Ver dados geoespaciais
A visualização de dados geoespaciais no BigQuery permite confirmar o alinhamento de dados, identificar outliers e avaliar a precisão das informações espaciais. Use as seguintes ferramentas para realizar inspeções e tirar conclusões dos seus dados de localização geográfica:
BigQuery Studio
O BigQuery Studio oferece um visualizador integrado de dados geográficos. Quando os resultados da consulta
contêm uma ou mais colunas com tipo GEOGRAPHY, é possível conferir os resultados
em um mapa interativo.
Para ver o mapa, no painel Resultados da consulta, clique na guia Visualização.
A visualização no BigQuery é ideal para inspeções rápidas e desenvolvimento de consultas iterativas. É possível confirmar visualmente o alinhamento dos dados com as expectativas, identificar outliers e avaliar a precisão dos dados espaciais. Ele também é útil para análises ad hoc, para explorar resultados e tirar conclusões imediatas de consultas geoespaciais.
Para ver um exemplo de como usar o visualizador de geografia integrado, consulte Primeiros passos com análises geoespaciais.
Limitações do BigQuery Studio
- Só é possível visualizar uma coluna
GEOGRAPHYpor vez. - O desempenho está sujeito aos recursos do navegador e não se destina à renderização de conjuntos de dados extremamente grandes ou complexos. O BigQuery renderiza até aproximadamente um milhão de vértices, 20.000 linhas ou 128 MB de resultados.
Data Studio
O Data Studio é um serviço de autoatendimento sem custo financeiro para relatórios e visualização de dados
do Google Marketing Platform que se conecta ao BigQuery
e a centenas de outras fontes de dados. O serviço inclui suporte para uma grande variedade
de tipos de campos geográficos
e mapas coropléticos de
polígonos GEOGRAPHY do BigQuery. Com a
visualização baseada no Google Maps,
é possível ver e interagir com seus dados geográficos exatamente como no
Google Maps: movimentar, aumentar o zoom e abrir o Street View.
Para conferir um tutorial de análises geoespaciais no Data Studio, consulte
Visualizar polígonos GEOGRAPHY do BigQuery com o Data Studio.
BigQuery Geo Viz
O BigQuery Geo Viz é uma ferramenta da Web para visualização de dados geoespaciais no BigQuery usando as APIs Google Maps. É possível executar uma consulta SQL e exibir os resultados em um mapa interativo. Os recursos de estilo flexíveis permitem analisar e explorar os dados.
O BigQuery Geo Viz não é uma ferramenta de visualização de análises geoespaciais repletas de recursos. O Geo Viz é uma maneira rápida de visualizar os resultados de uma consulta de análise geoespacial em um mapa, uma consulta por vez.
Para ver um exemplo do uso do Geo Viz para a visualização de dados geoespaciais, consulte o artigo Primeiros passos com análises geoespaciais.
Para conhecer o Geo Viz, acesse a ferramenta da Web:
Limitações do Geo Viz
- O Geo Viz é compatível com entradas de geometria (pontos, linhas e polígonos) recuperadas como uma coluna
GEOGRAPHY. É possível usar as funções geográficas do BigQuery para converter latitude e longitude emGEOGRAPHY. - O número de resultados que o Geo Viz pode exibir em um mapa é limitado pela memória do navegador. É possível diminuir a resolução e reduzir o tamanho dos dados geoespaciais retornados pela consulta usando a função
ST_Simplify. - A análise interativa em tempo real é tratada localmente pelo navegador e está sujeita às capacidades dele.
- O Geo Viz permite o compartilhamento de visualizações somente com usuários autorizados a executar consultas no mesmo projeto do BigQuery.
- O Geo Viz não permite o download de uma visualização para edição off-line.
Notebooks do Colab
Também é possível realizar visualizações geoespaciais em notebooks do Colab. Para ver um tutorial sobre como criar um notebook do Colab para visualizar dados, consulte Visualização geoespacial do BigQuery no Colab.
Para visualizar e executar um notebook pré-criado, consulte Visualização geoespacial do BigQuery no Colab no GitHub.
Google Earth Engine
Também é possível visualizar dados geoespaciais usando o Google Earth Engine. Para usar o Google Earth Engine, exporte os dados do BigQuery para o Cloud Storage e importe-os para o Google Earth Engine. É possível usar as ferramentas do Google Earth Engine para visualizar seus dados.
Para mais informações sobre como usar o Google Earth Engine, consulte: