BigQuery est l'entrepôt de données analytiques de Google. Entièrement géré, il permet de traiter plusieurs pétaoctets de données à faible coût. Le connecteur BigQuery de Data Studio vous permet d'accéder aux données de vos tables, vues, graphiques et requêtes SQL personnalisées BigQuery, et de les visualiser directement dans Data Studio.
Avant de commencer
Pour accéder aux données BigQuery dans Data Studio, vous devez fournir un projet Google Cloud associé à un compte de facturation Google Cloud.
BigQuery est une plate-forme d'analyse payante. Des frais de traitement ou de stockage des requêtes peuvent vous être facturés lorsque vous accédez aux données BigQuery via des rapports Data Studio. Pour en savoir plus sur la tarification des requêtes et de la capacité, consultez Tarifs de BigQuery.
Rôles requis
Pour interroger des données BigQuery dans Data Studio, vous devez disposer de l'autorisation de lire les données et d'exécuter des jobs de requête. Attribuez les rôles IAM suivants sur votre projet ou ensemble de données Google Cloud :
- Lecteur de données BigQuery (
roles/bigquery.dataViewer) : permet de lire les données et les métadonnées des tables, des vues ou des graphiques. - Utilisateur de job BigQuery (
roles/bigquery.jobUser) : permet d'exécuter des jobs de requête dans le projet de facturation.
Les rôles requis dépendent du mode d'identifiants d'accès aux données que vous sélectionnez pour votre source de données :
- Identifiants du propriétaire (par défaut) : seul le propriétaire de la source de données a besoin de ces rôles. Les lecteurs de rapports peuvent afficher les graphiques sans avoir besoin de leur propre accès à BigQuery.
- Identifiants du lecteur de rapports : chaque lecteur de rapports doit disposer de ces rôles pour afficher les données du rapport.
- Identifiants du compte de service : seul le compte de service a besoin de ces rôles. Pour configurer un compte de service, consultez Configurer un compte de service Google Cloud pour Data Studio.
Se connecter à BigQuery
Pour connecter vos données BigQuery à un rapport Data Studio, procédez comme suit :
Procédure de connexion
- Connectez-vous à Data Studio.
- Cliquez sur
Créer, puis sélectionnez Rapport. - L'éditeur de rapports s'ouvre, ainsi que le panneau Ajouter des données au rapport.
- Pour créer une source de données intégrée, sélectionnez le connecteur BigQuery.
- Alternative : Pour utiliser une source de données réutilisable existante, cliquez sur l'onglet Mes sources de données, puis sélectionnez une source de données que vous avez créée précédemment ou qui a été partagée avec vous (de n'importe quel type).
- Configurez l'accès à votre base de données à l'aide de l'une des options de connexion.
- Cliquez sur Ajouter.
Quelques instants plus tard, un tableau connecté à la source de données s'affiche sur la toile du rapport.
Options de connexion
Une source de données BigQuery peut récupérer des données à partir d'une table, d'une vue ou d'un graphique, ou d'une requête SQL personnalisée.
Se connecter à une table, une vue ou un graphique BigQuery
Une table BigQuery stocke les données dans des lignes et des colonnes (champs). Une vue BigQuery est une table virtuelle définie par une requête SQL qui s'exécute de manière dynamique dans la console BigQuery ou à l'aide de l'API BigQuery. Un graphique BigQuery vous permet de modéliser les relations dans vos données en définissant des nœuds et des arêtes en fonction de tables existantes.
Pour vous connecter à une table, une vue ou un graphique, spécifiez les paramètres de connexion suivants :
- Un projet BigQuery
- Un ensemble de données
- Une table, une vue ou un graphique spécifique. Data Studio permet également de se connecter à des tables partitionnées par date et à des tables couvrant plusieurs jours.
Sélectionner un projet
Les projets organisent vos ressources Google Cloud et déterminent où les coûts des requêtes sont facturés lorsque vos rapports dépassent les limites sans frais de BigQuery. Vous pouvez interroger des données dans un projet tout en facturant les coûts à un autre projet. En savoir plus sur les projetsGoogle Cloud
Choisissez l'une des options suivantes dans le panneau de configuration du connecteur :
- PROJETS RÉCENTS : affiche les projets que vous avez ouverts récemment dans la console Google Cloud . Vous pouvez également saisir l'ID du projet manuellement. Le projet sélectionné est utilisé à la fois pour la facturation et pour l'accès aux données.
- MES PROJETS : affiche tous les projets auxquels vous avez accès. Si un projet ne figure pas dans la liste, saisissez son ID exact dans le champ de saisie.
- PROJETS PARTAGÉS : affiche les projets partagés entre les services ou les organisations. Vous pouvez désigner différents projets pour la sélection des données et l'exécution de la facturation.
Sélectionnez un ensemble de données
Les ensembles de données organisent et contrôlent l'accès à des groupes de tables, de vues et de graphiques. Sélectionnez un ensemble de données dans la liste ou recherchez-en un par ID.
Les ensembles de données publics BigQuery sont des exemples d'ensembles de données sans frais partagés à l'échelle mondiale sur Google. Pour interroger des données publiques, vous devez choisir un projet de facturation afin de payer les coûts de traitement des requêtes.
Sélectionner une table, une vue ou un graphique
Vous pouvez connecter une source de données Data Studio à une seule table, vue ou graphique. Dans la liste Tableau ou Tableau / Graphique, sélectionnez une ressource ou recherchez-en une par son nom. Lorsqu'un ensemble de données contient des graphiques, les tableaux et les graphiques affichent des icônes distinctes pour que vous puissiez les différencier.
Si vous sélectionnez un graphique, vous pouvez également sélectionner un nœud de départ dans la liste Nœud de départ. Le nœud de départ détermine le point de départ du parcours du graphique et affecte le schéma de la table aplatie. Selon la définition du graphique, il peut être nécessaire de sélectionner un nœud de départ.
Essayer un ensemble de données de graphe public
Vous pouvez tester le connecteur BigQuery Graph à l'aide du graphique Look Ecommerce, disponible publiquement. Pour vous connecter à ce graphique, procédez comme suit :
- Sélectionnez PROJETS PARTAGÉS.
- Sélectionnez votre projet de facturation.
- Saisissez
bigquery-public-datacomme nom de projet partagé. - Sélectionnez
thelook_ecommercecomme ensemble de données. - Sélectionnez
graphdans la liste Tableau / Graphique. - Facultatif : sélectionnez un nœud de départ dans la liste Nœud de départ.
Utiliser les mesures BigQuery Graph
Lorsque vous vous connectez à un graphique BigQuery, toutes les mesures définies dans le graphique sont importées en tant que métriques dans votre source de données. Vous pouvez utiliser ces mesures dans des graphiques, des champs calculés, des variables de résultat de requête et des commandes dans plusieurs sources de données.
Notez les points suivants lorsque vous utilisez des mesures de graphique :
- Agrégation fixe : vous ne pouvez pas modifier le type d'agrégation d'une mesure de graphique dans Data Studio. L'agrégation est déterminée par la définition du graphique dans BigQuery.
- Propriétés modifiables : vous pouvez modifier le type de données et la description d'une mesure de graphique dans votre source de données Data Studio.
Se connecter à des tables partitionnées par date
Data Studio est compatible avec les tables BigQuery partitionnées par date (DATE, DATETIME ou TIMESTAMP). Lorsque vous sélectionnez une table partitionnée par DATE, DATETIME ou TIMESTAMP, vous pouvez définir la colonne de partition comme filtre de date principal pour vos graphiques. L'utilisation de tables partitionnées permet d'afficher vos graphiques plus rapidement tout en minimisant les coûts des requêtes.
En savoir plus sur la connexion aux tables BigQuery partitionnées par date
Se connecter à des tables sur plusieurs jours (préfixe YYYYMMDD)
BigQuery accepte les requêtes appliquées à plusieurs tables segmentées, où chaque table stocke les données d'une seule journée et se termine par YYYYMMDD (par exemple, [prefix]_YYYYMMDD).
Lorsque Data Studio rencontre des tables au format YYYYMMDD lors de la sélection des tables, il regroupe les tables quotidiennes sous des noms de préfixe clairs ([prefix]_YYYYMMDD). Lorsque vous créez un graphique à partir d'une table sur plusieurs jours, Data Studio n'interroge automatiquement que les données des 28 derniers jours. Vous pouvez modifier cette période à tout moment en modifiant les propriétés de la plage de dates dans l'onglet Configuration du graphique.
Se connecter à BigQuery à l'aide d'une requête SQL personnalisée
L'option REQUÊTE PERSONNALISÉE vous permet de vous connecter à vos données en écrivant du code SQL, y compris des requêtes sur un graphe BigQuery. La syntaxe de requête personnalisée respecte le dialecte SQL standard. Pour utiliser l'ancienne syntaxe SQL, sélectionnez Utiliser l'ancien SQL.
Nous vous recommandons de rédiger et de tester votre requête directement dans la console BigQuery, puis de copier et coller le script SQL vérifié dans la zone de modification de requêtes personnalisées de Data Studio.
Remplacer le projet de facturation
Le paramètre Projet de facturation vous permet de spécifier quel projet Google Cloud paie les coûts d'exécution des requêtes personnalisées. Si votre organisation gère de nombreux projets, vous pouvez saisir manuellement l'ID du projet de facturation dans le champ.
Pour interroger des données dans un projet tout en facturant un autre projet, spécifiez le projet de facturation dans ce champ et référencez explicitement le projet de données dans la clause FROM de votre requête (FROM project_id.dataset_id.table_id).
Utiliser des paramètres de requête
Les paramètres vous permettent de créer des rapports plus réactifs et personnalisables. Vous pouvez transmettre les paramètres d'une source de données BigQuery à la requête sous-jacente. Pour utiliser un paramètre dans votre requête personnalisée, suivez les consignes de syntaxe pour exécuter des requêtes paramétrées dans BigQuery.
Pour obtenir des instructions de configuration complètes, les règles de syntaxe des paramètres et la configuration de la sécurité au niveau des lignes à l'aide de paramètres (@DS_START_DATE, @DS_END_DATE, @DS_USER_EMAIL), consultez Utiliser des paramètres dans une requête personnalisée.
Remarques et conseils
Voici quelques remarques et conseils pour vous aider à exploiter au mieux vos sources de données BigQuery.
Vous découvrez Data Studio ?
Pour en savoir plus sur les fonctionnalités de reporting de base de Data Studio, consultez les ressources suivantes :
intégrations BigQuery
Certains produits Google et outils externes exportent les données directement vers les tables BigQuery. Lorsque vous connectez Data Studio à BigQuery, Data Studio calcule automatiquement les métriques standards et met en forme les noms de champs :
- Explorer les données BigQuery dans Data Studio : les analystes de données peuvent explorer les données BigQuery à l'aide de Data Studio directement depuis la console BigQuery. Exécutez votre requête ou sélectionnez une table, puis sélectionnez Explorer dans Data Studio pour visualiser les données dans un rapport interactif. Pour en savoir plus, consultez Analyser des données avec Data Studio.
- Exportation BigQuery de Google Analytics : lorsque Data Studio trouve une table générée par l'exportation BigQuery de Google Analytics, une icône Google Analytics s'affiche à côté de la table. Lorsque vous associez une table, Data Studio crée automatiquement de nombreuses métriques standards disponibles dans Google Analytics sous forme de champs calculés.
Métrique "Nombre d'enregistrements"
Chaque source de données BigQuery inclut automatiquement une métrique Nombre d'enregistrements dans votre liste de champs. Utilisez Record Count dans les graphiques pour compter les enregistrements ou vérifier le nombre total de lignes renvoyées par votre requête.
Visualiser des polygones GEOGRAPHY BigQuery
Vous pouvez afficher des limites géospatiales (données spatiales de polygones GEOGRAPHY) de BigQuery à l'aide de Google Maps dans votre rapport. Pour suivre un tutoriel par étapes utilisant des données publiques de zones de recensement, consultez Visualiser des polygones GEOGRAPHY BigQuery avec Data Studio.
Résoudre les erreurs et examiner les limites
Si vos graphiques ne se chargent pas ou renvoient des avertissements de configuration, consultez le guide Résoudre les erreurs et les limites du connecteur BigQuery.
Ressources associées
- Créer une source de données dans Data Studio
- Rôles et autorisations Identity and Access Management
- Page d'accueil de la documentation Google BigQuery