Google BigQuery es un sólido almacén de datos en la nube que centraliza la gestión y el procesamiento de datos. La plataforma ofrece un motor de consulta rapidísimo para extraer los datos necesarios de terabytes de conjuntos de datos en cuestión de segundos. Estos datos en bruto pueden procesarse, analizarse o compartirse a través de herramientas como Microsoft Excel.
Puedes hacerlo manualmente exportando los resultados de la consulta a un archivo CSV. Pero no es una opción realista, especialmente cuando se trabaja con conjuntos de datos dinámicos. Sigue leyendo para aprender a conectar BigQuery a Excel y automatizar la sincronización de datos entre las plataformas.
¿Por qué conectar BigQuery a Excel?
Microsoft Excel es una popular herramienta de hoja de cálculo con excelentes funciones de análisis y visualización de datos. Por otro lado, BigQuery es un potente almacén de datos en la nube para almacenar y gestionar grandes conjuntos de datos y acceder a los datos en tiempo real. Por lo tanto, la conexión de BigQuery a Excel puede desbloquear nuevas posibilidades para tu negocio, tales como:
Acceso a grandes conjuntos de datos: la conexión de BigQuery a Excel permite acceder a grandes conjuntos de datos y extraer datos en tiempo real sin problemas de rendimiento.
Análisis y visualización de datos enriquecidos: puedes utilizar las funciones de análisis y visualización de datos de Excel para obtener más información de los datos extraídos de BigQuery.
Facilidad de colaboración: Las hojas de cálculo de Excel son comparativamente fáciles de compartir y colaborar con otros. Puedes conectar BigQuery a Excel, extraer los datos necesarios y compartirlos fácilmente con los demás.
Automatiza la generación de informes de datos: puedes automatizar la generación periódica de informes conectando BigQuery a Excel para extraer automáticamente los datos necesarios de BigQuery.
Otras posibilidades de integración: BigQuery es compatible con muchas fuentes de datos, como Google Analytics y Google Ads. Conectar BigQuery a Excel puede permitirte extraer datos directamente de otras integraciones a Excel de forma rápida.
Opciones para conectar BigQuery a Excel
Estas son las tres formas más prácticas de conectar BigQuery a Excel:
Coupler.io – El método más factible para conectar BigQuery a Excel utilizando una herramienta ETL de Coupler.io que admite la actualización automática de datos para la sincronización de datos en tiempo real.
Power Query – Puedes conectar BigQuery a Excel utilizando Power Query, el complemento ETL, con la ayuda del controlador ODBC.
BigQuery API – Método para cargar y acceder a datos desde BigQuery a Excel mediante programación. Adecuado para desarrolladores con experiencia en codificación.
Ahora, repasemos cada uno de los métodos uno por uno.
Automatizar la conexión de BigQuery a Excel mediante Coupler.io
Coupler.io es una plataforma de análisis e integración de datos fácil de usar que automatiza el flujo de datos y reduce las tareas manuales. Proporciona una solución ETL para integrar BigQuery con Excel, con actualización automática programada para mantenerse al día con los datos más recientes.
Además, la plataforma ofrece un servicio de expertos en datos para tareas más avanzadas de automatización y análisis de datos. Con él, puedes construir monitores de actividad para tomar decisiones empresariales sólidas utilizando los datos más recientes. He aquí un ejemplo de conexión de BigQuery a Excel mediante Coupler.io.
Pasos para conectar BigQuery a Excel utilizando la herramienta ETL de Coupler.io
Para conectar BigQuery a Excel y automatizar la importación de datos, crea una nueva cuenta en Coupler.io e inicia sesión en el panel de control. Añade un nuevo importador y selecciona BigQuery en el source y Microsoft Excel en el destination. Esta configuración te permitirá mover datos de BigQuery a Excel. Sin embargo, también puedes invertir el flujo de datos de Excel a BigQuery utilizando Coupler.io.
Fuente
En la Source Account, conéctate a tu proyecto BigQuery cargando el archivo de clave .json generado desde BigQuery. Aprende a obtenerla.
Introduce una consulta SQL personalizada para exportar datos específicos de BigQuery a Excel.
Haz clic en Continue para seguir adelante.
Destino
Conecta tu cuenta de Microsoft OneDrive en Account.
Selecciona el Workbook en tu OneDrive donde deseas exportar los datos de BigQuery.
A continuación, selecciona la hoja de cálculo en la que deseas importar los datos.
Haz clic en Jump to Schedule Settings para saltar a la siguiente sección.
También puedes configurar estos ajustes opcionales para el destino:
Especifica la dirección de la celda de la hoja de cálculo de destino.
En el Import Mode, puedes elegir entre las siguientes opciones:
Append: Los datos antiguos permanecerán como están. Coupler.io añadirá nuevos datos a la hoja de cálculo.
Replace: Los datos antiguos se sustituirán por unos nuevos.
También puedes añadir una columna de fecha y hora para realizar un seguimiento de la última actualización y omitir la importación de datos si no ha cambiado nada.
Haz clic en Continue para pasar a la sección siguiente.
Horario
Activa la opción Automatic data refresh para actualizar automáticamente los datos en Excel desde BigQuery a intervalos regulares.
Selecciona el intervalo, los días de la semana y el horario adecuados, y haz clic en Save and Run.
Al exportar con éxito BigQuery a Excel, aparecerá un mensaje de éxito en la pantalla. Este es el aspecto que tendrán los datos exportados de BigQuery a Excel:
¡Coupler.io hizo un trabajo fantástico aquí! Sacó los datos necesarios de BigQuery directamente en la hoja de cálculo de Excel. Además, actualizará la hoja de cálculo regularmente con nuevos datos según la configuración.
¿Cómo conectar BigQuery a Excel mediante Power Query?
Power Query te ayuda a conectar Excel a fuentes de datos externas y a importar datos desde ellas. Solía ser una herramienta independiente. Está totalmente integrada en Excel desde la versión 2016, en la sección Get & Transform Data de la pestaña Data.
Google ofrece controladores ODBC y JDBC para conectar BigQuery a otras aplicaciones. Estos controladores se proporcionan en colaboración con Simba, un proveedor líder de soluciones de conectividad de datos. En este ejemplo, utilizaremos el controlador ODBC, ya que ODBC es una de las fuentes de datos compatibles con Excel mediante la función Get Data.
En la barra de búsqueda del menú de inicio, busca ODBC y haz clic en la aplicación ODBC Data Sources.
En la aplicación, haz clic en la pestaña System DSN, selecciona Google BigQuery y haz clic en el botón Configure.
En la configuración de Data Source Name (DSN), selecciona OAuth Mechanism as User Authentication en el desplegable y haz clic en el botón Sign In… para permitir el acceso a los datos de BigQuery.
Se te redirigirá a la página de inicio de sesión de Google. Inicia sesión en tu cuenta de Google y autentica el acceso haciendo clic en Allow.
Si la autenticación se realiza correctamente, tu navegador mostrará un mensaje de éxito.
Cierra el navegador y vuelve a la ventana anterior, donde encontrarás el Refresh Token añadido a la configuración DSN.
Selecciona el proyecto y el conjunto de datos que deseas exportar de BigQuery a Excel y haz clic en OK para guardar la configuración.
Por último, haz clic en OK para guardar la configuración.
Ahora, tómate un momento para felicitarte, porque has configurado correctamente ODBC en tu computadora. ¡Ya estás a medio camino de conectar BigQuery a Excel!
Pasos para cargar datos de BigQuery a Excel
Una vez que hayas configurado el controlador ODBC en tu computadora, puedes utilizar ODBC como fuente de datos para realizar la exportación de BigQuery a Excel. Crea una nueva hoja de cálculo de Excel y sigue estos pasos para conectar BigQuery a Excel:
Selecciona la celda en la que deseas importar los datos de BigQuery, ve a Data > Get Data > From Other Sources y selecciona From ODBC.
Selecciona Google BigQuery como Data source name (DSN) y expande las Opciones avanzadas para introducir la consulta SQL de los datos que deseas cargar en Excel. Introduce tu consulta personalizada y haz clic en OK para continuar.
Consejo extra: Ejecuta y comprueba la consulta en la interfaz de BigQuery antes de introducirla en Excel, para evitar problemas.
Una vez ejecutada con éxito la consulta, los datos se mostrarán en la pantalla. Haz clic en Load para exportar los datos de BigQuery a Excel.
Gracias. Has exportado correctamente BigQuery a Excel.
Configurar la actualización automática de datos en Excel desde BigQuery
Una vez que hayas cargado los datos de BigQuery en Excel, puedes refrescar los datos para actualizarlos.
Para actualizar manualmente los datos, cambia a la pestaña Data y haz clic en el icono situado sobre la opción Refresh All de la sección Queries & Connections. (Comando de acceso directo: Alt + F5)
Además, puedes configurar la función de actualización automática a intervalos regulares. Para ello, sólo tienes que seguir estos pasos:
Ve a Data > Queries & Connections > Refresh All y haz clic en la última opción Connection properties.
A continuación, en el menú Query Properties menu, marca la opción Refresh every e introduce el intervalo de actualización automática (en minutos) en el campo situado junto a ella. Por último, haz clic en OK para guardar los cambios.
Ahora, Excel refrescará automáticamente la conexión y actualizará los datos de BigQuery a intervalos regulares, que son de 10 minutos en el ejemplo anterior.
¿Cómo conectar BigQuery a Excel mediante API?
Conectar BigQuery a Excel mediante API es un método muy técnico que requiere amplias habilidades de codificación y conocimientos de API. BigQuery ofrece API REST para conectar la plataforma con otras herramientas y servicios, que pueden habilitarse desde Google Cloud Console.
Para conectar BigQuery a Excel a través de la API, sigue estos pasos:
Habilita la API BigQuery: En Google Cloud Platform, haz clic en el menú hamburguesa de la esquina superior izquierda y ve a APIs and Services > Library. A continuación, busca la API BigQuery en el cuadro de búsqueda y actívala.
Crear una cuenta de servicio: A continuación, debes crear una cuenta de servicio para autenticar las solicitudes de API. Ve a IAM and Admin > Service Accounts y crea una cuenta de servicio. Introduce los detalles de la cuenta de servicio y selecciona el rol BigQuery Data Editor o BigQuery Data Viewer para conceder acceso al proyecto.
Generar una clave privada: Abre la cuenta de servicio y ve a la pestaña Key. Haz clic en Add Key > Create New Key y crea una nueva clave JSON. El archivo .json comenzará a descargarse.
Instala la biblioteca cliente de la API BigQuery: Ahora, instala la biblioteca cliente de la API BigQuery para el lenguaje de programación que utilices para interactuar con la API.
Realiza una petición API para exportar datos desde BigQuery: Por último, haz una petición API desde el lenguaje de programación de tu preferencia para obtener datos de BigQuery, y convertirlos a un archivo Excel. Aquí tienes un ejemplo de código Python para hacerlo:
from google.cloud import bigquery
import pandas as pd
client = bigquery.Client.from_service_account_json('path/to/service_account.json')
# Set up the job configuration
job_config = bigquery.ExtractJobConfig()
job_config.destination_format = 'CSV'
job_config.print_header = False
# Set up the destination URI
bucket_name = 'my-bucket'
destination_uri = f'gs://{bucket_name}/my-table.csv'
# Export the table
table_ref = client.dataset('my-dataset').table('my-table')
extract_job = client.extract_table(
table_ref, destination_uri, job_config=job_config
)
# Download the exported CSV file and load it into a Pandas dataframe
bucket = client.get_bucket(bucket_name)
blob = bucket.blob('my-table.csv')
csv_string = blob.download_as_string()
df = pd.read_csv(BytesIO(csv_string))
# Save the dataframe to an Excel file
df.to_excel('my-table.xlsx')
En el código anterior, estamos haciendo una petición API usando la librería Python para obtener datos de BigQuery, que luego se cargan en Pandas DataFrames (estructura de datos bidimensional en Python.) Por último, la función to_excel los convierte a un archivo Excel.
Recuerda, este es sólo un ejemplo general de la carga de datos de BigQuery a Excel a través de la API. Es posible que tengas que modificar el código según tus expectativas. Para más detalles, puedes consultar la documentación de la API REST de BigQuery.
Teniendo en cuenta las complejidades técnicas, no es un método conveniente, a menos que seas un ingeniero o analista experimentado.
Conectar BigQuery a Excel: ¿Cuál es el mejor método?
La integración BigQuery-Excel sinergiza las potentes capacidades de procesamiento de datos de BigQuery con las ricas funciones de análisis y visualización de Excel. Como se ha comentado anteriormente, existen múltiples formas de conectar BigQuery con Excel.
El método Power Query puede parecer sencillo en este caso, pero carece de sincronización automática de datos en tiempo real. Es necesario actualizar los datos manualmente para estar al día y mantener la ventana de Excel activa para que la función de actualización automática funcione.
Conectar BigQuery a Excel utilizando Coupler.io es el método más eficiente de todos. Permite regularmente la sincronización de datos en tiempo real entre BigQuery y Excel para ayudarte a mantenerte actualizado con datos frescos sin ningún esfuerzo manual.
Gestor de contenidos en Coupler.io, cuya principal responsabilidad es garantizar que a los lectores les encanten nuestros contenidos en el blog. Con 5 años de experiencia como wordsmith en SaaS, sé cómo hacer que los textos resuenen con las consultas de los lectores ??
