Présentation des outils d'analyse et d'informatique décisionnelle

Vous pouvez intégrer des outils d'analyse et d'informatique décisionnelle (BI) à BigQuery pour découvrir des insights exploitables à partir de votre entrepôt de données. Plusieurs outils complètent BigQuery, ce qui vous permet de créer des tableaux de bord interactifs, de créer des applications de données personnalisées ou d'effectuer des analyses programmatiques sans déplacer vos ensembles de données.

Feuilles connectées

Les feuilles connectées vous permettent de consulter, d'analyser, de visualiser et de partager des milliards de lignes de données BigQuery à partir de vos feuilles de calcul Google Sheets. L'interface de Connected Sheets simplifie la collaboration avec les parties prenantes non techniques du projet, ne nécessite aucune exportation de données supplémentaire, simplifie la création de rapports et offre des fonctionnalités de contrôle d'accès puissantes.

Pour en savoir plus sur l'utilisation des feuilles connectées avec BigQuery, consultez Utiliser des feuilles connectées.

Looker

Looker est la plate-forme d'entreprise de Google pour la visualisation des données et l'informatique décisionnelle. Il est utile pour l'analyse de données avancée, l'analyse prédictive et les applications de données personnalisées. Elle peut également se connecter à des bases de données transactionnelles dans d'autres clouds publics.

Pour en savoir plus sur l'utilisation de Looker avec BigQuery, consultez Analyser des données avec BigQuery BI Engine et Looker.

Data Studio

Data Studio est un outil Google pour la visualisation des données et l'informatique décisionnelle. Il se connecte à BigQuery directement à partir de la console Google Cloud et est utile pour créer des graphiques, des rapports et des tableaux de bord.

Pour en savoir plus sur l'utilisation de Data Studio avec BigQuery, consultez Analyser des données avec Data Studio.

Outils d'analyse programmatiques

Les outils d'analyse programmatique peuvent exécuter du code pour analyser les données gérées dans BigQuery. Bien que SQL soit un langage de requête puissant, Python, Java ou R offrent souvent un moyen plus simple et expressif d'effectuer des analyses de données. Ces outils incluent des applications Web Open Source telles que Jupyter Notebooks et Apache Zeppelin. Vertex AI Workbench est un outil Google qui propose des environnements de notebook JupyterLab pour l'analyse programmatique.

Outils tiers

Vous pouvez également vous connecter à BigQuery à l'aide d'un certain nombre d'outils tiers populaires tels que Tableau et Microsoft Power BI.

Le programme BigQuery Ready fournit la liste complète des solutions partenaires validées.

Si vous avez besoin d'aide concernant une solution, envisagez de contacter un partenaireGoogle Cloud  Ready – BigQuery. Un logiciel tiers n'est pas compatible avec Cloud Customer Care lorsqu'il a été déterminé que BigQuery fonctionne comme prévu.

Connectivité réseau

Toutes les solutions de veille stratégique et d'analyse de données déployées sur des hôtes et services dotés d'adresses IP externes peuvent accéder à BigQuery via Internet à l'aide de l'API REST BigQuery publique et de l'API BigQuery Storage basée sur le protocole RPC.

Les solutions de veille stratégique et d'analyse de données tierces déployées sur des instances de VM Compute Engine ne disposant que d'adresses IP internes peuvent utiliser l'accès privé à Google pour accéder aux API et services Google tels que BigQuery. Pour activer l'accès privé à Google pour un sous-réseau et afficher les conditions requises, consultez Configurer l'accès privé à Google.

Les solutions de veille stratégique et d'analyse de données tierces déployées sur des hôtes sur site peuvent utiliser l'accès privé à Google pour les hôtes sur site afin d'accéder aux API et services Google tels que BigQuery. Ce service établit une connexion privée entre votre centre de données et Google Cloudvia Cloud VPN ou Cloud Interconnect. Les hôtes sur site n'ont pas besoin de disposer d'une adresse IP externe. Ils peuvent directement utiliser leur adresse IP RFC 1918 interne. Pour activer l'accès privé à Google pour les hôtes sur site, vous devez configurer le DNS, les règles de pare-feu et les routes pour vos réseaux sur site et VPC. Pour en savoir plus, consultez la page Configurer l'accès privé à Google pour les hôtes sur site.

Si vous gérez vous-même votre propre instance d'une solution de BI tierce, vous devriez envisager de la déployer sur Compute Engine afin de minimiser la latence entre votre instance et BigQuery.

Si votre solution d'informatique décisionnelle le permet, vous pouvez envisager de définir des filtres dans les requêtes des rapports ou des tableaux de bord lorsque cela est possible. Cette étape permet d'envoyer les filtres sous forme de clauses WHERE dans BigQuery. Bien que la définition de ces filtres ne réduise pas la quantité de données analysée par BigQuery, elle réduit en revanche la quantité de données renvoyée sur le réseau.

Pour en savoir plus sur l'optimisation du réseau et des requêtes, consultez Optimiser les charges de travail et Présentation de l'optimisation des performances des requêtes.

Pilotes ODBC et JDBC

Pour les solutions tierces et les applications personnalisées qui ne s'intègrent pas à l'API BigQuery, Magnitude Simba fournit des pilotes ODBC et JDBC pour vous aider à utiliser BigQuery avec vos outils existants.

Authentification

L'API BigQuery utilise des jetons d'accès OAuth 2.0 pour authentifier les requêtes. Un jeton d'accès OAuth 2.0 est une chaîne qui accorde un accès temporaire à une API. Le serveur OAuth 2.0 de Google octroie des jetons d'accès à toutes les API Google. Les jetons d'accès sont associés à un champ d'application qui limite leur accès. Pour découvrir les champs d'application associés à l'API BigQuery, reportez-vous à la liste complète des champs d'application des API Google.

Les solutions offrant une interaction native avec BigQuery peuvent générer automatiquement des jetons d'accès pour BigQuery, à l'aide des protocoles OAuth 2.0 ou par le biais de clés privées de compte de service fournies par le client. De même, les solutions qui reposent sur des pilotes ODBC/JDBC développés par Simba peuvent obtenir des jetons d'accès pour un compte utilisateur Google ou pour un compte de service Google.

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