Intégrer SQL avec Looker pour l'analyse de données

Vous avez peut-être déjà entendu le terme "orienté données". Toutes les grandes entreprises ont aujourd'hui une approche axée sur les données; cela signifie simplement qu'elles prennent des décisions stratégiques basées sur l'analyse et l'interprétation des données. Pour rationaliser le processus et rester compétitives, les entreprises s'appuient fortement sur l'analyse des données et les outils de Business Intelligence (BI). Looker est l'une des plateformes de BI les plus connues et les plus puissantes.

Aujourd'hui propriété de Google, Looker est bien connu pour ses capacités d'exploration, de visualisation et de reporting des données. L'exploration des données avec Looker peut se faire par le biais de son interface visuelle ou en écrivant des requêtes SQL. SQL (Structured Query Language) est le langage standard pour gérer et effectuer des requêtes sur des bases de données relationnelles. Grâce à SQL, les données peuvent être récupérées, filtrées et analysées efficacement.

L'intégration de SQL à Looker est essentielle pour l'analyse avancée des données : elle combine la puissance de Looker et la force de SQL. Bien que l'exploration des données avec l'interface visuelle de Looker permette de récupérer des informations significatives, l'intégration de SQL avec Looker ouvre la voie à des opérations de données avancées, telles que la création de requêtes complexes pour récupérer des données spécifiques et obtenir des informations basées sur les données.

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Permettez-moi de clarifier un point : il n'est pas nécessaire d'être un développeur ou un ingénieur pour connaître le langage SQL ! En tant qu'analyste de données, professionnel de la BI, ou toute personne impliquée dans la manipulation de données et la gestion de bases de données, la maîtrise des opérations SQL est une compétence requise. De plus, si Looker fait partie de vos outils de travail quotidiens les plus utilisés, connaître SQL vous apportera un avantage incroyable. En profitant de la synergie entre SQL et Looker, vous pouvez créer des modèles de données robustes et visualiser et explorer ces modèles avec Looker.

Configurer Looker avec SQL

L'intégration de Looker avec SQL implique plusieurs étapes.

Tout d'abord, il y a la configuration initiale. Vous devez être connecté à Looker avant de pouvoir faire quoi que ce soit d'autre. Si vous n'avez pas encore de compte Looker, souscrivez à une version d'essai gratuite ou à un abonnement payant. Ensuite, connectez-vous à votre compte Looker. Suivez les instructions à l'écran pour configurer les paramètres de base tels que votre fuseau horaire, votre langue préférée, etc.

Vous pouvez maintenant configurer la connexion à votre base de données. Cliquez sur l'icône de l'engrenage(Admin) dans le coin supérieur droit de l'interface de Looker ; cela affichera le panneau d'administration. Dans le panneau d'administration, naviguez jusqu'à la section Connexions et cliquez sur "Ajouter une connexion". Il vous sera demandé de donner un nom de connexion et de sélectionner votre dialecte de base de données (MySQL, PostgreSQL, SQL Server, etc.) dans la liste déroulante. (Si vous ne savez pas quel dialecte SQL vous devez apprendre, ne vous inquiétez pas. SQL est un langage standardisé et tous les dialectes SQL sont mutuellement intelligibles. Le passage d'un dialecte à l'autre n'est pas un problème).

Il vous sera demandé de saisir les informations d'identification de votre base de données. Pour l'hôte, entrez le nom d'hôte ou l'adresse IP de votre serveur de base de données. Pour le port, entrez le numéro de port utilisé par votre base de données (les ports par défaut sont généralement pré-remplis en fonction du dialecte sélectionné). Pour la base de données, entrez le nom de votre base de données ; pour le nom d'utilisateur et le mot de passe, entrez le nom d'utilisateur et le mot de passe de votre base de données.

En fonction de la configuration de votre base de données et de votre réseau, il se peut que l'on vous demande de fournir des paramètres supplémentaires tels que des certificats SSL, des délais de connexion ou des options spécifiques pour le dialecte de votre base de données.

Une fois que tout fonctionne correctement, enregistrez votre connexion en cliquant sur "Ajouter une connexion".

Construire et exécuter des requêtes SQL dans Looker

Une fois que vous avez configuré votre connexion à la base de données, vous pouvez exécuter des requêtes SQL dans Looker en utilisant SQL Runner - une interface simple qui vous permet de créer des requêtes SQL personnalisées pour récupérer des données.

Dans la barre de navigation principale, cliquez sur Développer et sélectionnez SQL Runner dans le menu déroulant. Choisissez la connexion à la base de données que vous avez précédemment établie, puis commencez à écrire votre requête dans l'éditeur SQL. Lorsque vous avez terminé, cliquez sur "Exécuter" pour exécuter votre requête ; les résultats seront affichés sous l'éditeur.

Exemple de l'éditeur SQL de Looker

Imaginez que vous souhaitiez récupérer les dix plus grosses commandes de 2023 par montant de commande et que vous vouliez que les résultats soient affichés par ordre décroissant. Vous pourriez écrire la requête SQL suivante :

SELECT 
  order_id,
  order_amount
FROM 
  orders
WHERE 
  order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31'
ORDER BY 
  order_amount DESC
LIMIT 10;

Comme vous pouvez le constater, SQL fournit des clauses et des filtres qui permettent aux utilisateurs d'écrire des requêtes qui répondent à leurs besoins. Cette flexibilité est très importante : l'intégration de SQL avec Looker pour l'analyse des données permet de générer des rapports et des tableaux de bord significatifs qui s'alignent sur les exigences uniques de l'entreprise.

Par exemple, SQL peut être utilisé pour récupérer des données basées sur des critères de filtrage complexes, joindre plusieurs tables et effectuer des calculs complexes qui ne sont pas directement supportés par l'interface standard de Looker.

Êtes-vous curieux de savoir comment écrire des requêtes SQL qui s'appliquent à la production de rapports d'entreprise dans le monde réel ? Dans ce cas, je vous recommande vivement de vous inscrire à notre cours SQL de création de rapports!

Visualiser les données dans Looker

Une fois que vous avez écrit et exécuté votre requête SQL, les résultats seront affichés dans un tableau sous l'éditeur de requête. Mais vous pouvez également choisir de visualiser vos résultats d'une autre manière. Looker transforme les résultats des requêtes SQL en visualisations telles que des diagrammes, des graphiques et des tableaux, que vous pouvez utiliser pour construire des rapports et des tableaux de bord clairs et exploitables.

Exemple de de visualisation avec Looker

Le premier type de visualisation, et le plus courant, est le tableau. Les tableaux sont utilisés pour des vues de données détaillées, des rapports de synthèse et des comparaisons de points de données spécifiques. Par exemple, un tableau peut montrer des données de ventes par catégorie de produits, avec des colonnes pour le nom du produit, les ventes totales et la quantité vendue.

Vient ensuite le diagramme à barres. Le diagramme à barres est utilisé pour comparer les quantités dans différentes catégories. Par exemple, un diagramme à barres permet de comparer les chiffres de vente mensuels dans différentes régions.

Le diagramme linéaire est utilisé pour visualiser les tendances dans le temps, par exemple l'évolution du trafic sur un site web au cours de l'année écoulée. Le célèbre diagramme circulaire - ou "camembert" comme on l'appelle en France - est utilisé pour montrer la composition d'un ensemble. Vous pouvez utiliser un camembert pour illustrer la répartition des parts de marché entre les concurrents.

Parmi les types de visualisation les moins courants, nous avons le diagramme de dispersion ; il est principalement utilisé pour identifier les corrélations entre deux variables. Vous pouvez utiliser un diagramme de dispersion pour montrer la relation entre les dépenses publicitaires et le chiffre d'affaires. Cette catégorie comprend également la carte thermique, qui met en évidence la densité et les schémas des données. Vous pouvez utiliser une carte thermique pour comprendre l'activité des clients sur un site web en fonction du jour et de l'heure.

Enfin, la carte est utilisée pour la visualisation de données géographiques, comme une carte qui montre l'emplacement des magasins et les résultats des ventes dans un pays.

Si la visualisation de données vous intéresse, je vous recommande de lire l'excellent article de Nicole Darney intitulé Visualisation des données à l'aide de SQL : Un guide complet pour les analystes de données.

Techniques avancées d'analyse de données

Looker offre de nombreuses techniques d'analyse de données avancées qui vous permettent d'aller plus loin dans l'exploration et la visualisation des données.

L'une de ces techniques est connue sous le nom de tables dérivées. Les tables dérivées dans Looker sont des tables virtuelles créées en écrivant des requêtes SQL dans LookML (Looker Modeling Language). Elles permettent aux utilisateurs de définir des transformations et des agrégations complexes qui ne sont pas possibles avec des tables de base de données standard.

Une autre technique avancée est le calcul de tables. Les calculs de table facilitent la création de mesures en temps réel. Ils sont similaires aux formules que l'on trouve dans les feuilles de calcul telles qu'Excel et Google Sheets. Dans l'exemple suivant, la dernière colonne utilise un calcul de table pour combiner trois champs dans les données à l'aide de la fonction concat :

Exemple de calculs de table avec Looker

En utilisant des techniques avancées d'analyse de données dans Looker, telles que la création de tables dérivées et de calculs de tables, les analystes de données et les professionnels de l'informatique décisionnelle peuvent effectuer des analyses plus profondes et plus complexes. Ces techniques permettent de découvrir de nouvelles informations, d'améliorer l'efficacité des données et la qualité des rapports et des tableaux de bord.

Création d'un tableau de bord simple

Dans cette section, je vais vous expliquer comment construire un tableau de bord simple avec Lookup.

Tout d'abord, vous devez identifier les indicateurs clés que vous souhaitez suivre pour votre tableau de bord. Par exemple, vous pouvez utiliser le chiffre d'affaires pour créer un tableau de bord de suivi du chiffre d'affaires. Il pourrait inclure le revenu total, le revenu par produit, le revenu par région, les tendances mensuelles du revenu et les principaux clients en fonction du revenu (entre autres mesures).

Ensuite, vous devez créer des looks individuels, ou une requête enregistrée avec une visualisation. Chaque indicateur sera représenté par un look. Pour ce faire, vous devez d'abord créer votre requête SQL personnalisée. Ensuite, vous choisissez un type de visualisation approprié (tel qu'un graphique linéaire) et vous enregistrez le look.

Vous pouvez maintenant construire votre tableau de bord. Accédez à la section Tableau de bord et cliquez sur "Nouveau tableau de bord". Cliquez sur "Ajouter une tuile", sélectionnez "Aspect" et choisissez l'aspect que vous souhaitez insérer. Répétez le processus pour tous les looks que vous souhaitez avoir dans votre tableau de bord. Vous pouvez ensuite glisser-déposer les tuiles et les disposer sur le tableau de bord.

Exemple d'un d'un tableau de bord dans Looker

Plus d'idées pour utiliser SQL avec Looker pour l'analyse de données

Dans cet article, nous avons vu l'importance de l'intégration de SQL avec Looker pour une analyse de données efficace - mais nous n'avons fait qu'effleurer la surface ! Si vous souhaitez en savoir plus sur Looker et l'analyse de données, je vous recommande de consulter les ressources officielles de Looker.

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Merci d'avoir lu cet article sur l'intégration de SQL avec Looker pour l'analyse de données. J'espère qu'il vous a plu et qu'il vous a été utile. A bientôt dans le prochain article !