Les 6 et 7 décembre 2016, Google nous a invités à un workshop d’approfondissement de leur technologie big data : Big Query. Ce workshop se déroulait sur deux matinées à Londres.

Nous utilisons déjà Big Query à altima° dans deux optiques principales. La première est d’utiliser le connecteur Analytics fourni par Google pour remplir des datasets Big Query de données analytics et ainsi pouvoir les traiter en dehors de l’interface classique.

Big Query nous sert également à stocker le résultat d’appel vers des API (notamment celles de Google). Ces requêtes ont pour but de récupérer des données pertinentes (venant de différentes sources) qui seront par la suite agrégées.

La plupart du temps, nous utilisons les données présentes dans Big Query dans Data Studio afin de créer des dashboards complet et personnalisés. Nous avons également développé un système de rapport envoyé mensuellement par mail.

Logo Google BigQuery

Nous requêtons actuellement BigQuery grâce à des scripts écrits en node.js.

Ce workshop m’a permis de découvrir de nouvelles façons d’utiliser BigQuery, notamment en requêtant directement des données e-commerces grâce à un langage ressemblant énormément au SQL et permettant d’avoir des performances excellentes en ne lançant qu’une seule requête.

Dans un autre registre, durant ce workshop nous avons utilisé The Jupyter Notebook qui permet de mêler code exécutable, fonction mathématique et markdown, au sein du navigateur.

Johnathan MEUNIER

Développeur front-end optimisation

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