Kết nối Appsheet với các ứng dụng trong hệ sinh thái Google

APPSHEET TRONG HỆ SINH THÁI CỦA GOOGLE

AppSheet là một nền tảng phát triển ứng dụng không cần mã hóa (no-code) được Google mua lại vào năm 2020 và tích hợp vào hệ sinh thái của Google. Với AppSheet, người dùng có thể tạo các ứng dụng di động, web và IoT mà không cần phải có kinh nghiệm lập trình.

AppSheet sử dụng công nghệ tự động phát hiện và phân tích dữ liệu để tạo các ứng dụng có khả năng tự động cập nhật dữ liệu mới nhất. Nó cũng cung cấp các tính năng như tích hợp dữ liệu từ các nguồn khác nhau và đồng bộ hóa dữ liệu giữa các thiết bị.

Với việc tích hợp vào hệ sinh thái của Google, AppSheet cho phép người dùng sử dụng các công cụ quen thuộc của Google như Google Drive, Google Sheets và Google Forms để quản lý và chia sẻ dữ liệu. Nó cũng tích hợp với các dịch vụ khác của Google như Google Analytics và Google Maps để cung cấp các tính năng mở rộng cho các ứng dụng được tạo bởi nền tảng này.

Trong hệ sinh thái của Google, Appsheet không hoạt động một mình. Trong đó Appsheet là một mắt xích để kết nối với các ứng dụng khác trong hệ sinh thái của Google bao gồm:

Một mô hình data trong doanh nghiệp bao gồm các bước sau

Thu thập và Xử lý - Lưu trữ - Phân tích - Trực quan - Make business value

Trong đó Appsheet và Hệ sinh thái của Google có thể giúp bạn xử lý được toàn bộ các bước trên. Tuy vậy các ứng dụng khác trong hệ sinh thái Google sẽ hỗ trợ bạn

Các bộ công cụ trong hệ sinh thái Google
Thu thập và xử lý dữ liệu	Thu thập và xử lý dữ liệu là hai quá trình liên quan và quan trọng để cung cấp cho chúng ta các thông tin chính xác và hữu ích để cải thiện doanh nghiệp. Để đạt được mục đích này, thu thập dữ liệu là bước đầu tiên và là rất quan trọng. Dữ liệu là nguồn lực cần thiết cho việc phân tích và đưa ra các quyết định. Trong đó, công cụ Appsheet cung cấp một vai trò quan trọng trong việc thu thập dữ liệu một cách dễ dàng và hiệu quả.	Appsheet
Lưu trữ	Google cung cấp nhiều giải pháp cho việc chọn nguồn lưu trữ dữ liệu cho Appsheet. Để lựa chọn giải pháp phù hợp cho doanh nghiệp, bạn cần xem xét một số yếu tố như kích thước dữ liệu, mức độ bảo mật, và nhu cầu quản lý dữ liệu. Nếu app của bạn có dữ liệu ít và đơn giản, bạn có thể chọn sử dụng Google Sheets làm nguồn lưu trữ dữ liệu. Google Sheets là một giải pháp dễ sử dụng và linh hoạt, với các tính năng như chia sẻ và hợp tác dễ dàng. Nếu bạn muốn sử dụng một giải pháp hoàn hảo cho doanh nghiệp, bạn có thể sử dụng tính năng database trên Appsheet, được xây dựng trên nền tảng của Google Cloud. Tính năng này cung cấp một cơ sở dữ liệu mạnh mẽ và bảo mật, với các tính năng quản lý dữ liệu chuyên nghiệp. Ngoài ra, bạn cũng có thể kết nối Appsheet với các dịch vụ lưu trữ dữ liệu khác, như Azure của Microsoft, để cung cấp một giải pháp tốt nhất cho việc quản lý dữ liệu của doanh nghiệp. Chúng ta cần phải tìm hiểu tốt về từng giải pháp và lựa chọn giải pháp phù hợp nhất với nhu cầu của doanh nghiệp.	Google sheet, Google Cloud, Database,
Phân tích	Trong quá trình kinh doanh, việc xử lý và phân tích nhiều số liệu với nhau là một tác vụ quan trọng. Điều này cần để tạo ra một báo cáo chính xác về sức khỏe của doanh nghiệp, tính trạng của đơn hàng và các chỉ số quan trọng khác. Tuy nhiên, việc xử lý nhiều dữ liệu với nhau có thể trở nên rất phức tạp và tốn thời gian. Để giải quyết vấn đề này, Google đã ra mắt một sản phẩm tuyệt vời mang tên BigQuery. BigQuery là một công cụ phân tích dữ liệu mạnh mẽ và đầy tiện ích, giúp bạn xử lý nhanh chóng và hiệu quả các tập dữ liệu lớn. Nó cung cấp cho bạn khả năng tìm kiếm, phân tích và trực quan hoá dữ liệu một cách dễ dàng, giúp bạn đưa ra các quyết định kinh doanh chính xác và nhanh chóng. Để làm quen với BIGQUERY https://console.cloud.google.com/	Bigquery
Trực quan	Sau khi đã có được dữ liệu từ nhiều nguồn, việc tiếp theo chúng ta cần làm là xử lý và biến dữ liệu đó thành một hình thức dễ hiểu nhất cho người sử dụng. Cần phải tạo ra các biểu đồ và dashboard, mô tả dữ liệu dưới dạng hình ảnh và thống kê. Trong hệ sinh thái của Google, chúng ta có sẵn Looker để giúp đỡ trong việc này. Looker cho phép chúng ta tạo ra các biểu đồ và dashboard đẹp mắt và dễ hiểu, giúp người sử dụng có thể dễ dàng truy cập và hiểu các thông tin cần thiết một cách nhanh chóng và hiệu quả.	Looker studio

Thu thập dữ liệu

Thu thập và xử lý dữ liệu là hai quá trình liên quan và quan trọng để cung cấp cho chúng ta các thông tin chính xác và hữu ích để cải thiện doanh nghiệp. Để đạt được mục đích này, thu thập dữ liệu là bước đầu tiên và là rất quan trọng. Dữ liệu là nguồn lực cần thiết cho việc phân tích và đưa ra các quyết định.

Trong đó, công cụ Appsheet cung cấp một vai trò quan trọng trong việc thu thập dữ liệu một cách dễ dàng và hiệu quả.

Lưu trữ

Trong việc thu thập và xử lý dữ liệu, Appsheet có thể kết nối với Google sheet hoặc các nền tảng khác trong hệ sinh thái Google như Cloud Google. Trong đó tính năng database là tính năng mới của Google Appsheet giúp chúng ta có thể kết nối được với Cloud của Google.

Trong đó Database mới sử dụng các tính năng lưu trữ trên Google Cloud. Lưu ý tính năng này là tính năng trả phí.

Chi phí như sau:

Như vậy chúng ta có thể thấy dung lượng lưu trữ trên Appsheet Database là khá hạn chế. Để có thể dễ tìm thông tin chúng ta có thể so sánh như sau:

So sánh giữa database của Google và Google sheet.

	Database	Google sheet
Dung lượng lưu trữ	Không giới hạn	10 triệu ô tính
Tốc độ load	Vì sử dụng trên nền tảng Google cloud nên tốc độ load sẽ rất nhanh	Tốc độ load bình thường
Sử dụng	Hơi khó khăn và bất tiện nếu xây dựng từ ban đầu	Rất dễ dàng
Chi phí	Có tính phí	Miễn phí

Phân tích

Sau khi đã lưu trữ dữ liệu, việc tiếp theo quan trọng không kém là phân tích dữ liệu để đưa ra kết quả và sử dụng dữ liệu đó làm cơ sở định hướng cho các quyết định. Appsheet có khả năng chia sẻ insight data, điều này rất tốt. Tuy nhiên, đối với các yêu cầu phức tạp hơn và cần đến sự phân tích sâu hơn, thì công cụ chuyên biệt sẽ là lựa chọn phù hợp hơn. Trong hệ sinh thái của Google, công cụ đó chính là BigQuery.

Một số thông tin về BigQuery như sau:

BigQuery là dịch vụ kho dữ liệu phân tán, phân tích lớn của Google. Nó cho phép các doanh nghiệp thực hiện phân tích dữ liệu lớn một cách nhanh chóng và hiệu quả. Dưới đây là một số thông tin về BigQuery:

• Hiệu Suất Cao: BigQuery tận dụng sức mạnh của cơ sở dữ liệu phân tán của Google, cho phép người dùng truy vấn trên hàng petabyte dữ liệu trong vài giây.

• Tính Linh Hoạt: BigQuery không yêu cầu cài đặt phần cứng hay cơ sở dữ liệu. Bạn chỉ cần gửi truy vấn dữ liệu và Google sẽ xử lý công việc còn lại.

• An Toàn và Bảo Mật: BigQuery tuân thủ các tiêu chuẩn bảo mật quốc tế, đảm bảo dữ liệu của bạn được bảo vệ mạnh mẽ.

Lưu ý: Để sử dụng được BigQuery cần biết tới SQL, học viên có thể tham khảo một số khóa học miễn phí về SQL như:

• Khóa học free SQL của FPT:  https://codelearn.io/learning/introduction-to-sql 

• Khóa học free SQL trên W3School: https://www.w3schools.com/sql/

Bạn có thể xem qua hướng dẫn sử dụng BigQuery cyar Hòa ở  video này: https://www.youtube.com/watch?v=NfKoQWSm0Qk

Trực quan hóa dữ liệu

Sau khi đã có được dữ liệu từ nhiều nguồn, việc tiếp theo chúng ta cần làm là xử lý và biến dữ liệu đó thành một hình thức dễ hiểu nhất cho người sử dụng. Cần phải tạo ra các biểu đồ và dashboard, mô tả dữ liệu dưới dạng hình ảnh và thống kê. Trong hệ sinh thái của Google, chúng ta có sẵn Looker để giúp đỡ trong việc này. Looker cho phép chúng ta tạo ra các biểu đồ và dashboard đẹp mắt và dễ hiểu, giúp người sử dụng có thể dễ dàng truy cập và hiểu các thông tin cần thiết một cách nhanh chóng và hiệu quả.

Trên thị trường hiện nay có các công cụ hỗ trợ trực quan hóa dữ liệu bao gồm, Power BI, Looker studio, Tableau.

Dưới đây là bảng so sánh ba nền tảng này

Tiêu chí	Power BI	Looker Studio	Tableau
Giao diện	Giao diện thân thiện với người dùng, dễ sử dụng	Giao diện đơn giản, dễ sử dụng	Giao diện phức tạp hơn, cần thời gian học để làm quen
Khả năng tùy chỉnh	Mạnh mẽ, có nhiều tùy chọn và tính năng tùy chỉnh	Tùy chỉnh hạn chế so với hai nền tảng khác	Tùy chỉnh mạnh mẽ, nhưng cũng cần kiến thức chuyên sâu để tận dụng hết
Tích hợp dữ liệu	Hỗ trợ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau, dễ dàng tích hợp	Tích hợp tốt với các dịch vụ của Google, hỗ trợ một số nguồn dữ liệu ngoại vi	Hỗ trợ rất nhiều nguồn dữ liệu, nhưng cần thêm công cụ để tích hợp dữ liệu phức tạp
Hiệu suất	Hiệu suất mạnh mẽ, hỗ trợ dữ liệu lớn	Hiệu suất tốt, nhưng hạn chế hơn khi làm việc với dữ liệu lớn	Hiệu suất mạnh mẽ, hỗ trợ dữ liệu lớn
Giá cả	Có phiên bản miễn phí, nhưng cần trả phí cho các tính năng mạnh mẽ hơn	Hoàn toàn miễn phí	Không có phiên bản miễn phí, giá cả khá cao

Giao diện Looker studio

Bên cạnh đó Looker studio còn hỗ trợ import hiển thị trên web.