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Présentation

Il est courant que les partenaires de partage de données Google Cloud disposent de leurs propres ensembles de données que les clients peuvent utiliser pour leurs besoins d'analyse. Les clients doivent s'abonner à ces données, les interroger sur leur propre plate-forme, puis les enrichir avec leurs propres ensembles de données et utiliser leurs outils de visualisation pour les tableaux de bord destinés à leur clientèle. Cela permet aux partenaires de partage de données de créer et de générer plus facilement et plus rapidement de la valeur à partir de solutions basées sur les données.

Grâce à l'intégration de Google Cloud IAM, vous pouvez définir des autorisations sur les objets BigQuery pour permettre aux utilisateurs internes ou externes à une organisation d'y accéder. Dans cet atelier, vous allez découvrir comment les partenaires de partage de données et leurs clients peuvent utiliser les données BigQuery stockées dans un projet partenaire sous la forme de tableaux de bord côté client pour l'analyse en tant que service géré (AaaS, Analytics as a Service). Vous allez travailler sur trois projets : le projet du partenaire de partage de données qui possède l'ensemble de données, et les projets de deux clients distincts qui ont accès à un sous-ensemble de l'ensemble de données. Les clients indiqueront les informations spécifiques à leur région géographique.

Objectifs

Dans cet atelier, vous allez apprendre à :

• copier un ensemble de données public dans le projet d'un partenaire de partage de données ;
• créer des vues autorisées distinctes pour chaque client ;
• utiliser les vues autorisées pour créer des tableaux de bord spécifiques aux clients.

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 les activités dans un véritable environnement cloud, et non dans un environnement de simulation ou de démonstration. Des identifiants temporaires vous sont fournis pour vous permettre de 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).

Remarque : Ouvrez une fenêtre de navigateur en mode incognito (recommandé) ou de navigation privée pour effectuer cet atelier. Vous éviterez ainsi les conflits entre votre compte personnel et le compte temporaire de participant, qui pourraient entraîner des frais supplémentaires facturés sur votre compte personnel.

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

Remarque : Utilisez uniquement le compte de participant pour cet atelier. Si vous utilisez un autre compte Google Cloud, des frais peuvent être facturés à ce compte.

Démarrer l'atelier et se connecter à la console Google Cloud

1. Cliquez sur le bouton Démarrer l'atelier. Si l'atelier est payant, une boîte de dialogue s'affiche pour vous permettre de sélectionner un mode de paiement. Sur la droite, vous trouverez le panneau Préparation et accès à l'atelier, qui contient les éléments suivants :

   • Le bouton Ouvrir la console Google Cloud
   • Les identifiants temporaires (nom d'utilisateur et mot de passe) que vous devez utiliser pour cet atelier
   • Des informations complémentaires vous permettant d'effectuer l'atelier, si nécessaire

   Notez que le minuteur de l'atelier se trouve en haut de la page et indique le temps restant.

2. Cliquez sur Ouvrir la console Google Cloud (ou effectuez un clic droit et sélectionnez Ouvrir le lien dans une fenêtre en navigation privée si vous utilisez Chrome).

   L'atelier lance les ressources, puis ouvre la page "Se connecter" dans un nouvel onglet.

   Conseil : Réorganisez les onglets dans des fenêtres distinctes, placées côte à côte.

   Remarque : Si la boîte de dialogue Sélectionner un compte s'affiche, cliquez sur Utiliser un autre compte.

3. Si nécessaire, copiez le nom d'utilisateur ci-dessous et collez-le dans la boîte de dialogue Se connecter.

   {{{user_0.username | "Username"}}}

   Vous trouverez également le nom d'utilisateur dans le panneau Préparation et accès à l'atelier.

4. Cliquez sur Suivant.

5. Copiez le mot de passe ci-dessous et collez-le dans la boîte de dialogue Bienvenue.

   {{{user_0.password | "Password"}}}

   Vous trouverez également le mot de passe dans le panneau Préparation et accès à l'atelier.

6. Cliquez sur Suivant.

   Important : Vous devez utiliser les identifiants fournis pour l'atelier. N'utilisez pas les identifiants de votre compte Google Cloud. Remarque : Si vous utilisez votre propre compte Google Cloud pour cet atelier, des frais supplémentaires pourront vous être facturés.

7. Accédez aux pages suivantes :

   • Acceptez les conditions d'utilisation.
   • N'ajoutez pas d'options de récupération ni d'authentification à deux facteurs (ce compte est temporaire).
   • Ne vous inscrivez pas à des essais sans frais.

Après quelques instants, la console Cloud s'ouvre dans cet onglet.

Remarque : Pour accéder aux produits et services Google Cloud, cliquez sur le menu de navigation ou saisissez le nom du service ou du produit dans le champ Recherche.

Tâche 1 : Créer des vues autorisées

Dans le premier projet, vous jouerez le rôle d'un partenaire de partage de données qui crée et partage un ensemble de données à l'aide d'une vue autorisée.

Créer la vue autorisée A

1. Dans le volet de l'atelier, ouvrez la console du projet du partenaire de partage de données et connectez-vous à l'aide des identifiants associés.

2. Dans la console Cloud, accédez au menu de navigation (), puis à BigQuery > Studio. Si vous y êtes invité, cliquez sur OK.

3. Cliquez sur + (Requête SQL) dans la section permettant d'exécuter des requêtes.

4. Exécutez la requête suivante pour créer une vue autorisée pour le client A, basée sur un ensemble de données géographiques public.

SELECT * FROM `bigquery-public-data.geo_us_boundaries.zip_codes` WHERE state_code="TX" LIMIT 4000

5. Cliquez sur Exécuter.

6. Dans la barre d'outils, cliquez sur Enregistrer > Enregistrer la vue.

7. Conservez le projet par défaut et sélectionnez demo_dataset pour l'ensemble de données.

8. Dans le champ Table, saisissez authorized_view_a.

9. Cliquez sur Enregistrer.

Créer la vue autorisée B

1. Dans l'éditeur de requête, supprimez la requête que vous venez d'exécuter.

2. Exécutez la requête suivante pour créer une vue autorisée pour le client B, basée sur un ensemble de données géographiques public.

SELECT * FROM `bigquery-public-data.geo_us_boundaries.zip_codes` WHERE state_code="CA" LIMIT 4000

3. Cliquez sur Exécuter.

4. Dans la barre d'outils, cliquez sur Enregistrer la vue > Enregistrer la vue sous.

5. Conservez le projet par défaut et sélectionnez demo_dataset pour l'ensemble de données.

6. Dans le champ Table, saisissez authorized_view_b.

7. Cliquez sur Enregistrer.

Vos vues autorisées doivent ressembler à ceci :

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider la tâche exécutée.

Créer des vues autorisées

Tâche 2 : Attribuer des autorisations IAM aux deux vues

1. Dans le volet Explorateur classique de BigQuery, ouvrez demo_dataset et cliquez sur Partager > Autoriser les vues.

2. Ajoutez la vue autorisée A qui doit être autorisée pour le partage : .demo_dataset.authorized_view_a.

3. Cliquez sur Ajouter une autorisation.

4. Ajoutez la vue autorisée B qui doit être autorisée pour le partage : .demo_dataset.authorized_view_b.

5. Cliquez sur Ajouter une autorisation. Vos vues autorisées doivent ressembler à ceci :

6. Cliquez sur Fermer.

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider la tâche exécutée.

Attribuer des autorisations IAM aux deux vues

Tâche 3 : Autoriser les utilisateurs à accéder aux vues

Dans cette section, vous allez attribuer des autorisations pour chaque utilisateur client et ses vues autorisées associées.

Attribuer des autorisations IAM pour le client A

1. Dans votre projet, dans l'ensemble de données demo_dataset, ouvrez la vue authorized_view_a.

2. Cliquez sur Partager > Gérer les autorisations.

3. Cliquez sur Ajouter un compte principal et ajoutez l'utilisateur client A :

4. Sélectionnez le rôle Lecteur de données BigQuery.

5. Cliquez sur Enregistrer.

6. Cliquez sur Fermer.

Attribuer des autorisations IAM pour le client B

1. Dans votre projet, dans l'ensemble de données demo_dataset, ouvrez la vue authorized_view_b.

2. Cliquez sur Partager > Gérer les autorisations.

3. Cliquez sur Ajouter un compte principal et ajoutez l'utilisateur client B :

4. Sélectionnez le rôle Lecteur de données BigQuery.

6. Cliquez sur Enregistrer.

7. Cliquez sur Fermer.

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider la tâche exécutée.

Autoriser les utilisateurs à accéder aux vues

Tâche 4 : Afficher les insights pour la vue A

Dans cette section, vous allez vérifier que les vues autorisées ont été partagées correctement pour chaque utilisateur client.

Vérifier le partage de la vue autorisée pour le client A

1. Fermez la console du projet du partenaire de partage de données et ouvrez la console du projet du client A dans le volet de l'atelier. Connectez-vous à l'aide des identifiants associés.

2. Dans la console Cloud, accédez au menu de navigation (), puis à BigQuery > Studio. Si vous y êtes invité, cliquez sur OK.

3. Cliquez sur + (Requête SQL) dans la section permettant d'exécuter des requêtes.

Vous allez à présent joindre les données de la vue autorisée du client A à l'ensemble de données spécifique au client pour générer de nouveaux insights.

4. Exécutez la requête suivante pour trouver tous les clients d'un État. Étant donné que la vue autorisée dont dispose le client A est filtrée sur l'État du Texas, la requête ne devrait renvoyer que les clients de cet État.

SELECT geos.zip_code, geos.city, cust.last_name, cust.first_name FROM `{{{consumer_project.project_id|Customer A Project ID}}}.customer_a_dataset.customer_info` as cust JOIN `{{{project_0.project_id|Partner Project ID}}}.demo_dataset.authorized_view_a` as geos ON geos.zip_code = cust.postal_code;

5. Cliquez sur Exécuter.

Les résultats doivent se présenter comme suit :

6. Dans la barre d'outils de la requête, sélectionnez Enregistrer > Enregistrer la vue.

7. Cliquez dans le champ Ensemble de données et sélectionnez customer_a_dataset.

8. Dans le champ Table, saisissez customer_a_table.

9. Cliquez sur Enregistrer. Vous devriez maintenant voir l'ensemble de données et la table, et vous devriez pouvoir les interroger.

Connecter BigQuery à Data Studio

1. Ouvrez Data Studio.

2. Sur la page Rapports, dans la section Commencer avec un modèle, cliquez sur le modèle Rapport vide. Un rapport sans titre est créé.

Si vous y êtes invité, renseignez les paramètres de la page Configuration d'un compte, puis cliquez sur Continuer.

3. Cliquez à nouveau sur le modèle Rapport vide.

4. Dans le champ de recherche de la fenêtre Ajouter des données au rapport, saisissez BigQuery.

5. Cliquez sur le connecteur BigQuery.

6. Sous Autorisation, cliquez sur Autoriser. Cette action permet à Data Studio d'accéder à votre projet Google Cloud.

Dans la boîte de dialogue Demande d'autorisation, cliquez sur Autoriser pour permettre à Data Studio de consulter des données dans BigQuery.

7. Sélectionnez Projets récents dans le volet de gauche, puis  > customer_a_dataset > customer_a_table.

8. Cliquez sur Ajouter.

9. Lorsque vous y êtes invité, cliquez sur Ajouter au rapport.

Créer une visualisation dans Data Studio

1. En haut de la page, cliquez sur Rapport sans nom pour modifier le nom du rapport. Saisissez Customer A Visualization.

2. Une fois l'éditeur de rapports chargé, cliquez sur Insérer > Graphique à secteurs.

3. Dans l'onglet Données du graphique à secteurs, notez la valeur de la source de données (customer_a_table) et les valeurs par défaut de dimension et de métrique : zip_code et Record Count.

4. Faites glisser city depuis Champs disponibles vers la dimension zip_code pour la remplacer.

La visualisation doit se présenter comme suit :

Vérifier la sécurité d'Analytics

1. Dans la barre d'outils, développez + Partager > Obtenir un lien vers le rapport.

2. Dans le pop-up, cliquez sur Copier le lien et enregistrez-le quelque part. Fermez la fenêtre.

3. Cliquez sur le profil étudiant en haut à droite, puis sur Se déconnecter.

4. Sélectionnez Utiliser un autre compte.

5. Connectez-vous avec les identifiants de l'utilisateur client B.

6. Vous serez redirigé vers la page d'accueil du compte Google.

7. Ouvrez un nouvel onglet et accédez au lien Data Studio que vous avez copié précédemment.

Une fois connecté en tant que client B, vous ne devriez pas pouvoir accéder au tableau de bord Analytics du client A, car vous n'y êtes pas autorisé.

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider la tâche exécutée.

Afficher les insights pour la vue A

Tâche 5 : Afficher les insights pour la vue B

Vérifier le partage de la vue autorisée pour le client B

1. Fermez la console du projet du client A et ouvrez la console du projet du client B dans le volet de l'atelier. Connectez-vous à l'aide des identifiants associés.

2. Dans la console Cloud, accédez au menu de navigation (), puis à BigQuery > Studio. Si vous y êtes invité, cliquez sur OK.

3. Cliquez sur + (Requête SQL) dans la section permettant d'exécuter des requêtes.

Vous allez à présent joindre les données de la vue autorisée du client B à l'ensemble de données spécifique au client pour générer de nouveaux insights.

4. Exécutez la requête suivante pour trouver tous les clients d'un État. Étant donné que la vue autorisée dont dispose le client A est filtrée sur l'État de Californie, la requête ne devrait renvoyer que les clients de cet État.

SELECT geos.zip_code, geos.city, cust.last_name, cust.first_name FROM `{{{consumer_project_2.project_id|Customer B Project ID}}}.customer_b_dataset.customer_info` as cust JOIN `{{{project_0.project_id|Partner Project ID}}}.demo_dataset.authorized_view_b` as geos ON geos.zip_code = cust.postal_code;

5. Cliquez sur Exécuter.

Les résultats doivent se présenter comme suit :

5. Dans la barre d'outils de la requête, sélectionnez Enregistrer > Enregistrer la vue.

6. Cliquez dans le champ Ensemble de données et sélectionnez customer_b_dataset.

7. Dans le champ Table, saisissez customer_b_table.

8. Cliquez sur Enregistrer. Vous devriez maintenant voir l'ensemble de données et la table, et vous devriez pouvoir les interroger.

Connecter BigQuery à Data Studio

1. Ouvrez Data Studio.

2. Sur la page Rapports, dans la section Commencer avec un modèle, cliquez sur le modèle Rapport vide. Un rapport sans titre est créé.

Si vous y êtes invité, renseignez les paramètres de la page Configuration d'un compte, puis cliquez sur Continuer.

3. Cliquez à nouveau sur le modèle Rapport vide.

4. Dans le champ de recherche de la fenêtre Ajouter des données au rapport, saisissez BigQuery.

5. Cliquez sur le connecteur BigQuery.

6. Sous Autorisation, cliquez sur Autoriser. Cette action permet à Google Data Studio d'accéder à votre projet Google Cloud.

Dans la boîte de dialogue Demande d'autorisation, cliquez sur Autoriser pour permettre à Data Studio de consulter des données dans BigQuery.

7. Sélectionnez Projets récents dans le volet de gauche, puis  > customer_b_dataset > customer_b_table.

8. Cliquez sur Ajouter.

9. Lorsque vous y êtes invité, cliquez sur Ajouter au rapport.

Créer une visualisation dans Data Studio

1. En haut de la page, cliquez sur Rapport sans nom pour modifier le nom du rapport. Saisissez Customer B Visualization.

2. Une fois l'éditeur de rapports chargé, cliquez sur Insérer > Graphique à secteurs.

3. Dans l'onglet Données du graphique à secteurs, notez la valeur de la source de données (customer_b_table) et les valeurs par défaut de dimension et de métrique : zip_code et Record Count.

4. Faites glisser city depuis Champs disponibles vers la dimension zip_code pour la remplacer.

La visualisation doit se présenter comme suit :

Vérifier la sécurité d'Analytics

1. Dans la barre d'outils, développez + Partager > Obtenir un lien vers le rapport.

2. Dans le pop-up, cliquez sur Copier le lien et enregistrez-le quelque part. Fermez la fenêtre.

3. Cliquez sur le profil étudiant en haut à droite, puis sur Se déconnecter.

4. Sélectionnez Utiliser un autre compte.

5. Connectez-vous à l'aide des identifiants de l'utilisateur client A.

6. Vous serez redirigé vers la page d'accueil du compte Google.

7. Ouvrez un nouvel onglet et accédez au lien Data Studio que vous avez copié précédemment.

Une fois connecté en tant que client A, vous ne devriez pas pouvoir accéder au tableau de bord Analytics du client B, car vous n'y êtes pas autorisé.

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider la tâche exécutée.

Afficher les insights pour la vue B

Félicitations !

Dans cet atelier, vous avez appris à copier des ensembles de données d'un partenaire de partage de données dans le projet BigQuery d'un client, à créer des vues autorisées distinctes pour chaque client et à utiliser les vues autorisées pour créer des tableaux de bord spécifiques aux clients.

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Dernière mise à jour du manuel : 12 février 2026

Dernier test de l'atelier : 12 février 2026

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