BigQuery para los datos de marketing y ventas
BigQuery es el data warehouse de Google Cloud: una base de datos analítica sin servidores que gestionar, pensada para consultar grandes volúmenes con SQL. Para marketing tiene una ventaja clara: GA4 exporta sus eventos a BigQuery de forma nativa, y Google Ads se carga con el servicio de transferencia de datos de BigQuery, sin programar nada a medida.
El problema llega después. La exportación de GA4 crea una tabla por día con los parámetros de cada evento anidados, y una pregunta sencilla («¿cuántas sesiones vinieron de esta campaña?») pide bastante SQL. Además, en BigQuery se paga por los datos que procesa cada consulta (o por la capacidad reservada), y una consulta mal escrita detrás de un cuadro de mando se repite cada vez que alguien lo abre.
Como consultores de Google Cloud, nuestro trabajo es que BigQuery sea la fuente de verdad de ventas y marketing, con los datos ya preparados para que nadie tenga que pelearse con la tabla de eventos.
Qué hacemos en un proyecto de BigQuery
Cómo controlamos el coste de BigQuery
Con el precio bajo demanda, BigQuery cobra por los datos que lee cada consulta, no por lo que tarda. Por eso el coste depende más de cómo están hechas las tablas que de cuánta gente las usa. Lo que hacemos:
- Particionar por fecha las tablas grandes, para que una consulta del último mes no lea todo el histórico.
- Leer solo las columnas necesarias: pedirlas todas se paga entero aunque se limiten las filas.
- Preparar tablas resumen para los cuadros de mando, en vez de consultar los eventos en bruto.
- Poner límites por consulta y cuotas por usuario, y revisar qué consultas gastan más.
- Comprobar con el uso real si te conviene pagar por consulta o reservar capacidad.
BigQuery, Sales Copilot y la IA para ventas
BigQuery no sirve solo para cuadros de mando. Nuestro Sales Copilot, el agente de IA que responde en lenguaje natural a preguntas como «¿Cómo va mi pipeline frente al objetivo?», funciona sobre BigQuery y el data warehouse de tu empresa: lee la misma fuente que los informes, sin replicar datos ni crear silos, dentro de tu propio Google Cloud. Los datos no salen de tu entorno ni se usan para entrenar modelos.
Por eso dejamos el data warehouse preparado para las dos cosas: los cuadros de mando de hoy y un equipo comercial que pregunta directamente.
Preguntas frecuentes sobre consultoría BigQuery
¿Cuánto cuesta BigQuery?
Depende sobre todo de cuántos datos leen tus consultas y de cómo están hechas las tablas. Antes de empezar te explicamos qué modelo de precios encaja y cómo vigilaremos el gasto.
¿Por qué exportar GA4 a BigQuery si ya tengo los informes de GA4?
Porque en BigQuery tienes los eventos sin agregar y los puedes cruzar con el CRM y las ventas reales, algo que la interfaz de GA4 no permite. Y el histórico queda en tu propio proyecto.
¿Hace falta saber SQL para usar BigQuery?
Para mantener el modelo, sí. Para usarlo, no: tu equipo trabaja con cuadros de mando en Looker Studio, Looker o Power BI, o pregunta en lenguaje natural con Sales Copilot.
¿BigQuery cumple el RGPD?
BigQuery permite elegir dónde se guardan los datos, controlar quién accede y registrar los accesos. El cumplimiento depende de cómo se monte, y lo diseñamos para ello desde el principio.
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