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Qu’est-ce que Google Cloud Platform BigQuery ?
Google Cloud Platform BigQuery est un service d’analyse de données développé par Google. Il fait partie de la suite cloud proposée par Google, appelée Google Cloud Platform (GCP).
BigQuery permet de stocker et d’analyser de très grands volumes de données. Il est conçu pour traiter rapidement des milliards de lignes avec un langage simple appelé SQL.
C’est une solution dite “serverless”. Cela signifie que l’utilisateur n’a pas besoin de gérer les serveurs ou les infrastructures. Tout est automatiquement pris en charge par Google.
BigQuery est utilisé par des entreprises de toutes tailles. Il aide à transformer des données brutes en informations exploitables pour la prise de décision.
À quoi sert Google Cloud Platform BigQuery ?
BigQuery est utilisé pour analyser des données à grande échelle. Il convient, par exemple, aux requêtes complexes sur des millions de lignes.
Les équipes marketing s’en servent pour comprendre le comportement des clients. Les financiers peuvent l’utiliser pour faire des projections ou des rapports de performance.
Les services RH peuvent y croiser des données internes (absentéisme, performance, recrutement). Cela permet de suivre des indicateurs clés et d’orienter les politiques internes.
Les chercheurs ou analystes de données l’utilisent pour explorer rapidement des jeux de données variés. Ils peuvent le relier à d'autres outils Google comme Google Sheets ou Data Studio.
Comment fonctionne Google Cloud Platform BigQuery ?
BigQuery repose sur une architecture distribuée. Cela signifie que les données sont séparées en morceaux et traitées en parallèle par plusieurs machines.
Il utilise le langage SQL (Structured Query Language). C’est un standard simple pour interroger des bases de données.
L’utilisateur téléverse ses données dans BigQuery. Ensuite, il écrit des requêtes SQL pour interroger ou croiser ces données.
Le moteur de BigQuery exécute ces requêtes de façon optimisée, même sur des volumes conséquents. La facturation dépend du volume de données analysé, et non du temps d’exécution.
Différences avec des notions proches
BigQuery est parfois comparé à des bases de données traditionnelles comme MySQL ou PostgreSQL. Pourtant, sa vocation est différente.
Une base comme PostgreSQL gère surtout des opérations courantes (ajouts, modifications de données). BigQuery est plus adapté aux analyses à grande échelle.
Il se distingue aussi de Google Sheets ou Excel, qui ne peuvent pas gérer facilement des milliards de lignes.
Contrairement à un data lake ou un système Hadoop, BigQuery ne nécessite pas une équipe technique pour être utilisé. Il est prêt à l’emploi dès le départ.
Exemples ou cas d’usage concrets
Une entreprise e-commerce peut utiliser BigQuery pour analyser ses ventes par région, produit ou canal d’acquisition.
Une chaîne de magasins peut l’employer pour suivre les performances de ses points de vente et identifier les écarts.
Un service RH peut croiser les données de paie, d’ancienneté et de performance pour détecter des tendances.
Un hôpital peut l’utiliser pour étudier des données médicales anonymisées et identifier des corrélations.
Une start-up tech peut connecter son application à BigQuery pour analyser l’usage en temps réel et ajuster ses fonctionnalités.