O que é o Google BigQuery e como funciona? – O guia definitivo

O Google BigQuery é um data warehouse empresarial totalmente gerenciado, projetado para gerenciar e analisar dados com recursos como aprendizado de máquina, análise geoespacial e inteligência de negócios. Sua arquitetura sem servidor permite que consultas SQL respondam a questões significativas sem a necessidade de gerenciamento de infraestrutura. O BigQuery pode analisar terabytes de dados em segundos e petabytes em poucos minutos, o que o torna uma ferramenta poderosa para insights baseados em dados.

Este guia fornece uma visão geral completa do Google BigQuery e seus recursos, além de como aproveitar ao máximo a ferramenta.

Noções básicas sobre o BigQuery

O BigQuery é um data warehouse multinuvem sem servidor, altamente escalonável e econômico.

A característica sem servidor do BigQuery se destaca, pois significa que os usuários não precisam gerenciar a infraestrutura subjacente. Não há necessidade de provisionar recursos ou gerenciar operações de banco de dados. Em vez disso, o BigQuery cuida de tudo isso, fornecendo aos usuários a capacidade de consultar dados em qualquer lugar, sem necessidade de configuração ou administração.

Um recurso notável do BigQuery é a capacidade de analisar grandes quantidades de dados em tempo real. Isto é essencial no mundo atual, orientado por dados, onde decisões rápidas e informadas podem ser um divisor de águas para as empresas. Usando a linguagem SQL familiar, profissionais de marketing, analistas e entusiastas de dados podem mergulhar em seus conjuntos de dados, fazendo perguntas complexas e recebendo respostas em segundos.

Além disso, o BigQuery é baseado na base robusta do Google Cloud, aproveitando suas vantagens de segurança, escalabilidade e desempenho. À medida que as empresas crescem e os requisitos de dados mudam, o BigQuery se adapta sem esforço, dimensionando seus recursos para garantir o desempenho ideal.

Em essência, o Google BigQuery elimina as complexidades associadas à análise de dados em grande escala. Em vez de percorrerem os meandros da infraestrutura, as empresas podem direcionar a sua energia para o que realmente importa: extrair valor dos seus dados. À medida que nos aprofundamos neste guia, revelaremos mais recursos e funcionalidades que realmente diferenciam o BigQuery no mundo da análise de dados.

Interagindo com o BigQuery

O BigQuery oferece várias interfaces para interação. O console do Google Cloud fornece uma interface gráfica para tarefas como carregamento, exportação e consulta de dados. A ferramenta de linha de comando bq, baseada em Python, permite acesso ao BigQuery diretamente da linha de comando.

Desenvolvedores e cientistas de dados também podem usar bibliotecas cliente em linguagens de programação familiares, incluindo Python, Java, JavaScript e Go. Além disso, a API REST e a API RPC do BigQuery oferecem mais maneiras de gerenciar e transformar dados.

Recursos exclusivos do BigQuery

O BigQuery maximiza a flexibilidade separando o mecanismo de computação que analisa os dados das opções de armazenamento. Essa separação permite o armazenamento e a análise de dados no BigQuery ou a avaliação de dados externamente. As consultas federadas permitem a leitura de dados de fontes externas, enquanto o streaming oferece suporte a atualizações contínuas de dados. Ferramentas como BigQuery ML e BI Engine aprimoram ainda mais os recursos de análise de dados.

O design do BigQuery garante que o armazenamento e a computação sejam dissociados, escalonando de forma independente sob demanda. Esse design oferece imensa flexibilidade e controle de custos, pois não há necessidade de manter recursos computacionais caros em funcionamento constante. Os dados podem ser ingeridos no BigQuery em lotes ou transmitidos em tempo real de diversas fontes, como Web, IoT ou dispositivos móveis, via Pub/Sub. Para quem deseja trazer dados de outras nuvens, sistemas locais ou serviços de terceiros, o Serviço de Transferência de Dados está disponível.

Trabalhando com dados no BigQuery

Os dados no BigQuery são organizados em conjuntos de dados, que são contêineres de tabelas e visualizações de nível superior. Os dados podem ser carregados no BigQuery usando a API Storage Write ou carregados em lote de arquivos locais ou Cloud Storage em vários formatos como Avro, Parquet, ORC, CSV, JSON e muito mais. O serviço de transferência de dados do BigQuery simplifica ainda mais a ingestão de dados.

Ao trabalhar com dados no BigQuery, normalmente são envolvidas várias etapas.

Ingestão de dados

Os dados podem ser carregados de diversas fontes, incluindo arquivos CSV, arquivos JSON ou diretamente do Google Cloud Storage. Seja usando a IU da Web do BigQuery, ferramentas de linha de comando ou APIs, há vários caminhos para inserir dados no BigQuery.

Modelagem de dados

Ao contrário de alguns sistemas que exigem que um esquema seja definido antecipadamente, o BigQuery usa uma abordagem de esquema na leitura. Isso significa que a definição de um esquema não é obrigatória inicialmente, mas pode ser benéfica para o desempenho e a otimização de consultas. No BigQuery, os dados podem ser estruturados usando tabelas, visualizações e partições.

Consulta de dados

O BigQuery está equipado para lidar com a sintaxe SQL padrão, permitindo análise e filtragem de dados complexos. Dado o seu design, o BigQuery pode processar com eficiência até mesmo os conjuntos de dados mais extensos, tornando-o capaz de lidar com consultas em petabytes de dados.

Transformação de dados

Para quem deseja refinar ou modificar seus dados, o BigQuery oferece recursos SQL. Além disso, ferramentas externas como Cloud Dataflow ou Dataprep podem ser usadas para transformações de dados. Depois que os dados são transformados, novas tabelas ou visualizações podem ser criadas com base nos dados refinados.

Visualização de dados

Para representar visualmente os dados, ferramentas como o Looker Studio podem ser integradas ao BigQuery. Essas plataformas oferecem interfaces intuitivas, facilitando a exploração e a análise visual dos dados.

Exportação de dados

Após análise, caso haja necessidade de mover dados para fora do BigQuery, ele oferece suporte à exportação para diversos formatos, como CSV, JSON, Avro ou Parquet. Os dados exportados podem ser enviados para o Google Cloud Storage ou diretamente para outros serviços como Planilhas Google ou Google Drive.

BigQuery Analytics e ML

O BigQuery oferece suporte a análises descritivas e prescritivas. Ele pode consultar dados armazenados ou executar consultas em dados externos usando tabelas ou consultas federadas. Ele oferece suporte a consultas SQL padrão ANSI, incluindo junções, campos aninhados e funções espaciais. Ferramentas de business intelligence como BI Engine, Looker Studio e ferramentas de terceiros como Tableau e Power BI também são suportadas. O BigQuery ML se destaca por oferecer recursos de aprendizado de máquina e análise preditiva.

O BigQuery não é apenas um data warehouse, é uma ferramenta poderosa que combina armazenamento de dados com recursos analíticos. Isso significa que os usuários podem armazenar grandes quantidades de dados e, em seguida, executar consultas analíticas complexas sobre esses dados. O objetivo é extrair insights significativos que possam orientar os processos de tomada de decisão.

Governança e segurança de dados

O BigQuery garante o gerenciamento centralizado de dados e recursos de computação. O gerenciamento de identidade e acesso (IAM) do Google Cloud se integra ao BigQuery para proteger os recursos. As práticas recomendadas de segurança do Google Cloud fornecem uma abordagem robusta para a segurança de dados, garantindo a segurança do perímetro e uma abordagem de defesa mais granular e aprofundada.

Análise geoespacial no BigQuery

O BigQuery oferece suporte a diversas funções espaciais, o que o torna uma ferramenta poderosa para análise geoespacial. Esses recursos fazem parte dos Sistemas de Informação Geográfica integrados ao BigQuery.

Compreendendo a análise geoespacial

Em um data warehouse como o BigQuery, as informações de localização prevalecem. Muitas decisões comerciais essenciais giram em torno de dados de localização. Por exemplo, rastrear a latitude e a longitude dos veículos ou pacotes de entrega ao longo do tempo pode fornecer informações sobre a eficiência da entrega. Da mesma forma, registrar as transações dos clientes e unir esses dados aos dados de localização da loja pode oferecer insights sobre o comportamento e as preferências do cliente.

A análise geoespacial no BigQuery permite que os usuários analisem e visualizem dados geoespaciais usando tipos de dados geográficos e funções geográficas do GoogleSQL. Esse tipo de análise pode ajudar a determinar quando é provável que um pacote chegue ou quais clientes devem receber uma mala direta para um local específico da loja.

Consultando Big Data no BigQuery

Lidar com big data muitas vezes envolve examinar grandes quantidades de informações para encontrar insights valiosos, um processo que pode consumir muito tempo e recursos.

O Google BigQuery oferece suporte a SQL. Com o SQL, os usuários podem interagir facilmente com seus conjuntos de dados, independentemente do tamanho. Mesmo se você estiver lidando com petabytes de dados, o BigQuery processa suas consultas com uma velocidade notável, garantindo que você receba insights sem longos tempos de espera.

Aproveitando o poder do Google BigQuery sem complexidades

Ao fazer parceria com o Improvado, as empresas podem obter todos os benefícios do Google BigQuery sem lidar com nenhuma das desvantagens da configuração e gerenciamento do data warehouse.

O Improvado é uma solução completa de análise de marketing que agiliza cada etapa do ciclo de relatórios de marketing, desde a coleta e armazenamento de dados até a visualização de dados e descoberta de insights.

A equipe Improvado fornece data warehouses com serviços de implantação e manutenção. A equipe instala e configura o Google BigQuery para você. A instância do data warehouse é propriedade da Improvado, mas a Improvado a gerencia do lado do cliente – garantindo que o processo seja transparente. Você sempre tem total controle e propriedade de seus dados.

perguntas frequentes