BigQuery: o que é, para que serve e como utilizar
Introdução
Reflita comigo: como lidar com o crescimento cada vez mais expressivo da quantidade de dados e não perder de vista a importância de tomar decisões baseadas em evidências?
Exemplo: à medida que uma empresa cresce, pode ser interessante coletar informações em tempo real, como interações de usuários em seu aplicativo ou transações complexas.
E aí entra uma solução incrível: o BigQuery, uma ferramenta de armazenamento em nuvem oferecida pela Google que nos ajuda a armazenar esses dados e a acessá-los de um modo dinâmico e eficaz.
Neste artigo, te contamos tudo sobre a ferramenta BigQuery: suas vantagens, benefícios e o quanto isso pode impactar sua carreira e empresa. Vamos lá?
O que é e por que utilizar?
O BigQuery, Data Warehouse da Google, é uma ferramenta poderosa para lidar com grandes volumes de dados — também conhecidos como Big Data —, chegando a operar na escala de petabytes.
Oferecido para assinantes do Google Cloud, a plataforma tem a capacidade de realizar queries com SQL e tem como uma de suas principais vantagens a separação entre armazenamento e computação.
Essa separação é aprimorada ainda mais pela natureza serverless (sem servidor) da plataforma. Ou seja: não precisamos nos preocupar em administrar fisicamente a infraestrutura, pois o gerenciamento dos servidores é totalmente responsabilidade do provedor do serviço — por meio da internet, nos conectamos ao sistema em nuvem da Google, o qual engloba centros de hardware espalhados ao redor do mundo, e podemos nos concentrar no desenvolvimento do projeto. Nesse sentido, os recursos são escaláveis, pois se alteram automaticamente conforme a demanda, e a entrega é garantida.
Esse poder computacional proporciona bom desempenho e alta velocidade, além de dispensar o trabalho constante de otimização de queries feito por DBAs (pessoas que são administradoras de banco de dados).
Outro fator que otimiza a performance é como os dados são arquivados. Diferente dos Sistemas Gerenciadores de Banco de Dados (SGBDs) tradicionais, os dados não ficam armazenados linearmente e em tabelas que se relacionam entre si, mas sim de forma colunar, como se pode observar no exemplo abaixo:
A partir desse segundo formato, cada coluna de uma tabela é armazenada em um arquivo separado. Isso significa que, quando fizermos uma consulta, o BigQuery precisará ler apenas os arquivos das colunas que estamos usando, e não toda a tabela — contribuindo para a diminuição do tempo gasto com o processamento. O armazenamento colunar também possibilita a compressão do volume de registros: caso uma coluna com nomes tenha o nome “Maria” se repetindo 15 vezes, por exemplo, essa informação será guardada como “15x ‘Maria’” apenas uma vez.
Além disso, o BigQuery também oferece Machine Learning integrada e ferramentas de IA generativa para auxiliar na escrita do código. É possível conhecer todas as possibilidades na página de apresentação da ferramenta.
O BigQuery ainda é uma excelente oportunidade para estudos, pois contém diversos conjuntos de dados públicos voltados à realização de consultas. Além de ajudar a se familiarizar com a plataforma, isso também contribui para a exploração de cenários de múltiplas áreas, como Economia, Geografia, Saúde e Educação.
Em resumo, ao utilizar o BigQuery é possível armazenar e consultar os dados de sua empresa com velocidade e eficácia, sem se preocupar com gerenciamento de servidores.
Como utilizar?
Para ter acesso ao BigQuery, é necessário ser cliente Google Cloud. Atualmente, a Google oferece um período de teste de 90 dias e 300 dólares para serem gastos nesse período, porém, mesmo após o fim do teste, os primeiros 10GB armazenados e 1TB consultados são gratuitos, todo mês, o que atende as necessidades de estudantes ou empresas menores com tranquilidade. Você pode conferir a tabela de valores que explica detalhadamente como as cobranças são feitas.
Com a conta criada, é possível subir seus próprios dados ou acessar os conjuntos públicos diretamente pelo console do Google Cloud. Também é possível que esse acesso seja feito por meio de APIs REST ou diretamente na linha de comando.
Vale enfatizar que, por meio do BigQuery, é possível carregar dados de diferentes formatos, como CSV, JSON, Parquet e Google Sheets. Essa versatilidade proporciona uma abordagem mais ampla e adaptável em operações e análises.
Para consultar os dados, a linguagem utilizada é o SQL Padrão. A cada consulta, você pode visualizar a tabela com o retorno da seleção, uma pré-visualização de um gráfico e também os dados em formato JSON. Além disso, o console do BigQuery oferece informações significativas sobre o desempenho das consultas realizadas e histórico bem detalhado. É também possível salvar os resultados obtidos no formato mais adequado ao seu contexto.
Exemplos de uso
Devido às suas características, o BigQuery é aplicável em uma variedade de contextos, tais como:
- Análises geoespaciais (ou geográficas): o BigQuery oferece suporte especializado a dados geográficos. Isso permite, por exemplo, coletar detalhes de locomoção e localização de veículos e pessoas, proporcionando às empresas informações estratégicas sobre rotas frequentes e locais mais visitados;
- Setor de vendas: com sua capacidade de comportar e processar grandes volumes de dados, o BigQuery oportuniza empresas de analisarem padrões de compra, comportamentos do público-alvo e eficácia das campanhas de marketing;
- Área da saúde: nesse contexto, o BigQuery pode ser aplicado para analisar registros médicos, extrair padrões de informações clínicas, otimizar a gestão de inventários de medicamentos, bem como facilitar pesquisas médicas;
- Inteligência de Negócios: em conjunto com outras ferramentas da Google, como o Looker Studio, por exemplo, o BigQuery pode ser extremamente útil para a aplicação dos conceitos de Business Intelligence, que focam em oferecer informações concisas para a tomada de decisões baseadas em dados.
Conclusão
Dessa forma, conhecemos características importantes que fazem do BigQuery uma ferramenta notável, principalmente para empresas e para o mercado de trabalho: o suporte a grandes volumes de dados, o elevado desempenho, a análise em tempo real, a facilidade de integração e o modelo de pagamento flexível, por exemplo.
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