{"id":9459,"date":"2022-10-28T11:53:04","date_gmt":"2022-10-28T14:53:04","guid":{"rendered":"https:\/\/geoblog.mkwebb.com.br2\/?p=9459"},"modified":"2025-03-19T18:08:53","modified_gmt":"2025-03-19T21:08:53","slug":"bigquery-conheca-as-novas-capacidades-de-analise-de-dados-nao-estruturados-e-de-streaming-no-google-cloud","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/geoambiente.com.br\/blog\/bigquery-conheca-as-novas-capacidades-de-analise-de-dados-nao-estruturados-e-de-streaming-no-google-cloud\/","title":{"rendered":"BigQuery para an\u00e1lise de dados n\u00e3o estruturados e de streaming no Google Cloud"},"content":{"rendered":"\r\n

O Google vem buscando construir o ecossistema de nuvem de dados mais aberto do mercado, unificando dados em diversas fontes e plataformas. Um passo que refor\u00e7a ainda mais essa estrat\u00e9gia foi anunciado durante o Google Cloud Next\u201922<\/a>, evento da provedora de nuvem realizado em outubro. Estamos falando das novas funcionalidades para a an\u00e1lise de dados n\u00e3o estruturados e de streaming no BigQuery<\/strong>, o data warehouse do Google.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Os dados s\u00e3o o ativo mais valioso em qualquer transforma\u00e7\u00e3o digital. Por\u00e9m, as limita\u00e7\u00f5es no uso de dados impedem as organiza\u00e7\u00f5es de avan\u00e7ar nessa jornada. E quanto maior o volume de dados, mais eles est\u00e3o distribu\u00eddos em diferentes nuvens, usados em diferentes cargas de trabalhos e acessados por mais pessoas. Somente um ecossistema de nuvem de dados abertos<\/strong> pode dar conta dessa complexidade e liberar todo o potencial dos dados, removendo as barreiras da transforma\u00e7\u00e3o digital.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Nesse sentido, os novos an\u00fancios do Google Cloud ajudam a garantir que as empresas possam utilizar todos os seus dados, de todas as fontes, em todos os formatos de armazenamento e estilos de an\u00e1lise, em todos os provedores de nuvem e plataformas de sua escolha. Como reflexo, o BigQuery <\/strong>foi ampliado e agora permite a an\u00e1lise de dados n\u00e3o estruturados e de streaming<\/strong>, como documentos brutos e PDFs, v\u00eddeo e \u00e1udio, at\u00e9 mesmo registros de call center.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

E por que isso \u00e9 importante? Quase 90% de todos os dados s\u00e3o considerados n\u00e3o estruturados. Sendo assim, esta nova capacidade \u00e9 extremamente poderosa para impulsionar as empresas na jornada data-driven.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n

BigQuery para dados n\u00e3o estruturados: centraliza\u00e7\u00e3o de diversas origens e formatos<\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n

Com base no conceito de Data Cloud<\/strong>, o Google acredita que uma nuvem de dados deve permitir que as pessoas trabalhem com todos os tipos de dados, independentemente do formato ou localiza\u00e7\u00e3o de armazenamento. Para tanto, apresenta o suporte a dados n\u00e3o estruturados no BigQuery<\/a><\/strong> para expandir a capacidade de trabalhar com todos os tipos de dados.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Muitas equipes de dados usam o BigQuery para analisar dados n\u00e3o estruturados em dados de bancos de dados operacionais e aplicativos SaaS, como Adobe, SAP, ServiceNow e Workday, bem como dados semiestruturados, como arquivos de log JSON.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Mas isso representa uma pequena parte das informa\u00e7\u00f5es de uma organiza\u00e7\u00e3o. Como adiantamos acima, os dados n\u00e3o estruturados podem responder por at\u00e9 90% de todos os dados atuais, como arquivos em v\u00eddeo, \u00e1udio de call centers e documentos de v\u00e1rios formatos.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

A partir de agora, as equipes de dados podem gerenciar, proteger e analisar dados estruturados e n\u00e3o estruturados no BigQuery, com f\u00e1cil acesso a muitos dos recursos do Google Cloud em machine learning, reconhecimento de fala, vis\u00e3o computacional, tradu\u00e7\u00e3o e processamento de texto, usando a interface SQL familiar do BigQuery.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Outros an\u00fancios relacionados\u00a0<\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n

Al\u00e9m disso, o Google traz tamb\u00e9m o suporte para os principais formatos de dados da atualidade. O mecanismo de armazenamento, BigLake<\/strong>, agora oferece suporte para Apache Iceberg e para Linux Foundation Delta Lake \u2014 com previs\u00e3o para suporte a Apache Hudi em breve. Ao oferecer suporte a esses formatos de dados amplamente adotados, as organiza\u00e7\u00f5es s\u00e3o capazes de obter o valor total de seus dados mais rapidamente.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Outra novidade \u00e9 a experi\u00eancia integrada no BigQuery para Apache Spark<\/strong>, um mecanismo de an\u00e1lise de c\u00f3digo aberto l\u00edder para processamento de dados em grande escala. Essa nova integra\u00e7\u00e3o do Spark, ainda em vers\u00e3o pr\u00e9via, permite que os profissionais de dados criem procedimentos no BigQuery, usando o Apache Spark, integrados aos seus pipelines SQL. Um caso de uso \u00e9 Walmart, que utiliza o Google Cloud para melhorar os tempos de processamento do Spark em 23%, conseguindo reduzir o tempo para fechar livros financeiros de cinco para tr\u00eas dias.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

O Google tamb\u00e9m anunciou Datastream para BigQuery<\/strong>, o que auxiliar\u00e1 as organiza\u00e7\u00f5es a replicar dados com mais efici\u00eancia em tempo real, de fontes como AlloyDB, PostgreSQL, MySQL e bancos de dados de terceiros, como Oracle, diretamente no BigQuery. Acelerar a capacidade de trazer dados de uma variedade de fontes para o BigQuery, significa acesso a mais insights de dados em tempo real.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

E para garantir que as organiza\u00e7\u00f5es gerenciem, protejam e observem seus dados, o Google Cloud fortaleceu seus recursos de governan\u00e7a<\/a><\/strong> e gerenciamento de dados. Atualiza\u00e7\u00f5es no Dataplex<\/strong><\/a> agora automatizam processos comuns associados \u00e0 qualidade de dados. Por exemplo, os usu\u00e1rios agora podem entender facilmente a linhagem de dados \u2013 de onde os dados se originam e como eles se transformaram e se moveram ao longo do tempo \u2014 o que pode reduzir a necessidade de processos manuais e demorados.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Em suma, esses an\u00fancios fortalecem a capacidade das empresas de trabalhar com todos os tipos de dados, nos formatos que escolherem, traduzindo o conceito de uma nuvem de dados aberta<\/strong>. Assim, podemos esperar que cada vez mais o Google Cloud forne\u00e7a suporte e integra\u00e7\u00f5es que os clientes precisam para remover limites entre seus dados e evitar o bloqueio de dados nas nuvens.<\/p>\r\n\r\n

 <\/p>\r\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>\r\n<\/span>\r\n

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

\"Guia: <\/a><\/div>\r\n<\/span>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

O Google vem buscando construir o ecossistema de nuvem de dados mais aberto do mercado, unificando dados em diversas fontes e plataformas. Um passo que refor\u00e7a ainda mais essa estrat\u00e9gia foi anunciado durante o Google Cloud Next\u201922, evento da provedora de nuvem realizado em outubro. 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