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Présentation

Dans un atelier challenge, vous devez suivre un scénario et effectuer une série de tâches. Aucune instruction détaillée n'est fournie : vous devez utiliser les compétences acquises au cours des ateliers du cours correspondant pour déterminer comment procéder par vous-même. Vous saurez si vous avez exécuté correctement les différentes tâches grâce au score calculé automatiquement (affiché sur cette page).

Lorsque vous participez à un atelier challenge, vous n'étudiez pas de nouveaux concepts Google Cloud. Vous allez approfondir les compétences précédemment acquises. Par exemple, vous devrez modifier les valeurs par défaut ou encore examiner des messages d'erreur pour corriger vous-même les problèmes.

Pour atteindre le score de 100 %, vous devez mener à bien l'ensemble des tâches dans le délai imparti.

Cet atelier est recommandé aux participants inscrits pour le badge de compétence Créer des objets LookML dans Looker. Êtes-vous prêt pour le challenge ?

Compétences évaluées :

• Créer des dimensions et des mesures
• Créer des tables dérivées et les rendre persistantes
• Appliquer différents filtres à une exploration
• Créer un groupe de données et l'utiliser

Préparation

Avant de cliquer sur le bouton "Démarrer l'atelier"

Lisez ces instructions. Les ateliers sont minutés, et vous ne pouvez pas les mettre en pause. Le minuteur, qui démarre lorsque vous cliquez sur Démarrer l'atelier, indique combien de temps les ressources Google Cloud resteront accessibles.

Cet atelier pratique vous permet de suivre vous-même les activités dans un véritable environnement cloud, et non dans un environnement de simulation ou de démonstration. Nous vous fournissons des identifiants temporaires pour vous connecter à Google Cloud le temps de l'atelier.

Pour réaliser cet atelier :

• vous devez avoir accès à un navigateur Internet standard (nous vous recommandons d'utiliser Chrome) ;

• vous disposez d'un temps limité ; n'oubliez pas qu'une fois l'atelier commencé, vous ne pouvez pas le mettre en pause.

Démarrer votre atelier et vous connecter à Looker

1. Lorsque vous êtes prêt, cliquez sur Démarrer l'atelier.

   Le volet "Détails concernant l'atelier" s'affiche avec les identifiants temporaires que vous devez utiliser pour cet atelier.

   Si l'atelier est payant, un pop-up s'affiche pour vous permettre de sélectionner un mode de paiement.

   Notez les identifiants qui vous ont été attribués pour cet atelier dans le volet "Détails concernant l'atelier". Ils vous serviront à vous connecter à l'instance Looker de cet atelier.

   Remarque : Si vous utilisez d'autres identifiants, des messages d'erreur s'afficheront ou des frais seront appliqués.

2. Cliquez sur Ouvrir Looker.

3. Saisissez le nom d'utilisateur et le mot de passe fournis dans les champs Adresse e-mail et Mot de passe.

   Nom d'utilisateur :

   {{{looker.developer_username | Username}}}

   Mot de passe :

   {{{looker.developer_password | Password}}} Important : Vous devez utiliser les identifiants fournis dans le volet "Détails concernant l'atelier" sur cette page. Ne saisissez pas vos identifiants Google Cloud Skills Boost. Si vous possédez un compte Looker personnel, ne l'utilisez pas pour cet atelier.

4. Cliquez sur Connexion.

   Une fois la connexion établie, l'instance Looker de cet atelier s'affichera.

Scénario du challenge

Vous êtes stagiaire développeur LookML dans une nouvelle entreprise d'e-commerce à la pointe de la technologie. L'infrastructure de l'entreprise fonctionne uniquement sur Google Cloud et utilise Looker pour sa plate-forme de données afin d'analyser et d'intégrer des informations provenant de différentes sources de données.

Pour votre première mission, vous devez créer des objets LookML qui répondent aux exigences métier spécifiques des différentes équipes de votre entreprise. Elles pourront ainsi effectuer des études de marché et des analyses de données ciblées.

Vous êtes censé disposer des compétences et connaissances requises pour ces tâches. Ne vous attendez donc pas à recevoir des instructions détaillées.

Tâche 1 : Créer des dimensions et des mesures

Votre équipe marketing demande une nouvelle vue pour calculer le nombre d'utilisateurs qui ont passé des commandes après avoir trouvé votre site Web par l'intermédiaire de la recherche. De plus, ils souhaitent connaître la marge brute des ventes et le nombre de jours de retour pour chaque commande. Dans cette section, vous allez créer des dimensions et des mesures pour répondre à ces questions.

Ouvrez la vue "order_items".

1. Cliquez sur le bouton d'activation pour passer en mode Développement.

2. Accédez au projet qwiklabs-ecommerce et ouvrez le fichier d'affichage order_items.

Vous écrivez vos nouvelles dimensions et mesures dans ce fichier.

Créer des dimensions et des mesures

Dans le fichier d'affichage order_items, vous pouvez ajouter vos nouvelles dimensions et mesures après la mesure total_revenue_from_completed_orders (vers la ligne 128).

1. Créez une dimension qui renvoie une valeur booléenne si la source de trafic de l'utilisateur était la Recherche. Nommez cette dimension is_search_source.

2. Utilisez la dimension is_search_source que vous venez de créer pour générer une mesure qui additionne les prix de vente générés par les utilisateurs de la Recherche dont la commande est à l'état Complete (Terminée). Nommez cette mesure sales_from_complete_search_users.

3. Créez une mesure qui calcule la somme de la marge brute totale (prix de vente - coût). Nommez cette mesure total_gross_margin.

4. Créez une dimension qui calcule le nombre de jours entre la date de livraison de la commande et la date de retour de la commande. L'intervalle doit être calculé en jours. Nommez cette dimension return_days.

5. Cliquez sur Valider le code LookML pour valider votre code.

6. Cliquez sur Valider les modifications et envoyer, puis sur Déployer en production.

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif. Créer des dimensions et des mesures

Tâche 2 : Créer une table dérivée persistante

Votre équipe d'analyse de données a demandé une table dérivée incluant des informations spécifiques sur les utilisateurs. Elle doit inclure l'ID de commande, l'ID utilisateur, le revenu total, l'âge, la ville et l'État pour mener une étude de marché afin de déterminer où lancer une campagne publicitaire. Comme les membres de l'équipe devront utiliser cette table de manière intensive au cours des prochains mois, elle doit déjà être créée pour réduire la durée des requêtes et la charge de la base de données.

Dans cette section, vous allez créer une table dérivée native et la rendre persistante en fonction du groupe de données (stratégie de mise en cache) prédéfini dans le modèle.

Créer une table dérivée native

1. À partir de l'exploration Order Items (Articles commandés), créez une table dérivée native nommée user_details qui contient les détails suivants pour chaque utilisateur, dans l'ordre suivant :

• ID de commande
• ID utilisateur
• Revenu total
• Âge
• Ville
• État

2. Une fois que vous avez créé la table dérivée, ajoutez le code à un nouveau fichier d'affichage nommé user_details. Déplacez ce fichier dans le dossier views.

3. Enfin, joignez votre nouvelle vue user_details à l'exploration Order Items (Articles commandés). Veillez à définir le champ de jointure sur user_id dans la vue order_items et à utiliser une relation plusieurs à un.

4. Cliquez sur Valider les modifications et envoyer, puis sur Déployer en production.

Rendre persistante la table dérivée

1. Rendez persistante la table dérivée user_details en fonction du groupe de données prédéfini (règle de mise en cache) dans le fichier de modèle.

2. Définissez la durée pendant laquelle la table dérivée persistante doit rester active sur  heures.

3. Cliquez sur Valider le code LookML pour valider votre code.

4. Cliquez sur Valider les modifications et envoyer, puis sur Déployer en production.

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif. Créer une table dérivée persistante

Tâche 3 : Utiliser les filtres d'exploration

Dans cette section, vous allez choisir le type de filtre adapté à différents besoins métier. Remplacez chaque filtre que vous utilisez par le filtre de la section suivante afin que la notation puisse vérifier votre progression avec précision.

Filtre n° 1

Votre équipe marketing vous a demandé de créer une exploration qui affiche seulement les commandes dont le prix de vente est supérieur à  $. De plus, elle ne souhaite pas que l'exploration contienne des filtres visibles pouvant être modifiés.

• Ajoutez un filtre à l'exploration Order Items (Articles commandés) pour inclure seulement les éléments dont le prix de vente est supérieur ou égal à . Cette valeur sera utilisée pour exclure de l'exploration toutes les commandes inférieures à  $.

Filtre n° 2

Votre équipe marketing a demandé une exploration contenant un filtre par défaut portant sur la date d'expédition, qui peut être remplacé si un filtre est appliqué sur l'état ou la date de livraison. L'équipe souhaite que la date d'expédition soit définie par défaut sur l'année 2018.

1. Supprimez le filtre précédent.

2. Ensuite, ajoutez un filtre à l'exploration Order Items (Articles commandés) pour ne renvoyer que les données correspondant aux commandes expédiées en 2018, sauf si un filtre est appliqué à Order Item Status (État des articles commandés) ou Order Item Delivered Date (Date de livraison des articles commandés).

3. Utilisez la dimension de date d'expédition shipped_date pour ce filtre.

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif. Utiliser les filtres d'exploration : filtre n° 2

Filtre n° 3

Votre équipe marketing vous a demandé de créer une exploration qui affiche seulement les commandes dont le prix de vente moyen est supérieur à  $. De plus, elle ne souhaite pas que l'exploration contienne des filtres visibles pouvant être modifiés.

1. Supprimez le filtre précédent.

2. Ensuite, ajoutez un filtre à l'exploration Order Items (Articles commandés) pour obtenir tous les articles dont le prix de vente moyen est supérieur à . Autrement dit, vous devez utiliser un filtre pour afficher seulement les commandes dont le prix de vente moyen est de  $ ou plus.

Filtre n° 4

Enfin, votre équipe marketing vous a demandé de créer une exploration incluant un ensemble de filtres avec des valeurs par défaut pouvant être modifiées, mais pas supprimées. L'idée est de ne pas demander toutes les données possibles en une seule fois, mais de filtrer en fonction de dimensions spécifiques, ce qui devrait permettre de réduire les coûts de calcul.

Plus précisément, l'équipe souhaite que les filtres portent sur l'état des commandes, l'État et la source du trafic. Les valeurs par défaut doivent être définies sur Shipped (Expédiées), California (Californie) et Search (Recherche), respectivement.

1. Supprimez le filtre précédent.

2. Ensuite, utilisez un filtre pour définir des valeurs par défaut pour les champs "Order Status" (État des commandes), "State" (État) et "Traffic Source" (Source du trafic) dans l'exploration Order Items (Articles commandés). Assurez-vous que le filtre est obligatoire pour l'utilisateur professionnel, mais qu'il peut toujours fournir différentes valeurs pour ces dimensions.

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif. Utiliser les filtres d'exploration : filtre n° 4

Tâche 4 : Appliquer un groupe de données à une exploration

Enfin, vous devez mettre à jour la règle de mise en cache de votre modèle LookML. Votre équipe vous demande de modifier la durée de conservation d'un résultat mis en cache pour la porter à  heures.

1. Supprimez tous les filtres que vous avez créés dans la section précédente.

2. Dans votre fichier de modèle, créez un groupe de données nommé order_items_challenge_datagroup avec une durée de mise en cache maximale de  heures et le déclencheur SQL suivant : SELECT MAX(order_item_id) from order_items ;;.

3. Appliquez le groupe de données au niveau du modèle pour l'appliquer par défaut à toutes les explorations.

4. Cliquez sur Valider le code LookML pour valider votre code.

5. Cliquez sur Valider les modifications et envoyer, puis sur Déployer en production.

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif. Appliquer un groupe de données à une exploration

Félicitations !

Dans cet atelier, vous avez mis à l'épreuve vos compétences en LookML en créant différents objets LookML pour répondre à un ensemble d'exigences métier. Vous avez d'abord créé des dimensions et des mesures, ainsi qu'une table dérivée native persistante. Vous avez ensuite utilisé les bons filtres pour filtrer les explorations et mis à jour la règle de mise en cache de votre modèle LookML.

Gagnez un badge de compétence

Cet atelier d'auto-formation contribue à l'obtention du badge de compétence Créer des objets LookML dans Looker. Si vous terminez ce cours, vous obtiendrez le badge de compétence ci-dessus attestant de votre réussite. Ajoutez votre badge à votre CV et partagez-le sur les réseaux sociaux en utilisant le hashtag #GoogleCloudBadge.

Ce badge de compétence est associé au parcours de formation Analyste de données de Google Cloud. Si vous avez déjà complété les autres cours de ce parcours de formation, parcourez le catalogue pour découvrir plus de cours auxquels vous pouvez vous inscrire pour gagner un badge de compétence.

Formations et certifications Google Cloud

Les formations et certifications Google Cloud vous aident à tirer pleinement parti des technologies Google Cloud. Nos cours portent sur les compétences techniques et les bonnes pratiques à suivre pour être rapidement opérationnel et poursuivre votre apprentissage. Nous proposons des formations pour tous les niveaux, à la demande, en salle et à distance, pour nous adapter aux emplois du temps de chacun. Les certifications vous permettent de valider et de démontrer vos compétences et votre expérience en matière de technologies Google Cloud.

Dernière mise à jour du manuel : 10 mars 2026

Dernier test de l'atelier : 10 mars 2026

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