La solución combina un motor probado de visibilidad y automatización para plataformas de datos con la profundidad líder de DoiT en experiencia con clientes de BigQuery.
SANTA CLARA, California, 16 de abril de 2026 — SELECT by DoiT, la compañía de optimización de plataformas de datos creada para ayudar a los equipos de Engineering y de datos a optimizar el gasto en plataformas de datos en la nube, anunció hoy sus planes para una plataforma automatizada de observabilidad y optimización de costos para Google BigQuery, junto con el lanzamiento de un Early Access Program ya disponible en select.dev. El anuncio coincide con Google Cloud Next 2026 en Las Vegas, donde los asistentes podrán ver demos en vivo del producto en el stand de DoiT.
La brecha de visibilidad de costos en las plataformas de datos en la nube
A medida que las organizaciones profundizan su inversión en Google Cloud, BigQuery se ha vuelto infraestructura clave para analítica, machine learning y workloads de IA, lo que trae consigo un reto de gestión de costos al que la mayoría de los equipos apenas empieza a hacer frente. El modelo de precios de BigQuery abarca queries on-demand, reservas de capacidad por slots y distinciones en la facturación de storage que se acumulan con el tiempo. Optimizar todo esto en paralelo, y a la vez detectar el gasto que se pierde en queries fallidos o ineficientes, es un compromiso operativo continuo que la mayoría de los equipos de Engineering y FinOps no tiene cómo sostener.
"A lo largo de miles de interacciones con clientes de BigQuery, hemos visto el nivel de expertise que se necesita para entender y optimizar el gasto", comentó John Purcell, chief product officer de DoiT. "Ese es justamente el problema que una plataforma automatizada está pensada para resolver."
Una base construida sobre la experiencia
La solución de SELECT para BigQuery se apoya en dos capacidades complementarias: el motor de automatización de SELECT, afinado en despliegues productivos sobre más de US$250 millones de gasto en Snowflake, y la profundidad institucional de DoiT en BigQuery, acumulada en casi una década de relación directa con clientes y cerca de 2.000 clientes de BigQuery atendidos desde el lanzamiento de BigQuery Editions.
"El motor de automatización de SELECT ya está probado en producción con cientos de clientes de Snowflake, y lo vamos a escalar a BigQuery sumándole el extraordinario expertise de DoiT en BigQuery", señaló Ian Whitestone, GM y cofundador de SELECT by DoiT. "Partir de esa base significa arrancar desde un expertise real, en lugar de tener que construirlo desde cero."
Cómo funciona la solución
La solución de SELECT para BigQuery se integra a lo largo del data stack para cubrir los costos de punta a punta, y luego optimiza en tres capas automatizadas:
- Storage Optimizer convierte de forma automática las tablas de facturación de storage lógico a físico cuando la transición se traduce en ahorro, sin tocar los queries ni los pipelines.
- Reservations Manager ajusta de manera continua la capacidad de slot reservations según la demanda real del workload, eliminando el análisis manual con el tiempo.
- Query Router envía cada query a la ruta de facturación más rentable según datos históricos de costo, optimizando de forma dinámica entre la ejecución on-demand y la basada en reservas, con fallback automático para no afectar el rendimiento.
La herramienta complementa a DoiT Cloud Intelligence™, conectando la atribución de costos, la detección de anomalías y la optimización de BigQuery dentro de la misma plataforma con la que se gestiona el gasto en infraestructura cloud, Kubernetes y Snowflake.
Early Access y disponibilidad
El Early Access ya está disponible en select.dev/signup. Los equipos que asistan a Google Cloud Next 2026 en Las Vegas podrán ver demos en vivo del producto en el stand de SELECT by DoiT (#1509) y registrarse al Early Access en el mismo lugar. La disponibilidad general está prevista para el Q3.
BigQuery es el tercer pilar del roadmap de optimización de plataformas de datos de SELECT by DoiT, después de Snowflake (ya disponible) y Databricks (en junio de 2026).
Acerca de SELECT by DoiT
SELECT by DoiT es una solución líder en optimización de plataformas, creada para ayudar a los equipos de Engineering y de datos a controlar y reducir el gasto en plataformas de datos en la nube. La plataforma entrega visibilidad profunda sobre costo y rendimiento en Snowflake, Databricks y BigQuery, y ejecuta acciones continuas y automatizadas para reducir el costo sin comprometer el rendimiento. El motor de automatización de SELECT está probado en producción sobre más de US$250M de gasto en Snowflake, y la optimización para Databricks y BigQuery extiende el alcance de la plataforma a lo largo del data stack moderno. SELECT está disponible como producto independiente y también como parte de DoiT Cloud Intelligence™.
Acerca de DoiT
DoiT es un líder global con su plataforma DoiT Cloud Intelligence™, que ofrece soluciones de FinOps y CloudOps con conciencia de intención (intent-aware) para ayudar a las empresas a maximizar el impacto de sus inversiones en la nube. Con un expertise profundo en AWS, Google Cloud y Azure, DoiT Cloud Intelligence le permite a las organizaciones conectar cada dólar invertido con los objetivos de cada workload, identificar las causas raíz de la ineficiencia y lograr una optimización real mediante automatización y acción. Para conocer más, visita doit.com.
Ian Whitestone · Cofundador y CEO de SELECT
Ian es cofundador y CEO de SELECT, una plataforma SaaS de gestión y optimización de costos de Snowflake. Antes de fundar SELECT, dedicó 6 años a liderar equipos full stack de data science y Engineering en Shopify y Capital One. En Shopify, lideró los esfuerzos para optimizar el data warehouse y mejorar la observabilidad de costos.