Как BigQuery помог MacPaw вывести работу с данными на новый уровень?

Défi : MacPaw traite de grandes quantités de données. Le traitement des données est l’une des tâches courantes des analystes d’entreprise, exigeant souvent un investissement important en temps et en ressources. L’entreprise a donc décidé de rechercher la meilleure solution pour accélérer le traitement des informations. MacPaw n’a pas voulu acheter des serveurs supplémentaires, solution la plus logique, pour les raisons suivantes :

1. Leur temps de veille est plus long que la durée de chargement réelle ;
2. Ils exigent une protection supplémentaire.

Solution : L’entreprise a opté pour BigQuery de Google Cloud. L’équipe de MacPaw s’en sert comme base pour le stockage et le traitement des données, louant ainsi la performance des serveurs de Google sans les acheter. En se basant sur BigQuery, MacPaw a créé un produit interne : Data Hub. Dans celui-ci, les collaborateurs ont collecté une base d’informations à partir des sites de MacPaw et d’autres systèmes, en les exploitant activement à des fins d’analyse et d’établissement de rapports.

Pourquoi MacPaw a choisi BigQuery ?

•  BigQuery vous permet de calculer rapidement des données.
• La plateforme est suffisamment sécurisée pour y stocker toutes les données critiques de l’entreprise.
• Le paiement des services dépend de la quantité de données traitées, pratique pour les petites comme pour les grandes entreprises. Par conséquent, si une entreprise n’a pas besoin de traiter des téraoctets d’informations, BigQuery réduit considérablement les coûts.
• Son interface est simple et intuitive. Cela facilite le travail des analystes car elle ne nécessite pas de recourir à des langages de programmation.
• Elle propose une solution BigQuery ML pour exploiter la richesse de Google Cloud en matière d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle pour le traitement des données.
• Convient aux entreprises se servant d’autres logiciels Google (Google Analytics, Google Sheets, etc.).
• BigQuery s’intègre aussi aisément aux données de Facebook ou de Backend CRMs HelpDesk et les visualise à l’aide de Google Data Studio.

Et les résultats sont là : MacPaw estime que l’avantage majeur pour l’entreprise est une productivité et une efficacité accrues au niveau de la gestion de vastes quantités de données. BigQuery réduit le temps d’attente des calculs et du traitement des résultats. Il accélère la productivité de l’intelligence économique et la rapidité de l’entreprise à tous les niveaux.

Cette solution est facilement évolutive et sa gestion est souple, facilitant son intégration par les ingénieurs en données et permettant d’héberger davantage de données. Par ailleurs, BigQuery vous permet de réaliser des économies sur l’achat de serveurs externes.

Le rôle qu’a joué Cloudfresh : En tant que partenaire privilégié de Google Cloud, Cloudfresh a apporté à MacPaw des conseils précieux sur le fonctionnement de BigQuery et l’a aidé à intégrer le produit à son écosystème.

Si Google propose des livres blancs détaillés dans lesquels on trouve une solution à presque tous les problèmes, l’équipe de MacPaw a choisi de faire appel à Cloudfresh pour résoudre certains enjeux stratégiques et techniques critiques. À chaque fois, Cloudfresh a fourni une assistance immédiate. Cloudfresh aide donc toujours MacPaw à résoudre ses problèmes de logiciels et à concevoir des écosystèmes dans le cloud.