Introduction

Les solutions d'analyse de données collectent, traitent et analysent les données pour extraire des informations et prendre des décisions commerciales éclairées. Le besoin d'une solution d'analyse de données découle de la quantité croissante de données que les organisations génèrent et de la nécessité d'extraire de la valeur de ces données. Les solutions d'analyse de données peuvent aider les organisations à mieux comprendre leurs clients, leurs opérations et leurs performances, ce qui permet d'améliorer la prise de décision, d'accroître l'efficacité et de réduire les coûts. Les solutions d'analyse de données peuvent également identifier de nouvelles opportunités et soutenir la planification stratégique.

Source : indaacademy.vn

Objectifs d'apprentissage

Cet article traite de l'intégration de BigQuery avec autres services GCP pour une solution complète d'analyse de données. En l'intégrant à d'autres services GCP, vous pouvez créer une solution complète d'analyse de données qui vous permet de collecter, de stocker, d'analyser et de visualiser de grands ensembles de données, ce qui facilite l'obtention d'informations et la prise de décisions basées sur les données.

Cet article a été publié dans le cadre du Blogathon sur la science des données.

Table des matières

1. Différentes étapes du cycle de la solution d'analyse de données
2. Intégrer BigQuery à l'ingestion de données
3. Intégration de BigQuery au stockage de données
4. Intégration de BigQuery à l'analyse de données
5. Intégration de BigQuery à la visualisation de données
6. Intégration de BigQuery à la gouvernance des données
7. Intégration de BigQuery à l'automatisation des données
8. Intégration de BigQuery à la surveillance des données
9. Conclusion

Différentes étapes du cycle de la solution d'analyse de données

Les processus dans lesquels BigQuery peut être utilisé pour fournir une meilleure solution d'analyse de données sont les suivants :

• Ingestion de données
• Stockage de données
• Analyse des données
• Visualisation de données
• Gouvernance des données
• Automatisation des données
• Surveillance des données

Intégration de BigQuery à l'ingestion de données

L'ingestion de données dans BigQuery fait référence au chargement de données dans la plate-forme BigQuery à partir de diverses sources, telles que le stockage dans le cloud, les données sur site et les données de streaming. Les données peuvent être ingérées en temps réel ou en mode batch et transformées et nettoyées lors de leur chargement dans BigQuery.

Utilisez Cloud Dataflow, Cloud Dataprep ou Cloud Data Fusion pour ingérer des données dans BigQuery à partir de diverses sources telles que Cloud Storage, Cloud SQL ou Cloud Spanner.

Une fois les données chargées, elles peuvent être interrogées, analysées et visualisées à l'aide du puissant langage de type SQL et des fonctions d'analyse intégrées de BigQuery.

Intégration de BigQuery au stockage de données

L'intégration des services Google Cloud Platform (GCP) à BigQuery peut vous aider à rationaliser le stockage et l'analyse de vos données. Voici quelques-unes des étapes nécessaires à l'intégration des services GCP :

1. Configurer un bucket Google Cloud Storage (GCS) pour stocker des données : GCS est un service de stockage d'objets hautement évolutif et durable qui peut stocker et servir des données.
2. Intégrer GCS à BigQuery : vous pouvez charger des données directement dans BigQuery à partir de GCS à l'aide de l'interface utilisateur Web, des outils de ligne de commande ou de son API.
3. Chargement de données à partir d'autres services GCP : Vous pouvez utiliser Cloud SQL, Cloud Pub/Sub ou Cloud Datastore pour stocker des données, puis les charger dans BigQuery pour analyse.
4. Configuration des horaires de transfert de données : Vous pouvez utiliser Cloud Scheduler pour planifier régulièrement des transferts de données à partir d'autres services GCP.
5. Surveillance et audit de vos transferts de données : Vous pouvez utiliser Cloud Logging et Stackdriver pour surveiller vos transferts de données et vous assurer qu'ils se déroulent correctement.

En intégrant les services GCP à BigQuery, vous pouvez tirer parti de l'évolutivité, de la durabilité et de la sécurité de GCP pour stocker et analyser de grandes quantités de données.

Intégration de BigQuery avec Analyse des données

L'analyse des données dans GCP consiste à utiliser divers outils et services GCP pour extraire des informations et des connaissances à partir des données stockées dans GCP. Cela peut inclure l'utilisation de BigQuery pour l'entreposage de données et Analyse basée sur SQL, Dataflow pour l'ETL et le traitement des données, et des outils de machine learning tels que TensorFlow et AutoML pour la modélisation et l'analyse prédictives. En outre, GCP propose une variété d'outils de visualisation et de création de rapports, tels que Google Data Studio, pour aider les utilisateurs à comprendre et à communiquer leurs résultats. Nous pouvons utiliser BigQuery avec d'autres services GCP tels que Cloud AI Platform, Cloud Machine Learning Engine ou Cloud Dataproc pour analyser et modéliser vos données.

L'objectif de l'analyse des données dans GCP est de transformer les données brutes en informations exploitables qui peuvent éclairer les décisions commerciales et orienter la direction stratégique.

Intégration de BigQuery pour Visualisation de données

Visualisation de données dans BigQuery fait référence à la création de représentations visuelles des données stockées dans BigQuery, telles que des graphiques, des graphiques et des cartes. Cela peut être fait à l'aide de divers outils, tels que Google Data Studio, Tableau et Looker, qui permettent aux utilisateurs de se connecter à leurs données BigQuery et de créer des visualisations interactives. La visualisation des données dans BigQuery peut aider les utilisateurs à identifier rapidement les tendances, les modèles et les informations dans leurs données et à prendre des décisions plus éclairées. De plus, les outils de visualisation de données peuvent permettre aux utilisateurs de partager leurs données et leurs idées avec d'autres dans un format facile à comprendre.

L'intégration des services Google Cloud Platform (GCP) pour la visualisation des données peut être réalisée de plusieurs manières. Voici quelques étapes que vous pouvez suivre :

1. Préparez vos données : Assurez-vous que vos données sont dans un format qui peut être facilement interrogé et visualisé, comme un tableau avec des colonnes et des lignes.
2. Utilisez Google Data Studio : Il s'agit d'un outil de visualisation de données gratuit qui peut être utilisé pour créer des tableaux de bord et des rapports interactifs à partir de vos données BigQuery. Pour utiliser Data Studio, vous devez le connecter à votre ensemble de données BigQuery en créant une source de données.
3. Utiliser Google Sheets : Il s'agit d'un tableur qui peut être utilisé pour créer des graphiques, des tableaux croisés dynamiques et des graphiques à partir de vos données BigQuery. Pour utiliser Sheets, vous devez le connecter à votre ensemble de données en créant un connecteur de données.
4. Utilisez Google Cloud Datalab : Il s'agit d'un outil d'exploration, d'analyse et de visualisation de données basé sur le cloud. Pour utiliser Datalab, vous devez créer une nouvelle instance Datalab, la connecter à votre ensemble de données, puis utiliser les notebooks Jupyter intégrés pour effectuer une analyse et une visualisation.
5. Utilisez Google Cloud AI Platform : Il s'agit d'une plate-forme basée sur le cloud pour développer et déployer des modèles d'apprentissage automatique. Pour utiliser AI Platform, vous pouvez utiliser la fonctionnalité BigQuery ML pour créer et déployer directement des modèles de machine learning, puis utiliser AI Platform pour la visualisation des données.

Intégration de BigQuery à la gouvernance des données

Gouvernance des données dans BigQuery fait référence aux politiques, procédures et normes que les organisations mettent en œuvre pour s'assurer que leurs données sont exactes, cohérentes et conformes aux exigences réglementaires. Cela comprend les vérifications de la qualité des données, le chiffrement, le suivi de la lignée et les contrôles d'accès. En mettant en œuvre une stratégie de gouvernance des données robuste dans BigQuery, les organisations peuvent s'assurer que leurs données sont fiables et sécurisées et qu'elles peuvent prendre des décisions commerciales éclairées sur la base de ces données.

Nous pouvons utiliser Cloud Data Loss Prevention, Cloud DLP ou Cloud Identity and Access Management pour mettre en œuvre des politiques de gouvernance des données pour BigQuery. De plus, en suivant les meilleures pratiques de gouvernance des données, les organisations peuvent atténuer le risque de violation de données et d'autres menaces de sécurité et protéger les données sensibles contre tout accès non autorisé.

Intégration de BigQuery à l'automatisation des données

L'automatisation des données dans BigQuery consiste à utiliser des processus automatisés pour gérer le flux de données via le pipeline d'analyse, de l'ingestion à la visualisation. Cela peut inclure la planification d'importations régulières de données, le nettoyage et la transformation automatiques des données, ainsi que la création et la mise à jour de visualisations basées sur les dernières données. L'automatisation peut garantir que les données sont traitées de manière cohérente et précise, réduisant ainsi le besoin d'intervention manuelle et libérant du temps pour des analyses et des prises de décision plus complexes.

Certain exemples Parmi les outils pouvant être utilisés pour l'automatisation des données, citons Cloud Dataflow, Cloud Composer et Cloud Functions pour automatiser votre pipeline de données et planifier des mises à jour régulières des données de diverses sources vers BigQuery.

Intégration de BigQuery à la surveillance des données

La surveillance des données dans GCS (Google Cloud Storage) implique la surveillance des performances, de l'utilisation et de la sécurité de GCS. Cela peut inclure la surveillance de l'utilisation et des coûts de stockage, le suivi de l'accès aux données et des autorisations, ainsi que la surveillance de l'intégrité et de la cohérence des données. La surveillance peut également inclure le suivi d'événements tels que les téléchargements, les suppressions et les modifications de données, ainsi que l'identification et la résolution de tout problème ou anomalie lié aux données.

Pour surveiller les données dans GCS, vous pouvez utiliser divers outils GCP tels que Stackdriver Logging, Stackdriver Monitoring et Cloud Audit Logging. Ces outils vous permettent de collecter et d'analyser les données des journaux, de configurer des alertes et des notifications, et d'avoir un aperçu des performances et de l'utilisation de vos données GCS. 

Conclusion

En conclusion, l'intégration de BigQuery avec d'autres GCP des services tels que Cloud Storage, Dataflow et Dataproc peuvent fournir une solution complète d'analyse de données pour les organisations. Il fournit des capacités de stockage de données et d'interrogation rapides et évolutives. En revanche, les services GCP tels que Google Data Studio, Google Sheets, Google Cloud Datalab et Google Cloud AI Platform fournissent divers outils de visualisation et d'analyse des données. Cette intégration permet aux organisations d'accéder et d'analyser facilement de grands ensembles de données, de créer des rapports et des tableaux de bord interactifs et d'effectuer des tâches d'analyse avancées comme l'apprentissage automatique. En combinant ces services, les organisations peuvent mieux comprendre leurs données et prendre des décisions éclairées. Il est important de choisir les bons outils et services en fonction des besoins et des exigences spécifiques de chaque projet, pour tirer le meilleur parti de l'intégration. Les principaux points à retenir de cet article sont les suivants :

• En intégrant les services GCP à BigQuery, vous pouvez tirer parti de l'évolutivité, de la durabilité et de la sécurité de GCP pour stocker et analyser de grandes quantités de données.
• L'utilisation de services tels que Dataflow et Dataproc pour le traitement et l'analyse des données peut encore améliorer les capacités de la solution d'analyse de données.
• La gouvernance et la sécurité des données sont des considérations cruciales lors de la configuration d'un lac de données sur GCP à l'aide de BigQuery et Cloud Storage.
• En tirant parti de sa puissance pour l'entreposage de données et les requêtes basées sur SQL, ainsi que de l'évolutivité et de la flexibilité de Cloud Storage pour l'ingestion et le stockage des données, les entreprises peuvent obtenir des informations et générer de la valeur commerciale à partir de leurs données.

Les médias présentés dans cet article n'appartiennent pas à Analytics Vidhya et sont utilisés à la discrétion de l'auteur.

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• La source: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/02/why-should-you-integrate-bigquery-with-other-gcp-services/