En la era digital, los datos lo son todo. Las empresas generan y almacenan enormes cantidades de datos que, si se analizan debidamente, pueden reportar información muy valiosa con la que optimizar tanto la toma de decisiones, como los diferentes procesos.
Para gestionar y analizar estos datos se necesitan herramientas ágiles y eficientes. Aquí es donde entra en juego Google BigQuery, el servicio web de análisis de big data basado en la nube que permite procesar conjuntos de datos muy grandes.
Este servicio está disponible desde 2011 y desde entonces son miles las empresas que lo utilizan para realizar análisis de datos. Algunas, como Cabify, han conseguido mejorar el flujo de procesamiento de datos, obtener información más actualizada y reducir así gran parte de su carga operativa.
Pero la empresa española de red de transportes no es la única que hace uso de la plataforma de Google. Twitter, Apple, PayPal, Avaya, Best Buy, Coca-Cola, Evite, Kaplan, Northrop Grumman, Pulse, Sony Music o Airbus son algunas de las grandes empresas que confían la gestión de sus datos a esta plataforma.
¿Qué es BigQuery?
Como decíamos unas líneas más arriba, BigQuery es un servicio de almacenamiento y análisis de datos en la nube desarrollado por Google, que permite a las empresas analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real.
Se ejecuta en la infraestructura de Google Cloud Storage y fue diseñado para analizar datos del orden de miles de millones de filas, utilizando una sintaxis similar a SQL.
Se lanzó como V2 en 2011 como una «versión externalizada» del software de consultas Dremel (también de Google). Ambas plataformas aplican el almacenamiento en columnas para escanear datos rápidamente y una arquitectura de árbol para enviar consultas y agregar resultados a través de enormes clústeres.
En resumen, es un almacén de datos multi-cloud sin servidor, de alta escalabilidad y cuyo objetivo es rentabilizar y agilizar los negocios y la toma de decisiones.
Desde sus inicios, las funciones de BigQuery se han mejorado continuamente con añadidos como la inserción de datos de transmisión o la aplicación de la IA. Pero, ¿cómo puede una empresa sacarle todo el partido a BigQuery?.