Agence BigQuery : entrepôt de données et pilotage

BigQuery est l’entrepôt de données serverless de Google Cloud. Il stocke les données en colonnes et exécute des requêtes SQL analytiques sans que l’équipe gère des serveurs ou dimensionne un cluster.

Nous l’utilisons pour réunir CRM, finance, publicité, e-commerce et opérations dans une même couche de pilotage. Airbyte ou Fivetran alimentent les tables, dbt transforme et teste les modèles, puis Looker Studio ou Power BI les expose.

La facture dépend surtout des données lues par les requêtes et du stockage. Partitionnement, clustering, tables intermédiaires et suivi des jobs font donc partie de l’architecture, pas d’une optimisation tardive.

• Les rapports croisent plusieurs systèmes. Un entrepôt donne un historique et des identifiants communs.
• Les fichiers deviennent trop lents. BigQuery traite des volumes importants en SQL.
• Vous êtes déjà dans Google Cloud. IAM, facturation et outils de visualisation s’intègrent naturellement.
• Vous voulez payer à l’usage. Le modèle serverless évite un cluster permanent, à condition de contrôler les requêtes.

Nous cadrons le besoin, construisons la première version et préparons son exploitation. Nos interventions démarrent à 800 € HT. Le devis dépend ensuite des sources, des droits, du volume et du niveau de service attendu.

• Audit data. Sources, volumes, usages, coûts, qualité et contraintes de résidence. Délai : 2 à 5 jours.
• Architecture. Projets, datasets, régions, IAM, conventions et séparation dev/prod.
• Ingestion. Pipelines depuis API, bases, fichiers et outils SaaS. Délai : 1 à 6 semaines.
• Modélisation SQL. Tables métiers, historique, tests et documentation avec dbt si nécessaire.
• FinOps et exploitation. Budgets, alertes, partitionnement, suivi des requêtes et procédures de reprise.

L’entrepôt se choisit avec le cloud existant, les compétences SQL et les contraintes de consommation.

• BigQuery. Serverless, intégré à Google Cloud et efficace pour une équipe qui veut limiter l’administration.
• Snowflake. Une alternative multi-cloud avec séparation forte du stockage et du calcul.
• PostgreSQL. Suffisant pour de petits volumes et des usages simples, mais moins adapté aux scans analytiques massifs.

Tarifs officiels : BigQuery. Google affiche notamment 1 Tio de requêtes et 10 Gio de stockage gratuits par mois, puis une tarification au volume ou à la capacité.

• Le besoin tient dans un seul fichier propre. Un entrepôt ajoute une complexité inutile.
• Personne ne possède les définitions métier. Centraliser des données contradictoires ne les rend pas justes.
• Les requêtes ne sont pas contrôlées. Un scan large et répété peut faire monter la facture.
• La charge est surtout transactionnelle. BigQuery est analytique ; une base applicative reste nécessaire.