A forma como nós tratamos e gerenciamos os dados tem se transformado ao longo dos últimos meses e anos.
Com a LGPD, mudança do analytics e uma nova era sem cookies, intensificou-se a necessidade de ter serviços de armazenamento que compilam todas os dados da empresa. Neste contexto, surgiu o BigQuery: o serviço de armazenamento de dados do Google.
Pensando na prática, é como se fosse um grande ecossistema dos dados, pois você pode conectar diferentes fontes de informações no BigQuery e unificar a visão através da ferramenta.
Para quem trabalha com digital, o BigQuery se tornou ainda mais essencial após a migração para o novo GA4, pois através dele você tem o repositório de toda a sua base, desde os dados vindos do próprio analytics, até das ferramentas de CRM.
Neste artigo vamos abordar os principais pontos sobre o BigQuery e como utilizá-lo.
Vamos conferir?
Interface
As opções de interação com o BigQuery abrangem a Interface do Console do Google Cloud e a ferramenta de linha de comando do BigQuery.
Desenvolvedores e profissionais de análise de dados têm à disposição bibliotecas de clientes, disponíveis em linguagens de programação familiares, como Python, Java, JavaScript e Go. Além disso, podem aproveitar a API REST e a API RPC do BigQuery para manipular e administrar dados.
Os controladores ODBC e JDBC permitem a comunicação com aplicações existentes, incluindo ferramentas e utilitários de terceiros.
Se você atua como analista de dados, engenheiro de dados, administrador de armazenamento de dados ou cientista de dados, a documentação do BigQuery ML constitui um recurso valioso para explorar, implementar e administrar ferramentas de análise de dados, auxiliando na tomada de decisões cruciais para o negócio.
Vantagens do BigQuery
- Escalabilidade sob demanda: O BigQuery oferece escalabilidade automática para lidar com quantidades variáveis de dados. Isso permite que as empresas se adaptem facilmente a picos de carga de trabalho sem comprometer o desempenho.
- Velocidade de processamento: A arquitetura subjacente do BigQuery é otimizada para consultas rápidas, permitindo que os usuários executem análises complexas em segundos ou minutos, em vez de horas.
- SQL familiar: O BigQuery utiliza a linguagem SQL, amplamente conhecida entre os analistas e cientistas de dados. Isso facilita a transição para a plataforma, eliminando a necessidade de aprender novas linguagens ou ferramentas.
- Integração com outras ferramentas: O BigQuery se integra perfeitamente com outras ferramentas do ecossistema Google Cloud, como o Google Data Studio, permitindo a criação de visualizações e painéis interativos diretamente a partir dos dados armazenados no BigQuery.
- Análise de dados em tempo real: O BigQuery suporta streaming de dados em tempo real, permitindo que as empresas analisem dados à medida que eles são gerados, possibilitando ações mais ágeis e informadas.
- Segurança e conformidade: O Google Cloud oferece recursos robustos de segurança, como autenticação multifatorial, criptografia de dados em repouso e em trânsito, além de conformidade com várias regulamentações de segurança de dados.
Como funciona a visualização dos dados?
A visualização de dados no BigQuery desempenha um papel fundamental na compreensão e na comunicação dos insights extraídos dos dados.
Depois de realizar as consultas e obter os resultados, é importante traduzir esses números em insights.
O BigQuery oferece integração com diversas ferramentas de visualização, como o Google Data Studio, que permitem criar painéis interativos e relatórios visualmente atraentes.
Por meio de gráficos, tabelas dinâmicas e outros elementos visuais, é possível identificar padrões, tendências e anomalias de maneira mais intuitiva.
A visualização de dados não apenas facilita a tomada de decisões informadas, mas também ajuda a identificar quais caminhos estratégicos podem ser tomados.
Como utilizar o BigQuery
Para utilizar o BigQuery é necessário primeiro estruturar os dados de maneira adequada, definindo esquemas claros e otimizados para facilitar as consultas.
Em seguida, os dados podem ser carregados para as tabelas do BigQuery, seja por meio de upload direto, integração com outras ferramentas ou streaming em tempo real.
Com os dados no BigQuery, os usuários podem aproveitar sua familiaridade com SQL para formular consultas complexas e relevantes, explorando insights valiosos. A utilização de recursos como particionamento e clustering pode melhorar significativamente o desempenho das consultas.
Além disso, a integração com ferramentas de visualização, como o Google Data Studio, permite transformar os resultados das consultas em representações visuais intuitivas e informativas.
Em resumo, a utilização do BigQuery envolve a preparação adequada dos dados, formulação de consultas inteligentes e a exploração das opções de visualização para tirar o máximo proveito das capacidades da ferramenta.
Números são melhores quando tem alma
Na Data Soul nós somos movidos por dois pilares: números e alma. Para nós os números são poderosos, mas ganham mais força quando caminham juntos de ideias.
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Vamos crescer juntos?
