Qu’est ce que BigQuery ?

Un entrepôt de données est un système d’entreprise utilisé pour le rapport et l’analyse de données provenant de sources multiples . Google a conçu BigQuery pour offrir l’accès au stockage, au traitement et à l’analyse de données structurées sur une base évolutive, flexible et économique ( ce qui est essentiel pour les clients lorsque les volumes de données croissent de manière exponentielle. )

Avec BigQuery, vous pouvez trouver des solutions en vous appuyant sur la machine learning via des services gérés facturés à l’utilisation. Vous obtenez ainsi une idée précise des performances de votre entreprise, ce qui vous permet de modifier certains processus afin d’obtenir de meilleurs résultats.

Comment migrer vers BigQuery ?

Le travail de migration est en plusieurs phases : 

1) Comment préparer sa migration ?

Pour  la préparation , identifiez les charges de  travail et les cas d’utilisation. La phase de découverte comprend les tâches suivantes :

 

  • Examiner la proposition de valeur de BigQuery et la comparer à celle de votre  ancien entrepôt de données.
  • Effectuer une analyse initiale du coût total de possession.
  • Déterminer quels sont les cas d’utilisation affectés par la migration.

2) Comment évaluer le coût ? 

Cette phase peut être divisée en plusieurs tâches :

 

  • Évaluer l’état actuel.
  • Cataloguer et hiérarchiser les cas d’utilisation.
  • Définir des mesures de réussite.
  • Créer une définition parfaitement claire de « terminé ».
  • Définir l’état attendu à court terme ainsi que l’état terminal idéal.
  • Créer des estimations de délais et de coût.
  • Identifier et engager un partenaire de migration.

3) Comment lancer la migration ?

On a qu’à répéter les étapes suivantes pour chaque cas d’utilisation :

 

  • Migrer  (Déchargement) : migrer le schéma et les données, traduire les requêtes, migrer les applications métiers, migrer les pipelines de données et optimiser les performances.
  • Migrer (Migration complète) : vous pouvez également migrer l’intégralité du cas d’utilisation (de bout en bout). Ce processus est identique à une migration de type Migrer (déchargement), à laquelle sont ajoutés les pipelines de données en amont (relier les sources de données).
  • Vérifier et valider : À la fin de chaque itération, pour vous assurer que la migration des cas d’utilisation a réussi, vérifiez que les données et le schéma ont été entièrement migrés, que les tests ont été concluants, les applications métiers sont correctement configurées pour accéder aux données et requêtes migrées.