BigQuery : un outil indispensable pour stocker vos données ?

13 août, 2022

1 min

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En lisant notre article de blogs sur les data lakes, vous vous êtes peut-être posé certaines questions.  Non, un data lake n'est pas une destination de vacances. 

Soyons clairs : un data lake peut devenir la future destination de rêve de vos données, mais on ne s’avancera pas sur ce sujet. Concentrons-nous plutôt sur BigQuery. Il s'agit d'un espace de stockage qui vous permet de conserver vos données en un format standardisé, dans un seul et même endroit.

Vous vous souvenez de l’étape suivante ? Chargez vos données dans un data warehouse : c’est une bibliothéque de données.

Mais quel est le lien entre les data lakes et BigQuery ? On vous a perdu, c’est ça ? Comment utiliser BigQuery ? Comment ça marche ? Tant de questions qui méritent des éclaircissements. Dans cet article, vous découvrirez BigQuery et sa valeur ajoutée (nous vous révélerons la destination de voyage rêvée pour vos données).

Google BigQuery :
Qu'est-ce que c'est?

Vous souhaitez mieux connaître les performances de votre entreprise ? Vous ne comprenez pas le langage de vos data scientists et leurs analyses de vos données ? BigQuery est sûrement la solution.  

BigQuery est le service de data warehousing sans serveur de Google. Pourquoi « sans serveur » ? Parce que BigQuery ne dépend d’aucun serveur, ce qui rend leurs opérateurs plus rapides.

Google gère entièrement ce data warehouse afin que vous puissiez vous concentrer uniquement sur l'analyse des données et oublier les longues heures de tutoriels de codage. 

Cet outil est-il fait pour vous ?

BigQuery s'adresse aux grandes entreprises qui doivent gérer de grandes quantités de données. Pour les petites entreprises, les feuilles de calcul Excel peuvent suffire à classer et analyser manuellement des quantités limitées de données. 

En tant que grande entreprise, si vous n'utilisez pas encore BigQuery, vous pourriez être confronté à des temps de chargement et des délais d’analyse de vos données très longs. La mise en place de BigQuery vous permettra de charger des données à grande échelle afin de pouvoir les analyser plus rapidement.

Comment ça marche ?

Le data warehouse de Google est structuré en SQL (Structured Query Language), un langage standard utilisé pour analyser de la donnée structurée et accéder à des informations exploitables grâce au “querying” (requête). 

Qu'est-ce ça signifie ? Pour interroger vos données, vous devez charger un ensemble de données sur BigQuery. L'objectif est d'avoir une meilleure compréhension de vos performances, de vos clients ou encore de votre site internet. A quoi ressemble vraiment BigQuery? Découvrons cet outil ensemble. Voici à quoi ressemble le chargement d’un ensemble de données sur BigQuery.

big-query-homeUne fois les données chargées, vous pouvez commencer à “questionner” votre ensemble de données. Par exemple, vous pouvez créer une requête pour recenser tous les visiteurs de votre site Web qui quittent vos pages avant d’avoir laissé leur adresse mail.

big-query-queryingIci, par exemple, vous pouvez voir une colonne de 0. Cela signifie que les visiteurs n'ont pas quitté la page directement après l’ouverture de la page. Un « 1 » aurait été synonyme d'un seul rebond.

big-query-codeEnfin, vous êtes en mesure de classer les utilisateurs en fonction de leur taux de rebond sur votre site Web avant de renseigner leur adresse mail. On leur attribue une lettre qui correspond à la probabilité que votre entreprise les intéresse et qu’ils renseignent leur adresse. 

big-query-resultsGrâce à BigQuery, vous êtes en mesure de partager en interne des informations indispensables à vos équipes comme la probabilité de certains leads de devenir de futurs clients.

Que peut-on faire avec BigQuery ?

BigQuery prend en charge les processus du stockage de vos données au querying, en passant par l'ingestion de données. 

  • Stockage. Il vous suffit de vous connecter à BigQuery depuis votre navigateur et de lancer l’importation de données.

    - Dans BigQuery, les données sont stockées dans un tableau structuré. L'un des avantages des data warehouses les plus intéressants est que, contrairement aux data lakes, ils sont bien plus qu’un outil de stockage. Cet outil vous permet de structurer vos données, en facilitant votre analyse. 

    - Imaginons que vous ayez 200 magasins dans votre pays et que vous souhaitez analyser leurs performances, vous pouvez les analyser séparément en fonction de leur région, de leur taille ou de leurs produits, pour avoir une analyse plus précise de leur performance intrinsèque. Si vous avez des milliers de tableaux à analyser, vous serez heureux de pouvoir les consulter sous une forme plus organisée.
  • Ingestion. BigQuery étant un outil d'analyse de Google, il peut rapidement ingérer des données provenant de Cloud Storage et Cloud Dataflow. 

  • Requête. Une fois que la plateforme a ingéré vos données, vous pouvez lancer le querying. BigQuery vous offre un accès facile à vos données. Comme dit précédemment, cet outil prend en charge le langage SQL (Structured Query Language).

Sans trop entrer dans les détails, il existe, sur Google BigQuery, deux types de tarification

  • Tarification des requêtes à la demande. Si vous choisissez ce modèle de tarification, vous serez facturé 5,00 $ par To (le premier To par mois est gratuit). Plus il y a de requêtes, plus vous payez.

  • Tarification forfaitaire. Certaines personnes préfèrent une tarification forfaitaire car elle vous permet de payer pour une capacité spécifique de stockage. 

Vous pouvez choisir d'analyser des ensembles de données publics afin de les comparer aux vôtres, par exemple. Ces ensembles de données sont libres d'utilisation et hébergés par Google. Pour tester BigQuery, vous pouvez charger vos 10 premiers Go gratuitement.  Essayer gratuitement BigQuery. Si vous souhaitez être accompagné dans la mise en place de BigQuery et l'analyse, qui peut être complexe, contactez notre équipe data.

Comment Google Cloud Storage est-il relié à BigQuery ?

Google Cloud Storage est le data lake de Google. Il permet aux entreprises de stocker de grandes quantités de données qui peuvent ensuite être analysées grâce à BigQuery. Comme Google a conçu ces deux outils, les ponts entre ceux-ci rendent l'intégration plus facile et plus rapide. 

BigQuery vous offre la possibilité d’intégrer directement vos données disponibles sur votre Google Cloud Storage grâce à son outil de machine learning : un moyen d'éviter les bugs et de gagner un temps précieux. Vous pouvez choisir un autre data warehouse tel qu'Azure, mais l'intégration ne sera pas aussi simple qu'avec BigQuery, qui fonctionne en lien direct avec votre Cloud Storage.

Pourquoi UTILISER BigQuery ?

Après tout, BigQuery est une dépense supplémentaire conséquente… Pourquoi sauter le pas ? 

  • BigQuery vous permet d'obtenir des informations rapides sur votre business grâce à sa rapidité à charger et à interroger vos données. 
  • Lorsque vous analysez une grande quantité de données, il est plus intéressant d’utiliser un data warehouse que d'utiliser une Customer Data Platform (CDP). Vous obtenez un aperçu complet de votre business (ce qui n’est pas toujours le cas depuis une CDP). 
  • Il permet aux data scientists de prévoir les performances de l’entreprise et d'aider les dirigeants à adapter leur business plan en conséquence.  

Bigquery :
UN OUTIL DE TRAVAIL INDISPENSABLE

Félicitations ! Vous êtes arrivé à la fin de cet article. BigQuery vous permet de gagner du temps et de mieux comprendre vos données.  

L'utilisation de cet outil, nécessite des connaissances spécifiques car elle utilise SQL et nécessite de bien paramétrer vos réglages dès le début de votre utilisation. Faites vous accompagner dans votre mise en place de l’outil, nous serions ravis de vous aider !

 

Par Emma Jeanpierre

28 janv., 2022