Qu'est-ce que BigQuery ?

BigQuery est l'entrepôt de données entièrement géré et sans serveur de Google, conçu pour gérer des quantités massives de données. Mais qu'est-ce que BigQuery et comment peut-il aider les entreprises à travailler avec de grands ensembles de données et le Big Data ?

Dans cet article, nous vous fournirons un aperçu complet et facile à comprendre de ce qu'est BigQuery, de ses principales fonctionnalités et de ses cas d'utilisation courants.

Qu'est-ce que BigQuery ?

BigQuery est l'entrepôt de données d'entreprise de Google Cloud qui vous permet de stocker, visualiser et analyser des données. En tant qu'entrepôt de données entièrement géré, il vous permet de vous concentrer sur la visualisation et l'analyse des données plutôt que sur le stockage des données. Par conséquent, il vous aide à obtenir des informations à partir de vos données facilement et rapidement sans avoir à vous soucier du stockage de vos données.

Avec BigQuery, vous pouvez également collaborer avec votre équipe en attribuant des autorisations de lecture et d'écriture à des utilisateurs spécifiques. De plus, vous pouvez être assuré que vous serez en mesure de protéger vos données sensibles. BigQuery privilégie la sécurité et la gouvernance des données pour garantir la confidentialité et l'intégrité des données.

Étant donné qu'il prend en charge le dialecte SQL standard, BigQuery vous permet d'écrire des requêtes en utilisant la syntaxe SQL. En utilisant ce langage de programmation puissant, vous pouvez organiser, gérer et manipuler des données dans BigQuery.

Comment fonctionne BigQuery ?

BigQuery stocke les données par colonnes et les présente sous forme de tables, de lignes et de colonnes. Nous pouvons décomposer le fonctionnement de BigQuery en différentes parties.

Ingestion: vous pouvez ingérer des données dans BigQuery de différentes manières. Par exemple, vous pouvez télécharger des fichiers dans différents formats, tels que JSON et CSV. Vous pouvez également diffuser des données à partir d'un outil comme Dataflow dans BigQuery.

Stockage: une fois les données ingérées, elles sont stockées dans des colonnes. Chaque colonne de la table est stockée séparément sur plusieurs nœuds.

Requête: les utilisateurs peuvent écrire des requêtes SQL pour récupérer et organiser des données des tables.

Avantages de l'utilisation de BigQuery

Il y a de nombreux avantages à utiliser BigQuery. Certains de ces avantages incluent :

Requêtes rapides même pour des ensembles de données extrêmement volumineuxBigQuery vous permet d'analyser de grands ensembles de données complexes rapidement et facilement, ce qui en fait une solution très efficace et évolutive.

Évolutivité: c'est un outil très évolutif qui peut traiter jusqu'à des centaines de pétaoctets, soit 1024 téraoctets.

Aucune infrastructure à gérer: puisque c'est un service entièrement géré basé sur le cloud, les entreprises n'ont pas à se soucier d'investir dans l'infrastructure.

Facilité d'utilisationBigQuery est relativement facile à utiliser, surtout pour les utilisateurs qui maîtrisent le SQL. L'interface est simple et conviviale.

SécuritéBigQuery chiffre toutes les données avant qu'elles ne soient écrites sur le disque et les déchiffre automatiquement lorsqu'elles sont lues par des utilisateurs autorisés.

Cas d'utilisation

Voici quelques cas d'utilisation et applications courants où BigQuery peut être utilisé :

Analyse de données massives en temps réel: il permet aux analystes de données d'organiser et d'analyser de grands ensembles de données en temps réel à l'aide de SQL.

Rapports: il permet aux utilisateurs de créer des tableaux de bord en temps réel et des rapports d'intelligence d'affaires à la volée à l'aide d'outils de visualisation de données.

Apprentissage automatiqueBigQuery permet aux utilisateurs de développer des modèles d'apprentissage automatique en utilisant des requêtes SQL.

Analyse géospatiale: elle permet aux utilisateurs de traiter, visualiser et analyser des données géographiques dans BigQuery.

Entrepôt de données: il sert d'entrepôt de données pour stocker, consolider et centraliser les données de toutes vos sources.

Les entreprises peuvent également utiliser BigQuery dans différents départements :

Marketing:

Analyser les campagnes marketing
Effectuer une segmentation client à l'aide du clustering K-means
Optimiser le ciblage publicitaire grâce aux informations sur les audiences
Prédire la valeur vie client
Générer des rapports marketing

Ventes:

Identifier les clients à forte valeur ajoutée en fonction de l'historique d'achat
Analyser les tendances de vente et la saisonnalité
Optimiser les prix et les offres de produits
Suivre les conversions des ventes sur plusieurs canaux

Finance:

Rapports financiers avec analyse en temps réel
Analyser les budgets, les prévisions et les dépenses
Améliorer la détection de fraude
Analyse de risque précise

Opérations:

Optimiser le contrôle de la qualité de fabrication
Identifier les goulets d'étranglement de la chaîne d'approvisionnement
Optimiser les opérations pour réduire les coûts
Identifier les tendances et les modèles tout au long de la chaîne d'approvisionnement

RH:

Analyser la rétention et le taux de rotation des employés
Tirer des enseignements des données de recrutement
Corrélater la rémunération à la performance
Améliorer l'acquisition de talents

Recherche et développement :

Extraire des informations d'un texte non structuré
Utilisez l'analytique prédictive pour prévoir les futures améliorations de produits
Comprendre le comportement des clients pour identifier les tendances et les modèles
Appliquer des techniques d'apprentissage automatique aux données scientifiques

Composants clés de BigQuery

Voici quelques-uns des principaux composants qui font partie de BigQuery.

Tables : ce sont les conteneurs de base pour stocker et gérer les données dans BigQuery. Les tables peuvent être partitionnées et regroupées.

Jeux de données : un conteneur pour regrouper des tables associées et appliquer des paramètres de contrôle d'accès au niveau de la collection.

Stockage : C'est ici que les données sont stockées. BigQuery utilise un système de stockage distribué évolutif où les données sont stockées dans un format colonnaire.

Emplois: lorsque vous utilisez BigQuery, celui-ci effectue une série de tâches pour charger, exporter, interroger ou copier des données. Ces jobs peuvent être planifiés ou exécutés à la demande.

BigQuery MLAvec BigQuery ML, vous pouvez créer et exécuter des modèles d'apprentissage automatique (ML) à l'aide de requêtes GoogleSQL.

API BigQuery: c'est une plateforme où les clients peuvent créer, gérer et interroger des données. Elle fournit une API RESTful accessible via Java ou Python.

Conclusion

Maintenant que vous savez ce qu'est BigQuery, comment il fonctionne, certains de ses principaux avantages et quelques cas d'utilisation, il est temps de commencer à utiliser cet outil puissant pour tirer le meilleur parti de vos données.

Si vous êtes un utilisateur de tableur, consultez cet article sur comment connecter BigQuery à Google Sheets et transférer des données entre ces deux puissants outils.