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Analytics Hub

Partage de données dans BigQuery

Partage simple et sécurisé des données et des éléments d'IA. Partagez des éléments de données de manière efficace et sécurisée au sein d'organisations et entre organisations afin de relever les défis liés à la fiabilité et aux coûts des données.

  • Augmentez le ROI des initiatives liées aux données en échangeant des données, des modèles de ML ou d'autres éléments d'analyse

  • Dopez l'innovation avec des ensembles de données uniques fournis par Google, des fournisseurs de données commerciales ou vos partenaires

  • Gagnez du temps en publiant des ensembles de données partagés ou en vous y abonnant dans un environnement sécurisé et respectueux de la confidentialité

Avantages

Partagez et échangez efficacement des données tout en réduisant vos coûts

Exploitez l'évolutivité et la flexibilité de BigQuery pour simplifier la publication, la découverte et l'abonnement aux échanges de données, et les intégrer à vos analyses, sans avoir à déplacer les données. 

Gestion centralisée des éléments de données et d'analyse

BigQuery simplifie l'accessibilité des données et des éléments d'analyse. En plus des ensembles de données internes, accédez à des ensembles de données publics, sectoriels et proposés par Google, tels que les blocs Looker ou les données issues de Google Trends.

Partage de données avec gouvernance, sécurisé et respectueux de la confidentialité

Les données partagées dans BigQuery incluent automatiquement la gouvernance, le chiffrement et la sécurité avancés de Cloud KMS, Cloud IAM, VPC Security Controls et plus encore.

Principales fonctionnalités

Partager des données avec BigQuery

Partage intégré des données et de l'IA dans BigQuery

BigQuery propose désormais le partage intégré des données et des éléments d'IA, y compris l'intégration complète des fonctionnalités auparavant disponibles dans Analytics Hub. Grâce à BigQuery Sharing, vous pouvez créer des échanges de données pour partager des éléments de données avec d'autres équipes de votre organisation et d'autres organisations. Vous pouvez créer une bibliothèque d'éléments internes et externes, y compris des ensembles de données uniques tels que Google Trends, grâce à la puissance de BigQuery.

Un modèle de partage pour plus d'évolutivité, de sécurité et de flexibilité

Les ensembles de données partagés sont des collections de tables et de vues dans BigQuery définies par un éditeur de données. Ils constituent l'unité de partage inter-projets/inter-organisationnel. Les abonnés aux données obtiennent un ensemble de données opaque, en lecture seule, au sein de leur projet et périmètre VPC. Ils peuvent l'associer à leurs propres ensembles de données et le connecter à des solutions Google Cloud ou partenaires. Par exemple, un marchand peut créer un échange unique pour partager les prévisions de la demande avec les milliers de fournisseurs de sa chaîne d'approvisionnement en associant l'historique des données de vente (croisé avec les données météo et Google Trends, ainsi que les flux de clics Web) dans son propre projet BigQuery, puis partager les résultats en temps réel via BigQuery. L'éditeur peut ajouter des métadonnées, suivre les abonnés et consulter les métriques d'utilisation agrégées.

Sélections d'échanges avec gestion et gouvernance des abonnements

Les échanges sont des ensembles de données et d'éléments d'analyse conçus pour être partagés. Les administrateurs peuvent facilement organiser un échange en gérant les fiches des ensembles de données au sein de l'échange. Des métadonnées détaillées peuvent aider les abonnés à trouver les données qu'ils recherchent, et même à exploiter les éléments d'analyse associés à ces données. Les échanges dans BigQuery sont privés par défaut, mais vous pouvez facilement définir des autorisations et rôles précis pour diffuser des données à grande échelle auprès des audiences appropriées. Les éditeurs de données peuvent désormais afficher et gérer facilement les abonnements pour tous leurs ensembles de données partagés. Les administrateurs peuvent désormais surveiller l'utilisation de BigQuery Sharing via les journaux d'audit et le schéma d'informations, tout en appliquant VPC Service Controls pour partager des données de manière sécurisée.

Partage axé sur la confidentialité avec les data clean rooms

Créez un environnement de faible confiance pour que vous et vos partenaires puissiez collaborer sans copier ni déplacer les données sous-jacentes directement dans BigQuery. Cela vous permet d'effectuer des transformations visant à améliorer la confidentialité dans les interfaces SQL BigQuery et de surveiller l'utilisation pour détecter les menaces de confidentialité sur les données partagées. Profitez de l'évolutivité de BigQuery sans avoir à gérer l'infrastructure ni les intégrations de fonctionnalités d'informatique décisionnelle, d'IA et de ML. Explorez les cas d'utilisation des salles blanches de données.

Recherche et découverte d'ensembles de données internes, publics ou commerciaux

Découvrez la nouvelle expérience de recherche : parcourez et trouvez rapidement des ensembles de données pertinents. En plus de faciliter la recherche des ensembles de données internes de votre entreprise dans BigQuery, cette solution inclut aussi des ensembles de données Google tels que ceux issus de Google Trends et Earth Engine, des ensembles de données commerciaux provenant de nos partenaires comme Crux, ainsi que des ensembles de données publics disponibles dans Google Cloud Marketplace.

Logo Equifax
Nous sommes heureux de nous associer à Google pour tirer parti d'Analytics Hub et de BigQuery afin de fournir des données à plus de 400 statisticiens et créateurs de données, ainsi que pour partager de manière sécurisée les données avec nos institutions financières partenaires.

Kumar Menon, vice-président directeur, Data Fabric and Decision Science, Equifax

En savoir plus

Documentation

Documentation

Architecture

Présentation du partage de données dans BigQuery

Avec BigQuery, vous pouvez découvrir une bibliothèque de données sélectionnées par différents fournisseurs de données et y accéder. Découvrez l'architecture des workflows des éditeurs et des abonnés.

Google Cloud Basics

Gérer les échanges de données

Commencez par apprendre à créer, mettre à jour ou supprimer un échange de données, et à gérer les utilisateurs du partage de données BigQuery.

Google Cloud Basics

Gérer les fiches

Une fiche est une référence à un ensemble de données partagé répertorié par un éditeur dans un échange de données. Découvrez comment gérer les fiches en tant qu'éditeur de partage de données BigQuery.

Vous ne trouvez pas ce que vous cherchez ?

Tarification

Tarification simple et logique

La tarification de BigQuery est basée sur la structure de tarification sous-jacente de BigQuery, avec les différences suivantes pour les éditeurs de données et les abonnés aux données.

Les organisations publiant des données sur un échange paient le stockage de ces données en fonction des tarifs de stockage BigQuery.

Les entreprises qui s'abonnent à des données à partir d'un échange ne paient que le traitement des requêtes de leur organisation et conformément à leur forfait BigQuery (tarif forfaitaire ou à la demande).

Pour obtenir des informations détaillées sur les tarifs, consultez notre grille tarifaire BigQuery.

Partenaires

Des milliers d'ensembles de données mis à disposition via des fournisseurs de données publiques et commerciales

Si vous souhaitez devenir un fournisseur de données, veuillez contacter le service commercial Google Cloud

  • Logo Crux
  • Logo NOAA
  • Logo du Bureau du recensement des États-Unis
  • Logo GitHub
  • Logo GDELT
  • logo neustar
  • Logo esgbook
  • Logo Datarade

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