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Présentation
Il est courant que les partenaires de partage de données Google Cloud possèdent 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 simplifier et d'accélérer la manière dont ils créent et génèrent 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 l'organisation d'y accéder. Dans cet atelier, vous allez découvrir comment les partenaires de partage de données créent des jumeaux de données (Data Twins) pour les clients, sur Google Cloud ou un autre fournisseur de services cloud. Pour les besoins de cet atelier, le client se trouve sur Google Cloud dans un autre projet.
Dans cet atelier, vous allez porter deux casquettes et utiliser trois projets Google Cloud. Dans le premier projet, vous jouerez le rôle d'un partenaire de partage de données qui partage un ensemble de données généré par la solution hébergée du partenaire à l'aide d'un projet de publication de données. Dans le deuxième projet, vous jouerez le rôle d'un partenaire de partage de données qui partage l'ensemble de données source du projet partenaire sous forme de vue autorisée dans le projet de publication de données. Dans le troisième projet, vous vous mettrez dans la peau d'un client qui accède à la vue autorisée dans son projet en tant que jumeau de données et joint les données avec son ensemble de données de solution pour créer des ensembles de données enrichis.
Objectifs
Au cours de cet atelier, vous allez :
- Créer une vue autorisée pour un ensemble de données d'un partenaire de partage de données dans différents projets
- Accéder de façon sécurisée à la vue autorisée pour un client spécifique
- Utiliser un ensemble de données généré par le client pour le joindre à l'ensemble de données du partenaire de partage de données afin de créer de nouveaux insights
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
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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 gauche, vous trouverez le panneau "Détails concernant l'atelier", qui contient les éléments suivants :
- Le bouton "Ouvrir la console Google Cloud"
- Le temps restant
- Les identifiants temporaires que vous devez utiliser pour cet atelier
- Des informations complémentaires vous permettant d'effectuer l'atelier
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Cliquez sur Ouvrir la console Google Cloud (ou effectuez un clic droit et sélectionnez Ouvrir le lien dans la fenêtre de navigation privée si vous utilisez le navigateur 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.
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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 "Détails concernant l'atelier".
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Cliquez sur Suivant.
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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 "Détails concernant l'atelier".
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Cliquez sur Suivant.
Important : Vous devez utiliser les identifiants fournis pour l'atelier. Ne saisissez pas ceux de votre compte Google Cloud.
Remarque : Si vous utilisez votre propre compte Google Cloud pour cet atelier, des frais supplémentaires peuvent vous être facturés.
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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 une table autorisée
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 table autorisée.
Créer la table "Customer Authorized"
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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.
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Dans le menu de navigation, accédez à BigQuery > Studio.
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Exécutez la requête suivante pour créer un ensemble de données source en sélectionnant les 10 plus grandes villes de chaque État, triées par superficie :
SELECT * FROM (
SELECT *, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY state_code ORDER BY area_land_meters DESC) AS cities_by_area
FROM `bigquery-public-data.geo_us_boundaries.zip_codes`) cities
WHERE cities_by_area <= 10 ORDER BY cities.state_code
LIMIT 1000;
- Dans la barre d'outils, cliquez sur Plus > Paramètres de requête.
Remarque : Si l'option Plus n'est pas visible, cliquez sur les trois points de la barre d'outils pour y accéder.
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Sélectionnez l'option Définir une table de destination pour les résultats de la requête.
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Pour l'ensemble de données, sélectionnez .demo_dataset.
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Dans le champ ID de la table, saisissez authorized_table.
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Conservez les valeurs par défaut des autres champs et cliquez sur Enregistrer.
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Cliquez sur Exécuter pour exécuter à nouveau la requête et écrire les résultats dans la table que vous avez spécifiée.
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Vérifiez que la table authorized_table a été créée.
Autoriser l'ensemble de données
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Dans le volet "Explorateur" de BigQuery, ouvrez demo_dataset et cliquez sur Partage > Autoriser des ensembles de données.
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Ajoutez la vue autorisée qui doit être autorisée à être partagée : .demo_dataset.
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Cliquez sur Ajouter une autorisation.
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Cliquez sur Fermer.
Accorder des autorisations à l'éditeur de données pour accéder à la vue
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Dans votre projet, ouvrez authorized_table dans demo_dataset.
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Cliquez sur Partager > Partager.
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Cliquez sur Ajouter un compte principal et ajoutez les utilisateurs Data Publisher et Customer :
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Sélectionnez le rôle Lecteur de données BigQuery.

- Cliquez sur Enregistrer.
Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider la tâche exécutée.
Créer une table autorisée
Tâche 2 : Créer une vue autorisée dans le projet de publication de données
Dans le deuxième projet, vous jouerez le rôle d'un partenaire de partage de données qui partage l'ensemble de données source du projet partenaire sous forme de vue autorisée dans le projet de publication de données.
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Fermez la console du projet du partenaire de partage de données et ouvrez la console du projet de l'éditeur de données dans le volet de l'atelier. Connectez-vous à l'aide des identifiants associés.
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Dans le menu de navigation, accédez à BigQuery > Studio.
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Exécutez la requête suivante pour sélectionner les villes de l'État de New York dans la vue autorisée :
SELECT *
FROM `{{{isv_project.project_id|Data Sharing Partner Project ID}}}.demo_dataset.authorized_table`
WHERE state_code="NY"
LIMIT 1000
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Dans la barre d'outils de la requête, sélectionnez Enregistrer > Enregistrer la vue.
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Cliquez dans le champ Ensemble de données et sélectionnez data_publisher_dataset.
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Dans le champ Table, saisissez authorized_view.
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Cliquez sur Enregistrer. Vous devriez maintenant voir l'ensemble de données et la table, et vous devriez pouvoir les interroger.
Attribuer des autorisations IAM à la vue "Data Publisher"
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Dans le volet "Explorateur" de BigQuery, ouvrez data_publisher_dataset et cliquez sur Partage > Autoriser les vues.
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Ajoutez la vue autorisée qui doit être autorisée à être partagée : .data_publisher_dataset.authorized_view.
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Cliquez sur Ajouter une autorisation.
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Cliquez sur Fermer.
Accorder des autorisations au client pour qu'il accède à la vue
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Dans votre projet, ouvrez authorized_view dans data_publisher_dataset.
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Cliquez sur Partager > Partager.
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Cliquez sur Ajouter un compte principal et ajoutez l'utilisateur Customer :
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Sélectionnez le rôle Lecteur de données BigQuery.

- Cliquez sur Enregistrer.
Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider la tâche exécutée.
Créer une vue autorisée dans le projet de publication de données
Tâche 3 : Accéder à la vue autorisée en tant que jumeau de données
Dans le troisième projet, vous vous mettez dans la peau d'un client qui accède à la vue autorisée dans son projet en tant que jumeau de données et joint les données avec son ensemble de données de solution pour créer des ensembles de données enrichis.
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Fermez la console d'éditeur de données et ouvrez la console du projet de client (jumeau de données) dans le volet de l'atelier. Connectez-vous à l'aide des identifiants associés.
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Dans le menu de navigation, accédez à BigQuery > Studio.
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Exécutez la requête suivante pour accéder aux données du projet de publication de données du partenaire de partage de données et joindre les données du client et la vue du partenaire afin de créer de nouveaux insights.
SELECT cities.zip_code, cities.city, cities.state_code, customers.last_name, customers.first_name
FROM `{{{consumer_project_2.project_id|Data Twin Project ID}}}.customer_dataset.customer_info` as customers
JOIN `{{{consumer_project.project_id|Data Publisher Project ID}}}.data_publisher_dataset.authorized_view` as cities
ON cities.state_code = customers.state;
Les résultats doivent se présenter comme suit :

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Dans la barre d'outils de la requête, sélectionnez Enregistrer > Enregistrer la vue.
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Cliquez dans le champ Ensemble de données et sélectionnez customer_dataset.
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Dans le champ Table, saisissez customer_table.
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Cliquez sur Enregistrer. Vous devriez maintenant voir l'ensemble de données et la table, et vous devriez pouvoir les interroger.
Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider la tâche exécutée.
Accéder à la vue autorisée en tant que jumeau de données
Tâche 4 : Confirmer le fonctionnement du client (jumeau de données)
Pour confirmer le fonctionnement du jumeau de données, vous allez insérer une nouvelle ligne dans le projet du partenaire de partage de données et tester la fonctionnalité dans le projet client.
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Fermez la console du projet du client (jumeau de données) et ouvrez la console du projet du partenaire de partage de données dans le volet de l'atelier. Connectez-vous à l'aide des identifiants associés.
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Dans le menu de navigation, accédez à BigQuery > Studio.
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Exécutez la requête suivante pour insérer une ligne dans l'ensemble de données du partenaire de partage de données :
INSERT INTO
`{{{isv_project.project_id|Data Sharing Partner Project ID}}}.demo_dataset.authorized_table` (zip_code,
city,
county,
state_fips_code,
state_code,
state_name,
fips_class_code,
functional_status,
area_land_meters,
area_water_meters,
cities_by_area)
VALUES
("11012", "New City", "New County", "02", "NY", "New York", "B5", "S", 123632007174.0, 544474039.0, 10)
Vous devriez obtenir le résultat suivant :
This statement added 1 row to authorized_table.
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Fermez la console du projet du partenaire de partage de données et ouvrez la console du projet du client (jumeau de données) dans le volet de l'atelier. Connectez-vous à l'aide des identifiants associés.
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Enfin, interrogez la vue dans le projet du client (jumeau de données) pour vérifier que la ligne ajoutée est visible.
SELECT cities.zip_code, cities.city, cities.state_code, customers.last_name, customers.first_name
FROM `{{{consumer_project_2.project_id|Data Twin Project ID}}}.customer_dataset.customer_info` as customers
JOIN `{{{consumer_project.project_id|Data Publisher Project ID}}}.data_publisher_dataset.authorized_view` as cities
ON cities.state_code = customers.state;
Les résultats doivent ressembler à ceci :

Félicitations !
Dans cet atelier, vous avez créé une vue autorisée pour un ensemble de données de partenaire de partage de données afin de le partager avec un utilisateur dans un projet de publication de données. Vous vous êtes ensuite connecté au projet de publication de données et avez partagé la vue autorisée avec un utilisateur client dans un projet de jumeau de données. Enfin, vous vous êtes connecté au projet du client (jumeau de données) et avez joint les données aux données spécifiques au client pour créer un ensemble de données enrichi.
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Dernière mise à jour du manuel : 8 septembre 2025
Dernier test de l'atelier : 8 septembre 2025
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