Parmi les solutions de datawarehouse cloud les plus populaires, il y a Google BigQuery. Grâce à ses multiples fonctionnalités, cet entrepôt simplifie la gestion et l’analyse de données. Alors qu’est-ce que BigQuery ? À qui s’adresse-t-il ? Quelles sont ses fonctionnalités ? Quels sont ses points forts ? Toutes les réponses sont dans cet article.
Qu’est-ce que BigQuery ?
BigQuery est un entrepôt de données entièrement géré par Google. Grâce à des fonctionnalités intégrées, comme le Machine Learning ou l’informatique décisionnelle, cette datawarehouse simplifie la gestion et l’analyse de données. C’est justement pour cette raison que c’est l’un des outils préférés des data analysts.
Mais aussi en raison de ses particularités. En effet, depuis son lancement en 2010, Google a souhaité révolutionné les datawarehouse existants. Ainsi, BigQuery dispose d’une architecture sans serveur, il n’a pas d’index, sa base de données est sans colonnes, il peut réaliser de nombreuses mises à jour à la seconde, etc.
Bon à savoir : Ses principaux concurrents sont Amazon Redshit, Oracle database ou encore Snowflake.
À qui s’adresse Google BigQuery ?
Google BigQuery s’adresse à tous les experts chargés de traiter les données, tels que les data analysts, les data scientists, les administrateurs de données ou encore les développeurs. Les missions de chacun étant différentes, Google BigQuery propose plusieurs fonctionnalités variées pour répondre à tous types de besoins. Par exemple :
- Les analystes de données : ils peuvent interroger et analyser les données BigQuery en utilisant différents outils, comme Looker, BI Engine ou Google sheets.
- Les administrateurs : ils peuvent consulter les tables BigQuery pour optimiser la gouvernance des données.
- Les data scientists : ils peuvent entraîner des modèles BigQuery afin de réaliser des analyses prédictives ou des classifications.
- Les développeurs : ils peuvent charger les ensembles de données dans la datawarehouse de Google, afin de développer des applications ou des logiciels performants.
Quelles sont les fonctionnalités ?
Google BigQuery met à disposition des utilisateurs de nombreuses fonctionnalités pour simplifier de travail de gestion et d’analyse des données. Voici les principales.
Pour le stockage
Outre Google cloud platform, BigQuery vous propose plusieurs fonctionnalités pour optimiser le stockage des données.
L’API storage write
Cette API ultra performante combine l’ingestion par flux et le chargement par lot. Concrètement, cette API fonctionne grâce aux flux. C’est ce qui permet d’écrire des données dans les tables BigQuery. Par principe, l’API storage write diffuse des flux par défaut. Vous recevrez alors les données en continu. Mais selon vos besoins, il est aussi possible de créer vos propres flux.
Ainsi, grâce à cette fonctionnalité, vous pouvez :
- diffuser des enregistrements en temps réel ;
- traiter un grand nombre d’enregistrements par lot ;
- transférer vos données en streaming.
Le service de transfert de données
L’objectif est d’automatiser le transfert de données vers BigQuery. Grâce à ce service, les data analysts disposent d’une base de données enrichie, sans avoir à écrire une seule ligne de code.
Le transfert est possible depuis une très grande variété de sources de données. Vous retrouverez évidemment les applications Google SaaS (comme Google ADs, Google Play, YouTube, Cloud Storage, …), mais aussi des applications tierces, telles qu’Amazon S3, Amazon Redshift ou Teradata.
Les modèles d’organisation de ressources
Pour aider les administrateurs à mieux gérer leurs ressources, Google BigQuery leur fournit plusieurs modèles. À l’intérieur de chaque modèle, GBQ définit plusieurs éléments qui permettent de hiérarchiser les données, à savoir (de bas en haut de la pyramide) :
- Les ensembles de données ;
- Les projets ;
- Les dossiers ;
- Les organisations.
Ces derniers peuvent être utilisés pour faire face à différents types de charges de travail, comme les autorisations, les quotas, les réservations d’emplacements et la facturation.
Pour l’analyse
BigQuery ML
En utilisant des requêtes SQL standards dans BigQuery, les utilisateurs peuvent exécuter des modèles de machine learning. Traditionnellement, l’utilisation de l’apprentissage automatique sur des ensembles de données volumineux nécessite des connaissances poussées des structures ML. Ce qui exclut les data analysts et limite fortement le nombre de profils au sein d’une organisation. Avec BigQuery, les analystes pourront utiliser le machine learning grâce à leurs connaissances des outils SQL. Et ce, même pour les grandes quantités de données.
L’informatique décisionnel
Google Big Query est compatible avec d’autres outils, tels que BI Engine, Looker Studio, Looker, Google Sheets, Tableau ou encore Power BI. Cela permet ainsi aux data analysts d’automatiser les processus d’analyse et de visualisation des données. L’analytics étant plus rapide, plus efficace et moins chronophage, les utilisateurs de BigQuery peuvent focaliser leur attention sur des analyses de plus en plus poussées. Ce qui permet, in fine, d’aider les organisations à prendre de meilleures décisions.
Pour la gestion des données
Au-delà du stockage et de l’analyse, BigQuery vous offre plusieurs fonctionnalités très performantes pour améliorer l’administration des données. Par exemple :
- IAM : il s’agit d’un système de gestion de l’authentification des accès. Il permet de sécuriser les données.
- La centralisation : les données et les ressources de calcul sont centralisées afin d’en simplifier la gestion.
- Les tâches : BigQuery peut réaliser plusieurs actions en votre nom pour charger, exporter, interroger ou copier des données.
Quels sont les avantages de BigQuery ?
Si Google BigQuery est l’un des outils privilégiés des data analysts, c’est grâce à ses nombreux avantages, tels que :
- La simplicité d’utilisation : il suffit de transférer les données vers BigQuery pour utiliser l’ensemble de ses fonctionnalités. Et comme il s’agit d’un service sans serveur, il n’est pas nécessaire de gérer une infrastructure complexe pour utiliser les requềtes SQL.
- La performance : BigQuery possède un moteur d’analyse distribué et évolutif. Ce dernier permet ainsi d’interroger des requêtes de plusieurs téraoctets en seulement quelques secondes et de requêtes de plusieurs pétaoctets en quelques minutes.
- La compatibilité : que ce soit au niveau des langages de programmation (Python, Java, JavaScript ou Go) ou des applications tierces (Amazon Redshift, Teradata…).
Ce qu’il faut retenir
- Google Big Query est un entrepôt de données sans serveur.
- Cet outil s’adresse à tous les spécialistes de la data pour l’analyse, l’apprentissage automatique, la gestion de données ou encore le stockage.
- Big Query présente des performances uniques, puisqu’il peut digérer un téraoctet en seulement quelques secondes.
