Google BigQuery: Qué es y para qué sirve

La respuesta fácil es que Google BigQuery es un almacén de datos en la nube que permite almacenar y analizar grandes cantidades de datos de forma rápida y eficiente.

Pero es mucho más que eso, Google BigQuery es un almacén de datos de Google Cloud de bajo coste, multi nube, escalable, serverless y totalmente administrado. Utiliza funciones integradas de IA, aprendizaje automático y BI (business Intelligence) para obtener información valiosa a gran escala. También integra herramientas de análisis capaces de procesar petabytes de datos en segundos; todo ello de una forma rentable y adaptable a las necesidades de cada organización.

Google BigQuery es una solución totalmente administrada que se encarga de todo el trabajo pesado, lo que libera a los usuarios para que se centren en la obtención de información valiosa de sus datos.
Al contar cada vez con más canales y fuentes de datos, la necesidad de herramientas personalizables que permitan integrarlos y explotarlos en un mismo lugar es también cada vez mayor. Gracias a Google BigQuery, hoy en día es posible.

Descubre qué es, qué ventajas ofrece y cómo puede ayudarte  Google BigQuery a extraer insights valiosos para tu negocio.

1. ¿Qué se puede hacer con Google BigQuery?

En los últimos años, ha quedado claro que la analítica tradicional no puede resolver los desafíos de los big data, utilizar adecuadamente grandes cantidades de datos o crear modelos predictivos. Google BigQuery, al igual que otras herramientas, ahora utiliza la solvencia para resolver estos desafíos. 

A diferencia de otros almacenes de datos de GCP, Google BigQuery se creó específicamente para mejorar las consultas de datos. Esto le permite realizar búsquedas rápidas en lenguaje de consulta estructurado (SQL) en grandes cantidades de datos, proporcionando investigaciones en tiempo real y resultados en segundos. 

Esta solución de Google Cloud está diseñada para reunir múltiples herramientas para facilitar el almacenamiento, la gestión y el análisis de grandes almacenes de datos. BigQuery se puede utilizar para una variedad de aplicaciones, que incluyen:

1.1 Almacén y Administración de datos en la nube para impulsar la innovación basada en datos con Google BigQuery

BigQuery te permite realizar búsquedas SQL y consultar grandes cantidades de datos. Estos se analizan en lotes y se transmiten desde almacenes de datos y hojas de cálculo. 

Una de las características clave de BigQuery es la separación del almacenamiento y el procesamiento. Esto le permite escalar de forma independiente si es necesario.

BigQuery facilita el análisis de datos ejecutando consultas en la memoria gracias a BigQuery BI Engine, un servicio de análisis en memoria que puede ejecutar consultas con tiempos de respuesta inferiores a un segundo. 

Cuando se trata de administración de BigQuery, los almacenes de datos sin servidor, centralizan el procesamiento de recursos y datos con la administración de identidades y accesos de Google Cloud. Los puntos más destacables en este sentido son: 

• Administrar y protejer sus recursos, como proyectos, conjuntos de datos y tablas. 
• Gestionar y optimizar cargas de trabajo, tareas, consultas y capacidad (reservas). 
• Supervisar recursos como cuotas, trabajos, uso de procesamiento y solucionar mensajes de error, problemas de facturación y cuotas.

1.2 Creación de informes con Google BigQuery

BigQuery te permite crear informes, compartir los resultados con toda la organización y visualizar paneles rápidamente. Asimismo, el uso del conocido lenguaje SQL facilita la curva de aprendizaje y abre la herramienta a personas que ya dispongan de estos conocimientos. 

Para la visualización y creación de estos informes, Looker, la herramienta estrella de Google para la visualización de datos, se conecta a Google BigQuery para permitir el acceso a enormes cantidades de datos útiles de manera inmediata en toda la organización. Para conocer más detalles, te explicamos aquí qué es Looker.

En definitiva, Bigquery es una herramienta que te da una visión agnóstica de la situación, que lleva los insights un paso más allá, pero que, sobre todo, te permitirá detectar oportunidades de crecimiento a partir del conocimiento generado por tus datos.

2. ¿Cuándo usar Google BigQuery?

La arquitectura sin servidor de BigQuery te permite usar consultas de SQL para analizar tus datos. Puedes almacenar y analizar tus datos en BigQuery, o bien utilizar BigQuery para evaluarlos allí donde se encuentren. BigQuery es una buena opción para organizaciones de todos los tamaños que quieran obtener información valiosa de sus datos. Sin embargo, es especialmente adecuado para organizaciones que:

 Tienen grandes cantidades de datos que analizar. BigQuery puede escalar para adaptarse a cualquier necesidad de almacenamiento o procesamiento.

Necesitan analizar datos de forma rápida y eficiente. BigQuery puede ejecutar consultas de forma rápida, incluso en conjuntos de datos muy grandes.

No tienen experiencia en análisis de datos. BigQuery es fácil de usar, incluso para usuarios sin experiencia en análisis de datos.

Principalmente usaremos BigQuery en casos como:

2.1 Migrar almacenes de datos a Google BigQuery 

Cumple los requisitos de analíticas actuales y escala fácilmente tu negocio. Solo tienes que migrar al almacén de datos empresariales de Google Cloud. Simplifica la ruta de migración de Netezza, Oracle, Redshift, Teradata o Snowflake a BigQuery gracias a BigQuery Migration Service.

2.2 Incorporar todo tipo de datos de fuentes distintas a Google BigQuery 

Facilita las analíticas al reunir en BigQuery los datos de fuentes distintas. Puedes subir archivos de datos de fuentes locales, Google Drive o segmentos de Cloud Storage; utilizar BigQuery Data Transfer Service o complementos de Cloud Data Fusion; replicar datos de bases de datos relacionales con Datastream para BigQuery, o recurrir a los partners de integración de datos de Google, que están a la cabeza del sector.

2.3 Análisis basados en eventos

Responde a eventos empresariales en tiempo real gracias al análisis basado en eventos para conseguir una ventaja competitiva. Las funciones de streaming integradas ingieren automáticamente datos de streaming y los ponen a disposición de los usuarios inmediatamente para que hagan consultas. De este modo, podrás agilizar tu negocio y tomar decisiones empresariales basándote en los datos más recientes. También puedes usar Dataflow para habilitar flujos de procesamiento de datos de streaming rápidos y simplificados.

2.4 Predecir resultados empresariales con funciones líderes de IA y aprendizaje automático

Las analíticas predictivas se pueden utilizar para optimizar las operaciones, aumentar los ingresos y mitigar los riesgos. BigQuery ML democratiza el uso del aprendizaje automático otorgando a los analistas de datos las herramientas necesarias para crear y ejecutar modelos gracias a las herramientas y hojas de cálculo disponibles de inteligencia empresarial. Además, estas analíticas pueden guiar la toma de decisiones empresariales en toda la empresa.

Google BigQuery se ha convertido en una de las herramientas de análisis de datos más utilizada del mercado, con un 13 % de market share. Gracias a su versatilidad, facilidad de uso, alta capacidad de almacenamiento y arquitectura serverless, miles de empresas la emplean para convertir datos en información y tomar decisiones más inteligentes.

3. ¿Qué tipo de base de datos es Google BigQuery?

BigQuery se destaca como un almacén de datos eficiente que utiliza el formato de almacenamiento de columnas. En este enfoque, los datos se organizan y almacenan por columnas en lugar de por filas, lo cual proporciona notables ventajas para el análisis de datos al permitir la ejecución rápida y eficiente de consultas.

La estructura organizativa de BigQuery se compone de proyectos, conjuntos de datos, tablas y trabajos, proporcionando un marco integral para gestionar y estructurar los datos de manera efectiva.

3.1 Proyectos:

En la jerarquía de BigQuery, los proyectos sirven como contenedores fundamentales para los conjuntos de datos. Cada proyecto dispone de su propio espacio de almacenamiento y establece políticas de seguridad específicas. Esta división en proyectos facilita la organización y la administración de datos al asignar recursos y permisos de manera independiente en cada entorno.

3.2 Conjuntos de datos:

Los conjuntos de datos actúan como colecciones lógicas de tablas dentro de un proyecto. Cada conjunto de datos tiene la capacidad de albergar una o más tablas, permitiendo una organización eficiente y una clara delimitación de conjuntos de información relacionados. Esta estructura facilita la gestión y la navegación a través de datos agrupados de manera lógica.

3.3 Tablas:

Las tablas representan las unidades fundamentales de almacenamiento de datos en BigQuery. Cada tabla contiene un conjunto específico de datos relacionados, lo que simplifica la manipulación y el análisis de información específica. Esta organización granular facilita la identificación y la recuperación de datos precisos cuando se realizan consultas y análisis.

3.4 Trabajos:

Los trabajos constituyen procesos ejecutados en BigQuery y pueden adoptar diversas formas, como consultas, cargas de datos o exportaciones de datos. Estos procesos representan acciones específicas que manipulan los datos almacenados en tablas, permitiendo la interacción dinámica y efectiva con la información contenida en el almacén de datos. La ejecución de trabajos es clave para llevar a cabo tareas analíticas, de carga o de exportación, proporcionando flexibilidad y versatilidad en la gestión de datos.

BigQuery no solo se distingue por su eficiente formato de almacenamiento de columnas, sino también por su estructura organizativa jerárquica que facilita la gestión, el análisis y la manipulación de datos a gran escala de manera efectiva y estructurada.

4. Aspectos destacados de Google BigQuery

Google BigQuery destaca por sus características y funcionalidades que lo posicionan como una herramienta potente para el análisis de datos a gran escala. A continuación, se presentan algunos aspectos destacados de BigQuery:

4.1 Análisis y Compartición Multinube:

BigQuery Omni ofrece una solución de analíticas multinube gestionada, permitiendo el análisis seguro y rentable de datos desde varias nubes.

Analytics Hub de BigQuery facilita el intercambio seguro de recursos de datos interna y externamente, mejorando el análisis con conjuntos de datos comerciales, públicos y de Google.

Permite la creación y gestión de salas blancas de datos para mediciones centradas en la privacidad, colaboración y compartir datos entre organizaciones sin necesidad de transferir o copiar datos.

4.2 Análisis en Tiempo Real con Datos de Streaming:

BigQuery incorpora funciones integradas para la ingesta automática de datos de streaming, disponibles de inmediato para consultas.

Ofrece integraciones nativas con productos de streaming como Dataflow.

Utiliza BigQuery BI Engine para análisis interactivo con un tiempo de respuesta inferior a 1 segundo y alta simultaneidad, optimizando el rendimiento y reduciendo costos con vistas materializadas.

4.3 Unificación, Gestión y Gobierno de Datos:

 BigQuery permite consultar datos de todo tipo: estructurados, semiestructurados y sin estructurar.

Utiliza BigLake para examinar y unificar diversos tipos de datos y crea modelos avanzados.

Dataplex centraliza y controla datos de data lakes, almacenes de datos y data marts, proporcionando acceso a datos fiables con controles coherentes.

4.4 Inteligencia Empresarial Integrada (BI):

 Emplea la inteligencia empresarial integrada con Looker Studio para crear y compartir información valiosa con facilidad.

BigQuery Studio ofrece una interfaz unificada para profesionales de datos con diversos conocimientos, simplificando flujos de trabajo analíticos, desde la ingestión hasta la visualización y la creación de modelos de aprendizaje automático.

4.5 Duet AI en BigQuery:

Duet AI proporciona asistencia contextual para escribir SQL y Python, sugiriendo funciones y bloques de código de manera automática.

La asistencia por chat permite obtener instrucciones en tiempo real, reduciendo la necesidad de buscar documentación.

4.6 Aprendizaje Automático Integrado:

BigQuery ML permite a científicos y analistas crear y utilizar modelos de aprendizaje automático directamente en BigQuery con SQL sencillo.

Exporta modelos a Vertex AI o a tu propia capa de servicio para predicciones online.

4.7 Gobierno y Seguridad de Datos:

La integración con los servicios de seguridad y privacidad de Google Cloud brinda controles detallados de seguridad y gobierno, incluso a nivel de columna y fila.

Los datos están cifrados tanto en reposo como en tránsito de forma predeterminada.

4.8 Analíticas Geoespaciales:

Las analíticas geoespaciales de BigQuery combinan su arquitectura sin servidor con la compatibilidad nativa del análisis geoespacial, facilitando flujos de trabajo analíticos con datos de ubicación.

Permite simplificar análisis, consultar datos espaciales de formas novedosas y explorar nuevas líneas de negocio con compatibilidad para puntos, líneas y polígonos en formatos comunes de datos geoespaciales

5. ¿Cómo aplicar Google BigQuery para optimizar todos sus beneficios?

Para maximizar todos los beneficios de Google BigQuery, es importante tener en cuenta los siguientes aspectos:

Diseño de datos eficiente: Los datos deben estructurarse de manera que resulten eficaces para el análisis, empleando un formato de almacenamiento basado en columnas y eliminando duplicados.

Utilizar eficientemente las funciones integradas: BigQuery brinda una extensa variedad de funciones integradas que facilitan a los usuarios obtener información valiosa de sus datos. La utilización efectiva de estas funciones resulta fundamental.

Gestión de costes: BigQuery factura únicamente por los datos almacenados y procesados. Es crucial administrar los costos asociados con BigQuery para asegurar la obtención del valor máximo posible.

Definición de requisitos: Es esencial establecer los requisitos de datos de la organización antes de implementar BigQuery. Esto garantizará que la plataforma se utilice para aplicaciones adecuadas y alineadas con los objetivos.

Integración con sistemas externos: BigQuery se integra fácilmente con otros sistemas, como CRM, ERP y plataformas de marketing. Esto simplifica la recopilación y análisis de datos provenientes de diversas fuentes.

Capacitación de usuarios: Proporcionar formación a los usuarios sobre el uso efectivo de BigQuery resulta crucial. Esto asegurará que los usuarios puedan aprovechar al máximo la solución y obtener resultados óptimos en sus operaciones.

Google BigQuery es una solución de análisis de datos potente y rentable que se puede utilizar para una variedad de aplicaciones. Como hemos visto en este artículo, BigQuery ha ayudado a facilitar el acceso a la información de forma segura y escalable. Soluciones de complejas decisiones empresariales se tomaran basadas en datos de análisis.

Esta herramienta permite a empresas de todos los tamaños utilizar sus datos de forma fácil, económica, flexible y escalable sin tener que preocuparse por el hardware o el software.

Esto le permite utilizar toda esta información para tomar decisiones informadas, reducir las posibilidades de error y centrarse en lo más importante, como habilitar estadísticas predictivas. Tiene una visión de 360 ​​grados para desarrollar productos personalizados, mejorar la eficiencia operativa y comprender las necesidades de los clientes.

En uCloud, somos partner global de Google Cloud y podemos ayudarte. Nuestra experiencia y conocimiento de BigQuery y otras herramientas de Google Cloud nos lo permiten. ¿Estás listo para el siguiente paso?