Introducción a las herramientas de análisis y de inteligencia empresarial

Puedes integrar herramientas de análisis y de inteligencia empresarial (IE) con BigQuery para descubrir estadísticas prácticas de tu almacén de datos. Varias herramientas complementan BigQuery, lo que te permite compilar paneles interactivos, crear aplicaciones de datos personalizadas o realizar análisis programáticos sin mover tus conjuntos de datos.

Hojas conectadas

Hojas conectadas te permite acceder, analizar, visualizar y compartir miles de millones de filas de datos de BigQuery desde tus hojas de cálculo de Google. La interfaz de hojas conectadas simplifica la colaboración con las partes interesadas no técnicas del proyecto, no requiere exportaciones de datos adicionales, optimiza los informes y proporciona capacidades potentes de control de acceso.

Para obtener más información sobre el uso de Hojas conectadas con BigQuery, consulta Usa Hojas conectadas.

Looker

Looker es la plataforma empresarial de Google para la inteligencia empresarial y la visualización de datos. Es útil para análisis de datos avanzados, análisis predictivos y aplicaciones de datos personalizados. También se puede conectar a bases de datos transaccionales en otras nubes públicas.

Para obtener más información sobre el uso de Looker con BigQuery, consulta Analiza datos con BigQuery BI Engine y Looker.

Data Studio

Data Studio es una herramienta de Google para la inteligencia empresarial y la visualización de datos. Se conecta de forma directa a BigQuery desde la consola de Google Cloud y es útil para compilar gráficos, informes y paneles.

Para obtener más información sobre cómo usar Data Studio con BigQuery, consulta Analiza datos con Data Studio.

Herramientas de análisis programático

Las herramientas de análisis programático pueden ejecutar código para analizar datos administrados en BigQuery. Si bien SQL es un lenguaje de consulta potente, Python, Java o R a menudo proporcionan una forma más simplificada y expresiva para realizar análisis de datos. Estas herramientas incluyen aplicaciones de código abierto basadas en la Web, como Jupyter Notebooks y Apache Zeppelin. Vertex AI Workbench es una herramienta de Google que ofrece entornos de notebook de JupyterLab para el análisis programático.

Herramientas de terceros

También puedes conectarte a BigQuery a través de varias herramientas populares de terceros, como Tableau y Microsoft Power BI.

El programa BigQuery Ready ofrece una lista completa de las soluciones de socios validadas.

Si necesitas asistencia con una solución, considera comunicarte con un socio deGoogle Cloud Ready - BigQuery. El software de terceros no se respaldará por Atención al cliente de Cloud cuando se haya identificado que BigQuery funciona según lo previsto.

Conectividad de red

Todas las soluciones de IE y estadísticas de datos que se implementan en hosts y servicios con direcciones IP externas pueden acceder a BigQuery a través de la API de REST de BigQuery pública y la API de BigQuery Storage basada en RPC a través de Internet.

Las soluciones de IE y análisis de datos de terceros que se implementan en instancias de VM de Compute Engine que solo tienen direcciones IP internas pueden usar el Acceso privado a Google para conectarse a las APIs y los servicios de Google, como BigQuery. Si quieres habilitar una subred para el Acceso privado a Google y ver los requisitos, consulta Configura el Acceso privado a Google.

Las soluciones de BI y estadísticas de datos de terceros que se implementan en hosts locales pueden usar el Acceso privado a Google para hosts locales a fin de conectarse a los servicios y API de Google, como BigQuery. Este servicio establece una conexión privada a través de Cloud VPN o Cloud Interconnect desde tu centro de datos a Google Cloud. Los hosts locales no necesitan direcciones IP externas, sino que usan direcciones IP RFC 1918 internas. Si quieres habilitar el Acceso privado a Google para los hosts locales, debes configurar un DNS, las reglas de firewall y el enrutamiento de manera local y en tus redes de VPC. Si deseas obtener más detalles sobre el Acceso privado a Google para hosts locales, consulta Configura el Acceso privado a Google para hosts locales.

Si administras tu propia instancia de una solución de IE de terceros, considera implementarla en Compute Engine para minimizar la latencia entre tu instancia y BigQuery.

Si tu solución de IE lo admite, puedes considerar establecer filtros en las consultas de informe o panel siempre que sea posible. Con este paso, se envían los filtros como cláusulas WHERE a BigQuery. Aunque la configuración de estos filtros no reduce la cantidad de datos que escanea BigQuery, reduce la cantidad de datos que regresan a través de la red.

Para obtener más información sobre las optimizaciones de consultas y redes, consulta Optimiza las cargas de trabajo y la Introducción a la optimización del rendimiento de las consultas.

Controladores de ODBC y JDBC

Para las soluciones de terceros y las aplicaciones personalizadas que no se integran en la API de BigQuery, Magnitude Simba proporciona controladores ODBC y JDBC para ayudarte a usar BigQuery con tus herramientas existentes.

Autenticación

La API de BigQuery usa tokens de acceso de OAuth 2.0 para autenticar solicitudes. Un token de acceso de OAuth 2.0 es una string que otorga acceso temporal a una API. El servidor OAuth 2.0 de Google otorga tokens de acceso para todas las APIs de Google. Los tokens de acceso se asocian con un alcance, que limita su acceso. Para conocer los alcances asociados con la API de BigQuery, consulta la lista completa de alcances de las API de Google.

Las soluciones que ofrecen la integración nativa de BigQuery pueden generar de forma automática tokens de acceso para BigQuery con protocolos OAuth 2.0 o claves privadas de cuenta de servicio proporcionadas por el cliente. Del mismo modo, las soluciones que dependen de los controladores ODBC/JDBC de Simba también pueden obtener tokens de acceso para una cuenta de usuario de Google o para una cuenta de servicio de Google.

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