\nEste servicio de an\u00e1lisis de datos permite trabajar con datasets masivos sin preocuparse por la infraestructura subyacente. No hay servidores que mantener ni configuraciones que gestionar ya que todo se ejecuta sobre una arquitectura distribuida que escala autom\u00e1ticamente. Algo que hace de ella una herramienta imprescindible en Ciencia de Datos, al contar con una gran capacidad para realizar an\u00e1lisis a escala de petabytes<\/strong>.<\/p>\n
La arquitectura de BigQuery: Computaci\u00f3n sin servidor y escalabilidad de petabytes<\/h2>\n
Cuenta con un modelo de computaci\u00f3n sin servidor<\/strong>, lo que significa que el usuario no necesita aprovisionar recursos. Es decir, las consultas se ejecutan de manera autom\u00e1tica y tan solo se usa la capacidad necesaria en cada momento. De esta forma se puede escalar de una forma pr\u00e1cticamente ilimitada ya que permite la adaptaci\u00f3n de su potencia sin ning\u00fan tipo de intervenci\u00f3n manual. Si trabajas en ingenier\u00eda de datos o an\u00e1lisis de negocio, debes conocer esta herramienta ya que te favorece al realizar peque\u00f1os an\u00e1lisis o consultas complejas sobre petabytes de datos.<\/p>\n Debes tener en cuenta que no se trata de una manera aislada y que se integra dentro de Google Cloud Platform<\/strong>, un entorno en el que tambi\u00e9n podr\u00e1s disponer de herramientas para almacenamiento, procesamiento, visualizaci\u00f3n y Machine Learning. Cuando hablamos de separaci\u00f3n de c\u00f3mputo y almacenamiento<\/strong> nos referimos a que los datos se almacenan de forma independiente a la capacidad de procesamiento para poder optimizar costes y rendimiento. Otra de sus principales ventajas es que podr\u00e1s adaptar su uso a las necesidades reales del proyecto ya que se paga por el almacenamiento y las consultas ejecutadas.<\/p>\n BigQuery soporta SQL como lenguaje principal, algo que es una gran ventaja ya que este es uno de los m\u00e1s conocidos y utilizados. Gracias al uso del lenguaje SQL, la curva de aprendizaje se reduce, se facilita su integraci\u00f3n en cualquier equipo y se pueden realizar consultas muy complejas, de forma intuitiva y sobre un gran volumen de datos.<\/p>\n A la hora de sacarle el m\u00e1ximo partido o BigQuery, ser\u00e1 necesario que sepas crear datasets y explotarlos anal\u00edticamente. Por suerte, el sistema utiliza SQL Est\u00e1ndar, compatible con ANSI SQL 2011, lo que garantiza consistencia y portabilidad que se apoyan principalmente en dos componentes:<\/p>\n Aunque SQL<\/a> es su lenguaje principal, tambi\u00e9n se puede integrar con lenguajes como Python y Java. As\u00ed, es una muy buena opci\u00f3n cuando trabajas en entornos de automatizaci\u00f3n de procesos o en el desarrollo de aplicaciones que consumen datos. M\u00e1s all\u00e1 del almacenamiento y consulta, BigQuery cuenta con otras funcionalidades avanzadas que ayuda a mejorar sus posibilidades en el \u00e1mbito del an\u00e1lisis de datos.<\/p>\n Permite crear y ejecutar modelos de Machine Learning directamente sobre los datos almacenados, sin necesidad de exportarlos. Esto simplifica el flujo de trabajo<\/strong> en proyectos de Ciencia de Datos, ya que reduce la fricci\u00f3n entre an\u00e1lisis y modelado. Por ejemplo, se pueden construir modelos de predicci\u00f3n utilizando \u00fanicamente consultas SQL.<\/p>\n BigQuery permite trabajar con datos en tiempo real gracias a su capacidad de ingesta continua<\/strong>, a trav\u00e9s de servicios como Google Cloud Pub\/Sub que facilitan la llegada de datos en streaming. Adem\u00e1s, la Transferencia de datos BigQuery automatiza la carga desde m\u00faltiples fuentes, simplificando el desarrollo de procesos ETL.<\/p>\n Las consultas federadas<\/strong> son las que permiten analizar datos almacenados fuera de BigQuery, como en Google Cloud Storage, sin necesidad de moverlos. De esta forma es posible reducir costes y tiempos, sobre todo cuando los datos est\u00e1n distribuidos en diferentes sistemas.<\/p>\n para destacar como especialista en Data Science<\/p>\r\n <\/div>\r\n Como ya hemos se\u00f1alado se puede combinar con otras herramientas del ecosistema, lo que ayuda a mejorar su valor. Te contamos cu\u00e1les son algunas de las principales para que puedas sacarle el m\u00e1ximo partido.<\/p>\n BigQuery se integra de forma natural con servicios de almacenamiento y mensajer\u00eda. Por ejemplo, se pueden almacenar un gran volumen de datos en Cloud Storage y analizarlos directamente, o recibir eventos en tiempo real a trav\u00e9s de Pub\/Sub. De esta forma, es posible construir arquitecturas de datos orientadas a eventos.<\/p>\n Para la visualizaci\u00f3n, herramientas como Looker Studio<\/a> (antes Data Studio) permiten crear dashboards interactivos conectados a BigQuery. En cuanto a inteligencia de negocio, Looker puede ayudarte mucho a mejorar sus capacidades, del mismo modo en que Google Cloud Dataflow se encarga del procesamiento de datos en streaming y batch.<\/p>\n Su capacidad para gestionar datos a gran escala, combinada con herramientas de an\u00e1lisis y Machine Learning, la convierte en una opci\u00f3n habitual en proyectos de Ciencia de Datos, ingenier\u00eda de datos y an\u00e1lisis de negocio.<\/p>\n Si eres analista de datos<\/a>, ingeniero de datos o consultor de Big Data<\/a> deber\u00e1s dominar BigQuery ya que te permite trabajar de forma eficiente con datos y de una forma escalable. El M\u00e1ster de Ciencia de Datos de DKS<\/strong><\/a> te permitir\u00e1 formarte en este tipo de herramientas para abordar proyectos reales de la forma m\u00e1s profesional ya que podr\u00e1s adquirir habilidades cada vez m\u00e1s demandadas en el mercado digital.<\/p>\n Google BigQuery ofrece un nivel gratuito (Free Tier) bastante generoso todos los meses para que puedas empezar a aprender y hacer pruebas. Actualmente, este nivel gratuito incluye 10 GB de almacenamiento y 1 TB de procesamiento de consultas al mes sin coste alguno. Adem\u00e1s, si te creas una cuenta nueva en Google Cloud Platform, sueles disponer de un saldo promocional inicial para probar sus funciones m\u00e1s avanzadas sin tener que pagar de tu bolsillo.<\/p>\n No estrictamente para empezar, pero s\u00ed para sacarle todo el partido. Google ofrece una interfaz gr\u00e1fica muy intuitiva en la nube (Google Cloud Console) desde la cual puedes crear conjuntos de datos, subir tablas desde tu ordenador y explorar la estructura de los datos con unos pocos clics. Adem\u00e1s, al integrarse con herramientas como Looker Studio, puedes crear gr\u00e1ficos y dashboards arrastrando y soltando. Sin embargo, para realizar cruces de datos y an\u00e1lisis reales, el requisito m\u00ednimo indispensable es aprender a escribir consultas en lenguaje SQL.<\/p>\n La principal diferencia radica en su prop\u00f3sito y arquitectura. Las bases de datos tradicionales como MySQL o PostgreSQL son sistemas OLTP (Online Transaction Processing), dise\u00f1ados para procesar transacciones del d\u00eda a d\u00eda muy r\u00e1pidas (como registrar compras en una tienda online). BigQuery, en cambio, es un sistema OLAP (Online Analytical Processing) o Data Warehouse anal\u00edtico, dise\u00f1ado no para registrar transacciones individuales, sino para escanear y analizar miles de millones de filas de datos hist\u00f3ricos de forma simult\u00e1nea.<\/p>\n En el modelo de precios bajo demanda, BigQuery cobra en funci\u00f3n de la cantidad de datos escaneados (o procesados) durante la consulta, no por el tiempo de ejecuci\u00f3n de la misma. Como es una base de datos columnar, si haces un SELECT * (seleccionar todas las columnas), BigQuery leer\u00e1 toda la tabla y el coste ser\u00e1 alto. Para ahorrar costes, siempre se recomienda usar sentencias SELECT solo con las columnas necesarias y aplicar filtros o particiones.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Google BigQuery es una herramienta que te permite analizar de forma eficiente, r\u00e1pida y escalable un gran volumen de datos sin necesidad de tener que gestionar una infraestructura. Una herramienta cada vez m\u00e1s relevante en el panorama actual en el que la recopilaci\u00f3n de datos crece de manera exponencial. Te contamos qu\u00e9 es, c\u00f3mo funciona […]<\/p>\n","protected":false},"author":521,"featured_media":86886,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"acf":[],"yoast_head":"\nGoogle Cloud Platform: El ecosistema donde BigQuery cobra vida<\/h3>\n
\nGracias a ello, podr\u00e1s construir pipelines completos de datos. Por ejemplo, se pueden ingerir datos desde diferentes fuentes, procesarlos y analizarlos<\/strong> en BigQuery, y posteriormente visualizarlos en herramientas conectadas dentro del mismo ecosistema. Lo que te facilitar\u00e1 mucho la tarea.<\/p>\nSeparaci\u00f3n de c\u00f3mputo y almacenamiento: La base de su eficiencia<\/h3>\n
BigQuery y SQL: El lenguaje universal para tus datos<\/h2>\n
Dominando SQL Est\u00e1ndar, DDL y DML para interactuar con BigQuery<\/h3>\n
\n
\n– DML: empleado para insertar, actualizar o eliminar datos.<\/li>\n<\/ul>\nM\u00e1s all\u00e1 de SQL: Programaci\u00f3n con Python y Java en BigQuery<\/h3>\n
\nDe este modo, un pipeline de datos puede utilizar Python<\/a> para extraer informaci\u00f3n, transformarla y cargarla en BigQuery, donde posteriormente se analiza mediante SQL.<\/p>\nCapacidades avanzadas de BigQuery<\/h2>\n
BigQuery ML: Machine Learning directamente en tu almac\u00e9n de datos<\/h3>\n
Ingesta de datos en tiempo real y Transferencia de datos BigQuery<\/h3>\n
Consultas federadas: Accede a datos externos sin moverlos<\/h2>\n
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\r\n <\/picture>\r\n Mejora las competencias clave<\/h2>\r\n
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\r\n <\/a>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n <\/section>\r\n <\/strong><\/p>\nIntegraciones clave en el ecosistema de Google Cloud<\/h2>\n
Conectando BigQuery con Google Cloud Storage y Pub\/Sub<\/h3>\n
Visualizaci\u00f3n y procesamiento: Looker Studio, Looker y Google Cloud Dataflow<\/h3>\n
BigQuery como herramienta clave de la Ciencia de Datos y la ingenier\u00eda<\/h2>\n
Roles profesionales: Del analista de datos al consultor de Big Data<\/h3>\n
FAQs
\n\u00bfEs Google BigQuery gratuito o tiene versi\u00f3n de prueba?<\/h3>\n\u00bfNecesito saber programar para empezar a utilizar Google BigQuery?<\/h3>\n
\u00bfQu\u00e9 diferencias hay entre BigQuery y una base de datos relacional tradicional (como MySQL)?<\/h3>\n
\u00bfC\u00f3mo calcula Google BigQuery los costes de una consulta?<\/h3>\n