Centraliser l'analyse dans BigQuery
Les analyses reposent sur des exports dispersés, lents à croiser.
21datas accompagne vos projets data sur Google Cloud, de la structuration des données à leur analyse et aux usages d'intelligence artificielle.
- Cadrer l'architecture et les accès
- Mettre en place les flux et le stockage analytique
- Connecter les usages BI et IA
Des cas d'usage concrets.
Connecter un assistant aux données
Les équipes veulent interroger les indicateurs en langage naturel.
Comment construire une plateforme adaptée à nos usages sur Google Cloud ?Rendez-vous
Concevoir une plateforme adaptée à vos usages
BigQuery pour l'analyse, Cloud Storage pour les fichiers ou Cloud Run pour certains traitements peuvent constituer les briques d'une plateforme data. Le choix dépend des sources, des volumes, de la fréquence de traitement et des contraintes de votre organisation. La région d'hébergement et les droits d'accès sont décidés au cadrage.
Relier architecture, BI et intelligence artificielle
La plateforme doit servir des usages concrets : reporting, analyses ou assistants connectés aux données. Les flux, les modèles analytiques et les connecteurs sont conçus ensemble. Le suivi des coûts et des erreurs, la documentation et le transfert de compétences sont nécessaires pour exploiter la solution après sa livraison.
Questions fréquentes
Faut-il migrer tout notre système vers Google Cloud ?
Non. Une architecture peut conserver les logiciels et sources existants et transférer seulement les données nécessaires à l'analyse. Les possibilités dépendent des interfaces disponibles et des règles de sécurité.
Comment maîtriser les coûts ?
Les coûts dépendent notamment du stockage, des traitements, des requêtes et des services utilisés. Le cadrage prévoit des estimations, des budgets et un suivi de consommation. Les frais des fournisseurs restent distincts de la prestation 21datas.