主要观点：组织常需跨云平台利用服务以提升数据科学能力，文中介绍通过 Data Wrangler 在 Google BigQuery 和 Amazon SageMaker Studio 间建立直接连接的综合指南，提供成本效益高且安全的解决方案。
关键信息：

• 直接集成 BigQuery 和 SageMaker Data Wrangler 有成本优化、性能提升、数据安全合规、运营效率提升和可扩展性等优势。
• 实施需具备 Amazon SageMaker Studio 账户、Google Cloud 账户、Python 库及 Google Cloud 凭证等先决条件。
• 架构上通过 Python 代码建立与 BigQuery 的安全连接并执行查询，Data Wrangler 还提供数据剖析和可视化功能。
• 有安装包、设置环境变量、导入库等代码示例，同时指出存在认证安全、数据传输 latency、实时数据访问和服务可用性等限制。
  重要细节：
• 成本优化可节省存储和数据移动成本，性能提升避免 ETL 过程延迟，安全合规可维持控制和审计。
• 实施先决条件中对各账户及库的要求详细说明。
• 架构部分详细阐述 Python 代码与 BigQuery 的交互过程。
• 代码示例涵盖安装包、设置环境变量、导入库、执行查询及数据存储等操作。
• 限制部分分别对各限制因素进行解释和说明。