Bien que les approches traditionnelles utilisant des lacs de données et des entrepôts de données puissent être efficaces, elles présentent des inconvénients, en particulier dans les grands environnements d'entreprise. Ce cours présente le concept de data lakehouse et les produits Google Cloud utilisés pour en créer un. Une architecture de lakehouse utilise des sources de données basées sur des normes ouvertes et combine les meilleures fonctionnalités des lacs et des entrepôts de données, ce qui permet de pallier de nombreuses lacunes.
Ce cours aborde les principes de base de BigQuery pour les professionnels qui connaissent les entrepôts de données cloud basés sur SQL dans Snowflake et qui souhaitent commencer à travailler dans BigQuery. Grâce à des contenus de cours interactifs et des ateliers pratiques, vous apprendrez à provisionner des ressources, à créer et à partager des ressources de données, à ingérer des données et à optimiser les performances des requêtes dans BigQuery. En vous appuyant sur vos connaissances de Snowflake, vous découvrirez également les similitudes et les différences entre Snowflake et BigQuery pour faciliter votre prise en main des entrepôts de données dans BigQuery.