BigQuery

Google Cloud | Data warehouse

Cloud Computing - Análise e Desenvolvimento de Sistemas

Visão geral

Data warehouse

Data warehouse serverless para análise de grandes volumes de dados com SQL e integração com ferramentas de BI e IA.

Em uma arquitetura de nuvem, este serviço normalmente aparece como uma peça de infraestrutura gerenciada. O objetivo é reduzir esforço operacional, aumentar disponibilidade e permitir que equipes foquem mais na aplicação e menos no hardware.

Categoria	Data warehouse
Provedor	Google Cloud
Para que serve	Data warehouse serverless para análise de grandes volumes de dados com SQL e integração com ferramentas de BI e IA.
Quando considerar	Quando você precisa resolver esse tipo de problema sem administrar toda a infraestrutura manualmente.
Responsabilidade do aluno/profissional	Configurar segurança, custos, observabilidade, arquitetura e boas práticas de uso.

Principais usos

Análise de logs, vendas, eventos e dados corporativos.
Construção de data warehouse e data marts.
Consultas exploratórias em grandes bases.
Integração com Looker, Dataflow e Vertex AI.

Como funciona na prática

1. Recurso

Você cria um recurso no console, CLI, SDK ou infraestrutura como código, definindo região, nome, capacidade e integrações.

2. Segurança

O acesso é controlado por identidade, rede, políticas e permissões. Em produção, a regra é menor privilégio.

3. Operação

Métricas, logs, alertas, custos e automações indicam se o serviço está saudável, seguro e economicamente viável.

Conceitos que o aluno deve dominar

Dados são organizados em projetos, datasets e tabelas.
Otimize com particionamento e clustering.
Controle custo por volume processado ou slots.
Use IAM, políticas de coluna e auditoria.

Boas práticas e cuidados

Boas práticas

Comece pequeno, monitore e escale com base em dados.
Automatize criação e atualização com IaC sempre que possível.
Defina tags, orçamento e alertas de custo desde o início.
Documente decisões de arquitetura e dependências.

Erros comuns

Fazer SELECT * em tabelas enormes.
Não particionar dados temporais.
Usar BigQuery para transações OLTP.
Não controlar permissões por dataset.

Exemplo didático

Imagine uma aplicação de e-commerce. O time precisa publicar uma nova funcionalidade sem comprar servidores físicos.

O serviço BigQuery entra como componente de apoio para compute, dados, rede, identidade, observabilidade ou IA, conforme sua categoria.

O aluno deve explicar: qual problema o serviço resolve, quais recursos precisam ser configurados, quais riscos existem e como monitorar custo e segurança.

Resumo

BigQuery é um serviço de data warehouse que deve ser entendido não apenas pelo nome comercial, mas pelo problema arquitetural que resolve.

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