O que é o BigQuery?

BigQuery é o data warehouse totalmente gerenciado e sem servidor do Google que foi projetado para lidar com grandes quantidades de dados. Mas o que é o BigQuery e como ele pode ajudar as empresas a trabalhar com grandes conjuntos de dados e big data?

Neste artigo, forneceremos uma visão geral abrangente e fácil de entender sobre o que é o BigQuery, seus principais recursos e casos de uso comuns.

O que é o BigQuery?

O BigQuery é um data warehouse corporativo do Google Cloud que permite armazenar, visualizar e analisar dados. Como um data warehouse totalmente gerenciado, ele permite que você se concentre na visualização e na análise de dados em vez de no armazenamento de dados. Portanto, ele o ajuda a obter insights de seus dados de forma fácil e rápida, sem ter que se preocupar com o armazenamento dos dados.

Com o BigQuery, você também pode colaborar com a sua equipe atribuindo permissões de leitura e gravação a usuários específicos. Além disso, você pode ter certeza de que conseguirá manter seus dados confidenciais seguros e protegidos. A BigQuery prioriza a segurança e a governança de dados para garantir a privacidade e a integridade dos dados.

Como é compatível com o dialeto SQL padrão, o BigQuery permite que você escreva consultas usando a sintaxe SQL. Ao usar essa poderosa linguagem de programação, você pode organizar, gerenciar e manipular dados no BigQuery.

Como o BigQuery funciona?

O BigQuery armazena dados em colunas e os apresenta em tabelas, linhas e colunas. Podemos dividir o funcionamento do BigQuery em diferentes partes.

IngestãoVocê pode ingerir dados no BigQuery de diferentes maneiras. Por exemplo, você pode carregar arquivos em diferentes formatos, como JSON e CSV. Você também pode transmitir dados de uma ferramenta como o Dataflow para o BigQuery.

ArmazenamentoTabela de dados: uma vez que os dados são ingeridos, eles são armazenados em colunas. Cada coluna da tabela é armazenada separadamente em vários nós.

ConsultaOs usuários podem escrever consultas SQL para recuperar e organizar dados das tabelas.

Vantagens de usar o BigQuery

Há muitos benefícios em usar o BigQuery. Algumas dessas vantagens incluem:

Consultas rápidas mesmo para conjuntos de dados extremamente grandes: O BigQuery permite que você analise conjuntos de dados grandes e complexos com rapidez e facilidade, o que o torna uma solução muito eficaz e dimensionável.

EscalabilidadeÉ uma ferramenta muito escalável que pode processar até centenas de petabytes, que consistem em 1024 terabytes.

Sem infraestrutura para gerenciarComo se trata de um serviço totalmente gerenciado e baseado em nuvem, as empresas não precisam se preocupar em investir em infraestrutura.

Facilidade de uso: O BigQuery é relativamente fácil de usar, especialmente para usuários que sabem usar SQL. A interface é simples e fácil de usar.

Segurança: O BigQuery criptografa todos os dados antes de serem gravados no disco e os descriptografa automaticamente quando são lidos por usuários autorizados.  

Casos de uso 

Aqui estão alguns casos de uso e aplicativos comuns em que o BigQuery pode ser usado:

Análise de big data em tempo realPermite que os analistas de dados organizem e analisem grandes conjuntos de dados em tempo real usando SQL.

RelatóriosPermite que os usuários criem painéis de controle em tempo real e relatórios de business intelligence em tempo real usando ferramentas de visualização de dados.

Aprendizado de máquina: O BigQuery permite que os usuários desenvolvam modelos de aprendizado de máquina usando consultas SQL.

Análise geoespacialPermite que os usuários processem, visualizem e analisem dados geográficos no BigQuery. 

Armazenamento de dadosO sistema de armazenamento de dados é um sistema de armazenamento de dados que serve para armazenar, consolidar e centralizar dados de todas as suas fontes.

As empresas também podem utilizar o BigQuery em diferentes departamentos:

Marketing:

• Analisar campanhas de marketing
• Conduzir a segmentação de clientes usando o agrupamento K-means
• Otimize a segmentação de anúncios usando insights sobre o público
• Prever o valor do tempo de vida do cliente
• Gerar relatórios de marketing

Vendas:

• Identificar clientes de alto valor com base no histórico de compras
• Analisar padrões de vendas e sazonalidade
• Otimizar preços e pacotes de produtos
• Acompanhar a conversão de vendas em vários canais

Finanças:

• Relatórios financeiros com análises em tempo real
• Analisar orçamentos, previsões e despesas
• Melhorar a detecção de fraudes 
• Análise de risco precisa

Operações:

• Otimizar o controle de qualidade da fabricação
• Identificar os gargalos da cadeia de suprimentos
• Otimizar as operações para reduzir custos
• Identificar tendências e padrões em toda a cadeia de suprimentos

RH:

• Analisar a retenção e o desgaste dos funcionários
• Obter percepções dos dados de recrutamento
• Correlacionar a remuneração com o desempenho
• Melhorar a aquisição de talentos

Pesquisa e desenvolvimento:

• Extraia insights de dados não estruturados
• Use a análise preditiva para prever futuras melhorias nos produtos
• Compreender o comportamento do cliente para identificar tendências e padrões
• Aplicar técnicas de aprendizado de máquina a dados científicos

Principais componentes do BigQuery

Aqui estão alguns dos principais componentes que fazem parte do BigQuery.

Tabelas: esses são os contêineres básicos para armazenar e gerenciar dados no BigQuery. As tabelas podem ser particionadas e agrupadas em clusters.

Conjuntos de dados: um contêiner para agrupar tabelas relacionadas e aplicar configurações de controle de acesso no nível da coleção.

Armazenamento: é onde os dados são armazenados. O BigQuery usa um sistema de armazenamento distribuído escalável em que os dados são armazenados em um formato colunar.

EmpregosQuando você usa o BigQuery, ele executa uma série de tarefas para carregar dados, exportar dados, consultar dados ou copiar dados. Esses trabalhos podem ser programados ou executados sob demanda.

BigQuery MLCom o BigQuery ML, você pode criar e executar modelos de aprendizado de máquina (ML) usando consultas do GoogleSQL. 

API do BigQueryÉ uma plataforma em que os clientes podem criar, gerenciar e consultar dados. Ela fornece uma API baseada em REST que pode ser acessada usando Java ou Python.

Conclusão

Agora que você sabe o que é o BigQuery, como ele funciona, alguns de seus principais benefícios e alguns casos de uso, é hora de começar a usar essa poderosa ferramenta para aproveitar ao máximo seus dados.

Se você é um usuário de planilhas, confira este artigo sobre Como conectar o BigQuery ao Planilhas Google e transferir dados entre essas duas ferramentas poderosas.