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?.
Principales ventajas de BigQuery para las empresas
- Velocidad: BigQuery permite realizar consultas en grandes conjuntos de datos en minutos o segundos.
- Escalabilidad: Se ajusta automáticamente a las necesidades de procesamiento de datos de cada empresa, de modo que no deben preocuparse por el crecimiento de estos y de cómo almacenarlos o gestionarlos y pueden centrarse en sacarles todo el valor.
- Rentabilidad: 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.
- Seguridad e integración: Esta plataforma usa el mismo cifrado y medidas de seguridad de Google Cloud Platform y además, se integra fácilmente con otras herramientas y servicios de Google Cloud.
¿Cómo aplicarlo para optimizar todos sus beneficios?
Para que una empresa pueda aprovechar al máximo BigQuery y en última instancia, mejorar el rendimiento empresarial, hay varios puntos que se deben seguir.
Se deben identificar los datos relevantes, ya que, aunque esta plataforma puede manejar grandes cantidades de datos, es importante conseguir solo aquellos que puedan proporcionar información valiosa.
Además, los datos deben estar completos y estructurados de manera eficiente (hay que eliminar los duplicados, corregir errores y que estén en un formato adecuado). El rendimiento y la eficacia del análisis dependerá en gran parte de esto.
Para migrar datos a BigQuery se deben utilizar herramientas y servicios de Google Cloud como Cloud Data Transfer Service, así como diseñar esquemas de tablas y particiones para optimizar el almacenamiento y el rendimiento de las consultas.
Y hablando de consultas, una vez que los datos estén en BigQuery, se deben diseñar consultas SQL para extraer la información importante.
También se deben automatizar los procesos de carga de datos, actualización y ejecución de consultas con servicios como Cloud Functions o Cloud Composer. Esto nos garantiza que los datos estén siempre actualizados para que los informes lancen la información más reciente.
Por último, es crucial fomentar la cultura de datos entre los empleados de la empresa para que estos puedan tomar decisiones basadas en datos y contribuir a la mejora continua de los procesos.
