Google est un géant, le moteur de recherche n’est pas son produit principal. Cela englobe aussi Cloud Computing, ce qui signifie que vous pouvez louer une flotte de serveurs. BigQuery est un service intégré dans la plateforme Google Cloud, que nous pouvons utiliser pour exécuter des analyses d’énormes données ou sur Big Data.
Qu’est-ce que BigQuery?
Les analyses sont effectuées en langage SQL, qui nous est familier, utilisé dans les bases traditionnelles. BigQuery se concentre principalement sur de très grandes bases de données qui ne peuvent être réalisées facilement “in house”. Chez Reea, nous l’utilisons pour stocker les données non structurées, c’est à dire que nous détachons les données des produits d’applications mobiles ou web de nos utilisateurs et nous les analysons ultérieurement avec BigQuery.
La plateforme utilise la puissance de traitement de l’infrastructure Google, car il fournit une vitesse élevée. Les données doivent être disponibles en temps réel, ce que nos chefs ou nos analystes demandent. Je veux analyser, conclure, trouver quelque chose qui peut être développé, permettant une prise de décision informée, pour un meilleur résultat dans les affaire. BigQuery me donne cette possibilité.
Les développeurs ont toujours eu un problème avec la conversion de grands volumes en décisions. Maintenant il existe plusieurs types d’informations pour l’analyse provenant d’un contexte comme les sources mobiles ou le courrier électronique.
Les coûts sont faibles. Je précise qu’un téraoctet de données est gratuit. Si l’utilisateur cherche à savoir quelque chose, Google BigQuery peut exécuter des analyses jusqu’au petabyte. 5 téraoctets coûtent 12 dollars, donc les entreprises peuvent investir de l’argent jusqu’à un pétaoctet, ce qui nous semble très élevé. Cependant les données générées par les entreprises et leurs solutions augmentent avec le temps, ainsi que leur besoin.
Exemple concret d’utilisation de la plateforme BigQuery
1. Si nous traitons les données provenant d’une campagne e-mail, nous pouvons connaître le moment exact quand une personne a ouvert un e-mail ou un élément sur lequel il a cliqué. Donc, si cette personne vérifie ses e-mails à 9 heures, je peux en envoyer un à 8:50, pour être le premier dans la boîte de réception. L’analyse peut me montrer si un sujet est amélioré ou la mise en page est meilleure que ce qui apparaît dans la version précédente. Ainsi, nous pouvons parvenir à de meilleurs résultats d’affaires.
2. Nous pouvons exporter des données provenant de session ou d’un compte d’accès à partir de Google Analytics Premium dans BigQuery, et utiliser une syntaxe similaire avec SQL pour interroger toutes les données Google Analytics. Par exemple, il pourrait y avoir: le nombre moyen d’interactions de l’utilisateur avant d’acheter ou des produits achetés par les clients qui ont acheté le produit A.
Directions de l’entreprise
Au niveau mondial, chaque entreprise choisit la direction dans laquelle développer ses solutions. Certaines développent leurs propres solutions sur leur infrastructure, d’autres utilisent des frameworks open source. Par exemple, Spark ou Hadoop font parti de ceux qui sont utilisés pour gérer d’énormes volumes de données. Les gros clients, les services publics ou les services télécommunications, ont le pouvoir nécessaire pour faire tourner ces données en leur sein. Ils utilisent des frameworks pour prendre des décisions Big Data. D’autres entreprises utilisent BigQuery comme un instrument de Google Developers, qui leur permet d’exécuter des requêtes très rapidement sur de grands ensembles de données.
Reea à Dev Talks Cluj, cette année
A la conférence Dev Talks du 13 mai 2015 de Cluj, j’ai présenté une solution Big Data pour analyser les événements en temps réel. Un volume élevé de données représente un problème de stockage qui ne peut pas être fait avec un équipement propre, seulement à grands frais. Beaucoup de données impliquent un problème massif de leurs analyses. Lors de ma présentation, je me suis concentré sur la facilité de la technologie BigQuery, plus spécifiquement, comment quelqu’un peut rentrer à la maison et exécuter toutes ces informations et analyses en langage SQL.
Que nous prépara l’avenir?
Premièrement, après la conférence de Cluj, j’ai organisé à Tîrgu-Mureş une réunion gratuite. Il y a eu plus de 50 participants très intéressés par le sujet, y compris des étudiants. J’ai voulu que les étudiants développent des solutions Big Data. Nous encourageons les enseignants à guider les étudiants dans le choix des technologies modernes pour leurs travaux de licence. Google BigQuery est gratuit jusqu’au téraoctet.
Deuxièmement, nous voulons installer les bases d’une communauté pouvant être améliorée à l’aide des solutions Big Data. Les transports en commun peuvent être améliorés avec Big Data, même les données recueillies sur les rayons des supermarchés. De la même façon, il existe une grande communauté Waze en Roumanie. Nous voulons améliorer le système et produire des applications externes pour l’amélioration du confort des participants se trouvant sur les routes.
Il est important de suivre les technologies offertes par les géants extérieurs. Ces technologies peuvent fructifier aussi localement. Chaque développeur se spécialise en permanence et chaque jour nous apprenons tous de plus en plus.
