Características de Google Cloud BigQuery

Herramienta estadística (3)

Seguimiento del ROI: Ayuda a los especialistas en marketing a medir el retorno de la inversión (ROI) mediante el análisis de la efectividad de la campaña frente a los costos.
Recopilación de datos: Recopila datos sobre la efectividad, el impacto y el alcance de las campañas de marketing
Información del cliente: Recopila e informa sobre datos relacionados con los viajes, las preferencias y el historial de los clientes
Acceso multiusuario: Permite a varios usuarios acceder a una visión general unificada y transparente de análisis, paneles y resultados de campañas
Gestión de gastos: Incluye funciones para presupuestar, pronosticar y administrar inversiones de marketing
Etiqueta Blanca: Ofrece un servicio de etiquetado blanco para agencias o revendedores para personalizar la marca de la plataforma

Información de la campaña: Analiza campañas de marketing históricas y actuales para informar la estrategia futura
Informes y paneles: Crea informes y paneles para analizar los resultados de las campañas
Pegajosidad de la campaña: Identifica qué campañas de marketing se resolvieron en oportunidades abiertas o cerradas
Seguimiento multicanal: Recopila datos de rendimiento de campañas de marketing a través de múltiples canales
Optimización de marca: Brinda oportunidades para que las marcas y las empresas arreglen o modifiquen campañas existentes o futuras a través de comentarios
Análisis predictivo: Utiliza inteligencia artificial (IA) para predecir los resultados de la campaña y sugerir acciones para la optimización

Integración con Hadoop: Alinea los flujos de trabajo de procesamiento y distribución sobre Apache Hadoop
Integración con Spark: Alinea los flujos de trabajo de procesamiento y distribución sobre Apache Spark
Análisis de múltiples fuentes: Integra datos de múltiples bases de datos externas.
Lago de datos: Facilita la difusión de big data recopilados a través de clústeres de computación paralela.

Visualización de datos: Procesa datos y representa interpretaciones en una variedad de formatos gráficos.
Flujo de trabajo de datos: Encadena funciones y conjuntos de datos específicos para automatizar las iteraciones de análisis.
Descubrimiento gobernado: Aísla ciertos conjuntos de datos y facilita la gestión del acceso a los datos.
Análisis integrados: Permite que la herramienta de big data ejecute y registre datos dentro de aplicaciones externas.
Cuadernos: Usar blocs de notas para tareas como crear paneles con consultas y visualizaciones predefinidas y programadas

Extracción: Extraiga datos de las fuentes designadas, como bases de datos relacionales, archivos JSON y archivos XML.
Transformación: Limpie y vuelva a formatear los datos extraídos al formato de destino necesario.
Carga: Cargue los datos reformateados en la base de datos de destino, el almacén de datos u otra ubicación de almacenamiento.
Automatización: Organice los procesos ETL para que ocurran automáticamente en el horario necesario (por ejemplo, diario, semanal, mensual).
Escalabilidad: Capaz de escalar la potencia de procesamiento hacia arriba o hacia abajo en función del volumen ETL.

Integración de datos: Consolida, limpia y normaliza datos de múltiples fuentes dispares.
Compresión de datos: Ayuda a ahorrar capacidad de almacenamiento y mejora el rendimiento de las consultas.
Calidad de los datos: Elimina la inconsistencia y las duplicaciones de datos, lo que garantiza la integridad de los datos.
Análisis de datos integrado: Funciones de análisis basadas en SQL como series temporales, coincidencia de patrones, análisis geoespacial, etc.
Aprendizaje automático en la base de datos: Proporciona capacidades integradas como algoritmos de aprendizaje automático, funciones de preparación de datos, evaluación y gestión de modelos, etc.
Análisis de Data Lake: Permite la consulta de datos a través de formatos de datos como parquet, ORC, JSON, etc. y analizar tipos de datos complejos en HDFS

Integración AI/ML: Se integra con flujos de trabajo de ciencia de datos, aprendizaje automático y capacidades de inteligencia artificial (IA).
Integración de herramientas de BI: Se integra con herramientas de BI para transformar los datos en información procesable.
Integración de Data Lake: Proporciona velocidad en el procesamiento de datos y captura de datos no estructurados, semiestructurados y de transmisión.

Gobierno de datos: Políticas, procedimientos y estándares para administrar y acceder a los datos.
Seguridad de los datos: Restringe el acceso a los datos a nivel de celda, enmascara u oculta partes de las celdas y cifra los datos en reposo y en movimiento
Autorización basada en roles: Proporciona roles de sistema predefinidos, privilegios y roles definidos por el usuario a los usuarios.
Autenticación: Permite la integración con mecanismos de seguridad externos como Kerberos, autenticación LDAP, etc.
Registros de auditoría: Proporciona un registro de auditoría para realizar un seguimiento del acceso y las operaciones realizadas en las bases de datos para el cumplimiento normativo.
Encriptación: Proporciona capacidad de cifrado para todos los datos en reposo mediante claves de cifrado.

Uso compartido automático: Implementa la partición horizontal automática de datos que permite almacenar datos en más de un nodo para escalar horizontalmente.
Recuperación automática: Restaura una base de datos a un estado correcto (coherente) en caso de error.
Replicación de datos: Copie datos a través de múltiples servidores a través de la arquitectura de replicación maestro-esclavo, peer-to-peer, etc.