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Qu’est-ce que BigQuery ?
BigQuery est un service d’analyse de données proposé par Google Cloud. Il permet de traiter de très grands volumes de données en quelques secondes.
Il s’agit d’un entrepôt de données cloud, aussi appelé data warehouse. Il est utilisé pour effectuer des requêtes complexes sur des ensembles de données massifs sans avoir à gérer d’infrastructure matérielle.
BigQuery utilise un langage appelé SQL (Structured Query Language). Ce langage est standard dans le domaine des bases de données. Il permet d’interroger les données de façon précise et rapide.
À quoi sert BigQuery ?
BigQuery est utilisé pour analyser de grandes quantités de données. Il convient aux entreprises qui collectent, stockent et utilisent des données à des fins stratégiques.
Il permet de suivre des indicateurs clés, d’identifier des tendances ou de détecter des anomalies dans les données.
Voici quelques exemples d’usages fréquents :
- Créer des tableaux de bord interactifs à partir de plusieurs sources de données
- Analyser le comportement des utilisateurs d’un site web ou d’une application
- Mesurer la performance d’une campagne marketing
- Centraliser les données issues de différents services de l’entreprise
Comment fonctionne BigQuery ?
BigQuery sépare le stockage des données du traitement des requêtes. Cela signifie qu’il peut gérer de grandes quantités de données tout en restant rapide et flexible.
Les données sont stockées dans le cloud, dans des tables. Ces tables sont organisées dans des ensembles logiques appelés “datasets”.
Lorsqu’un utilisateur exécute une requête SQL, BigQuery mobilise sa puissance de calcul pour renvoyer rapidement les résultats, même sur plusieurs téraoctets de données.
Le service est scalable. Cela signifie qu’il s’adapte automatiquement en fonction du volume traité, sans intervention technique.
Différences avec des notions proches
BigQuery n’est pas une base de données transactionnelle. Contrairement à MySQL ou PostgreSQL, il n’est pas conçu pour gérer des mises à jour ou suppressions fréquentes.
Il se distingue également d’Excel ou des outils de BI classiques. Il est capable de traiter des volumes bien plus importants, souvent supérieurs à plusieurs milliards de lignes.
Contrairement à un simple fichier CSV ou à un stockage cloud comme Google Drive, BigQuery permet l’analyse approfondie avec des outils spécialisés.
Exemples ou cas d’usage concrets
Une entreprise e-commerce utilise BigQuery pour regrouper ses données de ventes, de trafic web et de campagnes publicitaires. Elle peut ensuite visualiser l’impact d’une promotion sur les ventes en temps réel.
Un service RH analyse les candidatures reçues durant l’année pour identifier des pics de recrutement ou améliorer son sourcing.
Un éditeur de logiciels collecte les événements utilisateur générés dans son application. Grâce à BigQuery, il peut identifier les fonctions les plus utilisées et ajuster sa feuille de route produit.
Des chercheurs croisent des données publiques et internes pour étudier des corrélations sur plusieurs années. BigQuery leur permet de gagner du temps précieux.