Aprovecha las ventajas de BigQuery y Looker

Las empresas están acumulando cada vez más datos, lo que implica una creciente necesidad de almacenamiento y análisis. El desafío actual no radica en la obtención de datos, sino en la capacidad de transformarlos en información valiosa para el presente y el futuro del negocio.

En este sentido, resulta crucial saber cómo convertir esos datos en información útil. En este artículo, profundizaremos en las ventajas que ofrecen BigQuery y Looker, así como en algunas consideraciones relevantes que debemos tener en cuenta si queremos trabajar con estas herramientas.

Pero, ¿Cómo consigues convertir estos datos en información útil? En este artículo profunidzaremos en las ventajas que ofrecen BigQuery y Looker y algunas consideraciones a tener en cuenta si queremos trabajar con estas herramientas. 

¿Qué ventajas ofrecen BigQuery y Looker?

BigQuery es un servicio optimizado para ejecutar consultas analíticas en conjuntos de datos muy grandes. Cuando quieres utilizar una plataforma de datos como BigQuery, las herramientas de análisis y de inteligencia empresarial son fundamentales para ayudarte a descubrir estadísticas a partir de tus dato. 

Aqui es dónde entran en juego Looker y Looker Studio, dos herramientas para la visualización de datos y la inteligencia empresarial que se encuentran dentro del catálogo de soluciones de Google Cloud. 

Las ventajas de optar por estas soluciones son las siguientes: 

• Son soluciones sin servidor: No es necesario realizar mantenimiento de la infraestructura, ni requiere de actualizaciones como soluciones más tradicionales. 
• Son soluciones multicloud: Evitan el vendor lock-in. Te permiten tener una mayor flexibilidad a la hora de escoger con que proveedores trabajar. 
• Son soluciones que integran la IA: Permiten trabajar y poner en funcionamiento modelos de Machine Learning de forma rápida y sencilla. 

Consideraciones importantes de Looker y BigQuery

Si estás pensando en utilizar Looker y BigQuery para el análisis de los datos en tu empresa,  tienes que tener en cuenta lo siguiente:

1. Consejos para aprovechar BigQuery SQL

BigQuery soporta dos dialectos diferentes SQL: standard SQL y legacy SQL. Looker, nativamente, soporta ambos de estos dialectos SQL además de otros 60. Sin embargo, con Looker la sintaxis de consulta preferida para BigQuery es el standard SQL. Los expertos de Google sugieren que los equipos de datos utilicen el standard SQL tanto como sea posible, ya que ofrece un mayor rendimiento y  el equipo de desarrollo de BigQuery lo mantiene y mejora activamente.

2. Funciones User defined y variables

Una función definida por el usuario (UDF) en BigQuery es una función reutilizable, definida en SQL o JavaScript y creada para que un desarrollador de Looker la use en otra expresión SQL.  Las UDFs en BigQuery aceptan columnas y acciones de entrada y ejecutan una operación que devuelve el resultado de esas acciones como un valor. Las UDFs pueden ser persistentes o temporales, y las UDFs persistentes se pueden reutilizar en múltiples consultas.

En Looker, puedes instanciar y llamar a las UDFs de BigQuery a través de expresiones SQL. Para utilizar las UDFs persistentes existentes, el proceso es el mismo: simplemente llama a la UDF en las definiciones SQL de tu modelo LookML.

3. Utilizando BigQuery GIS para datos geoespaciales 

La ubicación y la información geoespacial pueden proporcionar información clave a las empresas, especialmente cuando se visualiza en Looker. BigQuery GIS (Sistemas de Información Geográfica) permite analizar y visualizar datos geoespaciales mediante el uso de tipos de datos geoespaciales y funciones de geografía SQL estándar. Con Looker, la información geoespacial puede desempeñar un papel importante en el modelo de datos y permitir hacer preguntas como "¿esta ubicación se encuentra dentro de una cierta región?"

4. Privacidad y seguridad de datos 

Los equipos de datos, a menudo, tienen la difícil tarea de definir la privacidad, las posturas de seguridad y el cumplimiento de los datos.  En general, se recomienda que los administradores de Looker reduzcan o eliminen el acceso a datos confidenciales. 

La información delicada solo debe estar disponible para el análisis cuando sea absolutamente necesaria y solo para usuarios autorizados, definido por los permisos de usuario y grupo en Looker y en BigQuery. 

Es importante destacar que Google Cloud Platform proporciona herramientas de seguridad y privacidad para garantizar que los datos estén protegidos. BigQuery cumple con las normativas más exigentes, incluyendo GDPR, HIPAA y SOC2. Los datos se cifran tanto en reposo como en tránsito, y se pueden aplicar políticas de acceso y control a nivel de usuario.

5. Cómo aprovechar BigQuery ML

BigQuery ML permite a los desarrolladores de SQL crear y ejecutar modelos de aprendizaje automático en BigQuery usando estándares de consultas SQL.

Con LookML y BigQuery ML, los desarrolladores pueden crear modelos utilizando las herramientas y habilidades existentes, acelerando  el desarrollo y eliminando la necesidad de mover datos fuera de BigQuery o poner en marcha una nueva infraestructura para el desarrollo de modelos predictivos.

Las integraciones y las mejores prácticas de Google BigQuery y Looker están en constante evolución y mejorando día a día. Así que, a pesar de que este artículo pretende ser una referencia en el uso de estas herramientas, conviene revisar la documentación proporcionada por Google para aprender las últimas novedades.

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