BigQuery septiembre 2025: mejoras en rendimiento y conectividad para analítica mixta

Google continúa puliendo el motor de BigQuery con una serie de actualizaciones que, aunque discretas, están teniendo un impacto directo en rendimiento y costos de procesamiento.

Las mejoras incluyen una nueva lógica de planificación de consultas, caching inteligente y ajustes en el manejo de slots y almacenamiento temporal. En pruebas internas, Google reporta reducciones de hasta 10 % en latencia y 8 % en costos promedio por consulta, sin necesidad de intervención del usuario.

Insight Metryx

La eficiencia no siempre se ve, pero se mide. Las empresas con disciplina de monitoreo —que rastrean su “costo por query”, uso de slots y tiempo promedio de ejecución— son las que realmente capitalizan estas mejoras. Una reducción del 7 % en costo por consulta, multiplicada por miles de ejecuciones diarias, puede equivaler al salario anual de un equipo completo de BI.

Para Metryx, este tipo de innovación representa un cambio de mentalidad: pasar de gestionar dashboards a gestionar motores. En 2025, optimizar infraestructura analítica es tan estratégico como mejorar un margen de contribución. Los equipos que aprendan a leer la letra chica de los release notes y ajusten su arquitectura mes a mes tendrán una ventaja silenciosa, pero sostenida, sobre quienes solo miran la capa visual.

Uno de los avances más relevantes es la capacidad del motor para reutilizar planes de ejecución en consultas recurrentes, lo que disminuye la carga de cómputo en escenarios de dashboards actualizados constantemente. A esto se suman optimizaciones en la integración con Looker, Vertex AI y BigLake, que permiten orquestar el ciclo completo de datos —desde ingesta hasta visualización o entrenamiento de modelos— sin necesidad de exportar datasets. Este enfoque, conocido como “in-place analytics”, refuerza la propuesta de Google de evitar el movimiento de datos y reducir riesgos de latencia o inconsistencia.

Para las empresas, especialmente aquellas con operaciones intensivas en BI, estas mejoras se traducen en una reducción tangible del gasto en la nube y una experiencia más fluida para los usuarios.

Equipos de pricing o supply chain pueden ejecutar modelos de proyección en segundos y liberar recursos para análisis más complejos sin aumentar presupuesto.

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