O Google BigQuery é um armazenamento de dados corporativo totalmente gerenciado que ajuda a gerenciar e analisar dados com recursos integrados, como aprendizado de máquina, análise geoespacial e business intelligence.

Cada vez mais empresas estão buscando extrair mais das suas estrutura de dados, no cenário de Digital Analytics principalmente, apenas o Google Analytics 4 já não é suficiente para extrair **insights valiosos dos seus dados**. Porém, à medida que essas estruturas de dados crescem rapidamente, armazená-los e analisá-los é um grande desafio. É aí que entra o **Google BigQuery**, um data warehouse **serverless e escalável**, projetado para tornar a análise de grandes volumes de dados **rápida e acessível**.

## Quando um Data Warehouse é Necessário?

Se sua empresa trabalha com pequenos volumes de dados, uma **planilha** pode ser suficiente. Mas quando seu banco de dados cresce para **gigabytes, terabytes ou petabytes**, uma ferramenta mais robusta é essencial.

A verdade é que a gente sabe que saindo dos 100MB as planilhas de excel de vocês ja começam a gargalar, mas vamos pensar um cenário de GIGAS pra cima, kkk

>💡 O Google BigQuery pode processar **petabytes de dados** sem que você precise gerenciar infraestrutura. Isso reduz os tempos de espera por relatórios de horas/dias para **segundos**!

## Vantagens do BigQuery

- **Escalabilidade automática** – gerencia qualquer volume de dados.
- **Integração nativa com Google Cloud** – segurança e gerenciamento de acessos.
- **SQL Padrão ANSI** – se você já conhece SQL, já pode começar.
- **Baixo custo** – paga apenas pelo que consome.

## **Como o Google BigQuery Funciona?**

Pra tratar esse conteudo introdutório vou trazer Google BigQuery se baseia em **três pilares** principais:

| 🏗️ Componente | 🔎 Função |
| --- | --- |
| **Armazenamento** | Estruturas otimizadas para consultas massivas |
| **Ingestão de Dados** | Suporte a carga em batch e streaming |
| **Consultas SQL** | Linguagem padrão para análise avançada |

### **Armazenamento**

BigQuery utiliza uma estrutura **colunar otimizada**, permitindo que apenas os dados necessários sejam lidos durante as consultas, reduzindo significativamente o tempo de processamento e os custos operacionais. Os dados são armazenados de maneira **altamente distribuída**, garantindo **alta disponibilidade e confiabilidade**.

### **Ingestão de Dados**

A ingestão de dados no BigQuery pode ser feita de várias formas:

- **Carga em lote (Batch Load)** – Upload de arquivos CSV, JSON, Avro, ORC e Parquet diretamente para o BigQuery.
- **Streaming (Real-time Inserts)** – Permite inserir dados em tempo real para análises instantâneas.
- **Google Cloud Storage** – Importação de arquivos armazenados na nuvem.
- **ETL com Cloud Dataflow e Data Fusion** – Pipelines de transformação e carregamento de dados automatizados.

### **Consultas SQL e Processamento**

O BigQuery suporta **SQL padrão ANSI**, facilitando a migração de bancos de dados tradicionais e permitindo consultas avançadas sem necessidade de aprendizado de novas linguagens. Além disso, ele emprega uma arquitetura **massivamente paralela (MPP)**, distribuindo o processamento em milhares de servidores para fornecer **respostas em segundos**, mesmo para grandes volumes de dados.

## **Como Ingerir Dados no BigQuery?**

BigQuery permite **diversas formas de ingestão de dados**:

- **Upload direto** do Google Cloud Storage.
- **ETL com Cloud Dataflow ou Data Fusion**.
- **Streaming em tempo real**.

> 💡 Exemplo prático que inclusive usamos para a Métricas Boss, temos alguns pipelines de dados que geram arquivos estáticos dentro de buckets do Cloud Storage para ingestão dos dados dentro do Google Big Query, por exemplo: 

1. Rotina que extrai os dados de uma api de checkout e transforma os dados em um arquivo, para salvar no Cloud Storage através de uma Cloud Function;
2. No Big Query consumimos esses arquivos através de uma transferência de dados automatizada, que está disponivel no próprio Google BigQuery;


## Consultando Dados no BigQuery

Você pode interagir com o BigQuery para fazer consultas por meio de:

- **Interface Web** (Cloud Console)
- **Linha de Comando (CLI)**
- **APIs e SDKs** (Python, Node.js, etc.)

>💡 **Dica Rápida:** O Google Big Query possui uma série de  **datasets públicos** do BigQuery para testar consultas sem precisar carregar dados. OU seja, você não precisa ter uma base para começar a fazer seus testes e começar a estudar o Google Big Query.

### **Introdução ao SQL e Exemplo de Consulta**

O **SQL (Structured Query Language)** é a principal linguagem para manipulação de dados em bancos relacionais e também é usado no BigQuery. Ele permite **recuperar, filtrar, agregar e transformar** dados de forma eficiente. No BigQuery, o SQL é otimizado para trabalhar com **grandes volumes de dados de forma paralela**.

Aqui está um exemplo de uma **consulta SQL no BigQuery** para calcular a receita total por país:

```
SELECT country, SUM(revenue)
FROM ecommerce_data
GROUP BY country
ORDER BY SUM(revenue) DESC;
```

## **Como funciona os preço do Google BigQuery?**

O modelo de preços do BigQuery é baseado em **uso real**:

1. **Armazenamento** – paga-se pelo volume de dados armazenado.
2. **Consultas** – pode-se pagar por consulta ou assinar um plano fixo.
3. **Streaming** – dados ingeridos em tempo real possuem um custo adicional.

### Armazenamento

O **BigQuery** cobra pelo armazenamento dos dados, que pode ser **ativo** (dados modificados nos últimos 90 dias) ou **de longo prazo** (dados inativos há mais de 90 dias, com custo reduzido em 50%).

- **Armazenamento ativo**: US$ 0,023 por GB/mês.
- **Armazenamento de longo prazo**: US$ 0,0115 por GB/mês.

### **Custos de Consultas**

As consultas no BigQuery são cobradas de acordo com a quantidade de dados lidos.

- **Preço padrão**: US$ 5 por TB processado.
- **Alternativa**: Plano de capacidade com custo fixo mensal.

### Custos de Streaming

A inserção de dados em tempo real via **Streaming API** gera um custo adicional:

- **US$ 0,01 por 200 MB inseridos**.
- Ideal para casos onde a atualização de dados precisa ser instantânea.

**Exemplo Prático:** Uma empresa que gera **500 GB de dados mensais** pagaria cerca de **US$ 11,50/mês no armazenamento** e **US$ 2,50 por consulta de 500 GB**.

## Integração com o Google Analytics 4

Puxando da sardinha um pouco para o Digital Analytics, o **Google Analytics 4 (GA4)** oferece uma integração nativa com o **BigQuery**, permitindo que os dados de eventos sejam exportados diretamente para análise avançada. Essa conexão é essencial para empresas que precisam de um **nível mais granular de dados** do que o GA4 oferece em sua interface padrão.

### **Benefícios da Integração**

- **Acesso a dados brutos** – Permite análises mais personalizadas sem agregações pré-definidas.
- **Capacidade de cruzar fontes de dados** – Combine dados do GA4 com CRM, plataformas de e-commerce e outras bases.
- **Redução de amostragem** – Evita limitações impostas pelo GA4 ao processar grandes volumes de dados.
- **Automação de relatórios** – Use SQL para criar dashboards personalizados e relatórios automatizados.

**Caso de Uso:** Uma empresa de e-commerce pode cruzar os dados do GA4 no BigQuery com informações de clientes do seu CRM, criando uma visão completa da jornada do usuário.

> 💡 É importante ressaltar que nem todas as informações que estão no Google Analytics 4 são passiveis de exportação para o Google Big Query, e que os dados também não vem no mesmo “formato” que vemos no Google Analytics.

### **A pergunta que fica é Google BigQuery Vale a Pena?**

Se sua empresa precisa processar grandes volumes de dados com **rapidez e eficiência**, o BigQuery é uma solução **robusta e escalável**. Com ele, você pode:

- **Descobrir insights mais rapidamente**.
- **Integrar-se com outras ferramentas do Google Cloud**.
- **Pagar apenas pelo que consome**.

Agora ele é trivial? Ai já vem a máxima do depende, depende se você primeiro tem a necessidade de consumir diversas fontes de dados, depende se você tem mão de obra especializada para conseguir tocar esse projeto, se você tem budget para estruturar uma área.

Temos que entender que a tecnologia é o meio de chegar a um objetivo e não o final de nada, vejo muitos lideres de tecnologia gastando rios de dinheiros para montar infraestruturas que se quer são utilizadas no dia a dia, então quer usar? Entenda o seu cenário e o cenário de outros times, não coloque a tecnologia em um pedestal. 

Para finalizar resolvi trazer trazer para vocês uma visão de uma Big Tech do mercado mercado Brasileiro conversei com a João Rébula que é Cordenador de intligência na Globo para ela passar um pouco da visão dela sobre a utilização do Google Big Query em Big Corps:

— Lucian Fialho: *“Para quem ainda não conhece, como você explicaria de forma simples o que é o Google BigQuery e qual seu principal objetivo?”*
— João Rébula: “O BigQuery é uma ferramenta que faz parte de um ecossistema chamado Google Cloud Platform. Ela é muito utilizada pois é capaz de armazenar grandes volumes de dados, possibilita o usuário a manipular e consultar esses dados principalmente por meio da linguagem SQL e se conecta tanto a diversos tipos de fontes de dados quanto às mais conhecidas ferramentas de dashboard como Looker Studio e Power BI.”

— Lucian Fialho: *"Na sua visão, quais os principais benefícios que o BigQuery oferece para empresas que precisam lidar com grandes volumes de dados?”*

— João Rébula: “Os principais benefícios do BQ, além de armazenar dados massivos (estruturados ou não) e ter integração com as principais ferramentas do mercado, é ter total escolha na periodicidade de ingestão de dados, podendo até recebe-los em tempo real caso necessário, tem preços flexíveis, podendo basear o custo de acordo com o consumo e até podendo ser grátis em casos de pouco trânsito de informação. Por fim, por fazer parte do GCP (Google Cloud Platform), possibilita que o usuário possa trabalhar no pipeline do dado por completo sem precisar migrar para outras plataformas.”

— Lucian Fialho: “Como o domínio do BigQuery pode impulsionar a carreira de um profissional, abrindo portas para novas oportunidades e desafios?”

— João Rébula: “O BQ é uma ferramenta Google e isso significa que ela está em constante melhoria e hoje é uma das mais cobradas no mercado de trabalho. Ela possibilita consultas em SQL e Python, e os profissionais que possuem esses conhecimentos são os mais cobiçados por empresas que estão contratando pessoas para Data Science, seja para engenharia, análise ou ciência.”

O Google BigQuery é um serviço de armazenamento de dados de baixo custo e totalmente gerenciado do Google para análises com escala em petabytes. Confira no artigo de hoje as vantagens de utilizar o Google BigQuery e suas funações. 

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O que é o Google BigQuery e como utilizar?

A Métricas Boss é uma agência de Web Analytics e usabilidade. Conte com uma empresa certificada Google Analytics para sua gestão de web analytics.

O que você irá aprender?