Préface
Cet ouvrage a été traduit à l'aide de l'IA. Tes réactions et tes commentaires sont les bienvenus : translation-feedback@oreilly.com
Les entreprises sont de plus en plus axées sur les données, et un élément clé de la stratégie de données de toute entreprise est un entrepôt de données - un dépôt central de données intégrées provenant de l'ensemble de l'entreprise. Traditionnellement, l'entrepôt de données était utilisé par les analystes de données pour créer des rapports analytiques. Mais aujourd'hui, il est également de plus en plus utilisé pour alimenter des tableaux de bord en temps réel, pour effectuer des requêtes ad hoc et pour fournir des conseils en matière de prise de décision grâce à l'analyse prédictive. En raison de ces exigences professionnelles en matière d'analyses avancées et d'une tendance à la maîtrise des coûts, à l'agilité et à l'accès aux données en libre-service, de nombreuses organisations adoptent des entrepôts de données basés sur le cloud, tels que Google BigQuery.
Dans ce livre, nous faisons une visite approfondie de BigQuery, un entrepôt de données d'entreprise sans serveur, hautement évolutif et peu coûteux, disponible sur Google Cloud. Comme il n'y a pas d'infrastructure à gérer, les entreprises peuvent se concentrer sur l'analyse des données pour trouver des informations significatives à l'aide d'un SQL familier.
Notre objectif avec BigQuery a été de construire une plateforme de données qui offre des capacités de pointe, tire parti des nombreuses ...
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