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- maio 14, 2025
O Google BigQuery ML é uma solução de big data do Google Cloud desenvolvida para decisões que dependem de uma análise aprofundada de dados. Baseado na nuvem, o sistema permite consultas mais rápidas e abrangentes, com a vantagem de integrar-se facilmente a ferramentas de business intelligence e a aplicativos do Google.
Em resumo, o BigQuery Machine Learning é uma plataforma de armazenamento de dados multicloud e sem servidor. Por esse motivo, apresenta alta escalabilidade e custo reduzido, sendo projetado para acelerar os processos do seu negócio.
Mas como o BigQuery ML pode ser utilizado no contexto de machine learning? Neste artigo, você vai entender como essa tecnologia funciona e ainda encontrará dicas que tornam seu uso mais prático. Acompanhe a leitura!
O BigQuery ML é uma ferramenta que permite criar e executar modelos de machine learning utilizando consultas SQL padrão diretamente no BigQuery. Essa abordagem simplifica o desenvolvimento dos modelos, já que não há necessidade de transferir dados para outras plataformas.
A solução também aproveita os conhecimentos de profissionais já familiarizados com SQL, sem exigir domínio de outras linguagens de programação.
É possível utilizar o BigQuery ML pelo console do Google Cloud, pela ferramenta de linha de comando bq, pela API REST do BigQuery e ainda por ferramentas externas, como plataformas de inteligência empresarial ou até mesmo um notebook Jupyter.
A análise eficiente de dados com machine learning geralmente requer conhecimento técnico avançado, como domínio de linguagens como Python, Scala ou Java, além da necessidade de um banco de dados robusto ou um ambiente voltado a big data.
Outro desafio está na carência de habilidades em programação e ciência de dados entre profissionais especializados em SQL.
O BigQuery ML surge como uma alternativa para superar essas barreiras. A ferramenta permite criar e aplicar modelos de aprendizado de máquina sem necessidade de longos treinamentos técnicos. Com isso, também é possível aproveitar melhor o tempo e aumentar a produtividade.
Um exemplo de aplicação envolve o uso da ferramenta para gerar insights estratégicos em campanhas de marketing. Ao analisar o comportamento dos consumidores, o sistema recomenda produtos de maneira personalizada. Também é possível prever se um cliente concluirá ou não uma compra, utilizando modelos de regressão logística binária para classificar essas ações.
O BigQuery ML oferece diversas vantagens em relação a outras ferramentas de machine learning.
O BigQuery ML é uma solução que deixa o acesso ao machine learning muito mais fácil para os principais usuários do armazenamento de dados.
Com a ferramenta, os analistas conseguem criar e executar modelos utilizando recursos e planilhas de inteligência empresarial já existentes. Isso também permite que a tomada de decisão do negócio seja orientada pela análise preditiva feita pela ferramenta.
Os modelos podem ser treinados e acessados diretamente no BigQuery usando apenas o SQL. Essa funcionalidade exclui a necessidade de programação com outras linguagens, como Python ou Java.
O BigQuery ML é capaz de deixar o processo de desenvolvimento e inovação do modelo mais ágil. Dessa forma, é possível eliminar a necessidade de exportar dados do local de armazenamento de informações. Em vez disso, a solução traz o machine learning para os dados.
O BigQuery ML é compatível com variados modelos de aprendizado da máquina, por exemplo:
As funcionalidades do BigQuery ML viabilizam a criação e execução de modelos de ML de forma simplificada, sem necessidade de codificação complexa. A base para tudo é o SQL.
Além disso, os modelos desenvolvidos com o BigQuery ML têm acesso às APIs do Google Cloud e aos modelos da Vertex AI. Isso garante que analistas de dados possam explorar todo o potencial das informações, sem depender exclusivamente de desenvolvedores com conhecimento técnico avançado.
Veja a seguir algumas das principais funcionalidades da solução:
O BigQuery permite treinar modelos de machine learning diretamente em sua plataforma, com aplicação em dados estruturados, semiestruturados ou não estruturados. O processo é iniciado com uma consulta SQL.
Também é possível utilizar tabelas automáticas de ML, que geram modelos conforme a necessidade do projeto e fazem a seleção e engenharia de recursos automaticamente. Uma simples consulta com o termo “CREATE MODEL” é suficiente para iniciar esse processo.
Após o treinamento do modelo, é possível realizar previsões por meio de consultas. Basta utilizar a função “ML.PREDICT” em uma nova consulta e conferir os resultados no console do BigQuery.
A plataforma também permite importar modelos treinados em ambientes externos, utilizando o Cloud Storage com suporte aos seguintes formatos:
O BigQuery aceita que você integre diferentes modelos, tanto supervisionados quanto não supervisionados. Um exemplo é o cluster K-means, utilizado para segmentação a partir de dados não supervisionados. Já o AutoML está na outra ponta. Isso traz mais possibilidades para as análises realizadas e oferece uma visão mais abrangente.
O TensorFlow realiza várias atividades por ser uma biblioteca de software open source para inteligência artificial e machine learning. No entanto, seu foco principal é o treinamento e a inferência das redes neurais profundas. Com a integração ao BigQuery ML, é possível carregar modelos treinados no BigQuery para a versão com aprendizado de máquina para realizar previsões.
Enquanto isso, o AutoML permite criar e implementar modelos de regressão e classificação nos dados tabulares. O processo é rápido e supervisionado.
O BigQuery ML elimina a necessidade de mover os dados para outras plataformas. A análise preditiva é aplicada diretamente na base de dados, o que reduz a complexidade dos processos e acelera a produção.
A infraestrutura distribuída e a capacidade de processamento do BigQuery ML garantem escalabilidade para lidar com volumes elevados de dados. Isso facilita consultas mais complexas e melhora a performance geral.
O BigQuery ML é compatível com várias ferramentas, como o BI Engine com Looker, Looker Studio e Google Sheets. Também há possibilidade de integração com soluções de terceiros, como Power BI e Tableau. Assim, fica mais fácil visualizar e analisar os dados.
Fica mais fácil criar e executar os modelos de ML com o BigQuery machine learning. Você pode automatizar o gerenciamento por meio das consultas do GoogleSQL.
Com o BigQuery ML, você otimiza as consultas para aprendizado de máquina usando o SQL para criar, avaliar e treinar os modelos de machine learning. Dessa forma, as capacidades de processamento de dados ficam mais poderosas e você não precisa mais utilizar e/ou migrar para outra plataforma.
A ferramenta é compatível com diversos algoritmos de machine learning e possibilita a criação de modelos de deep learning com consultas SQL. Além disso, funcionalidades como clustering com modelos K-means reforçam sua capacidade analítica.
O BigQuery ML oferece um ambiente robusto e acessível para que empresas incorporem o aprendizado de máquina ao seu dia a dia. Com ele, é possível aprimorar processos, gerar valor estratégico a partir dos dados e alcançar resultados mais expressivos.
Gostou das dicas? Que tal começar a usar o BigQuery ML para criar modelos preditivos para o seu negócio? Aproveite e leia também “Como obter uma análise assertiva do Big Data com a ajuda do BigQuery?”
Créditos da imagem: Freepik
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