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Clave de contenido del artículo

BigQuery es un almacén de datos como servicio que nos permite cargar nuestros datos y en pocos minutos hacer consultas SQL con ellos y sacar conclusiones de una manera económica, fiable y rápida. 

Esta pensado tanto para una pequeña empresa como para grandes corporaciones ya que es escalable desde unos pocos gigabytes a cientos de petabytes. Tiene la ventaja de resolver las consultas utilizando el lenguaje SQL que es ampliamente conocido y por su puesto los datos cuentan con la seguridad que Google puede ofrecer. 

Están cifrados en disco y en tránsito y son durables y altamente disponibles. 

Y finalmente es un servicio gestionado, es decir, no nos tenemos que preocupar ni de la infraestructura ni de las comunicaciones ni de la seguridad, Google lo hace por nosotros. 

juan valladares

Juan Valladares

CEO in Best In BI y profesor en Datahack School

Autor del artículo

Almacén de datos empresariales 

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Insertar

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Almacenar

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Analizar

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Visualizar

Las organizaciones confían en los almacenes de datos para agregar datos de fuentes dispares,  procesarlos y ponerlos a disposición para el análisis de datos que respalde su toma de decisiones  estratégicas. 

Casos de uso de BigQuery

Registros de transacciones IoT

Puede insertar datos en BigQuery mediante la carga por lotes o la transmisión de datos directamente para brindar información en tiempo real.

¿Qué es BigQuery? 

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Como almacén de datos totalmente administrado, Google se encarga de la infraestructura  para que pueda concentrarse en analizar sus datos hasta una escala de petabytes. 

Almacén de datos completamente administrado

lista de datos 1
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ESCALA PETABYTE

Como almacén de datos totalmente administrado, Google se encarga de la infraestructura para que pueda concentrarse en analizar sus datos hasta una escala de petabytes. 

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Structured Query Language (SQL) 

  • SELECT departamento_id, Avg(salario) 
  • FROM empleados 
  • WHERE salario > 5.000 
  • GROUP BY departamento_id 
  • ORDER BY 2 ASC;

Si desea crear modelos de aprendizaje automático con los datos de su empresa, puede hacerlo  con BigQuery ML. Con solo unas pocas líneas de SQL, puede entrenar y ejecutar modelos en sus datos de BigQuery sin necesidad de moverlos.

Aprendizaje Automático usando BigQuery

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Cuando llega el momento de visualizar sus datos, BigQuery se integra con Looker, así como con  varias otras herramientas de inteligencia comercial en su ecosistema de socios.

Visualización de Datos

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Ahora, ¿cómo usar BigQuery? Afortunadamente, es sencillo comenzar a utilizar BigQuery. 

Después de crear un proyecto de GCP, puede comenzar de inmediato a consultar conjuntos de  datos públicos, que Google Cloud aloja y pone a disposición de todos los usuarios de BigQuery,  o puede cargar sus propios datos en BigQuery para analizarlos.

¿Cómo usar BigQuery?

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La interacción con BigQuery para cargar datos, ejecutar consultas o incluso crear modelos ML se puede hacer de tres maneras diferentes: 

1. Mediante el uso de la interfaz de usuario y la Consola en la nube. 

2. Mediante el uso de la herramienta de línea de comandos de BigQuery.

3. Haciendo llamadas a la API de BigQuery usando bibliotecas de clientes disponibles en  varios idiomas.

Tres maneras de uso

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BigQuery está integrado con el servicio de administración de acceso e identidad de Google Cloud para que pueda compartir de forma segura sus datos y conocimientos analíticos en toda la organización.

Seguridad de datos en BigQuery

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¿Cuánto cuesta usar BigQuery?

Con BigQuery, paga por almacenar y consultar datos y transmitir inserciones. La carga y exportación de datos son gratuitas.

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El coste de almacenamiento se basa en la cantidad de datos almacenados y tiene dos tarifas según la frecuencia con la que cambian los datos.

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El coste de la consulta puede ser bajo demanda, lo que significa que se le cobra por consulta,  por la cantidad de datos procesados, o puede ser fijo para los clientes que desean comprar recursos dedicados.

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Beneficios

  • BigQuery es escalable desde unos pocos megabytes a gigabytes y hasta cientos de petabytes de  manera horizontal con alto rendimiento. 
  • Se lleva utilizando en Google desde hace más de 10 años con volúmenes de datos muy altos,  como os podéis imaginar.  
  • Es muy sencillo de usar y, al ser un servicio gestionado, Google se encarga de escalar tanto el  almacenamiento como la computación. 
  • Como utiliza SQL para las consultas cualquier desarrollador analista científico de datos puede  hacer sus consultas sin necesidad de expertos en la herramienta. 
  • Permite compartir el acceso a los datos y a los resultados con un grupo de usuarios amplio en  nuestra organización incluyendo conjunto de datos públicos y conjuntos de datos de pago. 
  • Es seguro, los datos están cifrados incluso con tus propias claves en todo momento.
  • La gestión de accesos es granular. Es decir, podemos definir que usuarios pueden acceder a los datos y como y en cada  momento. 
  • Y, finalmente, permite disminuir el coste de propiedad de tu almacén de datos corporativos con un pago por uso y una facturación flexible con detalles de coste para cada proyecto y cada  recurso.

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