企業借助數據了解他們的客戶、產品和市場。但要從這些數據中獲得高價值的情報，就需要強大、可靠且具有可擴展的解決方案，而 BigQuery 和 Looker 就是能幫助企業實現強大商業智慧 (Business Intelligence, BI) 的工具。這兩項工具，不僅能提供資料科學家、資料分析師使用，其視覺化圖表，也能提供業務決策者關鍵的資訊。

您還沒使用過這些強大的資料分析工具嗎？這篇文章，我們就帶您透過 5 則全球知名案例，了解 BigQuery 和 Looker 的用戶如何利用這些工具，挖掘潛在商機。

太陽能公司借助 Looker 節省 50％ 時間，加速資料分析

隨著市場對可再生能源的需求增長，太陽能住宅的領導者 Sunrun 的資料量體也持續增加。Sunrun 得處理來自安裝操作的資料、已安裝的系統資料、客戶操作資料、業務資料等，因此開始尋求解決方案。

以往，當公司內部有任何資料分析需求，就需要動用到 IT 和資料團隊人力。他們使用的 Oracle 資料倉儲無法滿足不斷增長的分析需求、更難以協助團隊挖掘商業洞察，而這樣的局限性，間接導致了資料間的孤立及衝突。

經過評估，Sunrun 選擇搬遷到 Google Cloud 智慧化資料分析平台（包括採用 BigQuery 和 Looker），以減少提取、轉換和加載資料 (ETL) 的複雜性，不僅能夠增加查詢的回應速度，同時也提升了企業內資料的可訪問性和信任度。

有了 Looker，Sunrun 能夠將組織的 IT 和商業部門緊密連結，並幫助他們更清楚了解整體零售業務的趨勢，包括與主要零售夥伴合作的績效和影響。有了這項工具，Sunrun 在進行分析時，能夠更深入考量顧客體驗與商業目標。自從 Sunrun 整合雲端技術以來，他們已經有效建立了基礎架構和業務效率，幫助他們滿足在太陽能產業不斷增長的需求。

財務流程的數位轉型：客製化 BI 剖析營收、帳款、現金流

一改過去採用 Excel 做資料分析，建築公司 Emery Sapp & Sons 選擇 BigQuery 和 Looker 作為新的資料分析系統。這樣的改變，讓他們成功統一多管道的資料來源，並提供企業更全面完整的業務視角。Looker 友善的操作介面讓人能更快速地操作，並可在最精簡維運的情況下，使所有團隊都可通過介面取用資料，並進行操作。

Emery Sapp＆Sons 現在能更直覺地看到需要的資訊，並根據關鍵資料採取行動。自從對資料分析系統升級以來，他們成功降低了人工處理的比例，有更多時間分析並提升公司績效。他們現在可以更專注擬定成長策略，並為客戶提供優質服務。

迅速應對醫療突發狀況！符合 HIPAA 規範的資料解決方案

去年初 COVID-19 首次爆發，美國麻州 Commonwealth Care Alliance (CCA) 社區醫療保健組織的工作人員與臨床醫生，急需可靠、迅速、且能跨多區域來源的資料，整合進行診療。

CCA 資料科學團隊迅速用 BigQuery 和 Looker 打造了一套資料分析平台，為臨床醫生提供關鍵資訊和預測建議，團隊還部署了整套資料操作和 ML 管理流程。所有 Google Cloud 服務都有相關協議已以滿足醫療產業的 HIPAA 規範，且由於 BigQuery 提供很高的靈活性與可用性，讓平台效能穩定可靠，也允許小型資料科學團隊在合法的範圍內敏捷開發。

團隊在不增加內部資源負擔的情況下，讓團隊安全地取用受信任的資料。隨著 COVID-19 大流行，CCA 持續使用最新的資訊來提供醫療支援和照護。現在，團隊可以繼續進行更深入的功能導向工程和因果推理，提供臨床醫師和其他成員更準確的照護建議。

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每月省超過一萬美元，Looker 結合 BigQuery 投資報酬率大幅提升 200%

零售資訊服務商 Label Insight 透過分析產品包裝和標籤，幫助零售品牌更貼近市場需求。他們的零售業客戶會用這些資訊來調整現有產品，或製作符合目前趨勢的新產品。Label Insight 過去使用的 BI 系統因為資料分散、過程繁瑣，做分析時非常耗費時間與金錢成本。該公司擁有豐富的資料集，但光是要取用分析資料，就得花一週人天的時間。而且，此一過程無法擴展、重複。

改用 BigQuery 作為新的資料倉儲，並搭配 Looker 作為 BI 工具後，執行團隊發現，使用 BigQuery 的次數越多，就能為公司帶來越多的效益，提高 ROI。BigQuery 現在為他們提供了幾乎無限的經濟效益、可擴展的儲存容量和無與倫比的效能。

透過簡單的設定介面、報告和分析，Looker 實現了組織內的資料民主化。Looker 還可以做完善的管理控制，讓團隊成員輕鬆使用 BigQuery 資料而不再頻繁消耗資料團隊的時間。

另外，Looker 透過嵌入式分析，將有價值的資料整合到 Slack 等現有應用程式中，團隊開始能以習慣的管理工具訪問資料，並維持資料的共享性與正確性；讓團隊成員都能為其客戶提供更多價值。

MLB：BigQuery 資料倉儲現代化，讓球迷、球隊共同擊出全壘打！

在美國職棒大聯盟 (MLB) 內，有個負責管理粉絲資料的工程團隊。團隊負責管理超過 350 個 data pipelines，將第三方和內部資料源，集中到企業資料倉儲 (EDW) 中。該資料倉儲推動了內部產品、行銷、財務、票務、商店、分析和資料科學部門的業務，範圍涵蓋 30 個大聯盟球隊。該團隊過去一直使用 Teradata 作為他們的企業資料倉儲。

過去，團隊就碰到了查詢失敗、延遲以及同步等問題。由於網路連接限制和客戶端軟體設置問題，提供直接的用戶訪問往往具有挑戰性。隨著 2019 年完成從 Teradata 到 BigQuery 的搬遷，MLB 從這項雲端資料倉儲中取得許多優勢。

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大聯盟現在可以採取更全面、輕鬆的方法，用資料服務他們的球迷和聯盟球隊。遷移到 BigQuery 和 Looker 已完成了兩個目標，包括：

• OneView：此計劃將 30 多個相關資料源匯總到一個表中，每個粉絲的資料整理為一列，以方便往後的資料做更細的區分（如新聞文章針對不同個性作區分）。
• 即時表單送出：藉由 Google 提供的 Dataflow 範本即時將數據從 Pub / Sub 傳輸到 BigQuery，大聯盟創建了 Looker 儀錶板，作為特定活動的表單送出用途，也讓他們的編輯團隊可以最高以分鐘為單位創建的結果分析。

隨著大聯盟全新的資料平台開始運行，他們將能更好地將數據提供給相關單位，善用資料賦能，為粉絲創造更好的、個人化的線上體驗。

（延伸閱讀：從球場到雲端：一窺美國職棒大聯盟 MLB 如何善用 Anthos 部署混合雲）

（本文翻譯改編自 Google Cloud。）