Comment analyser des données BigQuery dans Google Sheets ?

Qu'est-ce que BigQuery ?

BigQuery est la solution de Google pour le stockage de données au niveau de l'entreprise. Il s'agit d'un service basé sur le cloud qui permet d'effectuer rapidement des requêtes SQL pour les données volumineuses à un prix abordable. Comme il s'agit d'un produit Google, il est fiable, sécurisé et en constante amélioration. Avec BigQuery, les grandes entreprises n'ont plus besoin de gérer leurs entrepôts de données avec du matériel coûteux sur site. BigQuery s'exécute et se sauvegarde sur l'infrastructure de Google. Google BigQuery permet aux utilisateurs de tirer pleinement parti de l'infrastructure des produits Google. Aujourd'hui, nous présentons le nouveau connecteur BigQuery de Google pour Google Sheets, et nous expliquons comment vous pouvez utiliser l'outil gratuit que nous avons développé spécifiquement pour automatiser le transfert de données !

Nouveau connecteur de données Google Sheets

Google a récemment lancé un nouveau connecteur de données pour les utilisateurs de BigQuery et de Google Sheets ! C'est une excellente nouvelle pour les analystes de données qui souhaitent améliorer et automatiser la facilité avec laquelle ils gèrent les données. Cette solution est conçue pour les praticiens du big data qui souhaitent utiliser Sheets pour analyser de gros chiffres. Grâce à ce connecteur, vous pouvez analyser jusqu'à 1 To de données BigQuery pour extraire jusqu'à 10 000 lignes de données dans une feuille via une requête SQL standard. Cela permet d'analyser d'énormes quantités d'informations dans un environnement intuitif et collaboratif.

Limites

Comme pour tous les nouveaux outils, il existe certaines limites. Bien que nous puissions être patients pendant que Google améliore cet outil, il est bon d'être conscient de ce que nous pouvons faire et de ce que nous ne pouvons pas faire.

Mobile : Actuellement, cet outil n'est pas adapté aux mobiles. Toutefois, vous pouvez consulter vos résultats sur un appareil mobile. Vous devrez donc effectuer vos recherches sur un ordinateur, mais les résultats partagés peuvent être consultés et commentés par les membres de l'équipe sur des appareils mobiles.

Automatisation : Pour l'instant, cet outil n'offre pas de fonctions d'automatisation. Nous espérons que cela changera bientôt, mais en attendant, l'un de nos ingénieurs Sheetgo a créé un outil d'aide à l'automatisation. Script Google Apps gratuit que vous pouvez utiliser pour automatiser votre processus.

Volumes importants : Comme indiqué précédemment, bien que ce connecteur prenne en charge les requêtes de données HUGE à une vitesse remarquablement rapide, si vous souhaitez obtenir plus de 10 000 lignes dans une seule feuille de calcul, vous devrez utiliser une autre méthode : récupérer automatiquement les données de BigQuery vers Google Sheets..

Commencer à utiliser le connecteur de données BigQuery

Étape 1.

Pour exécuter le connecteur de données, cliquez sur Données → Connecteurs de données → BigQuery.

Étape 2.

Une fenêtre s'ouvre dans votre feuille. Sélectionnez le projet de facturation sur lequel vous souhaitez travailler et cliquez sur Rédiger une requête.

Étape 3.

L'utilisation du paramètre n'est pas une étape obligatoire, mais elle est utile si vous devez ajouter une valeur de feuille de calcul à la requête. Cliquez sur Ajouter pour ajouter des paramètres.

Étape 4.

Le nom du paramètre (qui sert de référence) est lié à l'adresse de la cellule dans la feuille de calcul. Donnez à votre paramètre un nom unique qui vous permettra de vous en souvenir facilement et de choisir une cellule comme référence.

Étape 5.

Dans cet exemple, "MYPARAMETER" correspond à la cellule Sheet!B2.

Étape 6.

Dans la capture d'écran suivante, vous pouvez trouver la liste de toutes les tables et structures de chaque table que vous avez dans votre compte BigQuery. Il s'agit en quelque sorte de votre table des matières.

Étape 7.

En cas d'écriture d'une requête avec une erreur, le message Éditeur de requêtes BigQuery détecte automatiquement les erreurs. Voici par exemple comment il repère la faute de frappe "SELET" au lieu de "SELECT".

Étape 8.

Lorsque la requête est valide, Google vous l'indique en bas de page. Assurez-vous donc que la requête est valide avant de cliquer sur INSÉRER LES RÉSULTATS.

Étape 9.

Si vous regardez la capture d'écran, vous remarquerez plusieurs choses :

- L'icône dans l'onglet indique qu'il ne s'agit pas d'un onglet Google Sheets classique. Cet onglet est différent car son seul but est d'afficher les résultats de BigQuery - que vous ne pouvez pas modifier !

- Le menu spécial en bas, à l'intérieur des trois points, vous permet de contrôler et d'éditer votre connexion BiqQuery.

- Cette connexion ne peut pas être automatisée. Toutefois, pour disposer de données actualisées, ouvrez la feuille de calcul et, dans cet onglet, appuyez sur Rafraîchir.

- Pour savoir comment vous pouvez automatiser cela avec Google Apps Script, cliquez sur notre article de blog. Comment obtenir automatiquement des données de BigQuery vers Google Sheets ?.

Maintenant que vous avez réussi à créer des liens entre BigQuery et vos feuilles de calcul Google, il est temps de mettre ces données au travail ! Pour en savoir plus sur BigQuery de Google, consultez l'article de blog suivant : Quand est-il judicieux d'utiliser Google BigQuery ?.

Google Sheets propose un module complémentaire similaire pour les données CRM. Découvrez comment utiliser le connecteur Salesforce pour Google Sheets.