 云平台紧密整合, 使用者能以简单的操作, 读取 Google Analytics,Google Ad 和 Google BigQuery 共超过 500 个 Google 和非 Google 的数据资源, 进行可视化并探索数据.
Google 持续更新 Data Studio 的功能, 近期较大的功能更新包括探测器(Explorer), 数据混合以及 Google Marketing Platform 报告库. 探测器让使用者只要简单的鼠标点击操作, 就能完成数据合并的麻烦工作, 这加快了分析师的工作流程, 也对非技术用户更加友好. 数据混合则能让企业以单一画面, 检查多个跨数据来源的可视化分析结果. Google Marketing Platform 报告库则能创建特别的报告, 这个功能提供了一系列的报告样板, 让使用者可以快速整合数据, 并生产信息丰富的专业报告. Google Marketing Platform 的使用者, 还能从该平台的各种产品, 日 Analytics,Optimize 和 Tag Manager 中, 读取 Data Studio 的报告.
现在 Data Studio 持续加入更新后, 宣布成为正式版, 并且为了重视社区的发展, Google 还开发社区连接器, 让使用者可以连接不同的数据来源以及定制化报告模板, 除了能够生产企业专属的报告外, 也能轻松分享解决方案. Google 认为, 这些功能有助于发展整体生态系统, 让 Data Studio 为更多人所用.
除了 Data Studio, 在 2017 年 Google NEXT 大会发布的 Cloud Dataprep 现在也正式可用. 一般而言, 数据的错误, 异常和格式不一致, 会造成分析结果质量差, 因此数据清理和准备工作虽然繁琐, 却是非常重要的阶段, 如此才能让后续的 BigQuery 或 Google Cloud Dataflow 等云分析工具, 功能发挥到最大. Cloud Dataprep 是一个无服务器的可视化数据处理服务, 能够自动识别上传数据的 Schema, 形态等, 供机器学习或进一步分析之用.
Cloud Dataprep 这次推出正式版, 改善了外观. 登陆页面现在会显示最近的活动, 对于新用户操作也更加友好, 借助新手引导可以更快上手. 另外, 这个版本提供更好的协作功能, 团队现在可以共同进行数据处理工作, 透过分享工作流程, 重新使用数据样本, 甚至能够检查和审查成员的工作进度. 对于商业分析师, Cloud Dataprep 也提供了计算表中的 Pivot 和 Union 功能, 用来改进数据来源, 如目标 Schema 匹配或是基于参数的数据集处理等工作.
由于 Cloud Dataprep 是无服务器的服务, 因此所有新功能都是现在立即可用, 新用户可以透过操作指南开始进行探索和清理数据.
来源: http://bigdata.51cto.com/art/201809/584440.htm