Summary  
This chapter explains how to organize data resources hierarchically into projects, datasets, and tables, configure metadata such as location and expiration, upload data, and manage access permissions.

General domain of usage  
Cloud data warehousing

En **BigQuery**, los datos se organizan utilizando una estructura clara de tres niveles: **proyectos**, **conjuntos de datos** y **tablas**. Esta jerarquía ayuda a gestionar el acceso, la facturación y la organización de los datos de manera coherente.

Los **proyectos** funcionan como contenedores de nivel superior. Controlan la facturación, los permisos y el acceso a todos los recursos de BigQuery. Cada conjunto de datos y tabla pertenece a un proyecto específico.

Los **conjuntos de datos** agrupan tablas relacionadas y definen propiedades importantes como la ubicación de los datos. Elegir la ubicación correcta es fundamental para la optimización del rendimiento y el cumplimiento normativo.

Las **tablas** almacenan los datos reales y permiten consultas eficientes a gran escala. BigQuery facilita la carga de datos desde diversas fuentes y formatos. Para admitir la gestión automatizada del ciclo de vida de los datos, las tablas pueden configurarse con **ajustes de expiración**, lo que ayuda a reducir los costos de almacenamiento eliminando automáticamente los datos obsoletos.

¿Cuál es la función principal de un proyecto en BigQuery?

¿Por qué es importante la ubicación al configurar proyectos y conjuntos de datos?

¿Qué hace la función de expiración de tablas?

Sumérgete en los fundamentos de la plataforma BigQuery y transforma la manera en que gestionas datos en la nube. Domina las habilidades necesarias para navegar por la consola, administrar proyectos y optimizar los costos de las consultas. Obtén experiencia práctica con funciones específicas de BigQuery como operaciones con arreglos, datos geográficos y funciones de fecha. Explora técnicas avanzadas de optimización y descubre los secretos para construir modelos de aprendizaje automático directamente en el almacén utilizando BigQuery ML.

Adquiera una comprensión sólida del entorno de BigQuery, distinto de las bases de datos tradicionales. Aprenda a navegar por la consola, gestionar proyectos y conjuntos de datos, y analizar los costos de manera efectiva. Desarrolle confianza en la configuración de su espacio de trabajo para un análisis de datos eficiente.

Explora los aspectos esenciales del motor de consultas para recuperar datos de manera eficiente. Domina las técnicas de selección de datos y aprende a analizar métricas específicas de productos. Descubre características de rendimiento y métodos de prueba de consultas para garantizar que tu análisis sea rápido y preciso.

Lleve su conocimiento al siguiente nivel dominando los tipos de datos únicos de BigQuery. Aprenda a manejar operaciones complejas con arreglos y a manipular funciones de fecha y hora. Explore características geográficas para resolver desafíos basados en ubicación, como el cálculo de distancias entre ciudades.

Optimice su flujo de trabajo gestionando grandes tablas y mejorando el rendimiento de las consultas.
Descubra los secretos de una gestión eficaz de errores para resolver problemas rápidamente.
Domine las habilidades necesarias para mantener un entorno de base de datos de alto rendimiento.

Aplica tus conocimientos en escenarios del mundo real. Descubre cómo crear informes integrales e integrar BigQuery con herramientas externas. Transforma datos sin procesar en conocimientos empresariales accionables mediante la aplicación práctica y estrategias de generación de informes.

Adéntrese en los fundamentos de BigQuery ML. Descubra cómo crear y ejecutar modelos de aprendizaje automático utilizando SQL estándar sin mover datos. Adquiera experiencia práctica con recorridos de modelos para predecir resultados directamente en la plataforma.

Proyectos y Conjuntos de Datos

1. ¿Cuál es la función principal de un proyecto en BigQuery?

2. ¿Por qué es importante la ubicación al configurar proyectos y conjuntos de datos?

3. ¿Qué hace la función de expiración de tablas?