BigQuery: entenda como funciona o armazenamento de dados na nuvem do Google
O BigQuery (BQ) é o data warehouse com análise do Google, utilizado por grandes e pequenas empresas para analisar grandes conjuntos de dados. Saiba tudo sobre como funciona o armazenamento e a consulta de dados na nuvem do Google.
Armazenar e consultar rapidamente grandes volumes de dados é um desafio para muitas empresas, especialmente no que diz respeito a custos de infraestrutura e hardware. O BigQuery é um armazenamento de dados corporativo na nuvem, sem necessidade de servidor, que oferece análises em escala de petabytes para facilitar consultas SQL em um conjunto de dados massivos a partir do poder de processamento oferecido pela infraestrutura do Google.
Assim, é possível eliminar a etapa de provisionamento de recursos e reduzir períodos de inatividade com a infraestrutura sem servidores oferecida pelo Google, que por sua vez se encarrega de toda a manutenção, inclusive de atualizações e patches. O BQ ainda utiliza o escalonamento automático e ingestão de streaming de alto desempenho para agilizar o carregamento de dados.
Vale destacar que um data warehouse é um espaço dedicado a receber dados tratados, padronizados e higienizados. A proposta é oferecer visões organizadas que permitam aos profissionais tomar decisões mais embasadas sobre determinada situação.
Desse modo, o Big Query permite que as equipes de BI se concentrem na análise a fim de encontrar insights relevantes para os negócios sem que haja necessidade de gerenciar a infraestrutura: o BigQuery é totalmente gerenciado e o trabalho “duro” fica por conta da solução!
A tecnologia também opera integrada com o BigQuery BI Engine na memória, um serviço de análise in-memory, e BigQuery ML, inteligência que permite a operacionalização de modelos de machine learning diretamente no BigQuery.
Como funciona o BigQuery
É simples começar e você não precisa implantar recursos, como máquinas virtuais ou discos. Basta adicionar seus dados no BigQuery: é possível carregá-los do Cloud Storage ou no Datastore ou enviar para o BigQuery (até 100 mil linhas por segundo). Em seguida, sua equipe já pode realizar consultas SQL com rapidez em vários terabytes de dados em segundos, apoiada pela infraestrutura do Google.
Você pode acessar o BigQuery pelo Console do GCP, pela IU da Web clássica, por uma ferramenta de linha de comando ou fazendo chamadas à API REST BigQuery com diversas bibliotecas de cliente, como Java, .NET ou Python.
Além de consultas SQL, há possibilidade de ler e gravar dados do BigQuery pelo Cloud Dataflow, Hadoop e Spark. E, ainda, várias outras ferramentas de terceiros podem ser usadas para interagir com o BigQuery para visualizar ou carregar dados.
Confira no fluxograma abaixo a arquitetura da solução de armazenamento de dados:
Com o BigQuery, você analisa dados em lote e de streaming graças à criação de um armazenamento de dados lógico, seja por meio do armazenamento gerenciado em colunas ou até mesmo de dados do armazenamento de objetos e de planilhas.
Vantagens de armazenar dados no BigQuery
– análise em tempo real: a ingestão avançada de streaming do BigQuery permite capturar e analisar dados em tempo real para garantir insights atualizados. Os dados mais recentes ficam disponíveis imediatamente para análise.
– acessível a grandes e pequenas companhias: enquanto as pequenas empresas preferem cotas mensais gratuitas (até 1 TB gratuito de dados analisados por mês e 10 GB de dados armazenados), as grandes costumam optar pela escala e contrato de nível de serviço com 99,9% de disponibilidade;
– dispensa servidor: o BigQuery se beneficia da infraestrutura global de nuvem do Google, de maneira que a empresa executa todo o provisionamento de recursos para que você possa se concentrar na análise, sem se preocupar com a infraestrutura. É possível especificar a região em que os dados são mantidos;
– SQL padrão: utiliza linguagem SQL padrão, em conformidade com o ANSI:2011, o que diminui a necessidade de reescrever códigos. Também disponibiliza drivers ODBC e JDBC sem custo, para garantir que aplicativos atuais possam interagir com esse mecanismo;
– separação de armazenamento e computação: o BQ ativa o escalonamento elástico que simplifica o planejamento da capacidade de armazenamento de dados, resultando em custos menores e armazenamento mais econômico. Por isso, o armazenamento pode ser cobrado separadamente das consultas. Dessa forma, você paga somente pelas consultas quando elas estão em execução. De acordo com o Google, BigQuery viabiliza a redução do custo total de propriedade em 56% a 88%;
– modelo de preços flexíveis: você tem a opção de pagar somente pelo armazenamento e os recursos de computação utilizados. Já no modelo fixo, os usuários ou as empresas com alto volume de dados podem escolher um custo mensal estável;
– controle total de acesso: oferece aos gestores a possibilidade de controlar acesso a projetos e dados conforme exigências do negócios, bem como a concessão de acesso a outros usuários para visualizar ou consultar dados;
– compartilhamento otimizado: permite compartilhar insights com segurança a usuários internos e externos, por meio de conjuntos de dados, consultas, planilhas e relatórios. Ao compartilhar conjuntos que não impactam em seu custo ou desempenho, os usuários que recebem acesso pagam pelas próprias consultas;
– descontos automáticos: para que os dados sejam armazenados por mais tempo no BigQuery, o Google reduz o preço de armazenamento após 90 dias;
– machine learning: o BigQuery ML permite criar, testar e operacionalizar modelos personalizados de machine learning em dados estruturados e semiestruturados em escala global ou realizar análises geoespaciais usando um SQL simples;
– análise in-memory: com o BigQuery, você consegue criar painéis e relatórios de forma rápida com BI Engine na memória;
– consultas federadas: processa fontes de dados externas em armazenamentos de objetos (Cloud Storage), bancos de dados transacionais (Cloud Bigtable) ou planilhas no Google Drive, sem que haja duplicação dos dados.
Quero começar a usar o Big Query! Como fazer?
Como vimos, os times de business intelligence podem se beneficiar da agilidade, do desempenho e da facilidade propiciados pelo BigQuery para gerar insights avançados com maior agilidade.
Para ajudar sua empresa a explorar todo o potencial do BigQuery, a Predicta conta com profissionais especializados para apoiar a integração de dados de diversas fontes com intuito de extrair insights poderosos para seus negócios.
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