¿Cuáles son las opciones para exportar BigQuery a Google Sheets?
Hay 4 maneras de exportar BigQuery a Google Sheets:
- Guardar los resultados de las consultas en Google Sheets: se trata de un método manual que permite exportar los resultados de las consultas SQL de BigQuery a Google Sheets.
- Integración BigQuery Google Sheets: es un conector BigQuery listo para usar, diseñado por Coupler.io. Permite automatizar las exportaciones de consultas de BigQuery a Google Sheets en un horario personalizado. Puedes consultar este método ahora mismo en nuestro canal de YouTube.
- Connected Sheets: es un nuevo conector integrado de BigQuery a Google Sheets que permite explorar tablas de BigQuery en Google Sheets.
- Google Apps Script u otra solución de código personalizado: es una forma de que los ingenieros de datos o los desarrolladores de software creen un conector personalizado de BigQuery a Google Sheets utilizando sus conocimientos de codificación.
Todos estos métodos son viables y adecuados para necesidades o tareas específicas. ¿Cuál es el mejor para tu empresa o proyecto? Esto es lo que vamos a averiguar explorando cada opción. Lo sentimos, pero no vamos a profundizar en la opción basada en código, ya que requeriría más de un artículo para cubrir todos los detalles. Por lo tanto, vamos a centrarnos en las formas para conectar BigQuery a Google Sheets que no involucren codificación.
Conecta BigQuery a Google Sheets con Coupler.io
Coupler.io es una solución de automatización de informes todo en uno para automatizar la exportación de datos. Permite conectar BigQuery a Google Sheets y automatizar la actualización de datos de forma programada. Solo se tarda unos minutos en configurar la integración.
1. Recopila tus datos BigQuery
Para conectar BigQuery a Google Sheets, haz clic en Proceed en el widget que aparece a continuación.
- Crea una cuenta gratuita en Coupler.io (no se necesita tarjeta) y sigue las instrucciones del asistente para conectar tu cuenta de BigQuery. Necesitarás un archivo de clave JSON de Google Cloud. Añádelo para establecer una conexión entre Coupler.io y tu proyecto BigQuery.
- Introduce la consulta SQL para exportar datos de BigQuery a Google Sheets.
En nuestro ejemplo, la consulta SQL para exportar una tabla completa tiene el siguiente aspecto:
SELECT * FROM `couplerio-demo.CSV.csv_data`

2. Transformar y organizar datos
Como Coupler.io es una solución ETL, permite realizar diversas transformaciones de datos:
- Ordenar y filtrar datos
- Ocultar, renombrar y reorganizar columnas
- Dividir y combinar columnas
- Utilizar fórmulas y realizar cálculos
- Mezclar o unir datos de varias cuentas o aplicaciones
Por ejemplo, puedes añadir varias consultas de diferentes tablas, conjuntos de datos o proyectos de BigQuery y consolidar estos datos en Google Sheets.

A continuación, sigue las instrucciones que aparecen en pantalla para conectar tu cuenta de Google. Luego, selecciona la hoja de cálculo y la hoja en la que deseas cargar los datos.
3. Actualizaciones del calendario
Para automatizar la exportación de BigQuery a Google Sheets, es necesario completar un paso más.
Coupler.io permite programar la actualización automática de los datos exportados con una frecuencia personalizada. No permite actualizar el conjunto de datos en tiempo real, pero puedes programarlo cada 15 minutos. Activa la opción Automatic data refresh y configura el calendario:
- Elegir intervalo
- Elija los días de la semana
- Elegir preferencias horarias
- Elegir zona horaria

Por último, haz clic en Run importer para iniciar la integración. Como resultado, ¡la exportación de BigQuery a Google Sheets ha extraído con éxito 127.072 filas!

Guardar resultados de consultas de BigQuery en Google Sheets
Empecemos por la solución más sencilla, que consiste en guardar manualmente los resultados de la consulta SQL en una hoja de cálculo utilizando la interfaz web. Después de ejecutar la consulta, haz clic en el botón Save Results y elige dónde guardar los resultados.

En un momento, se abrirá un documento de Google Sheets recién creado con tus datos de BigQuery en una nueva pestaña de tu navegador.

Esta opción sólo permite exportar datos en los archivos de Google Sheets de hasta 10 MB. El principal inconveniente es que no hay automatización. Así que, cada vez que quieras actualizar los datos, tendrás que exportarlos manualmente una y otra vez, inundando tu Google Drive con hojas de cálculo recién creadas. Por lo tanto, echemos un vistazo a una forma más avanzada de exportar BigQuery a Google Sheets.
BigQuery a Google Sheets con Connected Sheets
Connected Sheets, un antiguo conector de datos de Sheets, es una solución integrada para explorar datos de BigQuery en Google Sheets. Permite analizar los datos de BigQuery sin exportarlos a Google Sheets. Sin embargo, esto último también es posible si necesitas obtener una tabla o consulta disponible en formato Google Sheets. Además, Connected Sheets admite la actualización de datos de forma programada, lo que significa que ya no es necesario exportar manualmente los datos de BigQuery. Veamos cómo funciona.
Exportar tablas de BigQuery a Google Sheets con Connected Sheets
Puedes abrir una tabla completa de BigQuery en Google Sheets. Para ello, haz clic en los tres puntos junto a la tabla deseada y selecciona Open with => Connected Sheets.

También puedes abrir la tabla en una nueva pestaña y hacer clic en Export => Explore with Sheets.

En un momento, se abrirá un documento de Google Sheets en una nueva pestaña y recibirás un mensaje indicando que tu tabla BigQuery está conectada a Google Sheets.

Haz clic en Get started y verás tus datos de BigQuery en Google Sheets.

Ten en cuenta que los datos no se importan realmente a Google Sheets. Por ahora, puedes manipularlos de distintas formas, como creando gráficos o tablas dinámicas. Si necesitas exportar los datos de la tabla a Google Sheets, haz clic en Extract.

Selecciona si deseas extraer los datos a una hoja nueva o a una existente y, a continuación, confirma la extracción haciendo clic en Apply. Este es el aspecto de los datos exportados.

A la derecha de la hoja, verás el Extract editor, que permite seleccionar columnas para sincronizar, filtrar y ordenar datos, así como cambiar el límite de filas.
Nota: No podrás extraer más de 25.000 filas.
Exportar consultas SQL de BigQuery a Google Sheets con Connected Sheets
Si sólo necesitas exportar una consulta SQL desde BigQuery a Google Sheets, la funcionalidad Hojas conectadas también puede hacerlo. Ejecuta tu consulta, luego ve a los resultados de la consulta y haz clic en Explore Data => Explore with Sheets.

Lo que ocurre a continuación ya lo sabes: se abrirá un nuevo documento de Google Sheets en una nueva pestaña y recibirás un mensaje indicándote que tus datos de BigQuery están conectados a Google Sheets.

Después de esto, puedes trabajar con estos datos de consulta e incluso extraerlos si es necesario. Y lo más valioso es que puedes automatizar la actualización de los datos exportados desde BigQuery a Google Sheets.
Cómo automatizar la exportación de BigQuery a Google Sheets con Connected Sheets
Si has conectado tu tabla BigQuery o consulta SQL con Google Sheets, puedes automatizar su actualización en un horario. Para ello, haz clic en el botón Schedule refresh. El panel de Refresh options se abrirá a la derecha, donde se puede personalizar el horario, a saber:
- Repeat frequency: para actualizar cada cierta cantidad de horas, días, semanas o meses.
- Start date: fecha y franja horaria en la que se inicia la actualización automática.

Haz clic en Guardar y disfruta de tu exportación automatizada de BigQuery a Google Sheets.
Limitaciones Connected Sheets
Connected Sheets parece ser una opción ideal para conectar BigQuery a Google Sheets. Sin embargo, tiene algunas limitaciones cruciales que pueden empujarte a buscar un conector alternativo:
- Está limitado a 25.000 filas para la extracción de datos
- La frecuencia máxima de actualización es cada hora.
- Los interesados deben tener acceso al proyecto BigQuery conectado para poder manipular los datos en Google Sheets. Esto significa que, si no dispones de los permisos correspondientes para el proyecto BigQuery conectado a Google Sheets, no podrás crear tablas dinámicas, añadir gráficos y realizar otras funciones que ofrece Connected Sheets.

Por lo tanto, es posible que desees considerar una solución sin estas limitaciones, como la conexión de BigQuery a Google Sheets utilizando Coupler.io.
¿Cuál es la mejor opción para vincular BigQuery a Google Sheets?
Cada método para enviar datos de Google BigQuery a Google Sheets es bueno para necesidades específicas. Si no planeas realizar exportaciones recurrentes o tiendes a exportar datos diferentes con cada exportación, entonces puedes optar por la exportación manual única de BigQuery a Google Sheets. Funciona rápido y no requiere ninguna configuración.
Para exportaciones recurrentes, Connected Sheets parece ser una buena opción. Sin embargo, debes tener en cuenta las limitaciones que hemos mencionado anteriormente. Además, si operas no sólo en BigQuery y Google Sheets como apps origen/destino, entonces necesitarás utilizar otras herramientas para la integración y automatización de datos. Por lo tanto, en este caso, sería mejor tener una solución todo-en-uno, y Coupler.io definitivamente lo es.
¿Por qué deberías considerar una integración BigQuery – Google Sheets de Coupler.io?
La integración de BigQuery Google Sheets por Coupler.io está libre de los límites asociados a Connected Sheets. Además, puede proporcionarte escalabilidad: puedes exportar datos no solo de BigQuery a Google Sheets, sino ampliar la lista de fuentes con aplicaciones de marketing, contabilidad y gestión de proyectos. Es compatible con Google Analytics 4, Google Ads, MySQL, Airtable y muchas otras fuentes. Por no mencionar que puede transferir datos en la dirección opuesta: de Google Sheets a un almacén de datos BigQuery. Todo esto puede optimizar significativamente tus flujos de trabajo.
Por tanto, considera las distintas opciones que hemos mencionado y cómo se relacionan con tus necesidades, y elige la opción que más te convenga. Buena suerte con tus datos.
Automatiza la exportación de datos con Coupler.io
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