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Comment connecter BigQuery à Excel automatiquement ?

BigQuery is known as one of the best data storage solutions on the market. This is perfect for businesses that need to store huge amounts of data for their projects. As a cloud-based data warehouse, BigQuery allows individuals within enterprises to access various data at the same time, for ultimate collaboration and productivity. However, what happens when businesses would like to transfer this data to an Excel file? Unfortunately, Google cannot integrate BigQuery to Excel files. But that’s where Sheetgo comes in.

L'application web de Sheetgo peut intégrer des données BigQuery à divers programmes, dont Excel, pour que vous receviez des données mises à jour automatiquement dans vos projets. C'est idéal si vous voulez utiliser les outils d'analyse d'Excel sur vos jeux de données BigQuery. Dans cet article, nous prenons comme exemple l'import d'un jeu de données public BigQuery sur les prix de l'immobilier au Brésil dans un fichier Excel.

Let’s explore in more detail what BigQuery is and why we should connect it to Excel. Then, we will follow our step-by-step on how to automatically connect your BigQuery data to Excel.

Qu'est-ce que BigQuery ?

BigQuery is Google’s cloud-based data storage solution specifically designed for enterprises. BigQuery allows you to query thousands of rows of data within seconds through its high processing power. By integrating with your software, BigQuery allows you to import and analyze huge amounts of data through a live feed so that you can work on up-to-date business projects with ease.

Pour accéder aux données BigQuery et les connecter à votre logiciel, il suffit de créer un compte. Vous pouvez aussi choisir un forfait mensuel, qui permet aux entreprises d'importer et d'interroger un volume défini de données et de lancer des requêtes simultanées pour plusieurs projets. 

Why connect BigQuery to Excel?

Connecting BigQuery to Excel allows users to effectively access their data while also using the analytical features of Excel. Connecting BigQuery and Excel is also important as you can create connections between workflows using any cloud-based file system. This means your data is accessible to everyone, everywhere.

Using our case study, we’d be able to connect this public dataset to an excel file in OneDrive that will continually receive updates on property prices. We’d then be able to use the analytical features of Excel to represent property price averages in different areas of Brazil visually.

The Sheetgo web application provides the easiest way to connect your BigQuery data to Excel automatically. Furthermore, Sheetgo also offers the following benefits:

  • Nombre illimité de lignes de données : Unlike many other data connectors, Sheetgo allows you to import unlimited rows of data from your BigQuery account. This is perfect for organizations dealing with multiple, large datasets in one place.
  • Cloud-based storage compatibility: Sheetgo’s connections are compatible with the leading cloud-storage solutions, including OneDrive, Google Drive, Dropbox, and SharePoint. This makes your BigQuery data accessible to everyone.
  • Développez votre flux de travail : The Sheetgo app helps you build effective workflows between a variety of software applications. No matter what software your team members use, you can form seamless connections in just a few clicks.

How to connect BigQuery to Excel

In order to show how to connect BigQuery to Excel, we will use the case study from above. Let’s import the public Brazilian property selling data on BigQuery to analyze average property prices across different areas of Brazil.

Here is a step-by-step on how to connect BigQuery to Excel using Sheetgo.

1. On the Sheetgo web app, you can either choose or create a new workflow. Make sure this is labeled clearly. Then, click Create connection.

BigQuery to excel 1

2. As your source data is from BigQuery, scroll down to the bases de données et sélectionnez BigQuery. If this is your first time connecting BigQuery to Sheetgo, click grant permission to allow integration.

BigQuery to Excel 2

3. Next, you must find your desired data from BigQuery. Select the correct project, dataset name, et table name to start connecting your dataset. By default, it will run a query to return the first 1000 rows of all columns. If you want to learn how to write SQL queries, check out this article on Syntaxe de BigQuery.

Une fois que vous êtes satisfait, appuyez sur continue.

BigQuery to Excel 3

4. Now it’s time to connect this dataset to your destination file. As you can see, Sheetgo gives you the option to select a variety of destinations. In this case, we will choose Excel.

BigQuery to Excel 4

5. You can either create a new Excel file for the data to be imported into or add the data to an existing Excel file.

Here, you can also change the destination of the Root folder (top right-hand side of the pop-up), allowing you to access any of your desired cloud-based storage solutions. For our use case, we’ll choose OneDrive. Make sure you name your Excel file.

Appuyez ensuite sur Terminer et sauvegarder.

BigQuery to Excel 5

6. Sheetgo has created an automated workflow to transfer data from BigQuery to Excel.

BigQuery to Excel 6

7. Whenever you need to update your destination file, click Exécuter to execute the workflow.

Alternatively, you can click Automatiser to schedule automatic transfers. In doing so, Sheetgo will automatically transfer your BigQuery data to Google Sheets at the frequency of your choice.

BigQuery to Excel 7

And there you have it! Sheetgo successfully imports BigQuery datasets to an Excel file in just a few easy steps.

Moreover, Sheetgo’s added benefits of unlimited data and cloud-based storage compatibility help you get the most out of your projects.

Want to learn more about connecting BigQuery data? Read our article How to connect BigQuery to Google Sheets automatically.

Alternatively, for more information on BigQuery and Sheetgo, check out our related articles below!

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Utilisez Sheetgo pour connecter BigQuery à Google Sheets et traiter efficacement des données volumineuses.

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