BigQuery (BigQuery) : Définition
BigQuery est l'entrepôt de données cloud de Google conçu pour traiter et analyser des volumes massifs de données. Il permet aux équipes data et analytics d'exporter les données de Google Analytics 4 et d'autres sources pour générer des insights avancés et effectuer des analyses complexes via requêtes SQL.
Qu'est-ce que BigQuery et pourquoi est-ce important ?
BigQuery est une plateforme de data warehouse entièrement managée dans le cloud Google. Elle combine puissance de calcul massive et stockage scalable pour analyser des téraoctets de données en quelques secondes.
Pour les professionnels du marketing et de l'analytics, BigQuery représente un saut qualitatif majeur. Au lieu d'être limité aux interfaces d'Analytics, vous accédez à l'ensemble brut de vos données GA4 pour créer des analyses sur mesure, combiner plusieurs sources de données, et automatiser des workflows data complexes.
BigQuery fonctionne via des requêtes SQL standard. Vous pouvez écrire des jointures complexes entre vos données GA4, vos données CRM, votre backend e-commerce, etc. Le service est sans serveur : vous ne gérez pas l'infrastructure, juste vos requêtes.
Exemple concret
Une agence e-commerce exporte 2,5 millions de sessions mensuelles depuis GA4 vers BigQuery. Elle écrit une requête SQL pour analyser le ROI par canal marketing, combinant les données de sessions, d'événements d'achat et de coûts publicitaires. Résultat détecté : le canal social génère 45% des revenus (487k€/mois) avec un coût d'acquisition de 18€, tandis que Google Ads génère 38% des revenus (425k€/mois) avec un CAC de 26€. En analysant les données de repeat customers, elle découvre que 62% des clients social réachètent après 30 jours (LTV : 89€) contre 48% pour Google (LTV : 64€). Cette analyse BigQuery a permis de réallouer 200k€ du budget Google Ads vers le social, augmentant le ROI global de 35% en 3 mois.
Questions fréquentes
Comment connecter Google Analytics 4 à BigQuery ?
La connexion est native : dans les paramètres GA4, accédez à la section BigQuery Export. Autorisez GA4 à envoyer les données vers votre projet BigQuery. Les données arrivent quotidiennement. Les premiers exports gratuits couvrent environ 1 million d'événements/mois.
Quel est le coût de BigQuery pour l'analytics ?
BigQuery facture par volume de données scannées (1€ par To scannée, avec 1 To/mois gratuit pour la plupart des utilisateurs). Une agence moyenne avec 5 millions d'événements GA4/mois paiera 5-15€/mois. Les requêtes mal optimisées peuvent scanner des Teraoctets inutiles : toujours ajouter des clauses WHERE.
Quelles données exactement obtient-on de GA4 vers BigQuery ?
BigQuery reçoit les données de niveau événement brutes. Chaque interaction utilisateur est une ligne : page_view, add_to_cart, purchase, etc. Vous avez accès aux user_id, user_properties, event_parameters, timestamps précis. Contrairement aux rapports GA4 limités à 100k lignes, BigQuery vous donne l'intégralité des données sans limitation d'échantillon.
Dois-je savoir coder SQL pour utiliser BigQuery ?
SQL est nécessaire pour exploiter pleinement BigQuery. Pour débuter : documentations Google gratuites, templates de requêtes existants, ou outils visuels comme Looker Studio qui utilisent BigQuery en backend. Des compétences SQL intermédiaires suffisent pour 90% des cas d'usage marketing.
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