Power BI - Extraire les données d'une plateforme cloud (Big Query) Tutoriels

Découvrez comment extraire les données d'une plateforme cloud telle que Big Query en utilisant les fonctionnalités de transformation de données dans Microsoft 365. Cette vidéo vous montre comment connecter votre compte Big Query à Excel et extraire les données souhaitées dans votre tableau.
Obtenez des conseils pratiques pour personnaliser votre requête et filtrer les données pour répondre à vos besoins spécifiques.
Contactez-nous pour plus d'informations sur l'utilisation des fonctionnalités de transformation de données dans Microsoft 365.

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Objectifs :

L'objectif de cette vidéo est d'apprendre à se connecter à une base de données à l'aide des connecteurs proposés par Power Query, en utilisant Google Cloud Platform et son outil BigQuery. Les apprenants découvriront comment exécuter des requêtes SQL et choisir entre l'importation de données et l'utilisation de DirectQuery.


Chapitres :

  1. Introduction aux bases de données
    Une base de données est un système qui permet de stocker des données sous diverses formes, telles que des tables en SQL ou des données JSON. Ces systèmes de stockage sont essentiels pour gérer et accéder à de grandes quantités d'informations.
  2. Présentation de Google Cloud Platform et BigQuery
    Google Cloud Platform offre une solution gratuite pour tester ses outils, notamment BigQuery, qui permet de se connecter à une base de données et d'envoyer des requêtes SQL. Pour utiliser BigQuery, il est nécessaire de créer un compte Google.
  3. Création d'un compte et connexion
    Après avoir créé un compte Google, les utilisateurs peuvent se connecter à BigQuery. Une fois connectés, ils peuvent accéder aux bases de données de test mises à disposition par Google Cloud Platform. Dans Power Query, il faut définir une nouvelle source de données et sélectionner BigQuery pour se connecter.
  4. Accès aux données publiques
    Une fois connecté, les utilisateurs peuvent explorer les bases de données disponibles, symbolisées par des cylindres. Il est possible de déployer ces bases de données pour voir les tables accessibles. Par exemple, les données concernant le baseball peuvent être sélectionnées pour l'analyse.
  5. Importation des données vs DirectQuery
    Lors de la sélection d'une table, les utilisateurs doivent choisir entre importer les données ou utiliser DirectQuery. L'importation envoie toutes les informations à Power Query, ce qui peut générer des fichiers lourds. En revanche, DirectQuery permet d'effectuer des calculs directement sur le serveur, ce qui est plus efficace pour de grandes quantités de données.
  6. Avantages de DirectQuery
    Utiliser DirectQuery permet de réduire la charge sur l'ordinateur de l'utilisateur, car les calculs sont effectués par BigQuery, qui dispose de plus de puissance de calcul. Cela permet d'obtenir des fichiers moins volumineux et des temps de réponse améliorés.
  7. Conclusion et recommandations
    Il est recommandé d'utiliser DirectQuery lorsque cela est possible, car cela optimise les performances lors de l'analyse de grandes bases de données. À la fin de la période d'essai de BigQuery, certaines fonctionnalités peuvent être perdues, mais l'accès aux tables en libre-service sera toujours disponible pour s'entraîner à requêter des bases de données.

FAQ :

Qu'est-ce qu'une base de données?

Une base de données est un système qui permet de stocker des données sous diverses formes, comme des tables en SQL ou des fichiers JSON.

Comment se connecter à une base de données avec Power Query?

Pour se connecter à une base de données avec Power Query, vous devez d'abord créer un compte Google, puis utiliser l'outil BigQuery pour établir la connexion et exécuter des requêtes SQL.

Quelle est la différence entre l'importation de données et l'utilisation de DirectQuery?

L'importation de données consiste à récupérer toutes les informations et à les stocker localement, ce qui peut être lourd pour de grandes tables. DirectQuery, en revanche, exécute des requêtes directement sur la source de données, permettant des calculs plus rapides et réduisant la charge sur votre ordinateur.

Qu'est-ce que BigQuery?

BigQuery est un service de Google Cloud Platform qui permet d'exécuter des requêtes SQL sur de grandes quantités de données, offrant une puissance de calcul supérieure à celle d'un ordinateur personnel.

Comment puis-je créer un compte Google pour utiliser BigQuery?

Pour créer un compte Google, rendez-vous sur le site de Google et suivez les instructions pour créer un nouveau compte. Une fois votre compte créé, vous pourrez accéder à BigQuery.


Quelques cas d'usages :

Analyse de données sportives

Utiliser BigQuery pour analyser des données de baseball, en exécutant des requêtes SQL pour extraire des informations pertinentes sur les performances des joueurs et des équipes.

Rapports d'entreprise

Les entreprises peuvent utiliser Power Query et BigQuery pour générer des rapports basés sur des données volumineuses, en utilisant DirectQuery pour obtenir des résultats en temps réel sans surcharger leurs systèmes locaux.

Prototypage de solutions de données

Les développeurs peuvent utiliser la Sandbox de Google Cloud Platform pour tester des solutions de données sans risque, en accédant à des bases de données publiques pour expérimenter avec des requêtes SQL.

Optimisation des performances de calcul

Les analystes de données peuvent tirer parti de la puissance de calcul de BigQuery pour effectuer des analyses complexes sur de grands ensembles de données, réduisant ainsi le temps de traitement par rapport à l'utilisation de leur propre matériel.


Glossaire :

Base de données

Un système qui permet de stocker des données sous diverses formes, telles que des tables en SQL ou des fichiers JSON.

SQL

Structured Query Language, un langage standard utilisé pour interagir avec des bases de données relationnelles.

JSON

JavaScript Object Notation, un format léger d'échange de données qui est facile à lire et à écrire pour les humains et à analyser et à générer pour les machines.

Google Cloud Platform

Une suite de services de cloud computing proposée par Google, qui inclut des outils pour le stockage de données, le calcul, et l'analyse.

BigQuery

Un service de Google Cloud Platform qui permet d'exécuter des requêtes SQL sur de grandes quantités de données.

Power Query

Un outil de Microsoft qui permet de connecter, combiner et affiner des données provenant de différentes sources.

DirectQuery

Une méthode d'interrogation des données qui permet d'exécuter des requêtes directement sur la source de données sans importer les données dans Power BI.

Sandbox

Un environnement de test qui permet aux utilisateurs d'expérimenter avec des fonctionnalités sans affecter les données réelles.

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