# 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 destacan la **facilidad de uso** de Google Cloud BigQuery, disfrutando de un procesamiento eficiente con un esfuerzo mínimo requerido. (156 reviews) - Los usuarios valoran la **increíble velocidad** de Google Cloud BigQuery, mejorando su eficiencia en el manejo y análisis de datos. (143 reviews) - Los usuarios aprecian las capacidades de **consulta rápida** de BigQuery, lo que permite un análisis eficiente de conjuntos de datos masivos con una gestión mínima. (120 reviews) - Los usuarios aprecian las **integraciones fluidas** de BigQuery con las herramientas de Google Cloud, mejorando significativamente su flujo de trabajo de análisis de datos. (118 reviews) - Los usuarios valoran la **eficiencia de consulta** de Google Cloud BigQuery, elogiando su facilidad de uso con grandes conjuntos de datos. (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** , especialmente con la tarifa de pago por consulta que requiere un monitoreo cuidadoso. (127 reviews) - Los usuarios expresan preocupaciones sobre **problemas de consulta** , especialmente relacionados con la gestión de costos y la necesidad de mejores herramientas de optimización. (78 reviews) - Los usuarios destacan **problemas de costo** con BigQuery, particularmente en relación con prácticas de consulta costosas y preocupaciones generales sobre los precios. (63 reviews) - Los usuarios encuentran que **la gestión de costos puede ser un desafío** debido a los altos cargos por consultas mal optimizadas. (60 reviews) - Los usuarios encuentran **la curva de aprendizaje desafiante** , especialmente con la partición, lo que afecta su experiencia general con BigQuery. (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 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 te 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 te 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 te 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. ### 2. BigQuery ofrece análisis rápidos e intuitivos con integraciones sin problemas **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Rakshith N. | Analyst , Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** April 01, 2026 **¿Qué es lo que más te 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 te 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 te 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. ### 3. 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 te 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 te 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 te 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. ### 4. 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 te 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 te 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 te beneficia eso?** Utilizo Google Cloud BigQuery para almacenar y transformar datos para facilitar la creación de informes en Looker Studio. ### 5. 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 te 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 te 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 te 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. ### 6. 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 te 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 te 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 te 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. ### 7. Analítica poderosa con escalabilidad sin esfuerzo **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Darssh Anand V. | Sales Colleague, Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** April 04, 2026 **¿Qué es lo que más te gusta de Google Cloud BigQuery?** Encuentro Google Cloud BigQuery increíblemente útil porque simplifica el análisis de conjuntos de datos muy grandes rápidamente sin gestión de servidores. Su velocidad y escalabilidad, junto con la compatibilidad con SQL, hacen que la elaboración de informes y el análisis de datos sean sencillos. Aprecio cómo se integra eficazmente con herramientas de análisis e informes. Es particularmente excelente para construir paneles, ejecutar análisis y centralizar datos de diversas fuentes, ahorrando tanto tiempo como esfuerzo. La facilidad de la configuración inicial también es una ventaja, ya que al ser una plataforma sin servidor me permitió comenzar a usar consultas SQL de inmediato, mejorando mi experiencia general. **¿Qué es lo que no te gusta de Google Cloud BigQuery?** Una cosa que no me funciona de Google Cloud BigQuery es que puede parecer un poco complejo al principio, especialmente si no estás familiarizado con SQL o las herramientas de Google Cloud. Creo que el precio puede ser más difícil de predecir cuando se ejecutan muchas consultas grandes, por lo que el usuario necesita monitorear el uso cuidadosamente para evitar costos inesperados. **¿Qué problemas resuelve Google Cloud BigQuery ¿Y cómo te beneficia eso?** Encuentro que Google Cloud BigQuery simplifica el análisis de grandes conjuntos de datos rápidamente, sin necesidad de gestionar servidores, gracias a su velocidad y escalabilidad. Ayuda a construir paneles y ejecutar análisis fácilmente, ahorrando tiempo. Su compatibilidad con SQL mejora la elaboración de informes y el análisis de datos. ### 8. BigQuery: Confronta tus grandes desafíos de datos con facilidad **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Consultoría | Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** April 02, 2026 **¿Qué es lo que más te gusta de Google Cloud BigQuery?** Almacenar datos Honestamente, la mejor parte es cómo turboalimenta instantáneamente mis aplicaciones de AppSheet. Cuando tuve que manejar una carga masiva de 200,000 filas, BigQuery lo manejó sin esfuerzo. También me encanta trasladar mi lógica torpe de Apps Script a Procedimientos Almacenados seguros de BigQuery. Mantiene el trabajo pesado de manipulación de datos en el lado de la base de datos, exactamente donde pertenece. Además, las herramientas de recuperación integradas me salvaron de un ataque de pánico total cuando eliminé una tabla. Simplemente elimina todo el estrés de gestionar grandes conjuntos de datos y mantiene las cosas funcionando rápido. **¿Qué es lo que no te gusta de Google Cloud BigQuery?** Si tuviera que elegir lo que me frustra, definitivamente es la gestión estricta del esquema. Cambiar cosas simples como los tipos de datos de las columnas o el orden de las columnas no siempre es tan sencillo como debería ser. Intentar hacer coincidir perfectamente el tipo de Duración de AppSheet con BigQuery me dio un verdadero dolor de cabeza al principio. También pasé demasiado tiempo solucionando esos molestos errores de formato de fecha y hora. Es increíblemente poderoso, pero a veces solo quieres hacer ajustes rápidos de datos sin tener que pasar por tantos obstáculos. **¿Qué problemas resuelve Google Cloud BigQuery ¿Y cómo te beneficia eso?** Resuelve completamente los cuellos de botella de rendimiento que solía encontrar al escalar mis aplicaciones de AppSheet. Al utilizar particionamiento y agrupamiento, mis paneles se mantienen increíblemente ágiles incluso cuando manejan cientos de miles de filas. También soluciona problemas importantes de eficiencia al permitirme mover la lógica pesada de Apps Script directamente a Procedimientos Almacenados de BigQuery. Ya no tengo que preocuparme por que el frontend se congele mientras intenta procesar manipulaciones de datos pesadas. Además, actúa como una gran red de seguridad; saber que puedo recuperar fácilmente una tabla eliminada accidentalmente me da una increíble tranquilidad. ### 9. Gestión de Datos Potente, Pero Curva de Aprendizaje Empinada **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Deividas . | Senior Solutions Developer, Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** March 04, 2026 **¿Qué es lo que más te gusta de Google Cloud BigQuery?** Me gustan las etiquetas de políticas a nivel de columna y la estructura de Google Cloud BigQuery. Tener conjuntos de datos con tablas y vistas dentro de ellos ofrece una mejor estructura para gestionar mis datos. Esta configuración facilita el uso de los datos y ayuda a diferenciar entre diferentes tipos de datos mientras se mantiene todo organizado. Las etiquetas de políticas son excelentes porque permiten la distribución correcta de datos a las personas adecuadas sin necesidad de crear tablas separadas. Integrar Dataform también es más fácil con este enfoque estructurado. **¿Qué es lo que no te gusta de Google Cloud BigQuery?** Encuentro que el filtrado de filas podría mejorarse para permitir el uso de columnas estructuradas de una tabla de referencia para aplicar el filtrado de filas, lo cual no es posible actualmente y nos obligó a crear soluciones costosas. Hay algunos problemas de rendimiento aquí y allá, y la interfaz de usuario de GCP BigQuery a veces puede ser abrumadora, con demasiadas cosas apareciendo en la pantalla. Usar las bibliotecas de BigQuery, especialmente la API de BigQuery para Java, fue un poco difícil de entender al principio, por lo que quizás una mejor documentación podría ayudar, especialmente en torno a la autorización. Además, la configuración inicial fue difícil de entender al principio sin conocimientos previos. **¿Qué problemas resuelve Google Cloud BigQuery ¿Y cómo te beneficia eso?** Google Cloud BigQuery ayuda a gestionar grandes conjuntos de datos y controlar el acceso, permitiéndome crear y compartir vistas. Ayuda a filtrar y analizar datos de manera eficiente. ### 10. Análisis sin servidor rápido y escalable que se integra perfectamente en Google Cloud **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Simone B. | Data Engineer, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** March 14, 2026 **¿Qué es lo que más te gusta de Google Cloud BigQuery?** Muy fácil de usar e implementar debido a su arquitectura sin servidor. Proporciona muchas características integradas para análisis a gran escala, se integra bien con otros servicios en Google Cloud y es confiable para cargas de trabajo de análisis de datos frecuentes. **¿Qué es lo que no te gusta de Google Cloud BigQuery?** Los costos de las consultas pueden ser difíciles de predecir con un uso frecuente, y algunas integraciones avanzadas u optimizaciones requieren servicios adicionales dentro de Google Cloud. El soporte al cliente y la resolución de problemas también pueden depender del nivel de soporte seleccionado. **¿Qué problemas resuelve Google Cloud BigQuery ¿Y cómo te beneficia eso?** Google Cloud BigQuery permite el análisis rápido de conjuntos de datos muy grandes sin gestionar infraestructura. Simplifica el procesamiento de datos, mejora la integración con otros servicios en Google Cloud y permite a los equipos ejecutar consultas analíticas frecuentes de manera eficiente para la elaboración de informes y la toma de decisiones. ## 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 ## Google Cloud BigQuery Pricing - **Free**: Gratis Nuevos clientes obtienen $300 en créditos gratuitos de Google Cloud para gastar en BigQuery con el registro de prueba gratuita. - **Standard**: $0.04 $0.04 - Por hora de ranura - **Enterprise**: $0.06 $0.06 - Por hora de ranura - **Enterprise Plus**: $0.10 $0.10 - Por hora de ranura - **Startup Program**: Paga según lo que uses Obtén acceso a expertos en startups, tus costos de Google Cloud y Firebase cubiertos hasta $200,000 USD (hasta $350,000 USD para startups de IA) durante 2 años, capacitación técnica, apoyo empresarial y ofertas de Google. Para recibir beneficios, debes tener una cuenta activa de Google Cloud. [View full pricing details](https://www.g2.com/es/products/google-cloud-bigquery/pricing) ## 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) - [DATAflow](https://www.g2.com/es/products/dataflow/reviews) - [dbt](https://www.g2.com/es/products/dbt/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 Dataproc](https://www.g2.com/es/products/google-cloud-dataproc/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) - [Jira](https://www.g2.com/es/products/jira/reviews) - [Looker](https://www.g2.com/es/products/looker/reviews) - [Looker Studio](https://www.g2.com/es/products/looker-studio/reviews) - [Matillion](https://www.g2.com/es/products/matillion-2023-06-26/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) - [MongoDB Atlas](https://www.g2.com/es/products/mongodb-atlas/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) - [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) - [Vertex AI](https://www.g2.com/es/products/google-vertex-ai/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 (657 reviews) - [Databricks](https://www.g2.com/es/products/databricks/reviews) - 4.6/5.0 (714 reviews) - [Amazon Redshift](https://www.g2.com/es/products/amazon-redshift/reviews) - 4.3/5.0 (367 reviews)