{"id":14902,"date":"2023-04-05T00:00:00","date_gmt":"2023-04-05T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.isdi.education\/es\/bigquery-que-es-y-como-aplicarlo-en-una-empresa\/"},"modified":"2024-04-26T17:48:03","modified_gmt":"2024-04-26T17:48:03","slug":"bigquery-que-es-y-como-aplicarlo-en-una-empresa","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.isdi.education\/es\/blog\/bigquery-que-es-y-como-aplicarlo-en-una-empresa","title":{"rendered":"BigQuery: qu\u00e9 es y c\u00f3mo aplicarlo en una empresa"},"content":{"rendered":"
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En la era digital, los datos<\/u><\/a> lo son todo. Las empresas generan y almacenan enormes cantidades de datos<\/strong> que, si se analizan debidamente, pueden reportar informaci\u00f3n muy valiosa con la que optimizar tanto la toma de decisiones, como los diferentes procesos.<\/p>\n

Para gestionar y analizar estos datos se necesitan herramientas \u00e1giles y eficientes<\/strong>. Aqu\u00ed es donde entra en juego Google BigQuery<\/strong>, el servicio web de an\u00e1lisis de big data<\/u><\/a> basado en la nube que permite procesar conjuntos de datos muy grandes.<\/p>\n

Este servicio est\u00e1 disponible desde 2011 y desde entonces son miles las empresas que lo utilizan para realizar an\u00e1lisis de datos. Algunas, como Cabify, han conseguido mejorar el flujo de procesamiento de datos<\/strong>, obtener informaci\u00f3n m\u00e1s actualizada y reducir as\u00ed gran parte de su carga operativa.<\/p>\n

Pero la empresa espa\u00f1ola de red de transportes no es la \u00fanica que hace uso de la plataforma de Google. Twitter, Apple, PayPal, Avaya, Best Buy, Coca-Cola, Evite, Kaplan, Northrop Grumman, Pulse, Sony Music <\/strong>o Airbus<\/strong> son algunas de las grandes empresas que conf\u00edan la gesti\u00f3n de sus datos a esta plataforma.<\/u><\/a><\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es BigQuery?<\/h2>\n

Como dec\u00edamos unas l\u00edneas m\u00e1s arriba, BigQuery es un servicio de almacenamiento y an\u00e1lisis de datos en la nube desarrollado por Google<\/strong>, que permite a las empresas analizar grandes vol\u00famenes de datos en tiempo real.<\/p>\n

Se ejecuta en la infraestructura de Google Cloud Storage y fue dise\u00f1ado para analizar datos del orden de miles de millones de filas, utilizando una sintaxis similar a SQL.<\/p>\n

Se lanz\u00f3 como V2 en 2011 como una \u00abversi\u00f3n externalizada\u00bb del software de consultas Dremel (tambi\u00e9n de Google). Ambas plataformas aplican el almacenamiento en columnas para escanear datos r\u00e1pidamente y una arquitectura de \u00e1rbol para enviar consultas y agregar resultados a trav\u00e9s de enormes cl\u00fasteres.<\/p>\n

En resumen, es un almac\u00e9n de datos multi-cloud sin servidor, de alta escalabilidad y cuyo objetivo es rentabilizar<\/strong> y agilizar los negocios<\/u><\/a> y la toma de decisiones.<\/p>\n

Desde sus inicios, las funciones de BigQuery se han mejorado continuamente con a\u00f1adidos como la inserci\u00f3n de datos de transmisi\u00f3n o la aplicaci\u00f3n de la IA. Pero, \u00bfc\u00f3mo puede una empresa sacarle todo el partido a BigQuery?.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Principales ventajas de BigQuery para las empresas<\/h2>\n
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  • Velocidad<\/strong>: BigQuery permite realizar consultas en grandes conjuntos de datos en minutos o segundos.<\/li>\n
  • Escalabilidad<\/strong>: Se ajusta autom\u00e1ticamente a las necesidades de procesamiento de datos de cada empresa, de modo que no deben preocuparse por el crecimiento de estos y de c\u00f3mo almacenarlos o gestionarlos y pueden centrarse en sacarles todo el valor.<\/li>\n
  • Rentabilidad<\/strong>: Funciona con un modelo de precios basado en el uso, por lo que las empresas solo pagan por el almacenamiento y procesamiento de datos que realmente utilizan.<\/li>\n
  • Seguridad e integraci\u00f3n<\/strong>: Esta plataforma usa el mismo cifrado y medidas de seguridad de Google Cloud Platform y adem\u00e1s, se integra f\u00e1cilmente con otras herramientas y servicios de Google Cloud.<\/li>\n<\/ul>\n

    \u00bfC\u00f3mo aplicarlo para optimizar todos sus beneficios?<\/h2>\n

    Para que una empresa pueda aprovechar al m\u00e1ximo BigQuery y en \u00faltima instancia, mejorar el rendimiento empresarial, hay varios puntos que se deben seguir.<\/p>\n

    Se deben\u00a0identificar los datos relevantes<\/strong>, ya que, aunque esta plataforma puede manejar grandes cantidades de datos, es importante conseguir solo aquellos que puedan proporcionar informaci\u00f3n valiosa.<\/p>\n

    Adem\u00e1s,\u00a0los datos deben estar completos y estructurados de manera eficiente<\/strong>\u00a0(hay que eliminar los duplicados, corregir errores y que est\u00e9n en un formato adecuado). El rendimiento y la eficacia del an\u00e1lisis depender\u00e1 en gran parte de esto.<\/p>\n

    Para migrar datos a BigQuery se deben utilizar herramientas y servicios de Google Cloud como Cloud Data Transfer Service, as\u00ed como dise\u00f1ar esquemas de tablas y particiones para optimizar el almacenamiento y el rendimiento de las consultas.<\/p>\n

    Y hablando de consultas, una vez que los datos est\u00e9n en BigQuery,\u00a0se deben dise\u00f1ar\u00a0 consultas SQL para extraer la informaci\u00f3n importante<\/strong>.<\/p>\n

    Tambi\u00e9n se deben automatizar los procesos de carga de datos, actualizaci\u00f3n y ejecuci\u00f3n de consultas con servicios como Cloud Functions o Cloud Composer. Esto nos garantiza que los datos est\u00e9n siempre actualizados para que los informes lancen la informaci\u00f3n m\u00e1s reciente.<\/p>\n

    Por \u00faltimo, es crucial\u00a0fomentar la cultura de datos entre los empleados de la empresa<\/strong>\u00a0para que estos puedan tomar decisiones basadas en datos y contribuir a la mejora continua de los procesos.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/section>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    En la era digital, los datos lo son todo. 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