# Google Cloud BigQuery Reviews **Vendor:** Google **Category:** [Soluciones de Almacén de Datos](https://www.g2.com/es/categories/data-warehouse) **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 1,236 ## About Google Cloud BigQuery BigQuery es una plataforma de análisis de datos completamente gestionada y lista para IA que te ayuda a maximizar el valor de tus datos y está diseñada para ser multi-motor, multi-formato y multi-nube. Almacena 10 GiB de datos y ejecuta hasta 1 TiB de consultas gratis por mes. ## Google Cloud BigQuery Pros & Cons **What users like:** - Los usuarios aprecian la **facilidad de uso** de Google Cloud BigQuery, permitiendo un manejo sin esfuerzo de consultas complejas en grandes conjuntos de datos. (156 reviews) - Los usuarios valoran la **increíble velocidad** de Google Cloud BigQuery, lo que permite manejar grandes conjuntos de datos de manera eficiente y sin problemas. (143 reviews) - Los usuarios valoran la capacidad de **consulta rápida** de Google Cloud BigQuery, lo que permite un análisis eficiente de conjuntos de datos masivos con facilidad. (120 reviews) - Los usuarios aprecian la **integración perfecta** de BigQuery con otras herramientas de Google Cloud, mejorando sus capacidades de manejo de datos. (118 reviews) - Los usuarios aprecian la **eficiencia de consulta** de Google Cloud BigQuery, disfrutando de un procesamiento sin problemas de datos complejos con facilidad. (114 reviews) - Los usuarios aprecian la **escalabilidad** de Google Cloud BigQuery, manejando eficientemente grandes conjuntos de datos y proporcionando un rendimiento rápido. (112 reviews) - Integraciones fáciles (99 reviews) - Conjuntos de datos grandes (96 reviews) - Mejora de la eficiencia (85 reviews) - Rendimiento (85 reviews) **What users dislike:** - Los usuarios encuentran Google Cloud BigQuery **caro** si los costos de las consultas no se monitorean y gestionan cuidadosamente. (127 reviews) - Los usuarios enfrentan desafíos con **problemas de consultas** , incluyendo altos costos por consultas ineficientes y una interfaz de usuario confusa para el monitoreo. (78 reviews) - Los usuarios encuentran los **problemas de costo** preocupantes, especialmente con consultas costosas y precios altos por TB escaneado. (63 reviews) - Los usuarios encuentran **la gestión de costos desafiante** debido a la tarificación por TB escaneado y la necesidad de optimización de consultas. (60 reviews) - Los usuarios encuentran **desafiante la curva de aprendizaje** , particularmente en lo que respecta a la partición, la agrupación y la comprensión de características avanzadas. (54 reviews) - Consultas caras (53 reviews) - Estimación de costos (46 reviews) - Rendimiento lento (38 reviews) - Consultas lentas (33 reviews) - Precios poco claros (29 reviews) ## Google Cloud BigQuery Reviews ### 1. BigQuery escalable y seguro que se conecta sin problemas a través de servicios **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Aayush M. | Data Engineer - Associate, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** April 16, 2026 **¿Qué es lo que más le gusta de Google Cloud BigQuery?** Lo mejor de BigQuery es su escalabilidad y el servicio gestionado proporcionado por GCP (Google Cloud Platform), puede conectarse sin problemas con casi todos los servicios disponibles en el mercado, ya sea en las instalaciones o en la nube. Es uno de los almacenes de datos más grandes que también ofrece la viabilidad de un Data Lakehouse. También me gustan sus características de seguridad, como las etiquetas de políticas y la vista autorizada. **¿Qué es lo que no le gusta de Google Cloud BigQuery?** No creo que haya nada que no me guste, tal vez necesiten trabajar en la función de costo estimado al ejecutar cualquier consulta, a veces no muestra la memoria asociada con eso y como es un almacén analítico, la actualización en tiempo real no es posible como en una base de datos transaccional, tal vez en el futuro puedan agregar esas características también. **¿Qué problemas resuelve Google Cloud BigQuery y cómo le beneficia eso?** En el escenario actual, todos nuestros sumideros de datos están almacenados en Bigquery o en tablas externas vinculadas con Bigquery porque es muy fácil realizar cualquier análisis sobre Bigquery y además se conecta sin problemas con Looker para un análisis detallado. Hoy en día, también comenzamos a aprovechar su capacidad de creación de modelos en los datos almacenados en tablas gestionadas por Biglake o en tablas de Bigquery. En última instancia, realmente ayuda a construir una canalización de extremo a extremo sin preocuparse por el almacenamiento y la escalabilidad. ### 2. BigQuery rápido, escalable y completamente gestionado para el procesamiento de datos a gran escala **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Tejaswini R. | Data Management Specialist, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** April 10, 2026 **¿Qué es lo que más le gusta de Google Cloud BigQuery?** como especialista en gestión de datos y usando BigQuery regularmente para manejar grandes conjuntos de datos, informes y procesamiento de datos, lo que más me gusta es su velocidad y escalabilidad, incluso con conjuntos de datos muy grandes, las consultas se ejecutan muy rápido en comparación con las bases de datos tradicionales, está completamente gestionado, por lo que no necesitamos preocuparnos por la infraestructura, servidores o mantenimiento, esto hace que sea fácil centrarse en el trabajo de datos en lugar de en las operaciones, la interfaz SQL es simple y familiar, lo que facilita que los equipos comiencen a usarlo rápidamente. otra cosa buena es la integración perfecta con los servicios de Google Cloud, lo que ayuda a construir pipelines de datos de extremo a extremo. está completamente gestionado, por lo que no hay necesidad de manejar servidores o infraestructura, esto lo hace muy fácil de usar y mantener, hace que el procesamiento de datos sea más rápido, fácil y más eficiente para la gestión de datos a gran escala. **¿Qué es lo que no le gusta de Google Cloud BigQuery?** el mayor problema es la gestión de costos, ya que los precios se basan en los datos escaneados, si las consultas no están optimizadas puede volverse caro, además las actualizaciones en tiempo real no son tan fuertes como en algunas bases de datos tradicionales, por lo que no es ideal para casos de uso transaccionales, a veces gestionar permisos y control de acceso puede ser un poco complejo para equipos grandes. **¿Qué problemas resuelve Google Cloud BigQuery y cómo le beneficia eso?** BigQuery resuelve el problema de almacenar y analizar volúmenes muy grandes de datos de manera eficiente. Antes de usarlo, manejar big data requería múltiples herramientas y configuraciones de infraestructura, ahora todo está centralizado en una plataforma. Ayuda en el procesamiento más rápido de datos, informes rápidos y una mejor toma de decisiones. Los equipos pueden ejecutar consultas complejas en segundos y obtener información rápidamente, lo que mejora la productividad y nos permite centrarnos más en el análisis en lugar de en el manejo de datos. También elimina la necesidad de gestión de servidores, por lo que podemos enfocarnos más en el trabajo con datos en lugar de en la infraestructura. Ha mejorado la productividad, reducido el tiempo de procesamiento y hecho el análisis de datos mucho más rápido y confiable. En general, ayuda en una mejor toma de decisiones al proporcionar información rápida y precisa de grandes conjuntos de datos. ### 3. BigQuery ofrece análisis rápidos e intuitivos con integraciones sin problemas **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Rakshith N. | Analyst , Venta al por Menor, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** April 01, 2026 **¿Qué es lo que más le gusta de Google Cloud BigQuery?** UI / UX: La interfaz es limpia e intuitiva, especialmente al escribir y probar consultas. Funciones como el historial de consultas, las consultas guardadas y la validación en línea facilitan la iteración rápida. Incluso con consultas complejas, el editor se siente fluido y receptivo, lo que ayuda a reducir el tiempo total de desarrollo. Integraciones: BigQuery se integra perfectamente con herramientas como Looker, Data Transfer Service y otros productos de Google Cloud. Esto facilita la construcción de pipelines de datos de extremo a extremo sin depender en gran medida de integraciones personalizadas. Tener un almacén de datos centralizado que se conecta sin esfuerzo a herramientas de informes también ha mejorado significativamente la consistencia de los datos. Rendimiento: El rendimiento es una de las mayores fortalezas de BigQuery. Puedo ejecutar consultas en conjuntos de datos muy grandes y aún así obtener resultados en segundos. Esto ha reducido drásticamente el tiempo de respuesta para el análisis y los informes, lo que apoya una toma de decisiones más rápida. Precios / ROI: El modelo de precios de pago por uso ofrece un buen valor, especialmente porque solo pago por las consultas que ejecuto. Combinado con el tiempo ahorrado al no gestionar infraestructura y la capacidad de obtener insights más rápido, ofrece un fuerte retorno de inversión. Soporte / Incorporación: Comenzar con BigQuery es relativamente sencillo, particularmente para usuarios ya familiarizados con SQL. La documentación es sólida, y el ecosistema más amplio facilita la incorporación en comparación con los almacenes de datos tradicionales. IA / Inteligencia: Las capacidades integradas como BigQuery ML, junto con las integraciones con herramientas de IA, añaden un valor extra al permitir análisis predictivos directamente dentro de la plataforma. Esto reduce la necesidad de mover datos a sistemas externos y apoya casos de uso más avanzados dentro del mismo entorno. Los recursos y la documentación también son directos y fáciles de entender. **¿Qué es lo que no le gusta de Google Cloud BigQuery?** Un desafío continuo es la visibilidad y el control de costos. Debido a que los precios se basan en la cantidad de datos procesados por consulta, los costos pueden aumentar inesperadamente cuando las consultas no están optimizadas. Esto significa que los usuarios deben prestar mucha atención al diseño de las consultas y monitorear el uso cuidadosamente. La interfaz de usuario también puede sentirse algo limitada para flujos de trabajo más avanzados. Funciona bien para escribir consultas, pero gestionar tuberías complejas o depurar problemas puede requerir cambiar entre múltiples herramientas o depender de soluciones externas. Otro inconveniente es la flexibilidad limitada al solucionar problemas. Si los trabajos fallan o las transferencias de datos encuentran problemas, los mensajes de error no siempre son muy descriptivos, lo que puede hacer que la depuración consuma más tiempo del necesario. Finalmente, aunque la incorporación generalmente es fluida, aún puede llevar tiempo aprender las mejores prácticas como particionamiento, agrupamiento y optimización de costos, especialmente para los nuevos usuarios. **¿Qué problemas resuelve Google Cloud BigQuery y cómo le beneficia eso?** Google Cloud BigQuery aborda el desafío de procesar y analizar conjuntos de datos a gran escala de manera rápida y eficiente, sin requerir que gestionemos ninguna infraestructura. Nos permite ejecutar consultas SQL complejas en volúmenes masivos de datos en segundos, lo que reduce significativamente el tiempo necesario para la elaboración de informes y la toma de decisiones. Desde el punto de vista de la facilidad de uso, la interfaz basada en SQL de BigQuery es accesible para los equipos que ya conocen SQL, manteniendo la curva de aprendizaje baja. La implementación también es sencilla porque está completamente gestionada, por lo que no hay necesidad de aprovisionar, operar o mantener servidores. BigQuery se integra sin problemas con otras herramientas en el ecosistema de Google Cloud, así como con herramientas externas de BI, haciendo que la ingestión, transformación y visualización de datos se sientan fluidas. Como resultado, nuestro flujo de trabajo general es más eficiente y el esfuerzo de integración se reduce. En términos de beneficios, nos ha ayudado a obtener insights más rápidos, escalar más fácilmente y procesar datos de manera rentable a través de su modelo de pago por consulta. Su alta disponibilidad y fuerte rendimiento también significan que el uso frecuente e intensivo no compromete la fiabilidad. En general, BigQuery simplifica nuestro análisis de datos, facilitando la obtención de insights accionables mientras reduce la carga operativa. ### 4. Good Experience Using BigQuery for Data Quality and Reconciliation Workloads **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Dhanush R. | Senior Technical Customer Success Manager, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** April 03, 2025 **¿Qué es lo que más le gusta de Google Cloud BigQuery?** BigQuery helped us process and validate large-scale enterprise data much faster during data quality and reconciliation workloads. I regularly used it alongside Spark jobs and analytics pipelines, and its fast query execution reduced the time required for troubleshooting and validation significantly. One thing I liked was that we could scale workloads without worrying much about infrastructure management, which made operations simpler for large data environments. **¿Qué es lo que no le gusta de Google Cloud BigQuery?** One limitation I’ve noticed is that BigQuery is excellent for analytics and large-scale querying, but pipeline orchestration and workflow creation aren’t as straightforward as they are in tools like Azure Data Factory. For certain enterprise data quality and reconciliation use cases, I found that additional tools were still needed to manage end-to-end workflows, integrations, and overall coordination more efficiently. **¿Qué problemas resuelve Google Cloud BigQuery y cómo le beneficia eso?** BigQuery helped us solve large-scale data processing, validation, and reconciliation challenges across enterprise data pipelines. In Acceldata (the company where I explicitly used BigQuery) environments, it enabled us to run data quality checks, analyze large datasets quickly, and spot pipeline issues sooner. As a result, monitoring improved, troubleshooting time went down, and overall data operations became more efficient. ### 5. Potencial de Analítica Avanzada, Pero Desafíos en la Configuración **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Sean T. | Head of Marketing, Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** April 29, 2026 **¿Qué es lo que más le gusta de Google Cloud BigQuery?** Me gusta que podamos conectar Google Cloud BigQuery a fuentes de datos fácilmente, en particular a fuentes de Google como GA y Ads. También aprecio cómo podemos construir consultas y programarlas, lo cual es muy conveniente. También es genial que podamos ejecutar consultas que generen sus propios datos. **¿Qué es lo que no le gusta de Google Cloud BigQuery?** Es bastante complicado de configurar inicialmente, y Google Cloud en general tiene una interfaz muy confusa, especialmente cuando se trata de permisos de usuario porque hay cientos de permisos diferentes que son bastante complejos y complicados. Dependiendo de la geolocalización de tus datos, a veces es difícil ejecutar una consulta en una ubicación que no puede ver tu conjunto de datos en otra ubicación, lo cual es bastante confuso. **¿Qué problemas resuelve Google Cloud BigQuery y cómo le beneficia eso?** Google Cloud BigQuery se conecta bien con Google Ads y Analytics, lo que nos permite realizar análisis avanzados. Aprecio lo fácil que es conectarlo a fuentes de datos, construir consultas, programarlas y generar nuevos datos. ### 6. Maneja datos masivos sin problemas, con características de IA que se sienten como Airtable. **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Rusira S. | Video Editor | Motion Graphics, Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** April 25, 2026 **¿Qué es lo que más le gusta de Google Cloud BigQuery?** Nos permite mantener millones o decenas de millones de datos sin afectar el rendimiento de nuestras consultas y ahora está mejorado con características de IA que realmente hacen que un almacén de datos se sienta como un airtable. **¿Qué es lo que no le gusta de Google Cloud BigQuery?** La interfaz y la UI son demasiado complejas para un principiante. Cuando empecé, no podía entender qué hacía cada cosa. Pero no es una herramienta para principiantes. La otra cosa es el rendimiento para proyectos a pequeña escala. Si tu proyecto es de pequeña escala, espera tiempos de consulta de más de 1 minuto para una sola consulta select con solo 100 registros. Las consultas están optimizadas para una escala mayor, por lo que podrías sentir esos tipos de retrasos aquí y allá. Su precio está bien, pero tiene una situación de bloqueo del proveedor cuando pones más y más datos en él. Afortunadamente, no hemos llegado tan lejos, pero siento que siendo un lugar para recopilar millones o miles de millones de datos, optar por otro proveedor puede, por supuesto, ser una pesadilla. Si mantienen el mismo precio, eso no será un gran problema. **¿Qué problemas resuelve Google Cloud BigQuery y cómo le beneficia eso?** Teníamos un sistema de seguimiento que monitoreaba cientos de puntos de datos de plataformas de marketing de clientes a través de Google Ads, Analytics, FB Ads, TikTok Ads y fuentes similares. Todos estos datos se almacenaban en un almacén de BigQuery, y ejecutábamos algoritmos de procesamiento y flujos de trabajo relacionados directamente a través de BigQuery. Almacena todos los datos sin ningún problema y el rendimiento al acceder a algunos de los datos es realmente muy bueno en comparación con algunas de las otras alternativas que probamos. Además, tener acceso desde Google Workspace desde cualquier parte del mundo también es una buena opción. ### 7. Fácil para principiantes, integración sin problemas, necesita claridad en la facturación **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Veera Shubhashree P. **Reviewed Date:** April 10, 2026 **¿Qué es lo que más le gusta de Google Cloud BigQuery?** Utilizo Google Cloud BigQuery para aprender conceptos de big data e implementar chatbots. Me gusta que todos los servicios y productos estén en un solo lugar, lo que facilita el uso de BigQuery para diferentes casos de uso. Aprecio su facilidad de acceso e integración con diferentes herramientas. No solo BigQuery, sino Google Cloud como un entorno completo es muy amigable para principiantes y proporciona un entorno de pruebas a bajo costo para el aprendizaje. Herramientas como Google CloudSQL, BigQuery, APIs y Vertex AI son muy valiosas para aprender la implementación de chatbots. La configuración inicial de Google Cloud BigQuery fue muy fácil. **¿Qué es lo que no le gusta de Google Cloud BigQuery?** Los detalles de facturación pueden ser más claros y más fáciles de monitorear. La opción de pausar y reanudar pagos podría diseñarse para una mejor experiencia de usuario. Sería muy útil tener la opción de pausar pagos los fines de semana o proporcionar un aviso para pausar cuando no se use durante más de 6 horas. **¿Qué problemas resuelve Google Cloud BigQuery y cómo le beneficia eso?** Google Cloud BigQuery consolida servicios y productos, simplificando su uso para varios casos. Su facilidad de acceso e integración con diferentes herramientas mejora mis experiencias de aprendizaje. Es parte de un entorno amigable para principiantes con un sandbox de bajo costo ideal para aprender la implementación de chatbots. ### 8. Asequible y rápido, podría mejorar con mejores características de IA **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Mateo K. | AI Product Manager, Software de Computadora, Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** April 10, 2026 **¿Qué es lo que más le gusta de Google Cloud BigQuery?** Me gusta que Google Cloud BigQuery sea gratuito si no estás operando a gran escala, lo cual es genial porque lo usamos sin pagar por ello. También diría que la experiencia del usuario es bastante decente. Además, creo que la configuración inicial fue bastante rápida. Comparado con otros servicios, probablemente fue el más rápido. **¿Qué es lo que no le gusta de Google Cloud BigQuery?** Las características de la IA no son muy buenas, así que termino usando servicios de IA externos para escribir consultas. También hay múltiples maneras de hacer las mismas cosas y no está muy claro cuál es la mejor. A veces, creo que la experiencia de usuario podría ser un poco más clara sobre cuáles serían las mejores formas de operar. El hecho de que tengas que hacer una certificación o un curso para aprender a usar el producto muestra que el producto no es tan intuitivo como podría ser. **¿Qué problemas resuelve Google Cloud BigQuery y cómo le beneficia eso?** Utilizo Google Cloud BigQuery para almacenar y transformar datos para facilitar la creación de informes en Looker Studio. ### 9. Análisis sin esfuerzo y ultrarrápido con la escalabilidad sin servidor de BigQuery **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Alok K. | Software Engineer, Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** January 20, 2026 **¿Qué es lo que más le gusta de Google Cloud BigQuery?** La arquitectura sin servidor de BigQuery y el rendimiento de consultas SQL ultrarrápido en conjuntos de datos masivos es excepcional. La integración perfecta con las herramientas de Google Cloud Platform y el escalado automático hacen que el análisis de datos sea sencillo sin necesidad de gestionar la infraestructura. Las capacidades de aprendizaje automático integradas y el análisis en tiempo real han transformado significativamente nuestros flujos de trabajo de datos. **¿Qué es lo que no le gusta de Google Cloud BigQuery?** El modelo de precios puede volverse caro para consultas a gran escala sin una optimización adecuada y un monitoreo de costos. La curva de aprendizaje para características avanzadas y técnicas de optimización de consultas requiere una inversión de tiempo. El soporte limitado para ciertos tipos de datos y la complejidad ocasional en la depuración de consultas anidadas podrían mejorarse para una mejor experiencia del desarrollador. **¿Qué problemas resuelve Google Cloud BigQuery y cómo le beneficia eso?** BigQuery ha resuelto nuestros cuellos de botella en el procesamiento masivo de datos al permitir el análisis en tiempo real de terabytes de datos que anteriormente tomaban horas en procesarse. Esto ha acelerado nuestro proceso de toma de decisiones, reducido los costos de infraestructura al eliminar la necesidad de almacenes de datos locales, y ha capacitado a nuestro equipo para ejecutar consultas analíticas complejas sin esperar el soporte de TI. El modelo sin servidor ha transformado cómo manejamos los datos a gran escala. ### 10. Análisis sin esfuerzo a escala con la velocidad e integración perfecta de BigQuery **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** annpurna S. | Marketing Data Ops Lead, Software de Computadora, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** January 13, 2026 **¿Qué es lo que más le gusta de Google Cloud BigQuery?** Lo que más me gusta de BigQuery es su capacidad para manejar conjuntos de datos masivos con una velocidad increíble, sin preocuparme por la infraestructura. Su arquitectura sin servidor y totalmente gestionada me permite centrarme en el análisis y la obtención de insights, y su integración con otras herramientas de Google Cloud hace que la creación de paneles y flujos de trabajo sea fluida. **¿Qué es lo que no le gusta de Google Cloud BigQuery?** BigQuery es poderoso, pero los costos de las consultas pueden aumentar si los conjuntos de datos son muy grandes y las consultas no están optimizadas. Normalmente, soluciono esto utilizando tablas particionadas y almacenando en caché los resultados. Además, aunque es excelente para análisis, las transformaciones de datos muy complejas a menudo necesitan herramientas ETL adicionales, pero eso es manejable con el enfoque adecuado. **¿Qué problemas resuelve Google Cloud BigQuery y cómo le beneficia eso?** BigQuery aborda varios desafíos significativos al trabajar con datos a gran escala. Permite el análisis de datos que van desde terabytes hasta petabytes, todo sin la necesidad de gestionar una infraestructura compleja. Su velocidad y rendimiento permiten consultas rápidas de conjuntos de datos masivos, lo que ayuda a prevenir retrasos en la generación de informes o en la extracción de información. Como una solución sin servidor y completamente gestionada, BigQuery elimina la carga de mantener servidores u optimizar hardware. También facilita la consolidación de datos al reunir diversas fuentes, como Cloud Storage, Sheets y Salesforce, en una única plataforma para un análisis unificado. Además, BigQuery admite análisis en streaming y casi en tiempo real, lo que lo hace muy adecuado para paneles de control e informes operativos que requieren información actualizada. ## Google Cloud BigQuery Discussions - [Is BigQuery part of Google Cloud Platform?](https://www.g2.com/es/discussions/is-bigquery-part-of-google-cloud-platform) - 2 comments, 2 upvotes - [Is Big Query free?](https://www.g2.com/es/discussions/is-big-query-free) - 3 comments, 1 upvote - [Cuándo podemos integrar](https://www.g2.com/es/discussions/when-we-can-integrate) - 1 comment, 1 upvote - [¿En qué se diferencia BQ legacy SQL del SQL estándar?](https://www.g2.com/es/discussions/16021-how-bq-legacy-sql-is-different-form-the-standard-sql) - 1 comment, 1 upvote - [¿En qué se basa Google BigQuery?](https://www.g2.com/es/discussions/what-is-google-bigquery-based-on) - 1 comment - [View Google Cloud BigQuery pricing details and edition comparison](https://www.g2.com/es/products/google-cloud-bigquery/reviews/google-cloud-bigquery-review-10970193?section=pricing&secure%5Bexpires_at%5D=2026-05-19+10%3A59%3A23+-0500&secure%5Bsession_id%5D=d221c26f-e20c-4b41-bc7a-9ab9adf458a0&secure%5Btoken%5D=0fc583b1ec8a21a4572675b1455214808b253a3a203e6b296154399db41e21e8&format=llm_user) ## Google Cloud BigQuery Integrations - [Ab Initio](https://www.g2.com/es/products/ab-initio/reviews) - [Agentforce Sales (formerly Salesforce Sales Cloud)](https://www.g2.com/es/products/agentforce-sales-formerly-salesforce-sales-cloud/reviews) - [Airbyte](https://www.g2.com/es/products/airbyte/reviews) - [AM](https://www.g2.com/es/products/am/reviews) - [Apache Kafka](https://www.g2.com/es/products/apache-kafka/reviews) - [AppSheet](https://www.g2.com/es/products/appsheet/reviews) - [Azure Databricks](https://www.g2.com/es/products/azure-databricks/reviews) - [Azure SQL Database](https://www.g2.com/es/products/azure-sql-database/reviews) - [Boomi Data Integration](https://www.g2.com/es/products/boomi-data-integration/reviews) - [CrowdStrike Falcon Endpoint Protection Platform](https://www.g2.com/es/products/crowdstrike-falcon-endpoint-protection-platform/reviews) - [DATAflow](https://www.g2.com/es/products/dataflow/reviews) - [Data Studio](https://www.g2.com/es/products/data-studio/reviews) - [dbt](https://www.g2.com/es/products/dbt/reviews) - [Gemini Enterprise Agent Platform](https://www.g2.com/es/products/gemini-enterprise-agent-platform/reviews) - [Google Analytics](https://www.g2.com/es/products/google-analytics/reviews) - [Google Analytics 360](https://www.g2.com/es/products/google-analytics-360/reviews) - [Google Cloud Dataflow](https://www.g2.com/es/products/google-cloud-dataflow/reviews) - [Google Cloud Run](https://www.g2.com/es/products/google-cloud-run/reviews) - [Google Cloud Storage](https://www.g2.com/es/products/google-cloud-storage/reviews) - [Grafana Labs](https://www.g2.com/es/products/grafana-labs/reviews) - [Hightouch](https://www.g2.com/es/products/hightouch/reviews) - [Informatica PowerCenter](https://www.g2.com/es/products/informatica-powercenter/reviews) - [Looker](https://www.g2.com/es/products/looker/reviews) - [Matillion](https://www.g2.com/es/products/matillion-2023-06-26/reviews) - [Microsoft Fabric](https://www.g2.com/es/products/microsoft-fabric/reviews) - [Microsoft Power BI](https://www.g2.com/es/products/microsoft-microsoft-power-bi/reviews) - [Microsoft SQL Server](https://www.g2.com/es/products/microsoft-sql-server/reviews) - [Microsoft Teams](https://www.g2.com/es/products/microsoft-teams/reviews) - [pandas python](https://www.g2.com/es/products/pandas-python/reviews) - [Pipefy](https://www.g2.com/es/products/pipefy/reviews) - [PostgreSQL](https://www.g2.com/es/products/postgresql/reviews) - [Prefect](https://www.g2.com/es/products/prefect/reviews) - [Purple DS](https://www.g2.com/es/products/purple-ds/reviews) - [PyCharm](https://www.g2.com/es/products/pycharm/reviews) - [Python](https://www.g2.com/es/products/python/reviews) - [Snowflake](https://www.g2.com/es/products/snowflake/reviews) - [Tableau](https://www.g2.com/es/products/tableau/reviews) - [Talend Cloud Data Integration](https://www.g2.com/es/products/talend-cloud-data-integration/reviews) - [UiPath Automation Hub](https://www.g2.com/es/products/uipath-automation-hub/reviews) ## Google Cloud BigQuery Features **Gestión** - Informes - Auditoría **Gestión de datos** - Integración de datos - Compresión de datos - Calidad de los datos - Análisis de datos integrado - Aprendizaje automático en la base de datos - Análisis de Data Lake **Almacenamiento** - Modelo de datos - Tipos de datos **Computación centralizada** - Computación centralizada **Herramienta estadística** - Scripting - Minería de datos - Algoritmos **Operaciones de marketing** - Seguimiento del ROI - Recopilación de datos - Información del cliente - Acceso multiusuario - Gestión de gastos - Etiqueta Blanca **base de datos** - Recopilación de datos en tiempo real - Distribución de datos - Lago de datos **Transformación de datos** - Análisis en tiempo real - Consulta de datos **Funcionalidad** - Extracción - Transformación - Carga - Automatización - Escalabilidad **Integración** - Integración AI/ML - Integración de herramientas de BI - Integración de Data Lake **Disponibilidad** - Uso compartido automático - Recuperación automática - Replicación de datos **Computación localizada** - Computación localizada **Análisis de datos** - Análisis - Interacción de datos **Integraciones** - Integración con Hadoop - Integración con Spark **Despliegue** - On-Premise - Nube **Rendimiento** - Caché integrada **Toma de decisiones** - Modelado - Visualizaciones de datos - Generación de informes - Unificación de datos **Actividad de la campaña** - Información de la campaña - Informes y paneles - Pegajosidad de la campaña - Seguimiento multicanal - Optimización de marca - Análisis predictivo **Plataforma** - Escalado de máquinas - Preparación de datos - Integración con Spark **Conectividad** - Integración con Hadoop - Integración con Spark - Análisis de múltiples fuentes - Lago de datos **Rendimiento** - Escalabilidad **Seguridad** - Autorización basada en roles - Autenticación - Registros de auditoría - Encriptación **AI Agente - Análisis de Marketing** - Ejecución Autónoma de Tareas - Integración entre sistemas - Asistencia proactiva **Tratamiento** - Procesamiento en la nube - Procesamiento de cargas de trabajo **Operaciones** - Visualización de datos - Flujo de trabajo de datos - Descubrimiento gobernado - Análisis integrados - Cuadernos **Seguridad** - Gobierno de datos - Seguridad de los datos **Apoyo** - Multimodelo - Sistemas operativos **IA generativa** - Generación de texto - Resumen de texto **IA generativa** - Generación de texto - Resumen de texto **Creación de informes** - Transformación de datos - Modelado de datos - Diseño de informes WYSIWYG - API de integración **Plataforma** - Personalización - Administración de usuarios, roles y accesos - Internacionalización - Sandbox / Entornos de prueba - Rendimiento y fiabilidad - Amplitud de las aplicaciones de los socios ## Top Google Cloud BigQuery Alternatives - [Snowflake](https://www.g2.com/es/products/snowflake/reviews) - 4.6/5.0 (687 reviews) - [Databricks](https://www.g2.com/es/products/databricks/reviews) - 4.6/5.0 (744 reviews) - [Cloudera Data Platform](https://www.g2.com/es/products/cloudera-cloudera-data-platform/reviews) - 4.1/5.0 (131 reviews)