Optimiser la gestion des données : un enjeu stratégique pour les entreprises

Aujourd’hui, la capacité d’une entreprise à exploiter efficacement ses données est un levier clé de compétitivité. Une mauvaise gestion des bases de données peut entraîner des pertes financières, des retards analytiques et une surcharge inutile des équipes techniques.

Google BigQuery, l’un des outils cloud les plus puissants pour l’analyse de données, introduit une nouvelle fonctionnalité pour augmenter ses performances : "UNION ALL BY NAME". Cette innovation permet d’accélérer les opérations de consolidation de données tout en réduisant les risques d’erreurs. Résultat ? Des prises de décision plus rapides et une optimisation des coûts.

Voyons ensemble, comment cette avancée peut améliorer votre ROI et optimiser vos KPI liés à la gestion de données.

Quels coûts cachés dans la transformation des données ?

Entre temps perdu et erreurs manuelles : analyse de ce frein à la performance

Les entreprises traitent des volumes croissants de données, souvent issues de différents outils et systèmes (CRM, ERP, plateformes de ventes, etc.). Chaque fois que des équipes doivent fusionner ces données, elles se heurtent à un problème récurrent : les structures de bases ne sont jamais totalement alignées.

Jusqu’ici, la consolidation des bases nécessitait un alignement manuel des colonnes, un processus :

  • Chronophage : chaque modification de structure oblige à réécrire du code SQL.
  • Sujet aux erreurs : un mauvais mapping de colonnes peut fausser les analyses et impacter les décisions stratégiques. Sachant que dans l’ancienne version, ces erreurs n'était pas toujours visible et pouvaient produire des résultats faux de manière silencieuse.
  • Coûteux en ressources : les ingénieurs data ou “data practionners” passent plus de temps à corriger des requêtes qu’à produire de la valeur métier.

Comment BigQuery "UNION ALL BY NAME" optimise votre ROI

Google BigQuery simplifie drastiquement la problématique avec "UNION ALL BY NAME", une fonctionnalité qui automatise l’alignement des colonnes en se basant sur leurs noms et non sur leur ordre.

  • Avant cette innovation : chaque fusion de bases nécessitait un alignement manuel des colonnes, source d’erreurs et de coûts cachés.
  • Avec "UNION ALL BY NAME" : le processus devient fluide, rapide et fiable.

Exemple concret :

Avant :

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Ici, il fallait manuellement faire correspondre les colonnes.

Avec "UNION ALL BY NAME" :

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BigQuery automatise l’alignement sans intervention humaine.

Cela nécessite l'ajout d'une étape spécifique pour renommer des colonnes. Bien que cela entraîne une augmentation du nombre de lignes, nous sommes convaincus que le "trade-off" en vaut la peine, car cela rend le code plus explicite. En fin de compte, la qualité du code s'en trouve améliorée.

Tout comprendre sur l'impact direct de cette mise à jour sur vos KPIs

Réduction du time-to-insight

Vos équipes passent moins de temps à manipuler les données et plus de temps à les analyser. Résultat : une prise de décision plus rapide et plus fiable.

Diminution des erreurs et des risques financiers

Moins d’erreurs dans les fusions de bases signifie moins de décisions basées sur des données erronées. Une gouvernance des données plus robuste, c’est une meilleure conformité et une gestion des risques optimisée.

Optimisation des coûts et meilleure allocation des ressources

  • Moins de temps passé à corriger des requêtes SQL, c’est plus d’efficacité pour vos équipes techniques.
  • Une maintenance simplifiée des bases réduit le coût des opérations IT.

Une infrastructure scalable sans effort supplémentaire

Avec l’évolution des bases de données, ajouter ou supprimer des colonnes n’a plus d’impact sur vos requêtes. Votre infrastructure devient plus agile et évolutive sans intervention lourde.

Conclusion : un nouveau levier stratégique pour votre transformation data

Avec "UNION ALL BY NAME", Google BigQuery apporte une solution concrète aux entreprises cherchant à optimiser leur gestion de la donnée. En réduisant le temps de consolidation, les erreurs humaines et les coûts associés, cette innovation devient un atout majeur pour améliorer la performance analytique et opérationnelle.

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🛠️ À noter : La prise en charge de cette nouvelle fonctionnalité dans sqlfluff (librairie open source qui permet la mise en production de la feature) a été développée par l’auteur de cet article, Analytics Engineer chez Lenstra. Ce qui garantit une adoption rapide et fluide pour toutes les équipes techniques qui l'utiliseront à l'avenir.