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Le terme 芦 big data 禄 d茅signe la grande quantit茅 de 诲辞苍苍茅别蝉 disponibles pour les entreprises. Son volume croissant n茅cessite 茅galement des outils pour stocker, organiser et acc茅der aux informations contenues dans ces 诲辞苍苍茅别蝉.听

BigQuery est l'un des nombreux outils d'analyse de 诲辞苍苍茅别蝉 utilis茅s pour analyser rapidement de grands ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉. Il est utilis茅 par plus de 9 000 entreprises dans le monde, notamment dans les domaines de l'apprentissage automatique, du big data et de l'intelligence artificielle []. Il offre des fonctionnalit茅s int茅gr茅es, une architecture sans serveur et une flexibilit茅 inh茅rente pour aider les data scientists, les analystes, les ing茅nieurs et d'autres professionnels 脿 g茅rer et 脿 utiliser les 诲辞苍苍茅别蝉 plus efficacement.

Cet article fournit une vue d'ensemble de BigQuery pour vous aider 脿 comprendre comment il est utilis茅 et pourquoi, ainsi que ce que vous pouvez faire pour am茅liorer votre ensemble de comp茅tences BigQuery.

Qu'est-ce que BigQuery ?

BigQuery est un entrep么t de 诲辞苍苍茅别蝉 enti猫rement g茅r茅 et bas茅 sur le cloud. Con莽u en 2011 pour traiter et analyser des quantit茅s massives de 诲辞苍苍茅别蝉 de mani猫re rapide et 茅volutive, BigQuery permet aux utilisateurs d'ex茅cuter des requ锚tes SQL complexes sur de grands ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉.听

Qu'est-ce qui distingue BigQuery ? Les utilisateurs peuvent 茅viter les besoins administratifs des entrep么ts de 诲辞苍苍茅别蝉 traditionnels. Google vous permet de stocker et de traiter ces grands ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉 sur son infrastructure. BigQuery peut traiter des 诲辞苍苍茅别蝉 provenant de sources multiples 脿 un rythme beaucoup plus rapide que les autres syst猫mes.

脌 quoi sert BigQuery ?

Vous pouvez utiliser BigQuery pour un large 茅ventail de t芒ches d'analyse et de traitement des 诲辞苍苍茅别蝉. Voici quelques cas d'utilisation courants de BigQuery :

• Entrep么t de 诲辞苍苍茅别蝉 : BigQuery peut stocker et analyser des 诲辞苍苍茅别蝉 structur茅es et semi-structur茅es. Il centralise un grand volume de 诲辞苍苍茅别蝉 pour des requ锚tes et un reporting efficaces.

• Veille strat茅gique (BI) : BigQuery permet aux organisations d'obtenir un aper莽u plus complet de leurs 诲辞苍苍茅别蝉 tout en facilitant l'analyse avanc茅e et la g茅n茅ration de meilleurs aper莽us bas茅s sur les 诲辞苍苍茅别蝉.听

• Requ锚tes ad hoc : BigQuery vous permet d'ex茅cuter rapidement des requ锚tes SQL ad hoc sur de vastes ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉 sans qu'il soit n茅cessaire de les pr茅agr茅ger ou de les indexer.听

• Analyse en temps r茅el : BigQuery s'int猫gre aux plateformes de 诲辞苍苍茅别蝉 en continu telles que Google Cloud Pub/Sub ou Apache Kafka, permettant l'ingestion et l'analyse de 诲辞苍苍茅别蝉 en temps r茅el.听

• Apprentissage automatique : BigQuery s'int猫gre 脿 Google Cloud Machine Learning Engine et BigQuery ML, ce qui vous permet de construire et de d茅ployer des mod猫les d'apprentissage automatique en utilisant vos 诲辞苍苍茅别蝉 dans BigQuery.听

• Analyse des journaux : BigQuery peut prendre en charge et analyser les journaux g茅n茅r茅s par divers syst猫mes, tels que les serveurs web, les applications mobiles ou les appareils IoT. Cela permet d'identifier des mod猫les, de r茅soudre des probl猫mes et d'obtenir des aper莽us sur le comportement des utilisateurs.

• Exploration des 诲辞苍苍茅别蝉 : Les analystes et les scientifiques des 诲辞苍苍茅别蝉 peuvent facilement interroger et manipuler de grands ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉 pour comprendre les mod猫les, les relations et les anomalies.

• Sauvegarde et archivage des 诲辞苍苍茅别蝉 : BigQuery peut stocker des 诲辞苍苍茅别蝉 historiques ou rarement consult茅es dans le stockage 脿 long terme de BigQuery et les interroger en cas de besoin.

Cet outil est id茅al pour les organisations qui traitent des ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉 volumineux et complexes n茅cessitant des capacit茅s d'analyse rapides et flexibles. BigQuery fonctionne sur une architecture sans serveur, ce qui vous 茅vite de devoir disposer d'une infrastructure sur site pour traiter facilement des t茅raoctets, voire des p茅taoctets de 诲辞苍苍茅别蝉.

Exemple d'utilisation de BigQuery

Le Joint Transportation Research Program (JTRP) de l'universit茅 de Purdue travaille avec des 诲辞苍苍茅别蝉 provenant de 11 脡tats pour aider les gouvernements et les organismes publics 脿 prendre des d茅cisions fond茅es sur des 诲辞苍苍茅别蝉 concernant les horaires des feux de circulation, les syst猫mes de routes et de rues, et les investissements dans les infrastructures. Confront茅 脿 des milliards d'enregistrements de 诲辞苍苍茅别蝉, le JTRP ne pouvait plus compter sur ses serveurs sur site pour obtenir l'茅chelle et la vitesse d'analyse dont il avait besoin.

La migration vers BigQuery a donn茅 脿 l'茅quipe la 芦 capacit茅 d'ing茅rer de grands volumes de 诲辞苍苍茅别蝉 et d'effectuer des analyses rapidement 禄. Apr猫s la migration, une requ锚te ne prenait plus que sept minutes, contre 90 auparavant [].

Caract茅ristiques de BigQuery

BigQuery offre aux utilisateurs de grands ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉 l'acc猫s 脿 plusieurs fonctionnalit茅s cl茅s :

• 脡volutivit茅 : BigQuery traite des p茅taoctets de 诲辞苍苍茅别蝉 et peut adapter la puissance de traitement pour atteindre vos objectifs.

• Rapidit茅 : BigQuery peut ex茅cuter des requ锚tes sur de grands ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉 avec une faible latence, car il distribue ses ressources informatiques de mani猫re dynamique pour permettre aux utilisateurs de disposer d'une plus grande puissance de traitement l脿 o霉 ils en ont le plus besoin. Il stocke 茅galement les 诲辞苍苍茅别蝉 en colonnes, ce qui permet de compresser et d'acc茅l茅rer l'analyse des 诲辞苍苍茅别蝉.

• Sans serveur : En tirant parti de la plateforme cloud de BigQuery, Google prend en charge le mat茅riel, les logiciels et la maintenance sous-jacents.听

• Analytique avanc茅e : BigQuery prend en charge un large 茅ventail de fonctions analytiques, notamment les fonctions de fen锚tre, l'agr茅gation approximative et les capacit茅s d'apprentissage automatique.听

• S茅curit茅 et gouvernance : BigQuery vous permet de contr么ler l'acc猫s, d'auditer et de chiffrer vos 诲辞苍苍茅别蝉 脿 la fois au repos et en transit. Cet outil de Google est 茅galement conforme aux r茅glementations en mati猫re de cybers茅curit茅.听

• Rentabilit茅 : BigQuery fonctionne selon un mod猫le de paiement 脿 l'utilisation, en facturant la quantit茅 de 诲辞苍苍茅别蝉 trait茅es par vos requ锚tes et l'utilisation du stockage.听

Avantages et inconv茅nients de BigQuery

Lorsque vous choisissez votre outil d'analyse de 诲辞苍苍茅别蝉, vous devez en 茅valuer les forces et les faiblesses. BigQuery pr茅sente des avantages et des inconv茅nients, notamment les suivants.听

Avantages

• Compatibilit茅 : BigQuery fonctionne avec d'autres ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉 et outils de visualisation, notamment Google Analytics.

• Stockage : Vous pouvez stocker des t茅raoctets de 诲辞苍苍茅别蝉 sur BigQuery.听

• Vitesse : BigQuery peut traiter de gros volumes de 诲辞苍苍茅别蝉 en quelques secondes.

• Acc猫s pr锚t 脿 l'emploi : Les utilisateurs n'ont pas besoin d'installer ou de configurer quoi que ce soit, ni d'exploiter ou de maintenir une quelconque infrastructure.听

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• Requiert SQL : Vous devez conna卯tre le langage SQL avant de pouvoir utiliser BigQuery, ce qui n茅cessite une formation suppl茅mentaire pour les personnes qui ne le connaissent pas.听

• D茅pendance vis-脿-vis de Google : Vous devez utiliser la plateforme Google Cloud. En outre, Google stocke les 诲辞苍苍茅别蝉 localement, ce qui peut entra卯ner des probl猫mes de latence si vous interrogez des 诲辞苍苍茅别蝉 des 脡tats-Unis depuis l'Asie.

• Limites de traitement : Vous ne pouvez effectuer qu'un nombre limit茅 de mises 脿 jour de tables par jour, et la taille de vos 诲辞苍苍茅别蝉 par requ锚te peut 锚tre limit茅e. Si vos ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉 changent fr茅quemment, BigQuery n'est peut-锚tre pas le meilleur choix.听

Prochaines 茅tapes avec BigQuery

Apprenez les pratiques et les processus utilis茅s par les analystes de 诲辞苍苍茅别蝉 qui commencent leur carri猫re au niveau junior ou associ茅 dans leur travail quotidien, y compris BigQuery, et obtenez une certification pour aider votre carri猫re en poursuivant le Certificat Professionnel Google Data Analytics sur 糖心vlog官网观看. Vous apprendrez les comp茅tences et les outils analytiques cl茅s, y compris les meilleures pratiques, l'utilisation de SQL et les m茅thodes de nettoyage, d'organisation et de visualisation des 诲辞苍苍茅别蝉, ainsi que la mani猫re de pr茅senter vos r茅sultats.