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.

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

CTA_Ebook_procesamiento.png

BigQuery es un almacén de datos de Google Cloud de bajo coste, multinube, escalable, serverless y totalmente administrado. 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. 

Su facilidad de uso, su capacidad para manejar grandes cantidades de datos y su integración con herramientas de Machine Learning e IA hacen de BigQuery una herramienta muy poderosa. Los datos provenientes de distintas fuentes se almacenan en tablas que pueden organizarse por líneas de negocio y proyectos.

A diferencia de otros almacenes de datos de GCP, Google BigQuery fue creado con el fin de mejorar las consultas de datos. Permite ejecutar búsquedas con Structured Query Language (SQL) contra un amplio volumen de datos en alta velocidad, con estudios en tiempo real y resultados en segundos.

Gracias a sus extensas e interesantes características, permite simplificar la generación de informes e incorporar el aprendizaje automático para predecir futuras oportunidades de negocio. 

En los últimos años, la analítica tradicional ha demostrado ser incapaz de resolver los desafíos del Big Data, de explotar adecuadamente grandes volúmenes de datos o construir modelos predictivos. BigQuery, como otras herramientas, ha llegado para dar solución a estos retos con solvencia. 

Esta solución de Google Cloud integra varias herramientas en una sola, con el objetivo de facilitar el almacenamiento, administración y análisis de grandes almacenes de datos. Veamos con más detalle en qué consisten estos 3 grandes apartados:

BigQuery permite ejecutar búsquedas en SQL y se utiliza para consultar conjuntos de datos masivos. Estos se analizan por lotes y en transmisión a partir del almacenamiento de datos y hojas de cálculo.

Una de las características principales de BigQuery es que separa el almacenamiento y el procesamiento. Esto hace que escale de manera independiente en función de la demanda.

BigQuery facilita el análisis de datos, ejecutando las consultas en la memoria gracias a BigQuery BI Engine, un servicio de análisis en memoria que permite realizar consultas con un tiempo de respuesta inferior a 1 segundo. Esto habilita el análisis a nivel granular. 

En cuanto a la administración de BigQuery, el almacén de datos serverless ofrece un gobierno centralizado de los recursos y del procesamiento de datos gracias a la gestión de identidades y accesos de Google Cloud. Algunos de los puntos más destacados en este aspecto son:

  • Administra recursos, como proyectos, conjuntos de datos y tablas.

  • Protege los recursos para limitar su acceso tan solo a las personas correctas.

  • Gestiona cargas de trabajo, tareas, consultas y capacidad de procesamiento (reservas).

  • Supervisa los recursos, incluidas las cuotas, los trabajos y el uso de procesamiento.

  • Optimiza las cargas de trabajo para obtener el mejor rendimiento y controlar los costes.

  • Soluciona problemas de mensajes de error, problemas de facturación y cuotas.

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 unavisión 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.

Para poder acceder a Google BigQuery, se necesita únicamente una cuenta en Google. Para ello, deberás darte de alta en la plataforma de Cloud Marketing y añadir una tarjeta de crédito para poder iniciar. Veamos en unos simples pasos cómo podemos acceder a utilizar la herramienta:

  1. Entra en el apartado de BigQuery en la web de Google Cloud Platform, haz clic en el botón de “Probar BigQuery Gratis” y crea una cuenta. 

  2. A continuación, genera un nuevo proyecto o selecciona uno ya existente. Deberás introducir un nombre de proyecto, como, por ejemplo, “Proyecto de prueba”. 

  3. Después, deberás habilitar la API BigQuery. En caso de ser un proyecto nuevo, se hará automáticamente.

  4. Y, por último, y de forma opcional, podrás habilitar una facturación para el proyecto. No importa si no quieres hacerlo, ya que, si realizas una prueba con los pasos anteriores, Google Console te habilita una zona de pruebas.

También puedes acceder a BigQuery con la consola, IU web o una herramienta de línea de comandos, usando una variedad de bibliotecas cliente como Java, .NET o Python. Tras esto, ya estarás listo para consultar y analizar tus datos empleando SQL.

  • Aprendizaje automático: desde detección de anomalías o clustering hasta regresión lineal. BigQuery ofrece una gran variedad de funciones de machine learning para generar modelos predictivos y encontrar oportunidades de mejora a partir de distintas técnicas.

  • Canalización ETL: también proporciona las herramientas e infraestructuras de extracción, transformación y carga en la propia plataforma, lo que permite crear un flujo de trabajo de datos mucho más ágil. 

  • Analítica multinube: es posible integrar distintas fuentes de datos y compartirlas con diferentes nubes. Esto facilita la colaboración entre equipos que trabajan en diferentes entornos. 

  • Analítica geoespacial: BigQuery incluye compatibilidad nativa con el análisis geoespacial. Gracias a esto, es posible simplificar el trabajo con datos de ubicación y explorar nuevas líneas de negocio.

  • Integración: BigQuery tiene la capacidad de integrar todo tipo de datos y es compatible con una extensa cantidad de herramientas de Google Cloud Platfotm o de terceros. Todo ello permite construir soluciones de análisis de datos hiperpersonalizadas. 

  • Interfaz de hojas de cálculo: no es necesario contar con conocimiento SQL. Los usuarios pueden trabajar con hojas de cálculo conectadas y generar, con facilidad, informes a partir de datos. 

  • Vistas materializadas: permite consultar datos nuevos y actualizados de manera periódica, leyendo solo los cambios para ahorrar recursos y aumentar el rendimiento. 

  • Conjunto de datos públicos: Google Cloud proporciona repositorios de datos públicos de distintos sectores. Estos pueden ser usados libremente por sus usuarios con el objetivo de aumentar sus fuentes de datos.

  • BigQuery ofrece las herramientas necesarias para obtener una vista completa de tus datos, comprender mejor la información con la que se cuenta  y reducir los errores en la toma de decisiones. 

  • Es posible configurar tu almacén de datos en segundos y consultarlo de manera inmediata. Su facilidad de uso y configuración permiten centrarse en lo realmente importante. 

  • Construir tu propio centro de datos ya no es ni caro ni difícil. BigQuery simplifica el proceso, pagando solo por lo que usas y escalando sin problemas de forma elástica y segura. Permite crear experiencias personalizadas, romper silos de información y elaborar análisis basados en eventos.

  • Tu solución de analítica estará siempre disponible para procesar datos en tiempo real de una forma eficiente, todo ello sin preocuparte por la configuración y mantenimiento del backend. 

Llegados a este punto, es posible que te preguntes cuáles son los precios Google BigQuery. Debes saber que a pesar de tratarse de una herramienta muy potente, es bastante accesible. Los precios de esta herramienta tienen dos componentes principales:

  • El precio de análisis

  • El precio de almacenamiento

Por un lado, tenemos el nivel gratuito, el cual incluye 10 GB de almacenamiento y hasta 1 TB de consultas al mes, así como otros recursos. A partir de aquí, el análisis bajo demanda tiene un coste desde 5 $ (según zona geográfica), el cual nos permite acceder a 2000 slots simultáneos. También hay disponibles tarifas fijas por compromiso a corto plazo, mensual y anual. 

En cuanto al almacenamiento, el coste general es de 0,02 € por GB almacenados. El precio puede variar tanto por el tipo de almacenamiento elegido (lógico o físico) o la duración mínima del almacenamiento. En BigQuery también se cobra por otras operaciones, como las inserciones de transmisión y el uso de la API. Para conocer más detalles te aconsejamos visitar la página de precios oficial. 

Como hemos podido comprobar a lo largo de este artículo, BigQuery ha ayudado a democratizar el acceso a la información de forma segura y escalable, impulsando las decisiones empresariales a partir de los datos con una solución analítica flexible.

Gracias a esta herramienta, empresas de todos los tamaños pueden explotar sus datos de una forma sencilla, económica, flexible y escalable, todo ello sin necesidad de preocuparse por el hardware o el software. 

De esta forma, será posible centrarse en lo importante: usar toda esta información para tomar decisiones informadas, reducir la probabilidad de error y activar la estadística predictiva. Dispondrás de una visión 360º para crear productos personalizados, mejorar tu eficiencia operativa y conocer las necesidades de tus clientes. 

Si eres un analista o ingeniero de datos, administrador de almacenes de datos o científico de datos, y quieres llevar tus consultas a otro nivel, esta herramienta de Google Cloud Platform te interesa. 

En Incentro, somos partner de Google Cloud desde hace más de 10 años y podemos ayudarte. Gracias a nuestra experiencia y conocimiento de BigQuery, Looker Studio y otras herramientas de Google Cloud, podemos diseñar una plataforma personalizada que te permita explotar y activar tus datos en la nube de manera eficiente. ¿Listo para dar el siguiente paso?

CTA_Post_Ebook_procesamiento.png