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BigQuery: guia completo sobre o data warehouse do Google

Pessoa analisando dados em um notebook com ilustrações de gráficos, que simbolizam a funçao do BigQuery.
Escrito por Thamirys Santana

Cada vez mais empresas buscam obter insights de negócios a partir de seus dados. Mas nem sempre é fácil escalonar, ingerir, armazenar e analisar essas informações. O Bigquery, data warehouse empresarial do Google, foi criado para tornar a análise em grande escala acessível a todos.  

Os dados apenas são úteis para sua empresa quando você tem uma maneira de analisá-los. Um analista ou qualquer outra pessoa que trabalha com dados em uma empresa precisa fazer perguntas e obter respostas a partir dessa base de informações. No início, esse volume de dados pode ser pequeno, mas à medida que a quantidade cresce para gigabytes, terabytes ou até petabytes, será necessário um sistema mais eficiente, como um data warehouse

Quando se lida com conjuntos de dados maiores, é necessário um tempo mais longo entre fazer perguntas e obter respostas. Mas imagine precisar esperar horas ou dias para que um relatório de análise fosse executado? Com o BigQuery, sua empresa pode obter insights valiosos de seus dados de forma simples.

O que é o BigQuery?

O BigQuery é um serviço de armazenamento (data warehouse corporativo) e análise totalmente serverless (sem servidor) compatível com dados estruturados e semiestruturado. Foi projetado para lidar com abundância de dados, como registros de milhares de sistemas de varejo ou de IOT de milhões de sensores de veículos em todo o mundo.

Assim, é utilizado por inúmeras empresas para analisar grandes volumes. Dispensa o uso de servidor e oferece análises em escala de petabytes para facilitar consultas SQL em grandes conjuntos de dados graças ao poder de processamento da infraestrutura do Google.

Por ser um data warehouse totalmente gerenciado e com manutenção feita pelo Google, permite que você se concentre em análises, em vez de gerenciar a infraestrutura desde o início do projeto de analytics. O recurso ajuda a evitar o problema de silo de dados, que  acontece quando uma empresa tem equipes que trabalham com seus próprios data marts independentes, o que pode gerar desafios com o controle de versão de dados.

Com o BigQuery, todo o trabalho pesado fica por conta do Google. No fim do dia, sua empresa consegue utilizar dados com velocidade para extrair visões e conduzir o negócio com mais agilidade e eficiência, tomando ações imediatas.

Vantagens de usar o BigQuery

Serviço totalmente gerenciado 

Você não precisa configurar ou instalar nada, nem precisa de um administrador de banco de dados. Basta fazer login em seu projeto na nuvem do Google a partir de um navegador.  

Controle de acesso e colaboração 

O recurso possui integração com o gerenciamento de identidade e acesso nativo às nuvens do Google, o que permite aos gestores atribuir permissões para grupos ou projetos de usuários específicos e seus dados confidenciais protegidos. Tudo isso sem abrir mão da colaboração entre equipes que trabalham esses recursos. E ainda, você pode compartilhar o acesso com outros usuários para que eles possam gerar insights dessas informações. 

Experiência unificada para todos os usuários de análises

Por meio do BigQuery Studio, os usuários contam com uma interface unificada com diversas habilidades de programação para simplificar os fluxos de trabalho de análise (ingestão, preparação, exploração e visualização de dados). Também podem criar e usar modelos de machine learning. É possível utilizar SQL simples para acessar modelos de fundação da Vertex AI no BigQuery para processamento de texto, como análise de sentimento e extração de entidades, sem a necessidade de usar modelos especializados.

Duet AI no BigQuery

Integrado ao BigQuery, o Duet AI fornece assistência de código contextual para escrever em SQL e Python. A plataforma de AI do Google sugere funções, blocos de código e correções automaticamente. Basta usar o chat para trabalhar com linguagem natural e receber orientações em tempo real sobre como realizar tarefas. 

Machine learning integrado

Graças ao recurso BigQuery ML, data scientists ou data analysts  podem criar e usar modelos de machine learning em dados estruturados, semiestruturados e não estruturados em escala global diretamente no BigQuery. E de forma muito mais rápida, usando SQL simples. O recurso permite exportar modelos do BigQuery ML para previsão on-line na Vertex AI ou na sua própria camada de disponibilização. 

Análise e compartilhamento de dados entre nuvens

Com o BigQuery Omni, é possível analisar dados em várias nuvens de forma gerenciada. Este recurso realiza análises com segurança e economia em diferentes nuvens e traz os resultados em um único painel. Já no BigQuery Analytics Hub, você pode trocar informações com segurança internamente e entre organizações e aprimorar a análise com conjuntos de dados comerciais, públicos e do Google. Também é possível criar e gerenciar data clean rooms para medição centrada na privacidade, compartilhamento e colaboração entre organizações sem mover ou copiar dados.

Transferência de dados

Você pode transferir qualquer fonte de dados para o BigQuery para simplificar suas análises. É possível realizar upload de arquivos de fontes locais, do Google Drive ou de buckets do Cloud Storage, utilizar o serviço de transferência de dados do BigQuery (DTS), plug-ins do Cloud Data Fusion, replicar de bancos de dados relacionais com o Datastream para BigQuery ou aproveitar as parcerias de integração de dados do Google.

Armazenamento de dados

Os dados são armazenados em uma tabela estruturada, o que significa que você pode usar a sequência padrão para facilitar a consulta e análise. Vamos ao exemplo: suponhamos que você tenha alguns dados que representam as vendas de cada uma de suas lojas no último ano, provavelmente poderia usar um banco de dados menor para isso. Mas se você tiver milhares de lojas e quiser saber a receita dividida por SKU de produto ou por região em um período, o BigQuery é a ferramenta de big data perfeita! 

O BigQuery gerencia todo esse armazenamento e as operações de escalonamento automaticamente. Além disso, o recurso é integrado ao ecossistema de análise de dados do Google, o que permite fazer upload de dados do armazenamento em nuvem e transmiti-los do fluxo de dados na nuvem, criar um pipeline ETL usando fusão de dados na nuvem, importar dados de uma variedade de formatos de arquivo ou usar uma combinação de todos eles. Ou seja, você pode decidir qual configuração é adequada para seus conjuntos. 

Uma vez que os dados estão no BigQuery, você estará pronto para começar a responder perguntas a partir deles. O BigQuery oferece suporte à mesma linguagem de consulta estruturada ou sequência com a qual você pode estar familiarizado se já trabalhou com bancos de dados relacionais no passado.

Análise de dados no BigQuery

Análise em tempo real

A análise baseada em eventos ajuda a responder perguntas de negócios em tempo real e ganhar competitividade. Isso é possível graças aos recursos de streaming do BigQuery, que fazem a gestão de dados de streaming automaticamente e os disponibilizam imediatamente para consulta. Dessa forma, é possível tomar decisões com agilidade com base em dados atualizados. 

Análise preditiva

A análise preditiva é crucial para simplificar operações, aumentar a receita e reduzir riscos. Por meio do BigQuery ML, analistas podem criar e executar modelos de ML com ferramentas e planilhas de Business Intelligence

Análise de registros

Com o BigQuery, é possível extrair insights de seus dados de registro. Armazene, explore e execute consultas nos dados gerados de servidores, sensores e outros dispositivos com o Google SQL. Ou então, analise dados de registros em conjunto com os de sua empresa para ampliar análises. 

Análise de marketing

Aproveite a IA do Google para impulsionar suas informações de marketing unificando as fontes de dados da empresa e de marketing no BigQuery. A partir de uma visão holística dos negócios e uso de dados próprios, é possível aumentar ROI e melhorar a performance, além de viabilizar um marketing personalizado e segmentado em grande escala com ML/IA integrado. 

Como contratar o BigQuery?

O BigQuery é um data warehouse totalmente gerenciado que simplifica a ingestão, armazenamento e consulta de dados, além de democratizar o acesso a ML/IA. Torne seus dados mais inteligentes com a infraestrutura de nuvem aberta, segura e convergente que mais cresce no mundo: o Google Cloud!

A Geoambiente é Parceira Premier do Google há 10 anos, atuando com revenda oficial de todo ecossistema, incluindo os recursos para que sua empresa consiga tomar decisões baseadas em dados, como o BigQuery.  

Ajudamos a mapear as diversas fontes de dados disponíveis, sejam fontes internas, como bancos de dados de aplicações internas, e fontes externas, como dados de ferramentas de marketing, sistemas de terceiros etc. 

Com base nessas fontes, realizamos um mapeamento que visa descobrir o uso de que modo as diferentes áreas utilizam os dados, oferecendo soluções baseadas na nuvem do Google para desenvolver a maturidade analítica do cliente.

As soluções envolvem definições de métricas quantitativas e qualitativas, criação de pipelines para juntar e organizar dados provenientes de diferentes fontes, implementação de governança de acesso e definição de ferramentas apropriadas para acesso em diferentes contextos, uma vez que há áreas mais técnicas que podem fazer consultas mais complexas e áreas que necessitam de ferramentas de visualização mais amigáveis com dashboards prontos.

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A Geoambiente é Parceira Premier do Google Cloud e oferece ao mercado a solução Google Cloud enquanto plataforma, além de serviços desenvolvidos pelo nosso time de especialistas com base na tecnologia em nuvem.

Atendemos empresas que são referência de mercado (tanto setor privado quanto público). Sabemos como maximizar o poder da plataforma para atingir os objetivos do seu negócio.

Para saber mais informações sobre como a Geoambiente pode ajudar sua empresa a começar a jornada na nuvem, entre em contato com os nossos especialistas de Google Cloud.

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Sobre o(a) autor(a)

Thamirys Santana

Formação em Comunicação Social e especialização em Gestão da Experiência do Consumidor. Conta com experiência em planejamento de conteúdo digital, marketing B2B, endomarketing e gestão de canais.

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