Google Sheets est l’une des applications les plus populaires utilisées pour la gestion des données et la collaboration. Vous pouvez facilement effectuer des manipulations et des analyses de données grâce aux nombreuses fonctions prises en charge par Google Sheets. De l’autre côté, Google BigQuery, un entrepôt de données, offre des capacités d’analyse avancées. Lorsque vous combinez la puissance de ces deux outils – Google Sheets et BigQuery – vous pouvez découvrir de nouvelles possibilités d’analyse des données.
Que vous souhaitiez suivre les données des clients, analyser les données liées aux ventes ou explorer les résultats d’enquêtes, vous pouvez le faire efficacement en important vos données de Google Sheets vers BigQuery. Cela vous aidera à obtenir des informations plus approfondies sur votre entreprise et à prendre de meilleures décisions. Voici toutes les informations dont vous avez besoin pour commencer à importer vos données de Google Sheets vers BigQuery.
Qu’est-ce que Google Sheets?
Google Sheets est une application de feuille de calcul gratuite basée sur le cloud fournie par Google dans le cadre du service Google Drive. Elle vous permet de créer, d’éditer et de mettre en forme des feuilles de calcul en ligne pour organiser et analyser des données. Un avantage de Google Sheets est que plusieurs personnes peuvent travailler simultanément et chaque modification est enregistrée automatiquement. Cela vous permet de voir les modifications apportées par les personnes en temps réel et de suivre l’historique des versions.
Voici quelques fonctionnalités utiles de Google Sheets:
- Modification hors ligne: Google Sheets prend en charge la modification hors ligne, vous pouvez donc modifier la feuille de calcul hors ligne sur un ordinateur de bureau ou une application mobile. Sur un ordinateur de bureau, vous devez utiliser le navigateur Chrome et installer l’extension Google Docs hors ligne. Cela vous permettra de modifier Google Sheets hors ligne. Sur mobile, vous devez utiliser l’application mobile Google Sheets pour Android ou iOS pour la modification hors ligne.
- Options d’importation et d’exportation: Google Sheets prend en charge différents formats tels que XLSX, CSV et PDF pour l’importation et l’exportation de données. Vous pouvez également importer des données à partir de sources externes telles que des bases de données, des plateformes de stockage basées sur le cloud et des services web.
Qu’est-ce que BigQuery?
Google BigQuery est un entrepôt de données entièrement géré et sans serveur à l’échelle des pétaoctets offert par la plateforme Google Cloud.
Contrairement à la plupart des systèmes de bases de données traditionnels qui stockent leurs données au format orienté ligne, BigQuery stocke les données au format orienté colonne. Les bases de données orientées colonne sont optimisées pour les charges de travail d’analyse et sont particulièrement efficaces pour analyser des colonnes individuelles d’ensembles de données entiers. Un autre avantage du stockage orienté colonne est que les valeurs sont du même type de données. Cette fonctionnalité vous permet d’obtenir une compression de données supérieure pour améliorer les performances de lecture.
Voici quelques fonctionnalités utiles de BigQuery:
- Capacité à effectuer des requêtes rapides: BigQuery sépare le moteur de calcul qui analyse vos données du système de stockage. Le moteur de calcul séparé, associé au stockage orienté colonne de BigQuery, vous permet d’interroger des téraoctets de données en quelques secondes et des pétaoctets de données en quelques minutes.
- Prise en charge du SQL standard: BigQuery prend en charge le SQL standard, ce qui vous permet d’exécuter des requêtes SQL pour l’analyse des données. Vous pouvez utiliser des requêtes interactives ou par lots en utilisant la syntaxe de requête SQL pour interroger vos données BigQuery.
- BigQuery ML: Vous pouvez utiliser BigQuery ML pour effectuer des analyses avancées et tirer des informations utiles de vos données BigQuery. Il vous permet de créer et de déployer des modèles d’apprentissage automatique (ML) à l’aide de requêtes SQL. Certains des modèles pris en charge par BigQuery ML via SQL comprennent les arbres renforcés, les forêts aléatoires, les réseaux neuronaux profonds, la régression linéaire et logistique.
Méthodes pour importer des données de Google Sheets vers BigQuery
En important des données de Google Sheets vers BigQuery, vous pouvez exploiter les capacités de requête SQL de BigQuery pour des opérations et des analyses complexes. Cela aide à la création de visualisations et de rapports informatifs.
Voici une liste des différentes méthodes que vous pouvez utiliser pour importer des données de Google Sheets vers BigQuery:
- Méthode n°1: Utiliser le connecteur BigQuery
- Méthode n°2: Utiliser des alternatives SaaS comme Estuary Flow
Méthode n°1: Utiliser le connecteur BigQuery pour importer des données de Google Sheets vers BigQuery
Vous pouvez utiliser le connecteur BigQuery pour charger vos données de Google Sheets dans BigQuery. Voici les étapes à suivre:
Étape 1: Connectez-vous à votre compte Google Cloud. Accédez à la console GCP → interface utilisateur BigQuery (dans le menu de navigation).
Étape 2: Un projet BigQuery contient un ensemble de données qui est utilisé pour organiser et contrôler l’accès à vos tables et vues BigQuery. Avant de charger des données dans BigQuery, vous devez créer au moins un ensemble de données, car une table ou une vue doit appartenir à un ensemble de données.
Cette étape implique la création d’un nouvel ensemble de données dans BigQuery. Sélectionnez le projet de votre choix dans le volet Explorer, puis cliquez sur les trois points verticaux pour afficher les actions. Maintenant, cliquez sur Créer un ensemble de données.
Cela vous redirigera vers la création de l’ensemble de données, où vous devez remplir les champs requis tels que l’ID de l’ensemble de données et le type d’emplacement.
Étape 3: Une fois que vous avez créé un ensemble de données, vous devez créer une table BigQuery pour charger les données de Google Sheets.
