BigQuery ML

Información básica

Google BigQuery ML es una potente plataforma de análisis de datos mejorada con IA que integra capacidades de aprendizaje automático directamente en Google BigQuery, eliminando la necesidad de mover datos entre sistemas para el análisis y la creación de modelos.

• Modelo/Versión: BigQuery ML funciona como un servicio de Google Cloud que se actualiza continuamente. No tiene un número de versión fijo, sino que recibe actualizaciones y mejoras de funciones de forma constante. Las bibliotecas cliente, como la biblioteca cliente de Python para BigQuery, tienen su propio sistema de versiones, con lanzamientos recientes como la versión 3.38.0 del 15 de septiembre de 2025.
• Fecha de lanzamiento: BigQuery ML se lanzó en versión beta en julio de 2018 y estuvo disponible de forma general en 2018. El servicio subyacente de BigQuery se anunció en mayo de 2010 y estuvo disponible de forma general en noviembre de 2011.
• Requisitos mínimos: Como servicio en la nube totalmente administrado, BigQuery ML no requiere infraestructura del usuario. Los requisitos mínimos se aplican a las herramientas del cliente, como el SDK de Google Cloud, la interfaz de línea de comandos (CLI) de bq, los controladores ODBC/JDBC o los conectores de Business Intelligence (BI). Estos incluyen un sistema operativo compatible, un navegador web moderno, una conexión a internet estable y suficiente CPU/RAM para las herramientas locales.
• Sistemas operativos compatibles: Para las herramientas y SDK del lado del cliente, los sistemas operativos compatibles incluyen Windows 10+, macOS 11+ y la mayoría de las distribuciones de Linux (Debian, Ubuntu, CentOS, RHEL, Fedora, Alpine). Los chips basados en ARM son compatibles mediante Rosetta en macOS o compilaciones nativas de Linux.
• Última versión estable: El servicio BigQuery ML se actualiza continuamente. Las bibliotecas cliente se versionan de forma independiente; la biblioteca cliente de Python para BigQuery se lanzó en la versión 3.38.0 el 15 de septiembre de 2025.
• Fecha de fin de soporte: Google Cloud ofrece soporte continuo para el servicio BigQuery ML como una oferta administrada. Para las bibliotecas cliente, el soporte coincide con el fin de vida útil (EOL) de sus lenguajes de programación subyacentes.
• Fecha de fin de vida útil: No aplicable al servicio BigQuery ML en sí, ya que se trata de una oferta en la nube en constante evolución.
• Fecha de expiración con actualización automática: Los modelos de BigQuery ML, al igual que otros recursos de BigQuery, se pueden configurar con fechas de expiración. En un entorno de pruebas, los modelos pueden expirar de forma predeterminada a los 60 días, pero esto se puede gestionar y actualizar mediante la herramienta de línea de comandos `bq` o solicitudes a la API.
• Tipo de licencia: BigQuery ML funciona con un modelo de pago por uso. El contenido y los ejemplos de código de BigQuery ML se distribuyen normalmente bajo las licencias Creative Commons Atribución 4.0 y Apache 2.0, respectivamente.
• Modelo de implementación: Plataforma como servicio (PaaS) basada en la nube. BigQuery ML integra capacidades de aprendizaje automático directamente en el almacén de datos en la nube de Google BigQuery.

Requisitos técnicos

BigQuery ML es un servicio basado en la nube, lo que significa que la mayoría de los recursos computacionales son administrados por Google Cloud. Los requisitos técnicos se refieren principalmente al acceso e interacción del lado del cliente.

• Memoria RAM: Un mínimo de 4 GB de RAM suele ser suficiente para tareas de interfaz de línea de comandos (CLI). Para un rendimiento más fluido con herramientas GUI interactivas o complementos de entornos de desarrollo integrados (IDE), se recomiendan 8 GB de RAM. Aumentar la memoria es beneficioso al exportar o cargar archivos CSV/Parquet grandes localmente antes de subirlos al almacenamiento de BigQuery.
• Procesador: Se recomienda como mínimo un procesador moderno de doble núcleo. Para operaciones típicas de línea de comandos, un procesador con 2 vCPU es suficiente, mientras que 4 vCPU mejoran la experiencia con herramientas GUI interactivas.
• Almacenamiento: El servicio en la nube no requiere almacenamiento específico. Sin embargo, se necesita un mínimo de 5 GB de espacio libre en el disco duro del equipo local para archivos temporales, registros y exportaciones provisionales. Al preparar extracciones de gran tamaño, reserve espacio equivalente al tamaño del archivo de exportación más grande, más un margen adicional.
• Visualización: Se requiere un navegador web moderno para acceder a la interfaz de la consola de Google Cloud.
• Puertos: El acceso HTTPS saliente (puerto 443) a *.googleapis.com es necesario para todas las interacciones con BigQuery.
• Sistema operativo: Cualquier sistema operativo compatible con navegadores web modernos puede acceder a la consola de Google Cloud. Para las herramientas y los SDK del lado del cliente, los sistemas operativos compatibles incluyen Windows 10+, macOS 11+ y la mayoría de las distribuciones de Linux (Debian, Ubuntu, CentOS, RHEL, Fedora, Alpine).

Análisis de los requisitos técnicos

Los requisitos técnicos de Google BigQuery ML se centran principalmente en el cliente, reflejando su naturaleza como servicio en la nube totalmente administrado. Los usuarios no necesitan aprovisionar ni mantener hardware local de gran tamaño para aprovechar las capacidades de BigQuery ML. Las recomendaciones de RAM y procesador son estándar para entornos informáticos modernos, lo que garantiza el funcionamiento eficiente de las herramientas del cliente y el acceso a la consola de Google Cloud mediante navegador. La conectividad de red, en concreto el acceso HTTPS saliente, es fundamental para todas las interacciones con el servicio. El requisito mínimo de almacenamiento local se aplica a los archivos temporales, lo que subraya que el procesamiento y el almacenamiento de datos se realizan dentro de la infraestructura de Google Cloud. Esta arquitectura reduce significativamente la carga de gestión de la infraestructura para el usuario, permitiéndole centrarse en el análisis de datos y la creación de modelos.

Soporte y compatibilidad

• Última versión: Como servicio en la nube en constante evolución, BigQuery ML recibe actualizaciones y mejoras de funciones continuas.
• Compatibilidad con sistemas operativos: Las herramientas y los SDK del lado del cliente son compatibles con Windows 10+, macOS 11+ y varias distribuciones de Linux (Debian, Ubuntu, CentOS, RHEL, Fedora, Alpine).
• Fecha de fin de soporte: Google Cloud ofrece soporte continuo para el servicio BigQuery ML como una oferta administrada. El soporte para las bibliotecas de cliente coincide con el fin de la vida útil de sus lenguajes de programación subyacentes.
• Localización: Los servicios de Google Cloud, incluido BigQuery, generalmente admiten varios idiomas para su consola y documentación, atendiendo así a una base de usuarios global.
• Controladores disponibles: Se puede acceder a BigQuery ML y administrarlo a través de varias bibliotecas cliente (por ejemplo, Python, Java, Node.js, Go), la herramienta de línea de comandos bq, controladores ODBC/JDBC y varios conectores de inteligencia empresarial (BI).

Análisis del estado general de soporte y compatibilidad

Google BigQuery ML ofrece un soporte y una compatibilidad sólidos y completos. Su modelo de actualización continua garantiza que los usuarios siempre tengan acceso a las últimas funciones y mejoras sin necesidad de actualizaciones manuales. La amplia compatibilidad con sistemas operativos para las herramientas del lado del cliente, junto con extensas bibliotecas y API de cliente, asegura flexibilidad y una fácil integración en diversos entornos de desarrollo. El soporte continuo para el servicio administrado, así como la localización de la consola y la documentación, subraya el compromiso de Google con una amplia base de usuarios. Este sólido ecosistema facilita la adopción fluida y el uso continuo de BigQuery ML para diversas cargas de trabajo de aprendizaje automático.

Estado de seguridad

• Características de seguridad: BigQuery ML se basa en la infraestructura segura de Google. Los datos se cifran automáticamente en reposo mediante AES256 o AES128 y en tránsito, sin necesidad de ninguna acción por parte del cliente.
• Vulnerabilidades conocidas: Google mantiene un proceso activo de gestión de vulnerabilidades, que incluye análisis periódicos, pruebas de penetración y auditorías externas. Las vulnerabilidades específicas del servicio BigQuery que se han divulgado públicamente suelen ser abordadas con prontitud por Google.
• Estado en la lista negra: No aplicable a un servicio en la nube gestionado como BigQuery ML.
• Certificaciones: Google Cloud, y por extensión BigQuery ML, cumple con numerosos estándares y certificaciones de cumplimiento, incluidos NIST 800-53, NIST 800-171, HIPAA, IRAP, GDPR y Cyber Essentials.
• Compatibilidad con cifrado: Todo el contenido del cliente almacenado en reposo dentro de BigQuery ML está cifrado de forma predeterminada.
• Métodos de autenticación: BigQuery ML aprovecha la gestión de identidades y accesos (IAM) de Google Cloud para un control granular del acceso a los recursos y las operaciones.
• Recomendaciones generales: Las organizaciones deben implementar prácticas recomendadas de IAM sólidas para proteger el acceso a los datos y adherirse al principio de privilegios mínimos. También se recomienda realizar auditorías de seguridad periódicas y supervisar los registros de acceso.

Análisis de la calificación general de seguridad

Google BigQuery ML cuenta con una alta calificación de seguridad general, principalmente gracias a su infraestructura de seguridad líder en la industria de Google Cloud. El cifrado automático de datos en reposo y en tránsito proporciona una base sólida para la protección de datos. La gestión proactiva de vulnerabilidades de Google y su cumplimiento con una amplia gama de certificaciones demuestran su compromiso con el mantenimiento de un entorno seguro. Si bien el servicio en sí es altamente seguro, la seguridad efectiva depende en última instancia de que los usuarios implementen políticas y prácticas recomendadas de gestión de identidades y accesos (IAM) sólidas en sus proyectos de Google Cloud para controlar quién puede acceder a sus datos y modelos y manipularlos.

Rendimiento y puntos de referencia

• Puntuaciones de referencia: Las puntuaciones de referencia públicas específicas para BigQuery ML no se publican ampliamente, ya que su rendimiento está intrínsecamente ligado al almacén de datos subyacente de BigQuery. BigQuery es conocido por su capacidad de análisis escalable sobre grandes volúmenes de datos.
• Métricas de rendimiento en el mundo real: BigQuery ML aumenta significativamente la velocidad de desarrollo e innovación de modelos al eliminar la necesidad de transferir grandes conjuntos de datos entre sistemas. Permite realizar consultas SQL rápidas y análisis interactivos de conjuntos de datos de escala terabyte y petabyte. El entrenamiento de modelos directamente en BigQuery reduce la complejidad y acelera el ciclo de vida del desarrollo de aprendizaje automático.
• Consumo de energía: Al ser un servicio en la nube totalmente administrado, no se aplican métricas directas de consumo de energía para cargas de trabajo de usuarios individuales. Los centros de datos de Google Cloud están diseñados para la eficiencia energética.
• Huella de carbono: Google Cloud se compromete a operar con energía libre de carbono las 24 horas del día, los 7 días de la semana, para 2030. La huella de carbono de BigQuery ML está integrada en los esfuerzos de sostenibilidad más amplios de Google Cloud.
• Comparación con recursos similares: BigQuery ML democratiza el aprendizaje automático al permitir a los analistas de datos crear y ejecutar modelos mediante SQL, sin necesidad de conocimientos de programación avanzados en lenguajes como Python o R. Esto contrasta con los marcos de aprendizaje automático tradicionales, que suelen requerir conocimientos de programación especializados y la manipulación de datos. Si bien sus capacidades evolucionan constantemente, las plataformas de aprendizaje automático especializadas pueden ofrecer algoritmos más avanzados o específicos. Sin embargo, la integración de BigQuery ML con Vertex AI permite operaciones de aprendizaje automático avanzadas y la implementación de modelos más complejos.

Análisis del estado general del desempeño

Google BigQuery ML ofrece un alto rendimiento al integrar el aprendizaje automático directamente en el lugar donde residen los datos: el almacén de datos de BigQuery. Este enfoque elimina el proceso de extracción, transformación y carga de datos (ETL), que consume mucho tiempo y recursos, a entornos de aprendizaje automático independientes, acelerando así el desarrollo y la implementación de modelos. Su rendimiento está intrínsecamente ligado a la arquitectura de procesamiento paralelo masivo de BigQuery, optimizada para cargas de trabajo analíticas a gran escala. Si bien las pruebas de rendimiento directas para el componente de aprendizaje automático no suelen realizarse de forma aislada, las mejoras en la eficiencia derivadas del entrenamiento y la inferencia de modelos dentro de la base de datos son considerables. La integración del servicio con Vertex AI amplía aún más sus capacidades de rendimiento para tipos de modelos avanzados y flujos de trabajo de MLOps. Su diseño nativo de la nube también implica que Google gestiona el consumo de energía y la huella de carbono a nivel de infraestructura, en consonancia con sus objetivos de sostenibilidad más amplios.

Reseñas y comentarios de los usuarios

Las reseñas y comentarios de los usuarios sobre Google BigQuery ML generalmente resaltan sus puntos fuertes a la hora de democratizar el aprendizaje automático y agilizar los flujos de trabajo, junto con algunas consideraciones sobre la gestión de costes y la evolución de las capacidades.

• Fortalezas:
  • Democratiza el aprendizaje automático: Una de sus principales ventajas es que permite a los analistas de datos y a los profesionales de SQL crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático mediante consultas SQL estándar, sin necesidad de conocimientos especializados en lenguajes o marcos de programación de aprendizaje automático. Esto amplía el acceso a análisis avanzados dentro de las organizaciones.
  • Mayor velocidad y eficiencia: Los usuarios valoran la notable aceleración en el desarrollo e implementación de modelos gracias a la eliminación del movimiento de datos. BigQuery ML integra las capacidades de aprendizaje automático directamente en los datos, simplificando los flujos de trabajo y aumentando la productividad.
  • Integración con BigQuery: La perfecta integración con las capacidades de almacenamiento de datos escalables de BigQuery es muy valorada, ya que permite el análisis de petabytes de datos.
  • Integración con Vertex AI: La capacidad de integrarse con Vertex AI para MLOps avanzado, registro de modelos, evaluación e inferencia en línea se considera una poderosa extensión para gestionar el ciclo de vida del aprendizaje automático.
  • Rentable para grandes conjuntos de datos: Para ciertas cargas de trabajo, aprovechar BigQuery ML dentro del ecosistema de BigQuery puede resultar rentable al optimizar el procesamiento de datos.
• Debilidades:
  • Complejidad de la gestión de costes: Un área común de comentarios gira en torno a la gestión de costes, ya que el modelo de precios de BigQuery (basado en el almacenamiento de datos y el procesamiento de consultas) puede ser complejo de predecir y optimizar sin una supervisión cuidadosa.
  • Capacidades en evolución: Si bien las capacidades de BigQuery ML mejoran continuamente, aún están en evolución en comparación con las plataformas de aprendizaje automático independientes y altamente especializadas, que pueden ofrecer una gama más amplia de algoritmos de nicho o un control más granular para científicos de datos expertos.
  • Limitaciones iniciales del modelo: Las primeras versiones de BigQuery ML tenían tipos de modelos limitados, aunque esto se ha ampliado significativamente con el tiempo.
• Casos de uso recomendados: BigQuery ML se recomienda para una amplia gama de aplicaciones, incluyendo análisis predictivo, detección de anomalías, procesamiento del lenguaje natural (PLN), pronóstico de series temporales, sistemas de recomendación, segmentación de clientes y diversas tareas de clasificación y regresión. Su principal ventaja radica en escenarios donde se almacenan grandes conjuntos de datos en BigQuery y donde el desarrollo e implementación rápidos de modelos son fundamentales.

Resumen

Google BigQuery ML se destaca como una oferta transformadora en el panorama de la gestión de activos empresariales, especialmente para las organizaciones que aprovechan el ecosistema de datos de Google Cloud. Su principal fortaleza radica en democratizar el aprendizaje automático, permitiendo a los analistas de datos y a los profesionales de SQL crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático directamente en BigQuery mediante comandos SQL conocidos. Esto elimina la necesidad de complejas transferencias de datos y lenguajes de programación especializados, acelerando significativamente todo el ciclo de vida del desarrollo de aprendizaje automático.

La arquitectura nativa de la nube de este recurso permite actualizaciones continuas, una alta escalabilidad y una seguridad inherente, gracias a la sólida infraestructura de Google Cloud, el cifrado predeterminado y el cumplimiento de numerosos estándares. Los requisitos del cliente son mínimos y se centran en entornos informáticos estándar para acceder al servicio y sus herramientas. Ofrece una amplia compatibilidad, con soporte para diversos sistemas operativos en las herramientas del cliente y un amplio conjunto de bibliotecas y API.

El rendimiento es una ventaja clave, ya que BigQuery ML procesa los datos directamente, reduciendo la latencia y la sobrecarga de recursos asociadas a los procesos ETL. Si bien no se suelen proporcionar pruebas de rendimiento específicas y aisladas para BigQuery ML, su desempeño refleja directamente las capacidades de procesamiento optimizadas y masivamente paralelas de BigQuery para grandes conjuntos de datos. La integración con Vertex AI mejora aún más sus capacidades para MLOps avanzado y la implementación de modelos.

Sin embargo, los usuarios deben tener en cuenta la gestión de costes, ya que el modelo de pago por uso de BigQuery puede generar gastos impredecibles si no se supervisa y optimiza cuidadosamente. Si bien sus capacidades se expanden rápidamente, las plataformas de aprendizaje automático altamente especializadas podrían ofrecer algoritmos más específicos o un control más preciso para científicos de datos expertos en ciertos escenarios avanzados.

En resumen, BigQuery ML es una excelente opción para las empresas que buscan integrar el aprendizaje automático en sus flujos de trabajo de análisis de datos, especialmente aquellas con grandes conjuntos de datos ya almacenados en BigQuery. Permite a un mayor número de usuarios obtener información predictiva, convirtiéndose en una valiosa herramienta para la toma de decisiones basada en datos en diversos casos de uso, desde la predicción del comportamiento del cliente hasta la detección de anomalías.

La información proporcionada se basa en datos de dominio público y puede variar según la configuración específica del dispositivo. Para obtener información actualizada, consulte los recursos oficiales del fabricante.