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Google à la conquête de l'Afrique: 1 Milliard de dollars pour la transformation digitale en Afrique

 1 Milliard de dollars pour la transformation digitale en Afrique Hello la team #TheDayInfo, voilà que nous nous retrouvons pour une occasion spéciale.  Hé oui, information spéciale, article spécial.  En effet, le 06 Octobre 2021 a eu lieu le premier évènement du genre de Google Afrique dénommé Google for AFRICA #Google4Africa qui a vu l'annonce de plusieurs projets de Google pour l'Afrique dont ce qui fait l'objet d'un article spécial aujourd'hui: Un investissement de 1 Milliard de dollars dans la transformation digital en Afrique sur 5 ans. 

Utiliser BigQuery sur Google Cloud platform pour traiter ses données

Big Query sur Google Cloud Platform

Hello la team Geek😉, heureux de vous retrouver en ce jour pour un nouvel article sur Google Cloud Platform. 

Vous pouvez avoir les détails dans mon article précédent sur le cloud computing.



Aujourd'hui, nous allons parler de BigQuery qui est un outil d'entrepôt de données sans serveur, relativement moins cher et qui dispose d'un service d'analyse(extraction, interrogation, chargement) de données en mémoire. 
Il intègre aussi des fonctionnalités Machine Learning et est entièrement géré par Google. 

Vouloir montrer tout le potentiel de BigQuery dans cet article est impossible. Alors, nous allons voir comment charger des données dans BigQuery, ensuite les interroger avec SQL et analyser les résultats. 

Charger les données dans BigQuery sur GCP

Nous allons nous connecter sur notre compte Google Cloud platform. Ensuite, cliquez sur console. 
Vous serez diriger sur le tableau et cliquez sur les 3 traits horizontaux en haut à gauche. 
Déroulez jusqu'à trouver BigQuery

Allez dans la zone de gauche, vérifiez bien que vous êtes sur le bon projet. Ensuite cliquez là-dessus . 


Normalement vous ne verrez rien chez vous parce que vous n'avez pas encore de base de données. Chez moi la base de données y est déjà. 


Nous allons créer maintenant notre ensemble de données en cliquant à droite sur "Créer un ensemble de données". 



Pour l'ID, je choisis "theday" et je clique sur "Créer un ensemble de données" en bas. 

Maintenant, créons notre table. Je vais l'appeler "script". cliquez sur le nom de l'ensemble de données. 

Ensuite, dans la partie Source, vous avez "Créez un tableau à partir de", choisissez d'où vous voulez importer les tables. Je choisis "importer" car j'ai une table déjà prête. Après je sélectionne mon fichier en cliquant sur "Parcourir" et je choisis mon fichier. 

Enfin, je choisis le format de mon fichier qui est CSV et je renseigne le nom de ma table qui "script".  

On clique sur "Créer une table". 


Interroger la base de données avec SQL

La dernière étape est d'interroger la base de données avec des requêtes SQL. 
Pour cela nous rendre sur l'éditeur de requête. 

C'est ici que nous allons interroger notre table. Voici le code que je vais utiliser pour cela: 

#standardSQL
SELECT
  code_commune
  
FROM
  `qwiklabs-gcp-f53375578cd2e56-1.theday.script`




Vous pouvez voir la taille de données que la requête pourra traiter. Nous allons maintenant voir le résultat de cette requête juste en dessous. 




Nous venons de créer un ensemble de données, de charger des données et de les interroger avec BigQuery sur Google Cloud Platform. 

Voilà😊c'est tout pour aujourd'hui, nous nous donnons rendez-vous ce vendredi pour un article spécial. 

D'ici là, je vous souhaite une excellente semaine 👊. 





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