O BigQuery, serviço de armazenamento de dados do Google oferecido exclusivamente para assinantes do Google Cloud, processa consultas (queries) em grandes volumes de dados (big data).
Que a Google vai muito além de um site de pesquisa, não é novidade para ninguém. A Google Cloud Platform, por sua vez, é uma suíte de computação em nuvem com ferramentas de gerenciamento modulares, criada pela empresa no ano de 2008.
Entre os principais produtos em destaque no Google Cloud, está o BigQuery.
O que é BigQuery?
O BigQuery é uma plataforma de análise de dados totalmente gerenciada e habilitada para IA, projetada para maximizar o valor dos seus dados. Ela é compatível com diversos mecanismos, formatos e nuvens.
Você pode armazenar até 10 GB de dados e executar até 1 TiB de consultas gratuitamente a cada mês. Novos clientes recebem US$300 em créditos para experimentar o BigQuery e outros produtos do Google Cloud!
Conheça os principais benefícios do BigQuery
Traga todos os seus dados para o BigQuery — Facilite a análise transferindo dados de várias fontes para o BigQuery. Faça upload de arquivos locais, do Google Drive ou de buckets do Cloud Storage. Utilize o serviço de transferência de dados do BigQuery (DTS), plug-ins do Cloud Data Fusion, replique dados de bancos de dados relacionais com o Datastream para BigQuery ou aproveite as parcerias de integração de dados líderes do setor oferecidas pelo Google.
Gere valor a partir de todos os tipos de dados — Extraia insights de imagens, documentos e arquivos de áudio e combine-os com dados estruturados.
Os dados não estruturados constituem uma grande parte dos dados corporativos ainda não explorados. Esses dados podem ser difíceis de interpretar, tornando a extração de insights desafiadora. Com o BigLake, você pode extrair insights de imagens, documentos e arquivos de áudio usando uma ampla variedade de modelos de IA. Isso inclui APIs da Vertex AI para visão, processamento de documentos e conversão de voz em texto, modelos de código aberto do Tensor Flow Hub ou seus próprios modelos personalizados.
Soluções de dados pré-configuradas — Implante um data warehouse pré-configurado no console do Google Cloud.
Utilize um exemplo de solução de data warehouse para explorar, analisar e visualizar dados com o BigQuery e o Looker Studio e aplique IA generativa para resumir os resultados da análise.
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Veja as funcionalidades do BigQuery
As funcionalidades do BigQuery fazem jus ao seu destaque como plataforma — no Google Cloud e fora dele.
Armazenamento de dados em nuvem
O BigQuery oferece um armazenamento seguro para grandes volumes de dados na nuvem. Os dados são mantidos com backups automáticos e alta disponibilidade, onde a estrutura baseada em colunas otimiza o desempenho de consultas e economiza espaço.
O armazenamento oferecido pelo BigQuery também é escalável, o que significa que, caso necessário, ele pode se expandir, fazendo com que a gestão de hardware ou a manutenção de servidores físicos não sejam mais exigidas em casos onde grandes volumes de dados precisem ser processados e armazenados. A redundância de dados e a replicação entre diferentes regiões geográficas aumentam ainda mais a resiliência e a segurança dos dados armazenados.
Consultas SQL de alta performance
Com o BigQuery, é possível executar consultas SQL em tempo recorde — mesmo em conjuntos de dados massivos. Através da infraestrutura escalável do Google, ele distribui o processamento das consultas entre vários servidores. O resultado? Respostas rápidas e efetivas!
O motor de consulta do BigQuery é otimizado para grandes volumes de dados e pode processar bilhões de linhas em segundos. O suporte para análise em tempo real e a capacidade de lidar com consultas ad-hoc, por outro lado, tornam-no ideal para análises complexas e profundas, enquanto o particionamento e o clustering de tabelas (entre outros recursos) ajudam a melhorar ainda mais o desempenho das consultas.
Integração com outras ferramentas do Google Cloud
O BigQuery se integra perfeitamente com outras ferramentas do Google Cloud, como Data Studio, Looker e AI Platform, favorecendo a análise de dados, a criação de visualizações interativas e o uso de modelos de machine learning.
Essa integração possibilita a criação de pipelines de dados completos — da ingestão até a análise e visualização. Cloud Dataflow e Dataprep, os quais são exemplos de ferramentas de ETL (Extração, Transformação e Carregamento), podem ser usadas para preparar os dados antes de serem analisados no BigQuery. A integração com APIs e serviços externos também é suportada, proporcionando uma análise unificada de dados provenientes de várias fontes.
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Saiba como utilizar o BigQuery
Até aqui, você deve ter se convencido que essa ferramenta é poderosa para otimizar a análise de dados em nuvem do Google. Mas, afinal, como utilizá-la?
Veja, a seguir, como começar:
Configuração inicial do BigQuery
Para começar a usar o BigQuery, é preciso criar um projeto no Google Cloud Console e habilitar o BigQuery API. Em seguida, você poderá configurar um dataset para organizar suas tabelas e visualizações.
Carregamento de dados para o BigQuery
Não existe apenas uma maneira de carregar dados para o BigQuery. Você pode, por exemplo, fazer uploads de arquivos diretamente do seu computador, transferir dados do Google Drive ou de buckets do Cloud Storage.
O serviço de transferência de dados do BigQuery (DTS) e plug-ins do Cloud Data Fusion podem ser usados para integrar dados de fontes diversas. O Datastream replica dados de bancos de dados relacionais enquanto parcerias de integração de dados líderes do setor unificam dados de diferentes plataformas.
Executando consultas SQL no BigQuery
Uma vez que os dados estejam carregados, você pode começar a executar consultas SQL no BigQuery.
O Google Cloud Console oferece um editor de consultas onde você pode escrever e testar suas SQL queries. O BigQuery também admite a criação de visualizações e dashboards interativos — principalmente quando integrado com Data Studio, Looker e outras ferramentas parecidas.
Conclusão
O BigQuery é um data warehouse corporativo, totalmente gerenciado e sem servidor, oferecido pelo Google Cloud. Ele suporta diversos tipos de dados, opera em diferentes nuvens e integra machine learning e Business Intelligence em uma única plataforma unificada.
Com controles de segurança, governança e confiabilidade, o BigQuery garante alta disponibilidade e um SLA de 99,99% de tempo de atividade. Os dados são protegidos por padrão com criptografia — incluindo a opção de usar chaves de criptografia gerenciadas pelo cliente.
É justamente através do BigQuery que empresas de todos os tamanhos consolidam dados dispersos em um único local. Isso contribui com a tomada de decisões em tempo real, simplifica a criação de relatórios e incorpora machine learning nas análises para prever oportunidades futuras de negócios.
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