Découvrez les services data de Google Cloud et apprenez à choisir le bon outil pour analyser, traiter et stocker des données.
Les flashcards combinées à la répétition espacée renforcent la mémorisation active. Vous révisez au bon moment, vous retenez plus durablement, et vous mesurez vos progrès carte après carte.
Carte 1
Explorer rapidement de gros volumes de données pour aider à la décision.
Explication
BigQuery est conçu pour analyser de grandes quantités de données afin de produire des indicateurs et des rapports stratégiques.
Erreur fréquente
Le confondre avec une base de données transactionnelle pour gérer les opérations quotidiennes en temps réel.
Carte 2
Pour prédire la demande future et mieux planifier stocks, ressources et revenus.
Explication
Le Machine Learning permet de prédire des tendances futures à partir de données historiques, ce qui aide à la prise de décision business.
Erreur fréquente
Penser que la prédiction donne une certitude absolue plutôt qu’une estimation probabiliste.
Carte 3
Gérer en continu d’énormes flux de données avec accès à faible latence.
Explication
Bigtable sert surtout aux charges à très grand volume nécessitant des lectures et écritures très rapides et régulières.
Erreur fréquente
Imaginer que Bigtable est fait pour les mêmes usages analytiques ad hoc que BigQuery.
Carte 4
À classer les demandes en profils à risque élevé ou faible pour accélérer les décisions.
Explication
La classification par ML sépare les dossiers selon des catégories apprises dans les données passées.
Erreur fréquente
Confondre classification de risque avec décision finale automatique sans contrôle humain.
Carte 5
Quand l’application utilise une base relationnelle classique avec schéma structuré.
Explication
Cloud SQL convient aux applications qui dépendent de bases relationnelles traditionnelles comme MySQL ou PostgreSQL.
Erreur fréquente
Penser que Cloud SQL remplace automatiquement l’entrepôt de données analytique de l’entreprise.
Carte 6
Pour recommander les vidéos les plus susceptibles d’intéresser chaque personne individuellement.
Explication
Les systèmes de recommandation apprennent les préférences à partir du comportement utilisateur pour personnaliser l’offre.
Erreur fréquente
Croire que la recommandation ne se base que sur l’âge ou le genre de l’utilisateur.
Carte 7
Des objets applicatifs structurés par documents, comme profils et paramètres utilisateurs.
Explication
Firestore stocke les données comme des documents hiérarchiques, pratiques pour représenter directement des objets métier d’applications.
Erreur fréquente
L’utiliser comme un simple tableur géant avec des jointures complexes entre collections.
Carte 8
Parce qu’elle s’adapte automatiquement aux nouveaux comportements observés dans les données.
Explication
Le ML ajuste ses modèles à partir de nouvelles données, alors que les règles fixes deviennent vite obsolètes.
Erreur fréquente
Penser que les règles fixes sont toujours plus fiables que les modèles apprenant des données réelles.
Carte 9
Transformer et déplacer les données entre sources, zones de traitement et cibles.
Explication
Dataflow exécute des pipelines qui lisent, transforment et écrivent les données, en batch ou en continu.
Erreur fréquente
Le confondre avec un outil de visualisation ou un simple ordonnanceur de tâches.
Carte 10
Vertex AI, pour concevoir, déployer et gérer un modèle ML adapté à ses données.
Explication
Vertex AI est la plateforme unifiée de Google Cloud pour créer, déployer et superviser des modèles Machine Learning.
Erreur fréquente
Confondre Vertex AI avec un simple espace de stockage ou un service de messagerie.
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