O que é o BigQuery? Por que integrá-lo ao Google Analytics?

O BigQuery é uma data warehouse gerenciado, feito para administrar e analisar dados com recursos integrados, tanto para machine learning como para análise geoespacial e business intelligence. Sendo assim, o BigQuery é um serviço de armazenamento e análise de dados em grande escala oferecido pelo Google Cloud. Ele é projetado para lidar com grandes volumes de dados e realizar consultas SQL de maneira rápida e eficiente.

7 motivos para usar o BigQuery

O BigQuery usa uma arquitetura sem servidor, permitindo consultas SQL sem a necessidade de gereciamento de infraestrutura. Algumas das principais características do BigQuery incluem:

Armazenamento em Colunas: Utiliza um armazenamento em colunas, o que permite uma leitura mais eficiente dos dados durante as consultas.
Processamento em Larga Escala: É capaz de processar grandes volumes de dados em paralelo, utilizando a infraestrutura do Google Cloud, o que resulta em alta performance.
SQL Compatível: Permite a execução de consultas SQL padrão, o que facilita a utilização por analistas e cientistas de dados que já estão familiarizados com SQL.
Escalabilidade: Pode escalar automaticamente para lidar com diferentes volumes de dados e cargas de trabalho, sem a necessidade de configuração manual.
Integração com Outros Serviços do Google Cloud: Pode ser facilmente integrado com outros serviços do Google Cloud, como Google Analytics, Google Data Studio, e Google Cloud Storage.
Segurança e Controle de Acesso: Oferece funcionalidades avançadas de segurança e controle de acesso, permitindo definir permissões detalhadas para diferentes usuários e grupos.
Preços Baseados no Uso: O custo do BigQuery é baseado no volume de dados armazenados e processados, permitindo um modelo de pagamento conforme o uso.

Descubra o BigQuery em 1 minuto com o Google

A arquitetura do BigQuery

A arquitetura de dados do BigQuery consiste em duas partes:

Camada de armazenamento que ingere, armazena e otimiza dados.
Camada de computação que fornece recursos de análise.

O princípio de separação de camadas faz o BigQuery uma solução rápida para armazenamento e consulta. A interface do BigQuery inclue a interface do Google Cloud e a ferramenta de linha de comando do BigQuery. Para cientistas de dados e desenvolvedores há bibliotecas de clientes com programações como: Python, Java, JavaScript e Go, API REST e API RPC do próprio BigQuery que podem ser usadas para transformar e gerenciar dados.

Estas camadas operam com eficiência de maneira independente, permitindo comunicação entre elas.

Geralmente, para bancos de dados legados é necessário compartilhar recursos para operações de leitura, gravação e analíticas, isso pode causar conflitos e sobrecarregar os sistemas, mas com a separação do BigQuey é possível separar as camadas e alocar recursos do banco dinamicamente sem comprometer o desempenho ou disponibilidade.

O BigQuery pode ajudar diversos profissionais como engenheiros de dados, administradores e data warehouse, cientistas de dados, etc.

BigQuery e Google Analytics

O Google Analytics tem uma integração com o BigQuery que permite uma análise mais profunda dos dados coletados pelo Google Analytics. Sendo os principais pontos:

Exportação de dados do Google Analytics: O Google permite a exportação direta de dados do GA para o BigQuery. Isso inclui dados detalhados da plataforma.
Viabiliza análises avançadas: O próprio GA oferece uma interface para análise de dados com várias visualizações e relatórios predefinidos, mas ao optar por fazer análises do GA pelo BigQuery ganha-se a possibilidade de fazer análises personalizadas usando SQL, isso permite análises complementares aos fornecidos diretamente na interface do Google Analytics.
Escalabilidade: Com o BigQuery, é possível armazenar e analisar grandes volumes de dados sem a limitação de amostras que existe no Google Analytics. Isso é particularmente útil para grandes sites ou aplicativos com muitos visitantes e interações.
Flexibilidade de Consulta: No BigQuery, os dados do Google Analytics podem ser combinados com outros conjuntos de dados, permitindo análises mais abrangentes que consideram múltiplas fontes de informação.
Automação e Relatórios Personalizados: A integração permite a criação de dashboards personalizados e automação de relatórios, usando ferramentas como Google Looker Studio (antigo Google Data Studio), que pode se conectar ao BigQuery para visualizar os dados de forma dinâmica e interativa.
Rápida Atualização de Dados: A exportação de dados do Google Analytics para o BigQuery pode ser configurada para ser feita diariamente, garantindo que as análises realizadas estejam sempre atualizadas.
Segurança e Controle: Com o BigQuery, as empresas têm controle detalhado sobre quem pode acessar e consultar os dados exportados do Google Analytics, alinhando-se às necessidades de segurança e conformidade.

Fazer a integração do Google Analytics e do BigQuery pode ser muito útil para empresas que desejam gerar análises mais detalhadas e automatizar processos, para otimizar a gestão de conhecimento de Digital Analytics. Quer fazer um projeto de integração de GA com BigQuery, fale conosco.