Mover datos sigue siendo, en 2026, uno de los grandes peajes invisibles de la analítica moderna. Cada exportación a una herramienta externa implica costes, copias que se descontrolan, 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 viven en BigQuery, la lógica de negocio y la preparación deberían ejecutarse allí, sin descargas ni “extracts” paralelos.
La pieza central del anuncio es Live Query for BigQuery, ya disponible de forma 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. En paralelo, Alteryx prepara Alteryx One: Google Edition, una edición “Google-first” pensada para organizaciones que estandarizan su pila de datos en Google Cloud y que se comercializará a través de Google Cloud Marketplace.
La brecha que intentan cerrar: donde está el dato y donde se “cocina” la decisión
En muchas empresas, el dato ya está centralizado en un data warehouse cloud, pero la preparación y el modelado se siguen haciendo fuera: hojas de cálculo, scripts sin control, pipelines duplicados o procesos “artesanales” que solo entiende quien los montó. La consecuencia es conocida: métricas que no cuadran entre áreas, auditorías complejas y un cuello de botella constante en los equipos de datos.
Alteryx plantea que esa brecha se agrava con la llegada de la IA 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 repetibles, gobernadas y trazables.
Live Query for BigQuery: qué cambia en la práctica
La promesa de Live Query es simple de entender: los flujos se diseñan en Alteryx, pero se ejecutan en BigQuery. Eso elimina el paso intermedio de sacar datos del warehouse para tratarlos en otro sistema, un movimiento que suele traer dos problemas: coste (incluido el de egress, cuando aplica) y exposición.
Desde el punto de vista funcional, el anuncio apunta a dos públicos muy distintos:
Para equipos de negocio (“information workers”)
- Acceso más directo a datasets grandes en BigQuery mediante una experiencia no-code.
- Transformaciones, reglas y cálculos sin tener que escribir SQL, sin descargas y sin convertir el trabajo en una cadena de ficheros locales.
- Iteración rápida: ajustar lógica y volver a ejecutar sin reconstruir pipelines en paralelo.
Para IT y equipos de datos
- Menos “shadow pipelines” y menos extractos fuera de control: el dato se queda donde está.
- Gobernanza y seguridad más simples: ejecución dentro del perímetro de Google Cloud.
- Más trazabilidad y auditabilidad de la lógica aplicada (algo especialmente sensible cuando la analítica entra en reporting financiero, compliance o riesgo).
TechTarget subraya además un efecto práctico que muchas organizaciones persiguen: reducir el riesgo de filtraciones asociadas al tránsito de datos entre plataformas, y evitar costes ligados a mover grandes volúmenes fuera del warehouse.
Alteryx One: Google Edition, una apuesta por el “Google-first”
El segundo anuncio tiene un enfoque más de empaquetado y adopción. Alteryx One: Google Edition se describe como una edición 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 ediciones “cloud-first” suele responder a una realidad: muchas compañías ya han elegido plataforma (en este caso Google Cloud) y buscan que el resto del stack reduzca fricción, encaje con su gobierno de datos y no multiplique herramientas o rutas alternativas.
Una lectura estratégica: preparar datos para IA sin perder control
Hay un trasfondo que se repite 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 allí), ahora el foco está en consistencia, reutilización y control del linaje del dato. No por purismo técnico, sino porque los resultados automatizados impactan decisiones reales y generan responsabilidad.
En esa línea, 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. Y Google Cloud encuadra el movimiento como una vía para que más equipos puedan aprovechar BigQuery en analítica aplicada, acelerando el paso de dato a acción.
Tabla rápida: qué aporta cada componente
| Elemento | ¿Dónde ocurre? | ¿Qué habilita? | Valor principal |
|---|---|---|---|
| Live Query for BigQuery | Dentro de BigQuery (ejecución en Google Cloud) | Flujos de Alteryx ejecutados “in-place” | Menos movimiento de datos, más control |
| Alteryx One (workflows) | Diseño en Alteryx | Preparación, reglas y automatización | Estandarizar lógica de negocio |
| BigQuery (warehouse + escala) | Google Cloud | Consulta/ejecución a escala | Rendimiento y gobierno centralizados |
| Marketplace + Google Edition | Google Cloud Marketplace | Adopción y compra simplificadas | Menos fricción operativa y de procurement |
Lo que conviene vigilar: costes y “cultura” de trabajo
Como ocurre con cualquier enfoque “pushdown” (llevar cómputo 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 adaptar hábitos, sobre todo en flujos muy iterativos.
- La gobernanza de costes gana importancia. Ejecutar más dentro del warehouse puede mejorar seguridad y escala, pero también hace más visible el impacto del consumo si no se acompaña de buenas prácticas de control y previsión.
Aun así, el movimiento encaja con la dirección del mercado: menos copias, más trazabilidad, y más analítica donde reside el dato, especialmente cuando el objetivo es alimentar IA con información preparada y reglas estables.
Preguntas frecuentes
¿Qué es Live Query for BigQuery y para qué sirve?
Es una funcionalidad de Alteryx One que permite diseñar flujos de trabajo y ejecutarlos directamente en BigQuery, evitando mover datos fuera del data warehouse y reforzando gobernanza y seguridad.
¿Live Query para BigQuery elimina la necesidad de saber SQL?
La idea es que muchos flujos de preparación y cálculo puedan realizarse con una experiencia no-code, aunque en entornos avanzados seguirá siendo útil dominar SQL para optimizar, validar o ampliar lógica.
¿Qué ventajas aporta la analítica “in-place” en BigQuery para empresas reguladas?
Reduce copias y extractos, centraliza controles y facilita la trazabilidad de la lógica aplicada sobre el dato, algo clave en reporting, riesgo, auditoría y cumplimiento.
¿Qué es Alteryx One: Google Edition y cuándo interesa?
Es una edición “Google-first” de Alteryx One pensada para organizaciones que trabajan principalmente con Google Cloud, con integración más directa con BigQuery y disponibilidad en Google Cloud Marketplace para simplificar adopción.
