O que é o BigQuery?

O BigQuery é um Data Warehouse empresarial totalmente gerenciado que ajuda a gerenciar e analisar dados com recursos integrados, como aprendizado de máquina. Análise espacial e inteligência de negócios. A arquitetura sem servidor do BigQuery permite usar consultas SQL para responder às maiores dúvidas da sua organização sem precisar gerenciar a infraestrutura. O mecanismo de análise distribuída e escalonável do BigQuery ajuda você a pesquisar terabytes em segundos e petabytes em minutos.

O BigQuery maximiza a flexibilidade separando o mecanismo de processamento que analisa seus dados das opções de armazenamento. Armazenar e analisar dados no BigQuery ou utilizar o BigQuery para avaliar onde eles estão. As consultas federadas permitem a leitura de dados de fontes externas, enquanto o streaming oferece suporte a atualizações contínuas de dados. Ferramentas avançadas como BigQuery ML e BI Engine ajudam você a analisar e compreender esses dados.

A interface do BigQuery inclui a interface do Console do Google Cloud e as ferramentas de linha de comando do BigQuery. Desenvolvedores e cientistas de dados podem usar as bibliotecas de clientes com programação familiar, incluindo Python, Java, JavaScript e Go, bem como API REST e API RPC do BigQuery para transformar e manipular dados. Os drivers ODBC e JDBC fornecem interoperabilidade com os aplicativos atuais, incluindo ferramentas e utilitários de terceiros.

Como analista de dados, engenheiro de dados, administrador de data warehouse ou um cientista de dados, os documentos do BigQuery ML ajudam você a descobrir, implantar e gerenciar ferramentas de dados para tomar decisões de negócios críticas.

 

Principais recursos do BigQuery 

  • Escala: Capaz de suportar vários petabytes de dados.
  • Velocidade: usa infraestrutura aprimorada de armazenamento e navegação.
  • Gerenciamento sem servidor: não há necessidade de gerenciar instâncias de hardware ou servidores.
  • Pague para usar: você paga apenas pelos dados que consulta e também há uma versão gratuita (com limitações).

Pipelines de Engenharia de Dados

O BigQuery é não só um lugar para analisar dados, mas também um ponto central para integrar e transformar os dados. Ele é perfeitamente adequado para criar pipelines de engenharia de dados que precisem de:

  • Integração de Dados: Utilize o “BigQuery Data Transfer Service” para mover dados de diferentes fontes para o BigQuery.
  • Transformação: Escreva e execute consultas SQL para transformar, limpar e enriquecer os dados.
  • Materialização: Crie tabelas materializadas para armazenar o resultado de consultas frequentes e reduzir custos.

Pipelines de Machine Learning no BigQuery ML

O BigQuery ML (BQML) permite que os usuários criem e executem modelos de Machine Learning diretamente no BigQuery. Não é necessário transferir os dados para outro serviço ou usar uma linguagem de programação específica.

Passos básicos para criar um modelo ML no BQML:

  • Definição do Modelo: Define o tipo de modelo que deseja criar (por exemplo, regressão linear, clustering).
  • Treinamento: Use uma consulta SQL para treinar o modelo com seus dados.
  • Avaliação: Avalie o desempenho do seu modelo.
  • Previsão: Use o modelo treinado para fazer previsões sobre novos dados.

Como a ATRA pode ajudar?

Há mais de 14 anos no mercado, a ATRA conta com os melhores profissionais do mercado com certificados e especializações em Google Cloud, utilizamos a combinação de serviços com ferramentas de alta tecnologia de nossos parceiros, para revolucionar os dados dos nossos clientes e transformar em vantagem competitiva.

O Google BigQuery desempenha um papel fundamental na criação de processos eficientes impulsionados por dados comerciais valiosos. Dessa forma, a tecnologia potencializa a capacidade analítica dos gestores e pode transformar o trabalho da sua equipe em melhores resultados.

 

Fontes: Google Cloud | DSA