Mover datos sigue siendo en 2026 uno de los mayores peajes invisibles en la analítica moderna. Cada exportación a una herramienta externa implica costes, duplicación de copias, fricción entre equipos y, sobre todo, más superficie de riesgo. En ese contexto, Alteryx ha anunciado una ampliación de su colaboración con Google Cloud con un mensaje claro: si los datos están en BigQuery, la lógica de negocio y la preparación deberían ejecutarse allí, sin descargas ni “extractos” paralelos.
La pieza central de este anuncio es Live Query for BigQuery, ya disponible en su versión general (GA) dentro de Alteryx One. La propuesta: permitir que usuarios de negocio y equipos técnicos construyan flujos de trabajo con Alteryx y los ejecuten directamente en BigQuery, manteniendo la seguridad y la gobernanza en el propio entorno de Google Cloud. Paralelamente, Alteryx prepara Alteryx One: Google Edition, una versión “Google-first” diseñada para organizaciones que estandarizan su pila de datos en Google Cloud y que estará disponible a través de Google Cloud Marketplace.
La brecha que buscan cerrar: dónde está el dato y dónde se “elabora” la decisión
Muchas empresas ya tienen el dato centralizado en un data warehouse en la nube, pero la preparación y el modelado todavía se realizan fuera: hojas de cálculo, scripts sin control, pipelines duplicados o procesos “artesanales” que solo entienden quienes los crearon. La consecuencia es conocida: métricas que no cuadran entre áreas, auditorías complejas y constantes cuellos de botella en los equipos de datos.
Alteryx sostiene que esa brecha se agrava con la llegada de la inteligencia artificial a procesos críticos (ingresos, riesgo, cumplimiento, planificación operativa), donde no basta con acertar: hay que poder explicar el “cómo” y el “por qué” de cada resultado. Su argumento es que los modelos no “adivinan” definiciones de negocio ni la calidad del dato; necesitan reglas que sean replicables, gobernadas y trazables.
Live Query for BigQuery: ¿qué cambia en la práctica?
La promesa de Live Query es sencilla de entender: los flujos se diseñan en Alteryx, pero se ejecutan en BigQuery. Esto elimina el paso intermedio de sacar datos del warehouse para tratarlos en otro sistema, un movimiento que suele traer dos problemas: coste (incluido el coste de egress cuando aplica) y exposición.
Desde un punto de vista funcional, el anuncio apunta a dos públicos muy distintos:
Para equipos de negocio (“información workers”)
- Acceso más directo a grandes conjuntos de datos en BigQuery mediante una experiencia no-code.
- Transformaciones, reglas y cálculos sin necesidad de escribir SQL, sin descargas y sin convertir el trabajo en una cadena de archivos locales.
- Iteración rápida: ajustar lógica y volver a ejecutar sin tener que reconstruir pipelines en paralelo.
Para IT y equipos de datos
- Menos “shadow pipelines” y menos extractos fuera de control: el dato permanece donde está.
- Gobernanza y seguridad más sencillas: ejecución dentro del perímetro de Google Cloud.
- Mayor trazabilidad y auditoría de la lógica aplicada (especialmente importante cuando la analítica se utiliza en reporting financiero, cumplimiento o gestión de riesgos).
TechTarget destaca también un efecto práctico que muchas organizaciones persiguen: reducir el riesgo de filtraciones asociado al tránsito de datos entre plataformas y evitar costos ligados a mover grandes volúmenes fuera del warehouse.
Alteryx One: Google Edition, una apuesta por el modelo “Google-first”
Este segundo anuncio tiene un enfoque más de empaquetado y adopción. Alteryx One: Google Edition se presenta como una versión simplificada y optimizada para el ecosistema Google, con integración nativa con BigQuery, Google Sheets y Google Drive, y disponibilidad vía Marketplace para facilitar compra, despliegue y estandarización.
En la práctica, este tipo de versiones “cloud-first” responde a una realidad común: muchas compañías ya han elegido una plataforma (en este caso Google Cloud) y buscan que el resto del stack reduzca fricciones, encaje con su gobernanza de datos y evite la proliferación de herramientas o rutas alternativas.
Una visión estratégica: preparar datos para IA sin perder control
Hay un trasfondo recurrente en el discurso de los grandes proveedores de datos: la IA está elevando el listón. Donde antes se toleraba cierta dispersión (un cálculo en Excel aquí, un script allá), ahora el foco está en la consistencia, la reutilización y el control del linaje del dato. No por purismo técnico, sino porque los resultados automatizados impactan decisiones reales y generan responsabilidad.
En ese sentido, Alteryx insiste en convertir la lógica de negocio en un activo gobernado y reutilizable, en lugar de algo “enterrado” en hojas de cálculo o código aislado. Google Cloud enmarca este movimiento como una vía para que más equipos puedan aprovechar BigQuery en analítica aplicada, acelerando el paso del dato a la acción.
Resumen rápido: ¿qué aporta cada componente?
| Elemento | ¿Dónde ocurre? | ¿Qué habilita? | Valor principal |
|---|---|---|---|
| Live Query for BigQuery | Dentro de BigQuery (ejecución en Google Cloud) | Ejecutar flujos de Alteryx “in situ” | Menos movimiento de datos, mayor control |
| Alteryx One (workflows) | En Alteryx | Preparación, reglas y automatización | Estandarización de lógica de negocio |
| BigQuery (warehouse + escala) | Google Cloud | Consultas y procesamiento a escala | Rendimiento y gobernanza centralizados |
| Marketplace + Google Edition | Google Cloud Marketplace | Adopción y compra sencilla | Menos fricción operativa y de adquisición |
Lo que hay que vigilar: costes y cultura de trabajo
Como en cualquier enfoque “pushdown” (llevar el cálculo al warehouse), hay dos realidades que suelen aparecer:
- La experiencia cambia. Algunos usuarios estaban acostumbrados a traer datos a su entorno y trabajar “cómodos” fuera del warehouse. La ejecución en vivo puede requerir modificar hábitos, especialmente en flujos muy iterativos.
- Gobernanza de costes. Ejecutar más en el warehouse puede mejorar seguridad y escalabilidad, pero también hace más visible el impacto del consumo si no se aplican buenas prácticas de control y previsión.
En cualquier caso, la tendencia va hacia la reducción de copias, mayor trazabilidad y análisis en el mismo lugar donde residen los datos, especialmente si la meta es alimentar IA con información preparada y reglas consistentes.
Preguntas frecuentes
¿Qué es Live Query for BigQuery y para qué sirve?
Es una funcionalidad de Alteryx One que permite diseñar flujos y ejecutarlos directamente en BigQuery, evitando mover datos fuera del data warehouse y fortaleciendo la gobernanza y seguridad.
¿Live Query para BigQuery elimina la necesidad de dominar SQL?
La idea es que muchos flujos de preparación y cálculo puedan hacerse con una experiencia no-code, aunque en entornos avanzados seguirá siendo útil conocer SQL para optimizar, validar o ampliar lógica.
¿Qué ventajas tiene la analítica “in situ” en BigQuery para organizaciones reguladas?
Reduce copias y extractos, centraliza controles y facilita la trazabilidad de la lógica aplicada al dato, algo esencial en reporting, riesgos, auditoría y cumplimiento normativo.
¿Qué es Alteryx One: Google Edition y cuándo conviene?
Es una versión “Google-first” de Alteryx One diseñada para organizaciones que trabajan principalmente con Google Cloud, con integración más profunda en BigQuery y disponibilidad en Google Cloud Marketplace para facilitar su adopción.