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Qué es BigQuery ML

Publicado 19 noviembre Por Máster Business Intelligence y Data ScienceEn BigDataEtiquetas big data0 comentarios

Actualmente el sector de las TICS produce miles de millones de datos a diario. Estos datos requieren ser ordenados y almacenados correctamente. De esta manera podrán ser posteriormente ser analizados y usados con otra gran cantidad de fines. BigQuery ML es una herramienta que nos puede ayudar a garantizar que no perdamos ningún dato. ¿Quieres saber más sobre ella? ¡Sigue leyendo!.

Igualmente, este gran paradigma tecnológico está provocando un cambio a nivel empresarial. Las empresas necesitan que aumenten el número de profesionales capaces de mejorar las herramientas existentes para este proceso y generar otras nuevas aún más eficaces. El Máster en Big Data, Business Intelligent y Data Science de la Universidad de Alcalá te aportará los conocimientos necesarios para convertirte en un experto en este ámbito tan solicitado.

Introducción a BigQuery ML

BigQuery ML es una tecnología perteneciente a Google, diseñada para el análisis de datos empresariales a gran escala. Su función es obtener dichos datos para posteriormente analizarlo. Por lo tanto, tan solo se dedica a la lectura de datos y su posterior análisis.

Es una herramienta caracterizada por su capacidad de mejorar la productividad de los analistas de datos a través de una calidad inigualable y con un coste de administración cero, debido a que tan solo tendremos que pagar un precio muy reducido por almacenar nuestra información en BigQuery y otro pequeño importe por cada operación que hagamos.

En el caso de BigQery no cuenta con un servidor predeterminado, por lo que al no tener que gestionar ninguna infraestructura en concreto, la figura encargada de esta labor puede centrarse en la búsqueda de información para posteriormente dedicarse a un correcto análisis de datos, mediante el conocido lenguaje SQL.

El  Máster en Big Data, Business Intelligent y Data Science ofrece todos los conocimientos necesarios para que puedas convertirte en un gran analista de datos.

¿Qué es el lenguaje SQL?

En el mundo de las bases de datos, el lenguaje SQL (Structured Query Language) es un tipo de lenguaje estándar e interactivo de acceso a bases de datos relacionales que permite especificar diversos tipos de operaciones en ellas. Existen multitud de variantes, como MySQL o SQL Oracle. En este caso, Google intenta acercar el análisis predictivo y el machine learning al uso de bases de datos.

Ademas, de manera más normalizada SQL ofrece la posibilidad de realizar consultas. Gracias a su potencia, tenemos la posibilidad de recuperar de forma sencilla, la información de la bases de datos con millones de tablas.

¿Por qué usar BigQuery ML?

Su uso presenta una serie de ventajas, ya que, en lugar de seguir el procedimiento común de instalar y gestionar los servidores de tu empresa por tu cuenta, con BigQuery ML tan solo tienes que ocuparte de enviarle tus datos y ordenarle las operaciones que quieres que lleve a cabo con dichos datos. Esto es una gran ventaja frente a otras tecnologías, además, simplifica los requerimientos técnicos para realizar análisis predictivo.

El funcionamiento y uso de BigQuery ML es el siguiente:

  1. Envías al servicio de análisis de datos BigQuery ML los datos de tus sistemas. Con lo que BigQuery los almacena hasta el momento en el que tú quieras hacer uso de ellos.
  2. Cuando quieras realizar un análisis de datos de los mismos, BigQuery ML te proporciona un mecanismo que te otorga la posibilidad de hacer cualquier consulta sobre la información que le has enviado.
  3. Obtienes los resultados en tan solo unos segundos, independientemente del volumen de datos que se trate. Es una de las ventajas que ofrece BigQuery ML, frente a otros servicio.

Otra gran cualidad de BigQuery ML es que puede procesar y analizar casi cualquier tipo de datos.

La potencia de BigQuery se basa en tres pilares fundamentales:

  • Una estructura de datos interna basada en columnas, generando una forma de almacenar y consultar muy efectiva.
  • Un uso completo de la nube, llevando a cabo todas las consultas en paralelo para dar lugar a la mayor velocidad posible. De este modo, Google utiliza su gran infraestrutura para conseguir tiempos de respuesta record.
  • El lenguaje de consulta SQL, pese a que la infraestructura de Google BigQuery no es la misma que la de una base de datos convencional, si comparten el mismo lenguaje: SQL. Además, se integra con prácticamente cualquier lenguaje de programación moderno.

Por lo que hemos podido comprender hasta ahora, BigQuery ML es una herramienta innovadora que presenta grandes ventajas en el sector de Big Data. No esperes a formarte en este campo a través del Máster en Big Data y Data Science. ¡Las oportunidades vuelan!

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