Ingénierie des données GCP (BigQuery)

BigQuery est le moteur d'analyse phare de Google Cloud — un entrepôt de données sans serveur, à l'échelle du pétaoctet, qui sépare le calcul du stockage et ne facture que les requêtes que vous exécutez. Nos ingénieurs de données construisent des plateformes de données de production sur BigQuery qui gèrent des volumes de données massifs tout en maintenant des performances de requête rapides et des coûts prévisibles. Nous concevons des pipelines ETL, des modèles de données et des architectures d'analyse qui s'adaptent sans charge opérationnelle.

• Entrepôt de données BigQuery — Conception de schémas en étoile, implémentation du partitionnement et du clustering, configuration de vues matérialisées et optimisation pour les modèles de requête courants.
• Développement de pipelines ETL — Construction de pipelines de données robustes avec Dataflow (Apache Beam), Cloud Composer (Airflow) et Dataproc (Spark) pour le traitement par lots et en flux.
• Streaming en temps réel — Implémentation de l'ingestion en streaming avec Pub/Sub et Dataflow pour une disponibilité des données inférieure à la seconde dans BigQuery.
• Modélisation des données — Conception de modèles dimensionnels, de dimensions à évolution lente et d'architectures de coffre-fort de données optimisées pour le stockage en colonnes de BigQuery.
• Qualité des données — Implémentation de la validation des données, de la surveillance de la fraîcheur, de l'évolution des schémas et de la détection des anomalies dans vos pipelines de données.
• Gestion des coûts — Optimisation des coûts BigQuery grâce aux réservations de slots, à l'optimisation des requêtes, à la hiérarchisation du stockage et aux modèles de tarification adaptés à la charge de travail.
• Intégration dbt — Implémentation de dbt (data build tool) pour les transformations SQL modulaires, les tests, la documentation et le suivi de la lignée dans BigQuery.

Notre pile d'ingénierie des données est centrée sur BigQuery pour l'entreposage et l'analyse, Dataflow pour le traitement en flux et par lots, Pub/Sub pour l'ingestion d'événements, Cloud Composer pour l'orchestration des workflows, Dataproc pour les charges de travail Spark et Cloud Storage pour la mise en scène du lac de données — un pipeline entièrement géré qui élimine la gestion de l'infrastructure tout en offrant une fiabilité de niveau entreprise.

Ce service s'adresse aux équipes de données qui construisent ou adaptent leur infrastructure d'analyse — aux entreprises migrant des entrepôts de données sur site comme Teradata ou Oracle, aux organisations consolidant des sources de données disparates dans un entrepôt unifié, ou aux équipes ayant besoin de traiter des données en streaming en parallèle de l'analyse par lots. Si vos données augmentent plus vite que votre infrastructure actuelle ne peut les gérer, l'ingénierie basée sur BigQuery résout ce défi.