--- title: Cómo cargar datos de marketing en BigQuery con Dataslayer description: Aprende a cargar datos de marketing en BigQuery con Dataslayer. Conecta fuentes de datos, selecciona cuentas, configura transferencias y automatiza las actualizaciones. --- [Ir directamente al contenido](https://support.dataslayer.ai/es/empezando-con-dataslayer-para-bigquery#main-content) - [Español](https://support.dataslayer.ai/es/empezando-con-dataslayer-para-bigquery) - [English](https://support.dataslayer.ai/getting-started-with-dataslayer-for-bigquery) Español Traducciones de Mostrar submenú de ![Dataslayer\_New\_Logo.png\]](https://support.dataslayer.ai/hs-fs/hubfs/Dataslayer_New_Logo.png?height=35&name=Dataslayer_New_Logo.png) Abrir navegación principal Cerrar navegación principal - - [Español](https://support.dataslayer.ai/es/empezando-con-dataslayer-para-bigquery) - [English](https://support.dataslayer.ai/getting-started-with-dataslayer-for-bigquery) Español Traducciones de Mostrar submenú de ¡Hola! ¿Cómo podemos ayudarte? - No hay sugerencias porque el campo de búsqueda está vacío. 1. [Base de Conocimiento](https://support.dataslayer.ai/es?hsLang=es) 2. [Big Query](https://support.dataslayer.ai/es/big-query?hsLang=es) 24 de septiembre de 2026 # Cómo cargar datos de marketing en BigQuery con Dataslayer ## Aprende a conectar fuentes de datos, configurar una transferencia de BigQuery y automatizar las actualizaciones con Dataslayer. ### Antes de empezar Dataslayer te ayuda a cargar datos de publicidad, analítica, CRM y ecommerce en BigQuery. BigQuery es un almacén de datos en la nube donde puedes guardar datos históricos de marketing, mantenerlos disponibles para su análisis y utilizarlos en herramientas de informes como Data Studio. Con Dataslayer, puedes conectar una fuente de datos, seleccionar las cuentas y los campos que necesitas y transferir los datos a BigQuery sin crear la integración manualmente. Si todavía no tienes una cuenta de Dataslayer, [crea una aquí](https://app.dataslayer.ai/) y selecciona BigQuery en la sección **Destinations**. #### Qué necesitas Antes de crear una transferencia a BigQuery, asegúrate de tener: - Una cuenta de Dataslayer con BigQuery habilitado como destino. - Acceso a la plataforma de publicidad, analítica, CRM o ecommerce que quieres conectar. - Los permisos necesarios para autorizar Dataslayer y acceder a los datos de origen. - Acceso a la cuenta de Google y al proyecto de BigQuery que recibirá los datos. - Una idea clara de las cuentas, el intervalo de fechas, las métricas y las dimensiones que quieres transferir. Si necesitas ayuda para preparar tu proyecto o conjunto de datos de BigQuery, revisa tus permisos de Google Cloud antes de empezar la transferencia. ### Cómo cargar datos de marketing en BigQuery Sigue estos pasos para crear una transferencia desde una fuente de datos de marketing a BigQuery. #### Abre el producto de BigQuery en Dataslayer 1. Inicia sesión en [Dataslayer BigQuery](https://app.dataslayer.ai/transfer-query/bigquery). ![Página de inicio de la aplicación Dataslayer con la navegación principal y los productos disponibles.](https://support.dataslayer.ai/hs-fs/hubfs/Browser%20template%20(11)-Sep-23-2026-03-29-20-3821-PM.png?width=670&height=246&name=Browser%20template%20(11)-Sep-23-2026-03-29-20-3821-PM.png) 2. Abre el panel del producto de BigQuery. 3. Revisa tus transferencias existentes o haz clic en **New transfer** para crear una nueva. ![Panel de BigQuery de Dataslayer con las transferencias existentes y el botón New transfer.](https://support.dataslayer.ai/hs-fs/hubfs/Browser%20template%20(12)-Sep-23-2026-03-29-22-9005-PM.png?width=670&height=246&name=Browser%20template%20(12)-Sep-23-2026-03-29-22-9005-PM.png) #### Crea una transferencia nueva 1. Haz clic en **New transfer**. 2. Elige la fuente de datos que quieres conectar. ![Pantalla de configuración de BigQuery en Dataslayer para seleccionar una fuente de datos de marketing.](https://support.dataslayer.ai/hs-fs/hubfs/Browser%20template%20(13)-3.png?width=670&height=246&name=Browser%20template%20(13)-3.png) 3. Inicia sesión con la cuenta asociada a esa fuente de datos. 4. Autoriza Dataslayer si la plataforma solicita permisos. Dataslayer admite integraciones con plataformas de publicidad, analítica, CRM y ecommerce. Por ejemplo, puedes utilizar este mismo flujo para enviar datos de Google Ads, Facebook Ads o Google Analytics a BigQuery. #### Selecciona las cuentas que quieres transferir 1. Selecciona las cuentas, propiedades, páginas o espacios de trabajo que contienen los datos que necesitas. 2. Elige únicamente las cuentas que quieres incluir en la transferencia. 3. Continúa hasta la pantalla de configuración de datos. Si falta una cuenta, comprueba que has autorizado al usuario correcto y que la cuenta de la plataforma conectada está disponible con ese mismo inicio de sesión. #### Elige los datos que quieres exportar Configura los datos que Dataslayer cargará en BigQuery: 1. Selecciona el intervalo de fechas. 2. Elige las métricas que quieres medir. ![Pantalla de configuración de datos de Dataslayer con el intervalo de fechas, las métricas, las dimensiones y los filtros.](https://support.dataslayer.ai/hs-fs/hubfs/Browser%20template%20(15)-3.png?width=670&height=246&name=Browser%20template%20(15)-3.png) 3. Elige las dimensiones que quieres utilizar para agrupar los datos. 4. Añade filtros si solo quieres transferir campañas, cuentas o registros específicos. Puedes empezar con una cuenta y un intervalo de fechas corto para probar la conexión. Cuando la transferencia funcione correctamente, amplía la configuración para incluir el resto de tus datos históricos o recurrentes. #### Utiliza una plantilla de Dataslayer Si la fuente de datos incluye una configuración preparada, puedes utilizar una plantilla de Dataslayer en lugar de seleccionar cada campo manualmente. 1. Abre el selector de plantillas. 2. Elige la plantilla que se ajuste a tus necesidades de informes. 3. Revisa las métricas, dimensiones y filtros seleccionados. 4. Ajusta la configuración si necesitas otros campos o cuentas. Para obtener más información, consulta [Cómo funciona la función de plantillas en Dataslayer para BigQuery y API Query Manager](https://support.dataslayer.ai/understanding-the-templates-feature-in-dataslayer-for-bigquery-and-api-query-manager?hsLang=es). ### Configura el destino de BigQuery Después de configurar los datos de origen, selecciona la cuenta de Google y el destino de BigQuery donde Dataslayer escribirá los datos. #### Selecciona la cuenta de BigQuery 1. Selecciona la cuenta de Google que tiene acceso al proyecto de BigQuery. 2. Haz clic en **Transfer Data** para continuar. ![Pantalla de selección de la cuenta de BigQuery en Dataslayer con el botón Transfer Data.](https://support.dataslayer.ai/hs-fs/hubfs/Browser%20template%20(14)-3.png?width=670&height=246&name=Browser%20template%20(14)-3.png) 3. Completa los campos de destino de BigQuery que aparecen en el formulario de configuración. #### Completa los campos de BigQuery Completa los campos de destino que aparecen en la pantalla de configuración de BigQuery: - **Transfer Name:** introduce un nombre interno para la transferencia. Este nombre solo es visible en Dataslayer y no se transfiere a BigQuery. - **Timezone:** selecciona la zona horaria que debe utilizar la transferencia. - **Project:** selecciona el proyecto de Google Cloud donde se guardarán los datos. - **Dataset or New Dataset Name:** selecciona un conjunto de datos existente o introduce el nombre de uno nuevo. Estas opciones son mutuamente excluyentes. - **Database Table:** introduce el nombre de la tabla de BigQuery. No es necesario crear la tabla previamente. - **Write Mode:** elige si quieres añadir filas nuevas, reemplazar los datos existentes de la tabla o actualizar y añadir datos. ![Configuración de destino de BigQuery en Dataslayer con Transfer Name, Timezone, Project, Dataset, Database Table y Write Mode.](https://support.dataslayer.ai/hs-fs/hubfs/Browser%20template%20(17)-1.png?width=670&height=246&name=Browser%20template%20(17)-1.png) Asegúrate de que la cuenta de Google seleccionada tiene permiso para acceder al proyecto y al conjunto de datos. Para obtener una explicación detallada de estos campos y de los modos de escritura, consulta [Cómo funciona la plataforma de BigQuery](https://support.dataslayer.ai/understanding-the-bigquery-platform?hsLang=es). #### Elige un modo de escritura Selecciona cómo debe escribir Dataslayer los datos en la tabla de BigQuery: - **Append:** añade filas nuevas a la tabla existente. Es la opción más utilizada. - **Replace:** elimina los datos importados anteriormente en la tabla y los sustituye por los datos nuevos. - **Upsert:** actualiza los datos existentes y añade filas nuevas. Esta opción puede tardar más porque Dataslayer también actualiza los datos importados anteriormente. #### Previsualiza los datos antes de cargarlos Después de completar la configuración de origen y destino, utiliza la opción de previsualización para comprobar cómo quedará la tabla antes de cargar los datos en BigQuery. La previsualización muestra hasta 200 filas y no consume tu límite mensual de filas. ### Elige la frecuencia de la transferencia a BigQuery Elige cómo debe enviar Dataslayer los datos a BigQuery. Los modos disponibles están diseñados para diferentes flujos de trabajo de informes. #### Transferencias programadas Utiliza una transferencia programada cuando quieras que Dataslayer actualice los datos automáticamente. Elige la frecuencia, la hora y las demás opciones disponibles en la pantalla de configuración. #### Transferencias manuales Utiliza el modo manual cuando quieras decidir cuándo se ejecuta una transferencia. Después de modificar la configuración, haz clic en **Save & refresh** cuando quieras actualizar los datos. ![Configuración de frecuencia de BigQuery en Dataslayer para transferencias programadas, manuales y divididas manualmente.](https://support.dataslayer.ai/hs-fs/hubfs/Browser%20template%20(16)-2.png?width=670&height=246&name=Browser%20template%20(16)-2.png) #### Transferencias divididas manualmente Utiliza el modo **Manually Split** cuando necesites cargar un intervalo de fechas amplio o una gran cantidad de datos. Esta opción requiere incluir una dimensión de fecha en la configuración. Dataslayer divide la transferencia en varias etapas para que los datos puedan procesarse en solicitudes separadas. Haz clic en **Confirm changes** para guardar la configuración e iniciar la carga por etapas. ### Confirma la transferencia de BigQuery 1. Revisa la fuente de datos, las cuentas seleccionadas, los campos y la configuración del destino. 2. Elige la frecuencia de la transferencia. 3. Haz clic en **Confirm changes**. 4. Si has seleccionado el modo de frecuencia manual, haz clic en **Save & refresh** cuando quieras ejecutar la transferencia. Cuando se ejecute la transferencia, Dataslayer enviará los datos seleccionados al destino de BigQuery. Después podrás consultar los datos en BigQuery o conectarlos a herramientas de informes y visualización como Data Studio. ### Cómo cargar datos históricos en BigQuery Puedes utilizar Dataslayer para transferir datos históricos de marketing a BigQuery cuando necesites crear un historial de informes más amplio o completar un nuevo almacén de datos. 1. Abre una transferencia existente o crea una nueva. 2. Elige el intervalo de fechas histórico que quieres importar. 3. Selecciona las cuentas, métricas y dimensiones necesarias. 4. Elige un modo de frecuencia adecuado para el tamaño de la transferencia. 5. Confirma la configuración y supervisa la transferencia. Para obtener instrucciones más detalladas, consulta [Cómo cargar datos históricos en BigQuery](https://support.dataslayer.ai/features-to-upload-historical-data-into-bigquery?hsLang=es). ### Problemas frecuentes de BigQuery #### El producto de BigQuery no está disponible Asegúrate de haber iniciado sesión en la cuenta correcta de Dataslayer y de que BigQuery está habilitado en la sección **Destinations**. Si sigues sin poder acceder al producto, contacta con el equipo de soporte de Dataslayer. #### Falta una fuente de datos o una cuenta Vuelve a conectar la fuente de datos y confirma que estás utilizando la cuenta propietaria de los datos o que tiene acceso a ellos. Si una cuenta no aparece en la lista, revisa los permisos concedidos durante la autorización. #### No aparece el proyecto o el conjunto de datos de BigQuery Comprueba que la cuenta de Google seleccionada tiene acceso al proyecto y al conjunto de datos de BigQuery. Si el destino no está disponible, verifica los permisos de Google Cloud y los campos de destino de la configuración de la transferencia. #### La transferencia no se inicia Revisa las cuentas seleccionadas, el intervalo de fechas, las métricas, las dimensiones y el modo de frecuencia. Para las transferencias manuales, haz clic en **Save & refresh** después de confirmar los cambios. #### No aparecen datos en BigQuery Comprueba que la transferencia ha finalizado, que el intervalo de fechas seleccionado contiene datos y que los detalles del destino son correctos. Empieza con un intervalo de fechas más corto y menos campos para probar la conexión. #### La aplicación está bloqueada Si Google bloquea la aplicación de Dataslayer durante la autorización, revisa los permisos solicitados y confirma que estás utilizando la cuenta de Google correcta. Si el problema continúa, contacta con el equipo de soporte de Dataslayer. ### Preguntas frecuentes #### ¿Qué es Dataslayer para BigQuery? Dataslayer para BigQuery es una herramienta de integración de datos que transfiere datos de plataformas de publicidad, analítica, CRM y ecommerce a BigQuery. Te ayuda a crear un almacén de datos de marketing sin tener que crear cada conexión manualmente. #### ¿Qué fuentes de datos puedo cargar en BigQuery? Puedes conectar las plataformas disponibles en tu cuenta de Dataslayer, incluidas fuentes de publicidad, analítica, CRM y ecommerce. Los conectores disponibles dependen de tu cuenta y de tu plan. #### ¿Puedo enviar datos de Google Ads a BigQuery? Sí. Selecciona el conector de Google Ads, autoriza la cuenta necesaria, elige los campos de datos y configura BigQuery como destino. Puedes utilizar el mismo proceso con otras fuentes compatibles, como Facebook Ads y Google Analytics. #### ¿Puedo programar transferencias de datos a BigQuery? Sí. Elige una frecuencia programada al configurar la transferencia y selecciona las opciones de programación disponibles. Dataslayer actualizará los datos de acuerdo con esa configuración. #### ¿Puedo cargar datos históricos en BigQuery? Sí. Selecciona el intervalo de fechas histórico que quieres importar y elige un modo de frecuencia capaz de procesar el volumen de datos. También puedes consultar la guía sobre datos históricos para obtener instrucciones más detalladas. #### ¿Puedo utilizar los datos en Data Studio? Sí. Cuando los datos estén disponibles en BigQuery, puedes conectarlos a Data Studio o a cualquier otra herramienta de informes compatible con BigQuery. ### Empieza a cargar datos de marketing en BigQuery Ya puedes conectar una fuente de datos de marketing, configurar el destino de BigQuery y crear tu primera transferencia automatizada con Dataslayer. Para casos de uso más avanzados, consulta las guías sobre [la plataforma de BigQuery](https://support.dataslayer.ai/understanding-the-bigquery-platform?hsLang=es), [la carga de datos históricos](https://support.dataslayer.ai/features-to-upload-historical-data-into-bigquery?hsLang=es), [las plantillas](https://support.dataslayer.ai/understanding-the-templates-feature-in-dataslayer-for-bigquery-and-api-query-manager?hsLang=es) y el [modo de escritura Upsert](https://support.dataslayer.ai/understanding-the-upsert-writing-mode-behavior-in-bigquery?hsLang=es).   Si todavía tienes preguntas, contacta con nosotros a través del chat de nuestra [web](https://dataslayer.ai/) o por [email](mailto:info@dataslayer.ai). Estaremos encantados de ayudarte. - [General](https://support.dataslayer.ai/es/general?hsLang=es) - [Facturación y Precios](https://support.dataslayer.ai/es/facturaci%C3%B3n-y-precios?hsLang=es) - [Fuentes de datos](https://support.dataslayer.ai/es/fuentes-de-datos?hsLang=es) - [Conectores Combinados](https://support.dataslayer.ai/es/conectores-combinados?hsLang=es) - [Google Sheets](https://support.dataslayer.ai/es/google-sheets?hsLang=es) - [Microsoft Excel](https://support.dataslayer.ai/es/microsoft-excel?hsLang=es) - [Hojas de cálculo](https://support.dataslayer.ai/es/hojas-de-c%C3%A1lculo?hsLang=es) - [Looker Studio](https://support.dataslayer.ai/es/looker-studio?hsLang=es) - [Big Query](https://support.dataslayer.ai/es/big-query?hsLang=es) - [API Query Manager](https://support.dataslayer.ai/es/api-query-manager?hsLang=es) - [Power BI](https://support.dataslayer.ai/es/power-bi?hsLang=es) - [Amazon S3](https://support.dataslayer.ai/es/amazon-s3?hsLang=es) - [Amazon Redshift](https://support.dataslayer.ai/es/amazon-redshift?hsLang=es) - [Snowflake](https://support.dataslayer.ai/es/snowflake?hsLang=es#main-content) - [Marketplace](https://support.dataslayer.ai/es/snowflake?hsLang=es#marketplace) - [Google Cloud Storage](https://support.dataslayer.ai/es/google-cloud-storage?hsLang=es) - [Database](https://support.dataslayer.ai/es/database?hsLang=es) - [Azure SQL](https://support.dataslayer.ai/es/azure-sql?hsLang=es) - [Azure Storage](https://support.dataslayer.ai/es/azure-storage?hsLang=es) - [Dataslayer Atlas](https://support.dataslayer.ai/es/dataslayer-atlas?hsLang=es) - [Morpheus](https://support.dataslayer.ai/es/morpheus?hsLang=es) - [AI Looker Studio Analyzer](https://support.dataslayer.ai/es/ai-looker-studio-analyzer?hsLang=es) - [Dataslayer MCP](https://support.dataslayer.ai/es/dataslayer-mcp?hsLang=es) - [Dataslayer GPT](https://support.dataslayer.ai/es/dataslayer-gpt?hsLang=es) - [Dataslayer AI Chat](https://support.dataslayer.ai/es/dataslayer-ai-chat?hsLang=es) [![Chill listening crop-3](https://support.dataslayer.ai/hs-fs/hubfs/Dataslayer_New_Logo.png?width=142&height=24&name=Dataslayer_New_Logo.png "Chill listening crop-3")](https://dataslayer.ai/) Dataslayer.ai: Informes de Marketing Digital Simplificados Copyright © 2026, DATASLAYER SL