Consultoria Google Cloud para empresas que querem dados confiáveis e custo sob controle

O Google Cloud é a plataforma de nuvem do Google. Em projetos de dados, ele concentra armazenamento, processamento e análise em serviços gerenciados, como o BigQuery para data warehouse, o Dataflow para pipelines e o Vertex AI para modelos de IA. A empresa paga pelo uso e não precisa manter servidores próprios.

Depende do escopo, do volume de dados e do modelo de contratação: projeto fechado, squad alocada ou sustentação. Na beAnalytic o preço é fechado depois de um diagnóstico de arquitetura, com escopo e prazo por escrito antes de qualquer compromisso.

O BigQuery tem uma camada gratuita mensal de 1 TiB de consultas e 10 GiB de armazenamento. Acima disso, a cobrança é por volume de dados processado nas consultas (sob demanda) ou por capacidade reservada, além do armazenamento. A escolha do modelo certo pesa muito no custo final.

As duas são sólidas. O Google Cloud costuma se destacar quando analytics e IA são prioridade, porque o BigQuery é serverless e se integra direto ao Vertex AI. A AWS faz mais sentido quando a empresa já roda a maior parte das aplicações nela. A decisão deve considerar o ambiente atual, o time e o custo total.

Sim. O BigQuery é um data warehouse serverless e colunar, feito para consultas analíticas em grande volume. Com o BigLake, ele também consulta dados em formatos abertos guardados no Cloud Storage, o que permite montar uma arquitetura de lakehouse.

Sim. O Power BI tem conector nativo para o BigQuery, tanto no Desktop quanto no serviço. Para evitar custo alto, vale modelar tabelas agregadas e controlar a atualização, já que cada consulta do relatório pode processar dados no BigQuery.

O prazo depende do volume de dados, da quantidade de fontes e de quanto do legado precisa ser reescrito, e é definido no diagnóstico. Migramos por ondas, então as primeiras áreas usam o ambiente novo antes do fim do projeto.

As maiores economias vêm de particionar e clusterizar as tabelas, evitar consultas que leem colunas desnecessárias, escolher entre cobrança sob demanda e capacidade reservada e monitorar o consumo por usuário e por consulta. Em geral começamos pelas consultas que mais gastam.

O Google Cloud tem região em São Paulo, o que permite manter os dados no Brasil, e criptografa os dados armazenados por padrão. No projeto definimos quem acessa o quê, mascaramos dados pessoais quando necessário e registramos o uso para auditoria.

O Google fornece a plataforma e o suporte técnico. A arquitetura, a implementação e a operação do dia a dia costumam ficar com parceiras certificadas, que conhecem o negócio do cliente e respondem pelo resultado do projeto.