Qu'est-ce que Google BigQuery et comment ça marche ? – Le guide ultime

Google BigQuery est un entrepôt de données d'entreprise entièrement géré, conçu pour gérer et analyser les données avec des fonctionnalités telles que l'apprentissage automatique, l'analyse géospatiale et la business intelligence. Son architecture sans serveur permet aux requêtes SQL de répondre à des questions importantes sans avoir besoin de gestion d'infrastructure. BigQuery peut analyser des téraoctets de données en quelques secondes et des pétaoctets en quelques minutes seulement, ce qui en fait un outil puissant pour obtenir des informations basées sur les données.

Ce guide fournit un aperçu complet de Google BigQuery et de ses fonctionnalités, ainsi que la manière de tirer le meilleur parti de l'outil.

Comprendre BigQuery

BigQuery est un entrepôt de données multicloud sans serveur, hautement évolutif et rentable.

La caractéristique sans serveur de BigQuery se démarque, car elle signifie que les utilisateurs n'ont pas à gérer l'infrastructure sous-jacente. Il n'est pas nécessaire de provisionner des ressources ou de gérer les opérations de base de données. Au lieu de cela, BigQuery s'occupe de tout cela, offrant aux utilisateurs la possibilité d'interroger des données en déplacement, sans aucune configuration ni administration requise.

Une caractéristique notable de BigQuery est sa capacité à analyser de grandes quantités de données en temps réel. Cela est essentiel dans le monde actuel axé sur les données, où des décisions rapides et éclairées peuvent changer la donne pour les entreprises. Grâce au langage SQL familier, les spécialistes du marketing, les analystes et les passionnés de données peuvent se plonger dans leurs ensembles de données, poser des questions complexes et recevoir des réponses en quelques secondes.

De plus, BigQuery repose sur la base solide de Google Cloud, tirant parti de ses avantages en matière de sécurité, d'évolutivité et de performances. À mesure que les entreprises se développent et que les besoins en données évoluent, BigQuery s'adapte sans effort, en faisant évoluer ses ressources pour garantir des performances optimales.

Essentiellement, Google BigQuery supprime les complexités associées à l'analyse de données à grande échelle. Au lieu de se pencher sur les subtilités de l’infrastructure, les entreprises peuvent concentrer leur énergie sur ce qui compte vraiment : extraire de la valeur de leurs données. Au fur et à mesure que nous approfondirons ce guide, nous découvrirons davantage de caractéristiques et de fonctionnalités qui distinguent véritablement BigQuery dans le monde de l'analyse de données.

Interagir avec BigQuery

BigQuery propose plusieurs interfaces d'interaction. La console Google Cloud fournit une interface graphique pour des tâches telles que le chargement, l'exportation et l'interrogation de données. L'outil de ligne de commande bq, basé sur Python, permet d'accéder à BigQuery directement depuis la ligne de commande.

Les développeurs et les data scientists peuvent également utiliser des bibliothèques clientes dans des langages de programmation familiers, notamment Python, Java, JavaScript et Go. De plus, l'API REST et l'API RPC de BigQuery offrent davantage de moyens de gérer et de transformer les données.

Fonctionnalités uniques de BigQuery

BigQuery optimise la flexibilité en séparant le moteur de calcul qui analyse les données des choix de stockage. Cette séparation permet le stockage et l'analyse des données au sein de BigQuery ou l'évaluation des données en externe. Les requêtes fédérées permettent de lire des données à partir de sources externes, tandis que le streaming prend en charge les mises à jour continues des données. Des outils tels que BigQuery ML et BI Engine améliorent encore les capacités d'analyse des données.

La conception de BigQuery garantit que le stockage et le calcul sont découplés, évoluant indépendamment à la demande. Cette conception offre une immense flexibilité et un contrôle des coûts, car il n'est pas nécessaire de maintenir des ressources de calcul coûteuses opérationnelles en permanence. Les données peuvent être ingérées dans BigQuery par lots ou diffusées en temps réel à partir de diverses sources telles que le Web, l'IoT ou les appareils mobiles via Pub/Sub. Pour ceux qui souhaitent importer des données provenant d'autres cloud, de systèmes sur site ou de services tiers, le service de transfert de données est disponible.

Travailler avec des données dans BigQuery

Les données dans BigQuery sont organisées en ensembles de données, qui sont des conteneurs de tables et de vues de premier niveau. Les données peuvent être chargées dans BigQuery à l'aide de l'API Storage Write ou chargées par lots à partir de fichiers locaux ou de Cloud Storage dans divers formats tels que Avro, Parquet, ORC, CSV, JSON, etc. Le service de transfert de données BigQuery simplifie encore davantage l'ingestion de données.

Lorsque vous travaillez avec des données dans BigQuery, plusieurs étapes sont généralement impliquées.

Ingestion de données

Les données peuvent être chargées à partir de diverses sources, notamment des fichiers CSV, des fichiers JSON ou directement depuis Google Cloud Storage. Qu'il s'agisse de l'interface utilisateur Web de BigQuery, des outils de ligne de commande ou des API, il existe plusieurs moyens d'importer des données dans BigQuery.

La modélisation des données

Contrairement à certains systèmes qui nécessitent qu'un schéma soit défini à l'avance, BigQuery utilise une approche de schéma à la lecture. Cela signifie que la définition d'un schéma n'est pas obligatoire au départ, mais cela peut être bénéfique pour les performances et l'optimisation des requêtes. Dans BigQuery, les données peuvent être structurées à l'aide de tables, de vues et de partitions.

Requête de données

BigQuery est équipé pour gérer la syntaxe SQL standard, permettant une analyse et un filtrage complexes des données. Compte tenu de sa conception, BigQuery peut traiter efficacement même les ensembles de données les plus étendus, ce qui le rend capable de gérer des requêtes sur des pétaoctets de données.

Transformation des données

Pour ceux qui cherchent à affiner ou modifier leurs données, BigQuery propose des fonctionnalités SQL. De plus, des outils externes tels que Cloud Dataflow ou Dataprep peuvent être utilisés pour les transformations de données. Une fois les données transformées, de nouvelles tables ou vues peuvent être créées sur la base des données affinées.

Visualisation de données

Pour représenter visuellement les données, des outils tels que Looker Studio peuvent être intégrés à BigQuery. Ces plateformes offrent des interfaces intuitives, facilitant l'exploration et l'analyse visuelle des données.

Exportation de données

Après analyse, s'il est nécessaire de déplacer des données hors de BigQuery, il prend en charge l'exportation vers différents formats tels que CSV, JSON, Avro ou Parquet. Les données exportées peuvent être envoyées vers Google Cloud Storage ou directement vers d'autres services comme Google Sheets ou Google Drive.

BigQuery Analytics et ML

BigQuery prend en charge l'analyse descriptive et prescriptive. Il peut interroger les données stockées ou exécuter des requêtes sur des données externes à l'aide de tables ou de requêtes fédérées. Il prend en charge les requêtes SQL standard ANSI, notamment les jointures, les champs imbriqués et les fonctions spatiales. Les outils de Business Intelligence tels que BI Engine, Looker Studio et les outils tiers tels que Tableau et Power BI sont également pris en charge. BigQuery ML se démarque en offrant des fonctionnalités d'apprentissage automatique et d'analyse prédictive.

BigQuery n'est pas seulement un entrepôt de données, c'est un outil puissant qui combine le stockage de données avec des capacités analytiques. Cela signifie que les utilisateurs peuvent stocker de grandes quantités de données, puis exécuter des requêtes analytiques complexes sur ces données. L’objectif est d’extraire des informations significatives pouvant guider les processus de prise de décision.

Gouvernance et sécurité des données

BigQuery assure une gestion centralisée des données et des ressources de calcul. La gestion des identités et des accès (IAM) de Google Cloud s'intègre à BigQuery pour sécuriser les ressources. Les bonnes pratiques de sécurité de Google Cloud offrent une approche robuste de la sécurité des données, garantissant à la fois la sécurité du périmètre et une approche de défense en profondeur plus granulaire.

Analyse géospatiale dans BigQuery

BigQuery prend en charge diverses fonctions spatiales, ce qui en fait un outil puissant pour l'analyse géospatiale. Ces fonctionnalités font partie des systèmes d'information géographique intégrés à BigQuery.

Comprendre l'analyse géospatiale

Dans un entrepôt de données comme BigQuery, les informations de localisation sont prédominantes. De nombreuses décisions commerciales essentielles tournent autour des données de localisation. Par exemple, le suivi de la latitude et de la longitude des véhicules de livraison ou des colis au fil du temps peut fournir des informations sur l'efficacité de la livraison. De même, l'enregistrement des transactions des clients et la conjugaison de ces données avec les données de localisation des magasins peuvent offrir des informations sur le comportement et les préférences des clients.

L'analyse géospatiale dans BigQuery permet aux utilisateurs d'analyser et de visualiser des données géospatiales à l'aide de types de données géographiques et des fonctions géographiques de GoogleSQL. Ce type d'analyse peut aider à déterminer quand un colis est susceptible d'arriver ou quels clients doivent recevoir un courrier pour un emplacement de magasin spécifique.

Interroger du Big Data dans BigQuery

S'attaquer au Big Data implique souvent de passer au crible de grandes quantités d'informations pour trouver des informations précieuses, un processus qui peut prendre du temps et des ressources.

Google BigQuery prend en charge SQL. Avec SQL, les utilisateurs peuvent interagir sans effort avec leurs ensembles de données, quelle que soit leur taille. Même si vous traitez des pétaoctets de données, BigQuery traite vos requêtes à une vitesse remarquable, vous garantissant ainsi de recevoir des informations sans longs temps d'attente.

Exploiter la puissance de Google BigQuery sans les complexités

En s'associant à Improvado, les entreprises peuvent bénéficier de tous les avantages de Google BigQuery sans avoir à subir les inconvénients de la configuration et de la gestion d'un entrepôt de données.

Improvado est une solution d'analyse marketing de bout en bout qui rationalise chaque étape du cycle de reporting marketing, depuis la collecte et le stockage des données jusqu'à la visualisation des données et la découverte d'informations.

L'équipe Improvado fournit aux entrepôts de données des services de déploiement et de maintenance. L'équipe installe et configure Google BigQuery pour vous. L'instance d'entrepôt de données appartient à Improvado, mais Improvado la gère du côté du client, garantissant ainsi la transparence du processus. Vous avez toujours le contrôle total et la propriété de leurs données.

Questions fréquemment posées