Les entreprises en pleine croissance se tournent généralement vers des solutions de stockage en nuage pour répondre à leurs besoins croissants en matière de données. BigQuery est une option de plus en plus populaire pour la gestion des données.
Grâce à l'entrepôt de données de BigQuery, les entreprises peuvent centraliser leurs informations en un seul endroit. De plus, elles peuvent accéder à ces données et les analyser à tout moment.
BigQuery peut être facilement intégré à Google Sheets. Cela permet aux membres de l'organisation de collaborer sur des projets en utilisant un outil familier tout en accédant à un flux de données en direct de BigQuery.
Nous allons d'abord présenter BigQuery plus en détail. Ensuite, nous verrons étape par étape deux façons de connecter BigQuery à Google Sheets : Connected Sheets de Google, et un transfert planifié avec Sheetgo, la plateforme d'automatisation des données basée sur l'IA.
Qu'est-ce que BigQuery ?
BigQuery est l'un des nombreux produits de Google. Il s'agit d'un système de stockage d'entrepôt de données que les entreprises peuvent utiliser pour stocker toutes leurs données.
Son énorme puissance de traitement permet à BigQuery d'effectuer des requêtes SQL rapides chaque fois que vous en avez besoin. De plus, grâce à l'infrastructure de Google, vos données dans BigQuery sont constamment sécurisées et accessibles, ce qui est parfait pour les collaborations de projet au sein des organisations.
Pour une introduction plus complète, lisez Qu'est-ce que BigQuery ?
Pourquoi connecter Google Sheets à BigQuery ?
Dans le cadre des produits Google, BigQuery peut facilement être intégré à Google Sheets. Cela présente deux avantages principaux :
- Les feuilles connectées ont toutes les fonctionnalités et tous les outils proposés par Google.
- Google Sheets peut transformez vos données en représentations visuelles puissantes.
Pour en savoir plus sur les outils analytiques de Google Sheet pour les données, lisez Comment analyser des données BigQuery dans Google Sheets ?.
La connexion de BigQuery à Google Sheets vous permet d'exploiter d'énormes quantités de données, et l'automatisation de Sheetgo garantit que ces données sont toujours mises à jour.
Un exemple
Vous souhaitez importer dans une feuille de calcul des données sur les tendances actuelles de la recherche sur Google.
En connectant Google Sheets à une base de données BigQuery à l'aide de Sheetgo, vous pourrez sélectionner des données de tendances actualisées et les analyser dans Google Sheets.
Cette puissante combinaison vous aidera à identifier les tendances les plus populaires ou à prédire les tendances de recherche afin d'optimiser le marketing de votre entreprise.
Comment connecter BigQuery à Google Sheets ?
Il existe deux façons de connecter BigQuery à Google Sheets :
- Manuellement par le biais de Google Sheets’ menu de données.
- Utilisation automatique de Sheetgo.
Regardez la vidéo ci-dessous ou continuez à lire pour découvrir les deux approches.
Utiliser les feuilles connectées de Google
Cette fonctionnalité de Google Sheets relie une feuille à une table BigQuery et peut actualiser les données selon un planning. Vous avez besoin d'un accès à BigQuery et d'un projet Google Cloud avec la facturation configurée.
Pour connecter une table BigQuery depuis Google Sheets :
1. Accédez à Données > Connecteurs de données > Se connecter à BigQuery.
2. Un message semblable à celui ci-dessous s'affiche. Cliquez sur "Se connecter".
3. La fenêtre suivante vous demande de choisir un projet Cloud.
4. Ensuite, vous devez sélectionner un ensemble de données dans ce projet. Dans mon exemple, je choisis un ensemble de données public, "census_bureau_usa".
5. Une fois votre ensemble de données sélectionné, vous pouvez choisir une table ou une vue, puis cliquer sur "Connecter".
6. Un message s'affiche une fois la connexion établie.
7. C'est tout. Vous pouvez analyser confortablement votre ensemble de données depuis Sheets, même s'il s'agit d'un fichier volumineux, car les données ne sont pas réellement chargées dans Sheets.
La feuille affiche un aperçu de 500 lignes, mais les graphiques, les tableaux croisés dynamiques et les fonctions que vous créez à partir de celle-ci utilisent la table entière. Pour actualiser les données, cliquez sur Options d'actualisation. Vous pouvez actualiser maintenant ou planifier une actualisation. Seules les personnes ayant accès à BigQuery peuvent actualiser. Les autres personnes avec qui vous partagez le fichier peuvent tout de même consulter et analyser les données.
Pour travailler directement sur les lignes, cliquez sur Extraire. Une extraction copie jusqu'à 50 000 lignes dans une feuille standard, ou jusqu'à 500 000 lignes tant qu'elle reste sous les 5 millions de cellules.
Ouvrir une table BigQuery dans Google Sheets depuis la console BigQuery
Vous pouvez aussi partir de BigQuery. Dans la console Google Cloud, ouvrez BigQuery et accédez au volet Explorateur. Développez votre projet et ouvrez l'ensemble de données. À côté du nom de la table, cliquez sur Afficher les actions, puis sélectionnez Ouvrir dans > Feuilles connectées. Une nouvelle feuille de calcul s'ouvre avec la table connectée.
Connecter BigQuery à Google Sheets automatiquement avec Sheetgo
Même si les méthodes présentées ci-dessus permettent de connecter efficacement vos données, Sheetgo propose d'autres fonctionnalités qui offrent davantage d'avantages.
Ce ne sont là que quelques avantages de l'utilisation de Sheetgo pour connecter BigQuery à Google Sheets :
- Nombre illimité de lignes de données : Connected Sheets affiche un aperçu de 500 lignes, et une extraction copie au maximum 500 000 lignes dans la feuille. Sheetgo vous permet d'importer un nombre illimité de lignes de données.
- Des données à jour pour tous ceux avec qui vous partagez : Dans Connected Sheets, seules les personnes ayant accès à BigQuery peuvent actualiser les données ou planifier une actualisation. Un transfert planifié écrit les données dans une feuille de calcul standard : tous ceux qui ouvrent le fichier voient donc les chiffres les plus récents.
- Expérience du comportement des feuilles de calcul : Les fonctions et caractéristiques de Sheetgo vous permettent d'expérimenter le comportement natif d'une feuille de calcul, contrairement aux résultats statiques renvoyés à votre feuille par l'intégration de Google.
- Développez votre flux de travail : Au lieu d'une importation unique, Sheetgo vous permet de continuer à construire des workflows avec de multiples automatisations en utilisant les données BigQuery importées.
Maintenant que nous avons exploré les avantages de l'utilisation de Sheetgo par rapport à la fonction intégrée de Google, examinons les instructions étape par étape pour connecter BigQuery à Google Sheets automatiquement via Sheetgo.
Étape 1 : S'inscrire à Sheetgo
Inscrivez-vous à Sheetgo en utilisant votre compte Google.
Étape 2 : Créer un flux de travail
Dans Sheetgo, cliquez sur New, puis sélectionnez Flux de travail en blanc.
Cliquez sur Créer une automatisation.
Étape 3 : Sélectionnez votre source
Pour choisir votre source de données, faites défiler vers le bas jusqu'à Bases de données et sélectionnez BigQuery.
Cliquez sur Accorder l'autorisation afin que Sheetgo puisse se connecter à votre compte BigQuery.
Étape 4 : Trouver votre projet BigQuery
Ensuite, sélectionnez votre Bigquery Projet, Nom de l'ensemble de données, et Tableau ou Voir. Cela déterminera les données que vous utilisez.
Incluez une requête pour sélectionner les données exactes que vous souhaitez transférer.
Une fois que vous êtes satisfait, appuyez sur Prochaine étape.
Étape 5 : Sélectionner une destination
Il est temps de connecter ce jeu de données à Google Sheets. Sélectionnez Google Sheets comme destination.
Nommez votre nouveau fichier.
Une fois votre automatisation configurée, cliquez sur Terminer et sauvegarder.
Étape 6 : Automatiser votre flux de travail
Après avoir enregistré votre flux de travail, vous pouvez en voir une représentation visuelle dans la vue du flux de travail.
Sous Déclencheurs, dans la barre latérale droite, définissez un calendrier d'exécution pour votre flux de travail..
Sheetgo transfère automatiquement les données de BigQuery vers Google Sheets à la fréquence de votre choix.
Votre équipe consulte ensuite les résultats dans Google Sheets au lieu que chacun exécute la même requête dans BigQuery, ce qui peut vous aider à réduire vos coûts BigQuery.
Dans l'autre sens : de Google Sheets vers BigQuery
Ce guide transfère des données de BigQuery vers Google Sheets. Pour envoyer des données d'une feuille de calcul dans l'autre sens, BigQuery peut lire directement un fichier Google Sheets :
- Dans BigQuery, ouvrez l'ensemble de données qui doit contenir les données, ou créez-en un depuis le menu de votre projet. Cliquez ensuite sur Créer une table.
- Sous Source, définissez Créer une table à partir de sur Drive. Collez l'URL de la feuille de calcul comme URI Drive et choisissez Google Sheets comme format de fichier.
- Sous Destination, nommez la table et conservez Table externe comme type de table. Cochez Détection automatique pour que BigQuery lise le schéma, ou saisissez vous-même les colonnes.
- Cliquez sur Créer une table. Chaque requête sur cette table lit le contenu de la feuille de calcul à ce moment-là.
Une table externe laisse les données dans Google Drive : toute personne qui l'interroge doit donc avoir accès à la feuille de calcul ainsi qu'à BigQuery. Pour copier plutôt les données de la feuille dans des tables BigQuery selon un planning, découvrez comment créer des pipelines BigQuery dans des feuilles de calcul avec Sheetgo, la plateforme d'automatisation des données basée sur l'IA, qui peut aussi ajouter des données de feuilles de calcul à une table BigQuery.
Dernières réflexions
Comme vous pouvez le constater, Sheetgo est une excellente option pour les entreprises qui souhaitent connecter BigQuery à Google Sheets..
Il présente de nombreux avantages par rapport à la fonction native qui vous permet de créer des automatismes.
En fait, Sheetgo peut transférer des données BigQuery vers des fichiers Excel, CSV ou TSV. Pour en savoir plus, lisez Comment connecter automatiquement les données BigQuery à Excel ?
BigQuery est-il gratuit ?
BigQuery propose une version gratuite qui comprend 10 Go de stockage et 1 To de traitement des requêtes. par mois, ce qui est idéal pour les petits projets. Au-delà, la tarification est basée sur l'utilisation : vous payez en fonction de la quantité de données que vous stockez et interrogez.
À quoi sert BigQuery ?
BigQuery stocke et analyse de grands ensembles de données sur le cloud. Il s'agit d'un entrepôt de données évolutif qui vous permet d'exécuter des requêtes SQL complexes, de générer des informations commerciales et de gérer des données structurées sans aucune infrastructure de base de données.
BigQuery est-il une base de données relationnelle ?
BigQuery n'est pas une base de données relationnelle traditionnelle, mais il utilise une structure similaire avec des tables, des lignes et des colonnes, et prend en charge les requêtes SQL. Il est plus précisément décrit comme un entrepôt de données d'entreprise sans serveur.
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