{"id":13771,"date":"2024-03-05T10:43:14","date_gmt":"2024-03-05T13:43:14","guid":{"rendered":"https:\/\/geoblog.mkwebb.com.br\/?p=13771"},"modified":"2024-10-23T15:10:03","modified_gmt":"2024-10-23T18:10:03","slug":"bigquery-google-cloud","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/geoambiente.com.br\/blog\/bigquery-google-cloud\/","title":{"rendered":"BigQuery: guia completo sobre o data warehouse do Google"},"content":{"rendered":"

Cada vez mais empresas buscam obter insights de neg\u00f3cios a partir de seus dados. Mas nem sempre \u00e9 f\u00e1cil escalonar, ingerir, armazenar e analisar essas informa\u00e7\u00f5es. O Bigquery, data warehouse<\/strong> empresarial do Google, foi criado para tornar a an\u00e1lise em grande escala acess\u00edvel a todos.\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n

Os dados apenas s\u00e3o \u00fateis para sua empresa quando voc\u00ea tem uma maneira de analis\u00e1-los. Um analista ou qualquer outra pessoa que trabalha com dados em uma empresa precisa fazer perguntas e obter respostas a partir dessa base de informa\u00e7\u00f5es. No in\u00edcio, esse volume de dados pode ser pequeno, mas \u00e0 medida que a quantidade cresce para gigabytes, terabytes ou at\u00e9 petabytes, ser\u00e1 necess\u00e1rio um sistema mais eficiente, como um data warehouse<\/strong>.\u00a0<\/span><\/p>\n

Quando se lida com conjuntos de dados maiores, \u00e9 necess\u00e1rio um tempo mais longo entre fazer perguntas e obter respostas. Mas imagine precisar esperar horas ou dias para que um relat\u00f3rio de an\u00e1lise fosse executado? Com o BigQuery, sua empresa pode obter insights valiosos de seus dados de forma simples.<\/span><\/p>\n<\/span>\n

O que \u00e9 o BigQuery?<\/b><\/span><\/h2>\n<\/span>\n

O BigQuery \u00e9 um servi\u00e7o de armazenamento (data warehouse corporativo) e an\u00e1lise totalmente serverless (sem servidor) usado para para gerenciar todos os tipos de dados em nuvens, estruturados e n\u00e3o estruturados. Foi projetado para lidar com abund\u00e2ncia de dados, como registros de milhares de sistemas de varejo ou de IOT de milh\u00f5es de sensores de ve\u00edculos em todo o mundo.<\/p>\n

Assim, \u00e9 utilizado por in\u00fameras empresas para analisar grandes volumes. Dispensa o uso de servidor e oferece an\u00e1lises em escala de petabytes para facilitar consultas SQL em grandes conjuntos de dados gra\u00e7as ao poder de processamento da infraestrutura do Google.<\/p>\n

Por ser um data warehouse<\/strong> totalmente gerenciado e com manuten\u00e7\u00e3o feita pelo Google, permite que voc\u00ea se concentre em an\u00e1lises, em vez de gerenciar a infraestrutura desde o in\u00edcio do projeto de analytics. O recurso ajuda a evitar o problema de <\/span>silo de dados<\/span><\/a>, que\u00a0 acontece quando uma empresa tem equipes que trabalham com seus pr\u00f3prios data marts independentes, o que pode gerar desafios com o controle de vers\u00e3o de dados.<\/span><\/p>\n

Com o BigQuery, todo o trabalho pesado fica por conta do Google. No fim do dia, sua empresa consegue utilizar dados com velocidade para extrair vis\u00f5es e conduzir o neg\u00f3cio com mais agilidade e efici\u00eancia, tomando a\u00e7\u00f5es imediatas.<\/span><\/p>\n<\/span>\n

Vantagens de usar o BigQuery<\/b><\/span><\/h2>\n<\/span>\n

Servi\u00e7o totalmente gerenciado\u00a0<\/b><\/h4>\n

Voc\u00ea n\u00e3o precisa configurar ou instalar nada, nem precisa de um administrador de banco de dados. Basta fazer login em seu projeto na nuvem do Google a partir de um navegador.\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n<\/span>\n

Controle de acesso e colabora\u00e7\u00e3o\u00a0<\/b><\/h4>\n

O recurso possui integra\u00e7\u00e3o com o gerenciamento de identidade e acesso nativo \u00e0s nuvens do Google, o que permite aos gestores atribuir permiss\u00f5es para grupos ou projetos de usu\u00e1rios espec\u00edficos e seus dados confidenciais protegidos. Tudo isso sem abrir m\u00e3o da colabora\u00e7\u00e3o entre equipes que trabalham esses recursos. E ainda, voc\u00ea pode compartilhar o acesso com outros usu\u00e1rios para que eles possam gerar insights dessas informa\u00e7\u00f5es.\u00a0<\/span><\/p>\n<\/span>\n

Experi\u00eancia unificada para todos os usu\u00e1rios de an\u00e1lises<\/b><\/h4>\n

Por meio do BigQuery Studio, os usu\u00e1rios contam com uma interface unificada com diversas habilidades de programa\u00e7\u00e3o para simplificar os fluxos de trabalho de an\u00e1lise (ingest\u00e3o, prepara\u00e7\u00e3o, explora\u00e7\u00e3o e visualiza\u00e7\u00e3o de dados). Tamb\u00e9m podem criar e usar modelos de machine learning. \u00c9 poss\u00edvel utilizar SQL simples para acessar modelos de funda\u00e7\u00e3o da <\/span>Vertex AI<\/span><\/a> no BigQuery para processamento de texto, como an\u00e1lise de sentimento e extra\u00e7\u00e3o de entidades, sem a necessidade de usar modelos especializados.<\/span><\/p>\n<\/span>\n

Gemini no BigQuery<\/b><\/h4>\n

Integrado ao BigQuery, o Gemini fornece assist\u00eancia de c\u00f3digo contextual para escrever em SQL e Python. A plataforma de AI do Google sugere fun\u00e7\u00f5es, blocos de c\u00f3digo e corre\u00e7\u00f5es automaticamente. Basta usar o chat para trabalhar com linguagem natural e receber orienta\u00e7\u00f5es em tempo real sobre como realizar tarefas.\u00a0<\/span><\/p>\n<\/span>\n

Machine learning integrado<\/b><\/h4>\n

Gra\u00e7as ao recurso BigQuery ML, data scientists ou data analysts\u00a0 podem criar e usar modelos de machine learning<\/a><\/strong> em dados estruturados, semiestruturados e n\u00e3o estruturados em escala global diretamente no BigQuery. E de forma muito mais r\u00e1pida, usando SQL simples. O recurso permite exportar modelos do BigQuery ML para previs\u00e3o on-line na Vertex AI ou na sua pr\u00f3pria camada de disponibiliza\u00e7\u00e3o.\u00a0<\/span><\/p>\n<\/span>\n

An\u00e1lise e compartilhamento de dados entre nuvens<\/b><\/h4>\n

Com o BigQuery Omni, \u00e9 poss\u00edvel analisar dados em v\u00e1rias nuvens de forma gerenciada. Este recurso realiza an\u00e1lises com seguran\u00e7a e economia em diferentes nuvens e traz os resultados em um \u00fanico painel. J\u00e1 no BigQuery Analytics Hub, voc\u00ea pode trocar informa\u00e7\u00f5es com seguran\u00e7a internamente e entre organiza\u00e7\u00f5es e aprimorar a an\u00e1lise com conjuntos de dados comerciais, p\u00fablicos e do Google. Tamb\u00e9m \u00e9 poss\u00edvel criar e gerenciar data clean rooms para medi\u00e7\u00e3o centrada na privacidade, compartilhamento e colabora\u00e7\u00e3o entre organiza\u00e7\u00f5es sem mover ou copiar dados.<\/span><\/p>\n<\/span>\n

Transfer\u00eancia de dados<\/b><\/h4>\n

<\/b>Voc\u00ea pode transferir qualquer fonte de dados para o BigQuery para simplificar suas an\u00e1lises. \u00c9 poss\u00edvel realizar upload de arquivos de fontes locais, do Google Drive ou de buckets do <\/span>Cloud Storage<\/strong><\/span><\/a>, utilizar o servi\u00e7o de transfer\u00eancia de dados do BigQuery (DTS), plug-ins do Cloud Data Fusion<\/a>, replicar de bancos de dados relacionais com o Datastream para BigQuery ou aproveitar as parcerias de integra\u00e7\u00e3o de dados do Google.<\/span><\/p>\n<\/span>\n

Armazenamento de dados<\/b><\/span><\/h2>\n<\/span>\n

Os dados s\u00e3o armazenados em uma tabela estruturada, o que significa que voc\u00ea pode usar a sequ\u00eancia padr\u00e3o para facilitar a consulta e an\u00e1lise. Vamos ao exemplo: suponhamos que voc\u00ea tenha alguns dados que representam as vendas de cada uma de suas lojas no \u00faltimo ano, provavelmente poderia usar um banco de dados menor para isso. Mas se voc\u00ea tiver milhares de lojas e quiser saber a receita dividida por SKU de produto ou por regi\u00e3o em um per\u00edodo, o BigQuery \u00e9 a ferramenta de big data perfeita!\u00a0<\/span><\/p>\n

O BigQuery gerencia todo esse armazenamento e as opera\u00e7\u00f5es de escalonamento automaticamente. Al\u00e9m disso, o recurso \u00e9 integrado ao ecossistema de an\u00e1lise de dados<\/strong> do Google, o que permite fazer upload de dados do armazenamento em nuvem e transmiti-los do fluxo de dados na nuvem, criar um pipeline ETL usando fus\u00e3o de dados na nuvem, importar dados de uma variedade de formatos de arquivo ou usar uma combina\u00e7\u00e3o de todos eles. Ou seja, voc\u00ea pode decidir qual configura\u00e7\u00e3o \u00e9 adequada para seus conjuntos.\u00a0<\/span><\/p>\n

Uma vez que os dados est\u00e3o no BigQuery, voc\u00ea estar\u00e1 pronto para come\u00e7ar a responder perguntas a partir deles. O BigQuery oferece suporte \u00e0 mesma linguagem de consulta estruturada ou sequ\u00eancia com a qual voc\u00ea pode estar familiarizado se j\u00e1 trabalhou com bancos de dados relacionais no passado.<\/span><\/p>\n<\/span>\n

An\u00e1lise de dados no BigQuery<\/b><\/span><\/h2>\n<\/span>\n

An\u00e1lise em tempo real<\/b><\/h4>\n

A an\u00e1lise baseada em eventos ajuda a responder perguntas de neg\u00f3cios em tempo real e ganhar competitividade. Isso \u00e9 poss\u00edvel gra\u00e7as aos recursos de streaming do BigQuery, que fazem a gest\u00e3o de dados de streaming automaticamente e os disponibilizam imediatamente para consulta. Dessa forma, \u00e9 poss\u00edvel tomar decis\u00f5es com agilidade com base em dados atualizados.\u00a0<\/span><\/p>\n

An\u00e1lise preditiva<\/b><\/h4>\n

A <\/span>an\u00e1lise preditiva<\/span><\/a> \u00e9 crucial para simplificar opera\u00e7\u00f5es, aumentar a receita e reduzir riscos. Por meio do BigQuery ML, analistas podem criar e executar modelos de ML com ferramentas e planilhas de <\/span>Business Intelligence<\/span><\/a>.\u00a0<\/span><\/p>\n<\/span>\n

An\u00e1lise de registros<\/b><\/h4>\n

Com o BigQuery, \u00e9 poss\u00edvel extrair insights de seus dados de registro. Armazene, explore e execute consultas nos dados gerados de servidores, sensores e outros dispositivos com o Google SQL. Ou ent\u00e3o, analise dados de registros em conjunto com os de sua empresa para ampliar an\u00e1lises.\u00a0<\/span><\/p>\n<\/span>\n

An\u00e1lise de marketing<\/b><\/h4>\n

Aproveite a IA do Google para impulsionar suas informa\u00e7\u00f5es de marketing unificando as fontes de dados da empresa e de marketing no BigQuery. A partir de uma vis\u00e3o hol\u00edstica dos neg\u00f3cios e uso de dados pr\u00f3prios, \u00e9 poss\u00edvel aumentar ROI e melhorar a performance, al\u00e9m de viabilizar um marketing personalizado e segmentado em grande escala com ML\/IA integrado.\u00a0<\/span><\/p>\n<\/span>\n

Como contratar o BigQuery?<\/b><\/h3>\n<\/span>\n

O BigQuery \u00e9 um data warehouse<\/strong> totalmente gerenciado que simplifica a ingest\u00e3o, armazenamento e consulta de dados, al\u00e9m de democratizar o acesso a ML\/IA. Torne seus dados mais inteligentes com a infraestrutura de nuvem aberta, segura e convergente que mais cresce no mundo: o Google Cloud<\/strong>!<\/span><\/p>\n

A Geoambiente<\/a> \u00e9 Parceira Premier do Google h\u00e1 10 anos, atuando com revenda oficial de todo ecossistema, incluindo os recursos para que sua empresa consiga tomar decis\u00f5es baseadas em dados, como o BigQuery.\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n

Ajudamos a mapear as diversas fontes de dados dispon\u00edveis, sejam fontes internas, como bancos de dados de aplica\u00e7\u00f5es internas, e fontes externas, como dados de ferramentas de marketing, sistemas de terceiros etc.\u00a0<\/span><\/p>\n

Com base nessas fontes, realizamos um mapeamento que visa descobrir o uso de que modo as diferentes \u00e1reas utilizam os dados, oferecendo solu\u00e7\u00f5es baseadas na nuvem do Google para desenvolver a maturidade anal\u00edtica<\/a> do cliente.<\/span><\/p>\n

As solu\u00e7\u00f5es envolvem defini\u00e7\u00f5es de m\u00e9tricas quantitativas e qualitativas, cria\u00e7\u00e3o de pipelines para juntar e organizar dados provenientes de diferentes fontes, implementa\u00e7\u00e3o de governan\u00e7a de acesso e defini\u00e7\u00e3o de ferramentas apropriadas para acesso em diferentes contextos, uma vez que h\u00e1 \u00e1reas mais t\u00e9cnicas que podem fazer consultas mais complexas e \u00e1reas que necessitam de ferramentas de visualiza\u00e7\u00e3o mais amig\u00e1veis com dashboards prontos.<\/span><\/p>\n

<\/figure>\n

\"image-2\"<\/p>\n

A Geoambiente \u00e9 Parceira Premier do Google Cloud e oferece ao mercado a solu\u00e7\u00e3o Google Cloud enquanto plataforma, al\u00e9m de servi\u00e7os desenvolvidos pelo nosso time de especialistas com base na tecnologia em nuvem.<\/p>\n

Atendemos empresas que s\u00e3o refer\u00eancia de mercado (tanto setor privado quanto p\u00fablico). Sabemos como maximizar o poder da plataforma para atingir os objetivos do seu neg\u00f3cio.<\/p>\n

Para saber mais informa\u00e7\u00f5es sobre como a Geoambiente pode ajudar sua empresa a come\u00e7ar a jornada na nuvem, entre em contato com os nossos especialistas de Google Cloud.<\/p>\n

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<\/span><\/i>Fale com os nossos especialistas em BigQuery<\/a><\/span><\/p>\n<\/span>\n

Conte\u00fado complementar recomendado:<\/strong><\/p>\n

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\n\"Guia:
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