Charger des données depuis d'autres services Google et Google Cloud

Vous pouvez utiliser un certain nombre de services Google Cloud pour charger des données dans BigQuery, où vous pourrez ensuite effectuer une analyse plus approfondie. Ces services nécessitent généralement de lancer des tâches d'exportation à partir de la console ou de l'API correspondante du service. Une fois activées, les données sont chargées dans BigQuery en fonction de la fréquence définie dans la tâche d'exportation du service. Certaines tâches d'exportation s'exécutent en temps réel, tandis que d'autres fournissent des chargements de données par lot.

Pour les bases de données et les services Google Cloud, y compris Google Drive et Google Sheets, les requêtes de données proviennent de BigQuery. Pour en savoir plus, consultez la page Sources de données externes.

Si un service n'est pas répertorié, vous pouvez peut-être toujours exporter des données du service, mais cela peut nécessiter l'utilisation de fonctionnalités supplémentaires. Pour en savoir plus sur la configuration d'exportations personnalisées ou sur la création de tâches de chargement et de requêtes à partir de BigQuery, consultez la page Alternatives aux exportations de services.

Services cloud compatibles avec les exportations de données

Empreinte carbone

L'exportation Empreinte carbone capture les émissions brutes de gaz à effet de serre brutes associées à l'utilisation des services Google Cloud couverts pour le compte de facturation sélectionné.

Vous pouvez exporter vos données Empreinte carbone vers BigQuery afin de les analyser ou de créer des rapports et des tableaux de bord personnalisés.

Pour configurer l'exportation de vos données Empreinte carbone, consultez la page Exporter votre empreinte carbone.

Chronicle

Vous pouvez exporter les journaux de sécurité Chronicle vers BigQuery pour effectuer des analyses et des jointures de données supplémentaires.

Pour configurer vos exportations de journaux de sécurité Chronicle, contactez l'assistance Chronicle.

Inventaire des éléments cloud

L'inventaire des éléments cloud vous permet d'exporter les métadonnées d'éléments pour votre organisation, votre dossier ou votre projet vers une table BigQuery, puis d'exécuter une analyse de données sur votre inventaire.

Pour configurer les exportations de vos données d'inventaire des éléments cloud, consultez la section Exporter vers BigQuery.

Cloud Billing

L'exportation Cloud Billing vers BigQuery vous permet d'exporter automatiquement des données détaillées Google Cloud (telles que des données d'utilisation, d'estimations de coût et de tarification) tout au long de la journée.

Il est important d'activer l'exportation au bon moment. Pour accéder à un ensemble plus complet de données de facturation pour vos besoins d'analyse, nous vous recommandons d'activer l'exportation de données Cloud Billing vers BigQuery et de créer un compte Cloud Billing en même temps.

Pour configurer les exportations de vos données Cloud Billing, consultez la page Exporter des données Cloud Billing vers BigQuery.

Cloud Logging

Vous pouvez acheminer les journaux de Cloud Logging vers des tables BigQuery pour effectuer des analyses et des jointures supplémentaires. Pour les services Google Cloud, les données de journal sont disponibles pour les requêtes environ une minute après leur génération.

Pour utiliser BigQuery avec l'Analyse de journaux, consultez la page Analyse de journaux.

Pour configurer les exportations de vos données Cloud Logging, consultez la page Router les journaux vers des récepteurs compatibles.

Contact Center AI Insights

Contact Center AI Insights vous permet d'exporter vos données de conversation et d'analyse Contact Center AI Insights vers BigQuery afin de pouvoir effectuer vos propres requêtes brutes.

Pour configurer les exportations de vos données Contact Center AI Insights, consultez la page Exporter des conversations vers BigQuery.

Dialogflow CX

Dialogflow CX génère des journaux des conversations entre les agents et vos clients.

Pour configurer des exportations de conversations depuis Dialogflow CX, consultez la section Exporter les journaux d'interaction vers BigQuery.

Firebase

Firebase contient un certain nombre d'exportations d'analyses que vous pouvez envoyer à BigQuery. par exemple :

  • Analyse
  • Messagerie via le cloud
  • Crashlytics
  • Surveillance des performances
  • tests A/B
  • Personnaliser la configuration à distance

Pour configurer les exportations de données Firebase, consultez la page Exporter des données de projet vers BigQuery.

Google Analytics 4

Pour découvrir comment exporter vos données de session d'une vue de rapports Google Analytics 4 vers BigQuery, consultez la page BigQuery Export dans le centre d'aide Google Analytics. Une fois que les données Google Analytics 4 se trouvent dans BigQuery, vous pouvez les interroger à l'aide de Google SQL.

Google Analytics 360

Pour découvrir comment exporter vos données de session d'une vue de rapports Google Analytics 360 dans BigQuery, consultez la page BigQuery Export dans le centre d'aide Google Analytics. Une fois que les données Google Analytics 360 sont dans BigQuery, vous pouvez les interroger à l'aide de Google SQL.

Pour obtenir des exemples d'interrogation de données Analytics dans BigQuery, consultez la page BigQuery en pratique dans le centre d'aide Google Analytics.

Vous pouvez planifier l'exportation quotidienne de vos données de performances de Google Search Console vers BigQuery, où vous pouvez exécuter des requêtes complexes sur vos données.

Pour configurer les exportations de vos données, consultez la page À propos de l'exportation groupée des données de Search Console vers BigQuery.

Outil de recommandation

Vous pouvez planifier des instantanés quotidiens des recommandations à l'aide du Service de transfert de données BigQuery. Les recommandations fournissent des conseils pour optimiser votre utilisation des produits et ressources Google Cloud, ainsi que des insights sur vos modèles d'utilisation des ressources.

Pour configurer des instantanés de vos données à l'aide du Service de transfert de données BigQuery, consultez Exporter des recommandations vers BigQuery.

Vertex AI Batch Prediction

La prédiction par lot Vertex AI crée un ensemble de prédictions en fonction d'une entrée de modèle. Vous pouvez stocker ces résultats dans BigQuery pour effectuer des analyses et des jointures supplémentaires.

Pour configurer les exportations de résultats de prédiction par lot, consultez la section Obtenir des prédictions par lot et des explications.

Vertex AI Predictions

Vous pouvez utiliser Vertex AI Predictions pour stocker les résultats de prédiction à partir de points de terminaison en ligne dans BigQuery afin de procéder à une analyse supplémentaire.

Pour configurer l'intégration de la prédiction de modèle avec BigQuery, consultez la section Journalisation des prédictions en ligne.

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