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Aprovecha las ventajas de BigQuery y Looker

Aprovecha las ventajas de BigQuery y Looker
Las empresas acumulan cada vez más datos e incrementan su almacenamiento hasta cantidades de un terabyte o incluso de un pentabyte. El reto ya no se focaliza tanto en obtener datos,  sino en transformar los mismos en información valiosa para el presente y el futuro del negocio.

Pero, ¿Cómo consigues convertir estos datos en información útil? Pues con herramientas avanzadas como Google BigQuery y Looker.

¿Qué ofrecen Google BigQuery y Looker?

Con BigQuery las organizaciones avanzan, significativamente, en proporcionar un valor añadido al análisis de datos multicloud, ya que, junto a Looker, presentan un enfoque totalmente diferente sobre el mismo.

BigQuery se basa en una arquitectura distribuida de tenencia múltiple que usa una pequeña parte de un clúster de proceso supergrande. Esta escala enorme es lo que permite a la solución ejecutar de forma rápida hasta las consultas más grandes y complejas. Incluso cuando se pase de consultar terabytes a pentabytes, BigQuery proporcionará respuestas satisfactorias.

Looker incorpora la potencia de BigQuery a toda la empresa y resalta los datos para que todos en la organización puedan visualizarlos a través de una plataforma de análisis self-service.

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Beneficios de BigQuery

Esta solución ofrece a las compañías las siguientes ventajas:

1.- Escalabilidad. Se pueden escalar desde unos pocos megabytes hasta cientos de petabytes de manera horizontal y con alto rendimiento.

2.- Simplicidad. Es una solución muy sencilla de usar y que, al funcionar como servicio gestionado, permite despreocuparse de la gestión del almacenamiento y de la computación. Además, cualquier analista puede realizar consultas sin necesidad de expertos.

3.- Compatibilidad. Permite compartir el acceso a los datos y resultados a un grupo amplio de usuarios. Se incluyen conjuntos de datos públicos y comerciales para enriquecer los análisis.

4.- Seguridad. Los datos se encuentran cifrados e, incluso con las propias claves, para garantizar la máxima protección de los mismos. Además, la gestión de acceso es granular y permite definir qué usuarios pueden acceder a los datos, cómo y en cada momento.

5.- Ahorro económico. El pago por uso y la facturación flexible con detalles de coste para cada proyecto y recurso permiten disminuir el coste de propiedad del almacén de datos corporativos.

¿Qué ventajas ofrecen BigQuery y Looker?

Utilizar BigQuery y Looker es perfecto para todas aquellas compañías que quieran acceder de forma rápida a todos los petabytes de datos.

Además, Looker se conecta directamente a BigQuery para ofrecer a los analistas la capacidad para aumentar la velocidad y el ritmo del desarrollo de modelos y permitir que los usuarios empresariales pongan cargas de trabajo en funcionamiento.

También reduce el tiempo de espera para obtener métricas predictivas a través de servicios de influencia como BigQuery Machine Learning (BQML).

BigQuery es una solución avanzada que permite redefinir los límites de tu Data Warehouse y es capaz de automatizar la entrega de datos, democratizar la toma de decisiones basadas en datos, construir la base para la IA, tomar decisiones en tiempo real, proteger los datos del negocio y simplificar las operaciones con datos.

Beneficios del análisis de datos multicloud de BigQuery 

BigQuery no solo se limita al análisis de datos almacenados en las nubes públicas de Google, sino que puede analizarlos en otras nubes públicas como Azure o AWS.

Esto es posible porque en esta solución se separa el procesamiento y almacenamiento, lo que proporciona un almacenamiento escalable que puede residir en Google Cloud o en otras nubes públicas y un motor de consultas en SQL estándar que se ejecuta en la misma consola de Google Cloud Platform (GCP).

Estas características permiten que se ejecuten los datos consultados en la nube remota y que solamente se transfieran los resultados de la consulta de nuevo a GCP.

Esto supone un ahorro de costes, ya que solo se trasladan los datos necesarios y no toda la información de la nube remota a Google Cloud.

Este enfoque multicloud proporciona, además de menos costes económicos, una mayor flexibilidad de elección, ya que permite a las empresas aprovechar la potencia y la usabilidad de BigQuery sin que importe en qué nube se alojan los datos.

Consideraciones importantes de Looker y BigQuery

Las empresas que trabajan con Looker y BigQuery para el análisis de sus datos multicloud tienen 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 Looker 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 User defined (UDF) en BigQuery es una función reutilizable, definida en SQL y creada para un desarrollador Looker usando otra expresión SQL o JavaScript. UDFs en BigQuery acepta columnas, acciones input y perform, devolviendo el resultado de esas acciones como un valor. UDF puede ser persistente o temporal. Los UDFs persistentes pueden ser reutilizados a través de múltiples consultas.

En Looker puedes instanciar y llamar BigQuery UDFs vía expresiones SQL. Para aprovechar las existentes UDFs persistentes, el proceso es el mismo. Simplemente, llama la UDFs en las definiciones SQL con tu modelo LookML.

Si estás creando un UDF temporal, puedes aprovechar el parámetro Sql_preamble  en un explorador para definir tu función. De forma similar, puedes también definir variables de BigQuery persistentes con el Sql_preamble y aprovecharlas a lo largo de tu modelo. Puedes también definir variables persistentes a través de una interfaz SQL de Looker.

3.- Utilizando BigQuery GIS para datos geoespaciales 

La ubicación y la información geoespacial pueden proporcionar información clave a las empresas, en particular, cuando se visualiza usando Looker. BigQuery GIS (Sistemas de información geográficos) 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 jugar un papel importante en el modelo de datos y permite hacer preguntas de los datos como "¿esta ubicación se encuentra dentro de un cierta región?”

BigQuery GIS solo está disponible en el estándar de BigQuery SQL. Con BigQuery GIS, los desarrolladores de Looker y los usuarios pueden agregar geopuntos en distintos códigos postales y visualizarlos de forma sencilla.

Además, los desarrolladores de Looker pueden definir sus propias características geoespaciales utilizando ST_AsGeoJSON(geom) para exportar los datos en GeoJSON y convertirlos a un TopoJSON usando un guión personalizado. Herramientas gratuitas como mapshaper.org y otras pueden proporcionar formas sencillas de convertir datos GIS.

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, incluidos PII, PHI, PCI y otros tipos de datos confidenciales.

La información delicada sólo 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. Google Cloud proporciona varias herramientas que trabajan en conjunto con Looker para mantener la privacidad de los datos confidenciales y de conformidad con las reglamentaciones pertinentes.

5.- Aprendizaje automático: 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 de Looker para aprender las últimas novedades.

Aprovecha las ventajas de BigQuery como SaaS

beServices te ofrece la oportunidad de obtener todos los beneficios de contar con una solución clave para el Business Intelligence con el mínimo riesgo.

Si confías en nosotros para implementar esta solución, reducirás el tiempo que necesitas para conseguir todos sus beneficios. Básicamente, porque nuestro equipo técnico se encarga de instalar y configurar la solución para que pueda empezar a ser productiva cuanto antes.

Teniendo en cuenta que en el mundo empresarial el tiempo es dinero, al reducir el periodo de implementación de la tecnología, ahorrarás costes.

Además, si implementas BigQuery como SaaS, podrás añadir nuevas funcionalidades en la medida en que lo necesite tu negocio y podrás integrar la herramienta de un modo sencillo.

Integra Business Intelligence en tu empresa

beServices propociona a tu empresa BigQuery y Looker para que puedas mejorar el análisis de datos multicloud y aprovecharte de todas las ventajas de la Transformación Digital.

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