Power BI 和 Tableau 都是典型的 BI 工具，但這些發跡較早的軟體在資料量急劇成長的大數據時代，卻容易面臨地端效能限制和分析速度不足等難題。因此以下將分述傳統 BI 工具的常見限制，和 Google Cloud 的現代化 BI 解決方案（Looker Studio 搭配 BigQuery）4大優勢，帶大家找到能更有效率洞悉數據並制定商業決策的方法。

Google 推出的 BigQuery 除了是功能強大的大數據分析工具，支援標準 SQL 語法的特色也讓他比 Python 更好上手。這次的 BigQuery 教學將從使用者介面介紹開始，圖解如何從0上手 BigQuery，並將分析結果搭配 Google Data Studio 做視覺化的呈現。快跟著 Cloud Ace 專業技術人員的腳步來學習 BigQuery 吧。

訪客的地理位置資訊，往往得透過 IP 地址來進行分析 ，使用者才能進一步去了解網站訪客的地理位置分佈情形，這篇文章將會透過 HTTP Request 的 log 當作解析出經緯度的資料為例，來介紹如何使用 BigQuery 串接 Data Studio，分析地理資訊的方法。

BigQuery是一個具有高擴展性，而且查詢速度飛快的Datawarehouse，它的特性之一就是：具有Google獨特的columnar data structure，因此，在查詢速度上也有相當優異的表現。