Réduire les coûts de Bigquery avec Sheetgo

Les coûts de Bigquery ne sont généralement pas élevés si vous exécutez des requêtes optimisées.. Mais l'optimisation est difficile à mettre en œuvre au sein des équipes. De plus, lorsqu'une requête non optimisée est exécutée, le mal est déjà fait.

Sheetgo peut aider à réduire les coûts de BigQuery ; il vous permet de transférer des données de BigQuery vers Google Sheets de manière programmée. Cela rend votre base de données facilement accessible à tous, tout en garantissant que toutes les requêtes exécutées sont optimisées.

En centralisant ces transferts de données, vous pouvez également réduire les coûts en veillant à ce que les mêmes requêtes ne soient pas exécutées plusieurs fois par des personnes différentes.

Pourquoi les coûts de BigQuery peuvent grimper en flèche

BigQuery est puissant, mais son modèle de paiement à la requête signifie que les coûts peuvent s'accumuler rapidement. C'est particulièrement vrai lorsque les équipes ne savent pas comment ces coûts sont calculés.

Les principaux responsables des coûts inutiles sont la manière dont les requêtes sont écrites et la fréquence à laquelle elles sont exécutées. Pour ne rien arranger, les requêtes les plus simples peuvent analyser des téraoctets de données. Par exemple, le “hello world” des requêtes, “SELECT * FROM table”, est la première chose que tout le monde apprend et peut engendrer des coûts importants.

Si l'on multiplie ces facteurs par plusieurs membres de l'équipe qui exécutent des requêtes similaires, les coûts commencent à s'accumuler.

Même tout le monde est formé à la rédaction de requêtes optimisées, l'accès à BigQuery par plusieurs départements peut poser des problèmes:

• Interrogations répétées du même ensemble de données.
• Numérisation de tableaux entiers au lieu de données spécifiques.
• Exécution manuelle de rapports au lieu de les automatiser.
• Manque de visibilité de savoir qui gère quoi et quand.

Pour éviter ce type de gaspillage, il ne suffit pas d'enseigner l'optimisation des requêtes. Un moyen simple de réduire les coûts de BigQuery est de donner à un accès structuré et des flux de travail plus intelligents.

Mettre en place un système d'automatisation Sheetgo en quelques minutes

Avec Sheetgo, vous pouvez contrôler la façon dont vos données BigQuery sont partagées et accessibles. En mettant en place une automatisation simple, vous pouvez mettre à disposition des données importantes sans donner à tout le monde un accès direct à votre base de données.

Voici les étapes de base pour créer une automatisation Sheetgo afin d'extraire des informations de BigQuery :

1. Sélectionner la source de données: BigQuery.
1. Choisir la base de données et la table avec les données dont vous avez besoin.
2. Inclure une requête pour filtrer les informations.
2. Mettre en place un responsable du traitement des données si vous avez besoin de traiter les données ultérieurement.
3. Sélectionner la destination des données: Google Sheets, Excel, CSV ou TSV.
4. Configuration d'un déclencheur de calendrier pour que l'automatisation s'exécute périodiquement.

Voici à quoi ressemble une automatisation simple de Sheetgo.

L'automatisation des exportations de cette manière est un excellent moyen de réduire les coûts de BigQuery. Pour des instructions plus spécifiques, lisez Transfert automatique des données de BigQuery vers Google Sheets.

Autres avantages de l'automatisation avec Sheetgo

Sheetgo fait plus que transférer des données entre BigQuery et Google Sheets. Il dispose de plusieurs autres fonctions permettant d'automatiser les processus :

• Transfert et traitement des données entre les feuilles de calcul.
• Envoi de données à BigQuery à partir de feuilles de calcul.
• Création de tableaux de bord à partir des graphiques et des données de Google Sheets.
• Mise en œuvre Sheetgo Forms pour standardiser et valider la saisie des données.
• Automatisation des courriers électroniques et de la génération de documents à partir des informations de la base de données.

La première étape consiste à commencer par une simple automatisation BigQuery to Sheets. Après avoir construit ce flux de travail initial, il est facile de le connecter à d'autres parties de vos opérations. Sheetgo vous permet de distribuer et d'utiliser les informations de votre base de données sans en compromettre l'intégrité.

Très vite, les flux de travail de Sheetgo peuvent s'étendre à d'autres tâches.

Collecter des données structurées et les envoyer à BigQuery

Sheetgo peut également vous aider à collecter et diffuser des données propres et structurées dans votre base de données.

Avec Formulaires Sheetgo, Avec Google Sheets, vous pouvez créer des formulaires de saisie de données personnalisés qui s'intègrent directement dans Google Sheets. Ces formulaires permettent à quiconque de soumettre des informations dans un format standardisé, avec des règles de validation pour garantir la cohérence. Pas de feuilles de calcul en désordre, pas de nettoyage manuel.

Une fois que les données sont dans Sheets, vous pouvez utiliser une automatisation Sheetgo pour envoyer des informations dans BigQuery, et de mettre à jour votre base de données automatiquement.

En combinant Formulaires Sheetgo avec téléchargements automatisés vers BigQuery, Vous améliorez ainsi la qualité des données et obtenez des contributions de l'ensemble de l'organisation.

La réduction des coûts de BigQuery commence par un accès plus intelligent

La première étape pour réduire les coûts de BigQuery n'est pas seulement les requêtes, c'est aussi l'amélioration. contrôle. En utilisant Sheetgo pour automatiser et gérer le flux de données de BigQuery vers des outils tels que Google Sheets, vous gagnez en visibilité, en cohérence et en rentabilité.

Au lieu de laisser chaque membre de l'équipe exécuter des requêtes directement sur votre base de données, vous pouvez créer un flux de travail qui fournit uniquement les données dont ils ont besoin, quand ils en ont besoin.

En outre, Sheetgo peut étendre l'automatisation et intégrer davantage de processus, transformant ainsi ce qui n'était au départ qu'une réduction des coûts en une amélioration opérationnelle.