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Créer un tableau de bord d'informatique décisionnelle à l'aide de Google Data Studio et BigQuery

Créer un tableau de bord d'informatique décisionnelle à l'aide de Google Data Studio et BigQuery

1 heure 5 crédits

GSP403

Google Cloud – Ateliers adaptés au rythme de chacun

Présentation

Depuis que l'informatique décisionnelle existe, analystes et décideurs s'appuient sur des outils de visualisation pour dégager rapidement des insights des données.

Dans cet atelier, vous allez apprendre à créer un tableau de bord d'informatique décisionnelle à l'aide de l'interface Data Studio optimisée par BigQuery sur le backend. Pour cet atelier, nous partons du principe que vous avez déjà certaines connaissances au sujet de ces produits. Pour plus d'informations, consultez les documents de référence (Concepts BigQuery, Présentation de Data Studio).

Prérequis

Avant de cliquer sur le bouton Start Lab (Démarrer l'atelier)

Lisez ces instructions. Les ateliers sont minutés, et vous ne pouvez pas les mettre en pause. Le minuteur, qui démarre lorsque vous cliquez sur Start Lab (Démarrer l'atelier), indique combien de temps les ressources Google Cloud resteront accessibles.

Cet atelier pratique Qwiklabs vous permet de suivre vous-même les activités dans un véritable environnement cloud, et non dans un environnement de simulation ou de démonstration. Des identifiants temporaires vous sont fournis pour vous permettre de vous connecter à Google Cloud le temps de l'atelier.

Conditions requises

Pour réaliser cet atelier, vous devez :

  • avoir accès à un navigateur Internet standard (nous vous recommandons d'utiliser Chrome) ;
  • disposer de suffisamment de temps pour réaliser l'atelier en une fois.

Remarque : Si vous possédez déjà votre propre compte ou projet Google Cloud, veillez à ne pas l'utiliser pour réaliser cet atelier.

Remarque : Si vous utilisez un appareil Chrome OS, exécutez cet atelier dans une fenêtre de navigation privée.

Démarrer l'atelier et se connecter à la console Google Cloud

  1. Cliquez sur le bouton Démarrer l'atelier. Si l'atelier est payant, un pop-up s'affiche pour vous permettre de sélectionner un mode de paiement. Sur la gauche, vous trouverez le panneau Détails concernant l'atelier, qui contient les éléments suivants :

    • Le bouton Ouvrir la console Google
    • Le temps restant
    • Les identifiants temporaires que vous devez utiliser pour cet atelier
    • Des informations complémentaires vous permettant d'effectuer l'atelier
  2. Cliquez sur Ouvrir la console Google. L'atelier lance les ressources, puis ouvre la page Se connecter dans un nouvel onglet.

    Conseil : Réorganisez les onglets dans des fenêtres distinctes, placées côte à côte.

    Remarque : Si la boîte de dialogue Sélectionner un compte s'affiche, cliquez sur Utiliser un autre compte.
  3. Si nécessaire, copiez le nom d'utilisateur inclus dans le panneau Détails concernant l'atelier et collez-le dans la boîte de dialogue Se connecter. Cliquez sur Suivant.

  4. Copiez le mot de passe inclus dans le panneau Détails concernant l'atelier et collez-le dans la boîte de dialogue de bienvenue. Cliquez sur Suivant.

    Important : Vous devez utiliser les identifiants fournis dans le panneau de gauche. Ne saisissez pas vos identifiants Google Cloud Skills Boost. Remarque : Si vous utilisez votre propre compte Google Cloud pour cet atelier, des frais supplémentaires peuvent vous être facturés.
  5. Accédez aux pages suivantes :

    • Acceptez les conditions d'utilisation.
    • N'ajoutez pas d'options de récupération ni d'authentification à deux facteurs (ce compte est temporaire).
    • Ne vous inscrivez pas aux essais offerts.

Après quelques instants, la console Cloud s'ouvre dans cet onglet.

Remarque : Vous pouvez afficher le menu qui contient la liste des produits et services Google Cloud en cliquant sur le menu de navigation en haut à gauche. Icône du menu de navigation

Cas d'utilisation

Pour les besoins de cet atelier, vous jouez le rôle du responsable du service des espaces verts pour une grande ville. Vous prenez des décisions importantes basées sur les données des journaux d'utilisation, stockées dans de grandes tables partitionnées par date (plusieurs téraoctets) dans un ensemble de données BigQuery baptisé "Trees".

Pour tirer le plus rapidement possible une valeur commerciale de ces données, construisez un tableau de bord pour les analystes qui fournit des visualisations des tendances et des schémas de vos données.

Présentation de la solution

En général, un tableau de bord présente une vue agrégée de l'utilisation. Il ne nécessite pas de remonter jusqu'au niveau d'un ID de commande, par exemple. Par conséquent, pour réduire les coûts des requêtes, vous allez commencer par agréger les journaux dont vous avez besoin dans un autre ensemble de données baptisé "Reports" avant de créer une table de données agrégées. Vous allez interroger la table à partir du tableau de bord Data Studio. De cette façon, lorsque vous actualisez votre tableau de bord, les requêtes de l'ensemble de données de création de rapports traitent moins de données. De plus, étant donné que les journaux d'utilisation du passé ne changent jamais, vous n'aurez qu'à actualiser les nouvelles données d'utilisation dans l'ensemble de données Reports.

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Importation de données pouvant être interrogées

Dans cette section, vous allez importer des données publiques afin de vous entraîner à exécuter des commandes SQL dans BigQuery.

Ouvrir la console BigQuery

Dans Google Cloud Console, sélectionnez le menu de navigation > BigQuery :

BigQuery_menu.png

Le message Bienvenue sur BigQuery dans Cloud Console s'affiche. Il contient un lien vers le guide de démarrage rapide et les notes de version.

Cliquez sur OK.

La console BigQuery s'ouvre.

Bigquery-UI.png

Cliquez sur le lien + AJOUTER DES DONNÉES, puis sélectionnez Explorer les ensembles de données publics :

3rd_image.png

Recherchez "trees" et appuyez sur la touche Entrée.

Cliquez sur la mosaïque Street Trees (Arbres des rues), puis cliquez sur Afficher l'ensemble de données.

Un nouvel onglet s'ouvre et vous voyez à présent qu'un nouveau projet intitulé bigquery-public-data a été ajouté au panneau "Explorateur" :

explorer_image.png

Créer un ensemble de données "Reports" dans BigQuery

Vous allez maintenant créer un ensemble de données intitulé "Reports" dans votre projet. Un ensemble de données distinct permet de réduire la quantité de données interrogées par le tableau de bord, et d'éviter tout accès inutile à vos ensembles de données sources par des utilisateurs s'intéressant uniquement aux données agrégées.

Cliquez sur le nom du projet qui commence par "Qwiklabs", puis cliquez sur Afficher les actions. Cliquez sur Créer un ensemble de données et nommez-le "Reports".

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif. Créer un ensemble de données "Reports" dans BigQuery

Interroger les données du tableau de bord

Vous allez maintenant exécuter une requête ponctuelle afin d'extraire les données de l'année précédente, en récapitulant :

  • le nombre d'arbres plantés chaque mois ;
  • les espèces auxquelles appartiennent les arbres plantés ;
  • l'identité de l'agent qui a planté les arbres ;
  • l'adresse des arbres plantés ;
  • des informations sur les sites de plantation des arbres.

Ajoutez ce qui suit dans l'éditeur de requête :

SELECT TIMESTAMP_TRUNC(plant_date, MONTH) as plant_month, COUNT(tree_id) AS total_trees, species, care_taker, address, site_info FROM `bigquery-public-data.san_francisco_trees.street_trees` WHERE address IS NOT NULL AND plant_date >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 365 DAY) AND plant_date < TIMESTAMP_TRUNC(CURRENT_TIMESTAMP(), DAY) GROUP BY plant_month, species, care_taker, address, site_info

Cliquez sur le bouton Plus, puis sélectionnez Paramètres de requête dans le menu déroulant.

Query_settings.png

  • Le nom de votre projet et le nom de votre ensemble de données se remplissent automatiquement.
  • Cochez la case Set a destination table for query results (Définir une table de destination pour les résultats de la requête).
  • Créez un nom pour le tableau, comme "Trees".
  • Pour l'option Destination table write preference (Préférence d'écriture du tableau de destination), sélectionnez Write if empty (Écrire si vide).

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Comme vous avez spécifié un nom de table et sélectionné la préférence Write if empty (Écrire si vide), la requête crée une table si celle-ci n'existe pas encore.

Acceptez les autres paramètres par défaut et cliquez sur Save (Enregistrer).

Cliquez sur Exécuter pour exécuter la requête.

Lorsque la requête est terminée, vous accédez à l'onglet Résultats pour voir les données.

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Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif. Exécuter une requête pour extraire les données de l'année précédente

Programmer des requêtes dans BigQuery

Pour garder votre tableau de bord à jour, vous pouvez programmer des requêtes à exécuter de façon récurrente. Les requêtes programmées doivent être écrites en SQL standard et peuvent inclure des instructions en langage de définition de données (LDD) et en langage de manipulation de données (LMD). La chaîne de requête et la table de destination peuvent être paramétrées, ce qui vous permet d'organiser les résultats de requête par date et heure.

Vous ajoutez maintenant une requête qui vérifie chaque jour s'il y a de nouvelles données. Lorsque de nouveaux arbres sont plantés, vous recevez de nouvelles statistiques mises à jour directement dans la table reports.trees.

Cliquez sur Saisir une nouvelle requête et exécutez la requête suivante pour extraire quotidiennement des données incrémentielles de la table reports.trees à l'aide de la fonctionnalité de requête programmée :

SELECT TIMESTAMP_TRUNC(plant_date, MONTH) as plant_month, COUNT(tree_id) AS total_trees, species, care_taker, address, site_info FROM `bigquery-public-data.san_francisco_trees.street_trees` WHERE address IS NOT NULL AND plant_date >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 1 DAY) AND plant_date < TIMESTAMP_TRUNC(CURRENT_TIMESTAMP(), DAY) GROUP BY plant_month, species, care_taker, address, site_info

Cliquez sur le bouton Programmer une requête, puis sur Créer une nouvelle requête programmée :

schedule_query.png

Sur la page de la nouvelle requête programmée, indiquez les informations suivantes :

  • Nom : Update_trees_daily

Options de programmation :

  • Périodicité : quotidienne, sélectionnez une date et une heure futures.

Dans les sections Destination for query results (Destination des résultats de la requête), le nom de votre projet et le nom de l'ensemble de données ont déjà été sélectionnés pour vous.

  • Nom de la table : saisissez "Trees" et sélectionnez Append to table (Ajouter à la table) afin de ne pas écraser les données existantes.

BQ_Schedule_Query.png

Cliquez sur Schedule (Programmer).

Vous devrez peut-être donner l'autorisation relative aux identifiants qui vous ont été attribués pour cet atelier, puis accepter de remplacer votre requête.

Remarque : Si vous exécutez cette requête, aucun nouveau résultat ne s'affiche, car aucun résultat ne s'est encore produit.

Créer des sources de données dans Data Studio

Vous allez maintenant créer votre tableau de bord à l'aide des données sur les arbres que vous venez d'agréger avec Data Studio.

Ouvrez un nouvel onglet dans votre navigateur et accédez à Data Studio via ce lien : https://datastudio.google.com.

Cliquez sur Créer en haut à gauche, puis sur Rapport.

Sélectionnez votre pays et acceptez les conditions d'utilisation. Cliquez sur Continuer.

  • Sélectionnez Non pour toutes les offres par e-mail, puis cliquez sur "Continuer".

Créer un rapport dans Data Studio

Cliquez sur BigQuery, puis sur Autoriser et à nouveau sur Autoriser.

Vous allez maintenant utiliser le connecteur BigQuery pour vous connecter à la table reports.trees.

Commencez par sélectionner votre projet Qwiklabs, puis l'ensemble de données Reports et enfin la table Trees, comme indiqué ci-dessous :

project_trees.png Cliquez sur Ajouter, puis sur Ajouter au rapport.

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif. Créer des sources de données dans Data Studio

Vous pouvez maintenant créer des graphiques à l'aide des données figurant dans cette table.

Cliquez sur Add a Chart (Ajouter un graphique).

Cliquez sur la liste déroulante Ajouter un graphique et sélectionnez le type de votre choix. Dans cet exemple, vous pouvez voir les différents types de graphiques :

  1. Histogramme empilé présentant le nombre d'arbres plantés chaque mois et le nom de l'agent qui a effectué la plantation.
  2. Tableau de données présentant le nombre total d'arbres ajoutés au cours de l'année précédente.
  3. Graphique circulaire affichant le taux de répartition des arbres plantés par espèce.
  4. Tableau accompagné d'un graphique à barres représentant le nombre d'arbres plantés par site.

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Vous pouvez tester par vous-même la création de graphiques et de titres élaborés d'après cet exemple. Voici quelques astuces :

  • Les titres sont créés à l'aide de l'outil Text (Texte). Dans cet exemple, des titres ont été créés pour chaque graphique et pour le tableau de bord lui-même.

  • Lorsqu'un graphique est sélectionné, vous pouvez modifier la couleur et la taille des polices en cliquant sur l'onglet Style dans l'angle droit.

  • Cliquez sur un graphique pour modifier ses dimensions et le faire glisser vers un nouvel emplacement.

Félicitations !

Vous avez appris à créer un tableau de bord de veille stratégique permettant de visualiser des récurrences dans vos données d'entreprise, en réduisant le risque de vous retrouver avec des volumes de requêtes coûteux.

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Terminer votre quête

Cet atelier d'auto-formation fait partie de la quête Qwiklabs BigQuery for Marketing Analysts. Une quête est une série d'ateliers associés qui constituent une formation. Si vous terminez cette quête, vous obtiendrez le badge ci-dessus attestant de votre réussite. Vous pouvez rendre publics les badges que vous recevez et ajouter leur lien dans votre CV en ligne ou sur vos comptes de réseaux sociaux. Inscrivez-vous à cette quête pour obtenir immédiatement les crédits associés à cet atelier si vous l'avez suivi. Découvrez les autres quêtes Qwiklabs disponibles.

Étapes suivantes et informations supplémentaires

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Dernière mise à jour du manuel : 22 novembre 2021
Dernier test de l'atelier : 22 novembre 2021

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