Tarification BigQuery expliquée : Un guide simple pour maîtriser les coûts en 2025

Google BigQuery est un outil incroyable. Il offre aux entreprises la possibilité d’analyser d’énormes ensembles de données en quelques secondes, ce qui semble idyllique. Cependant, comme de nombreuses entreprises l’ont appris à leurs dépens, cette puissance peut s’accompagner d’une tarification étonnamment complexe et parfois exorbitante. Une seule requête inefficace ou une simple mauvaise interprétation du modèle de tarification peut rapidement transformer une facture gérable en un véritable casse-tête budgétaire.

Le véritable objectif n’est pas seulement d’utiliser les données, mais de le faire intelligemment sans s’enliser dans les détails des coûts d’infrastructure. Ce guide est conçu pour décortiquer les principaux éléments de la tarification de BigQuery en termes simples. Nous passerons en revue les différents modèles, vous aiderons à déterminer celui qui correspond à vos besoins et partagerons quelques conseils pratiques pour maîtriser vos coûts. L’idée est de vous permettre de vous concentrer sur la recherche d’informations, et non sur l’angoisse de votre facture mensuelle.

Qu’est-ce que Google BigQuery ?

Avant d’aborder la question financière, rappelons brièvement ce qu’est BigQuery. Il s’agit d’un entrepôt de données « serverless » (sans serveur) et entièrement géré de Google Cloud. « Serverless » est le mot clé ici. Cela signifie essentiellement que vous n’avez pas à vous soucier de la gestion complexe des serveurs ou des clusters. Il vous suffit de charger vos données et de commencer à exécuter des requêtes SQL. C’est aussi simple que cela.

BigQuery est conçu pour la vitesse et l’évolutivité, capable de traiter sans problème de quelques gigaoctets à des pétaoctets de données. C’est pourquoi il est devenu un outil de choix pour de multiples usages, de l’alimentation de tableaux de bord de veille stratégique à l’exécution d’analyses en temps réel et de modèles d’apprentissage automatique. Son secret réside dans sa capacité à séparer le stockage des données de la puissance de calcul qui exécute vos requêtes, ce qui rend sa tarification si flexible.

Les deux composantes principales de la tarification de BigQuery : calcul et stockage

En fin de compte, votre tarification BigQuery se compose de deux éléments principaux : le calcul et le stockage. Comprendre le fonctionnement de chacun est la première étape essentielle pour éviter les mauvaises surprises sur votre facture.

Tarification du calcul

Les coûts de calcul correspondent à ce que vous payez pour le traitement de vos requêtes. Cela inclut toutes les requêtes SQL, les fonctions définies par l’utilisateur ou les scripts que vous exécutez. BigQuery vous offre deux manières différentes de payer pour cela, que nous allons examiner plus en détail :

• Tarification à la demande : Vous payez pour la quantité de données que votre requête analyse à chaque exécution. C’est un modèle de paiement à l’utilisation classique.

• Tarification à la capacité : Vous réservez une certaine puissance de traitement (que Google appelle « slots ») pour un tarif forfaitaire. Avec ce modèle, votre facture est fixe, quelle que soit la quantité de données que vos requêtes traitent.

Le choix que vous ferez ici aura le plus grand impact sur vos dépenses mensuelles.

Tarification du stockage

La tarification du stockage est exactement ce qu’elle semble être : le coût pour conserver vos données dans BigQuery. Elle est généralement beaucoup moins chère que le calcul, mais les coûts peuvent augmenter si vous avez beaucoup de données et que vous n’y prêtez pas attention. BigQuery divise le stockage en deux niveaux :

• Stockage actif : Concerne toute table ou partition de table que vous avez modifiée au cours des 90 derniers jours. Attendez-vous à payer environ 0,02 $ par Go et par mois pour cela.

• Stockage à long terme : Voici une fonctionnalité intéressante pour réduire les coûts. Si une table ou une partition reste inchangée pendant 90 jours consécutifs, BigQuery réduit automatiquement son coût de stockage de moitié, le ramenant à environ 0,01 $ par Go et par mois.

Le meilleur dans tout ça ? Le simple fait d’exécuter une requête sur une table n’est pas considéré comme une modification, donc le compteur de 90 jours ne se réinitialise pas. Vous pouvez toujours analyser toutes vos données historiques sans les faire repasser dans la catégorie « active », plus coûteuse. De plus, les 10 premiers Go de stockage chaque mois sont offerts.

Comment choisir le bon modèle de calcul

Choisir entre la tarification à la demande et la tarification à la capacité est probablement la décision la plus importante que vous prendrez pour gérer votre budget BigQuery. Vos activités, la quantité de données que vous possédez et le niveau de prévisibilité dont vous avez besoin pour vos coûts vous orienteront vers le bon choix.

Tarification à la demande de BigQuery : payer pour ce que vous interrogez

La tarification à la demande est l’option par défaut et la plus simple à comprendre. Vous êtes facturé en fonction du nombre d’octets que chaque requête traite, à un taux d’environ 6,25 $ par téraoctet (Tio). Pour vous aider à démarrer, le premier Tio de données que vous traitez chaque mois est gratuit.

• Pour qui ? C’est parfait pour les équipes dont les besoins en requêtes sont variables ou encore relativement faibles. Si vous débutez, si vous effectuez de nombreuses analyses ponctuelles ou si vos charges de travail fluctuent beaucoup, la tarification à la demande est un excellent point de départ.

• Les avantages :

  • Aucun engagement initial n’est requis.

  • C’est simple et facile à comprendre.

  • C’est économique si vous n’exécutez pas un grand nombre de requêtes.

• Les inconvénients :

  • Vos coûts peuvent être très imprévisibles. Une seule mauvaise requête (comme un « SELECT * » sur une table immense) peut provoquer une flambée de votre facture.

  • Cela devient très coûteux dès que vous commencez à exécuter un volume élevé de requêtes répétitives.

Tarification à la capacité de BigQuery : payer pour la puissance de traitement

Si vous recherchez la prévisibilité, la tarification à la capacité est faite pour vous. Au lieu de payer par requête, vous achetez une quantité définie de puissance de traitement de requêtes, mesurée en « slots » (considérez-les comme des processeurs virtuels). Vous payez un tarif forfaitaire pour ces slots, et toutes vos requêtes s’exécutent en utilisant cette capacité dédiée. Ce modèle est basé sur les éditions BigQuery, qui se déclinent en Standard, Enterprise et Enterprise Plus.

• Pour qui ? Ce modèle est conçu pour les entreprises ayant des charges de travail stables et à fort volume, ou pour toute personne ayant besoin de maîtriser étroitement son budget. C’est un excellent choix pour exécuter des tâches régulières de traitement de données ou pour alimenter des tableaux de bord utilisés par toute l’entreprise.

• Les avantages :

  • Vos coûts mensuels sont prévisibles au dollar près.

  • Cela peut être beaucoup plus économique si vous exécutez des requêtes à grande échelle et de manière constante.

  • Cela vous permet de garantir les performances de vos tâches les plus importantes.

• Les inconvénients :

  • Il faut un peu plus de planification pour déterminer le nombre de slots dont vous avez besoin.

  • Vous payez pour la capacité, que vous l’utilisiez entièrement ou non, bien qu’il existe des options de mise à l’échelle automatique qui ajoutent une certaine flexibilité.

Comparaison rapide de la tarification BigQuery : à la demande vs. à la capacité

5 stratégies pratiques pour maîtriser les coûts de BigQuery

Quel que soit le modèle de tarification que vous choisissez, quelques bonnes habitudes peuvent faire une énorme différence sur votre budget. Voici cinq choses que vous pouvez commencer à faire dès aujourd’hui pour réduire vos dépenses.

1. Évitez le « SELECT * » comme la peste

   C’est la règle numéro un de BigQuery. Sérieusement. N’interrogez que les colonnes dont vous avez réellement besoin. Étant donné que la tarification à la demande est basée sur les données analysées dans les colonnes que vous sélectionnez, abandonner le « SELECT * » est le moyen le plus simple de réduire vos coûts.

2. Utilisez des tables partitionnées et en cluster

   Partitionner vos tables (généralement par date), c’est comme mettre des séparateurs dans un immense classeur. Cela vous permet de dire à BigQuery de ne regarder que dans une section spécifique. Par exemple, vous pouvez exécuter une requête sur les données de la semaine dernière uniquement, au lieu de forcer BigQuery à analyser toute la table sur plusieurs années. La mise en cluster va encore plus loin en triant les données au sein de ces partitions, ce qui peut rendre vos filtres encore plus rapides et moins chers.

3. Prévisualisez vos données gratuitement

   Il n’est pas nécessaire d’exécuter une requête payante juste pour voir à quoi ressemble une table. Vous pouvez utiliser les options de prévisualisation de table dans la console Google Cloud ou la commande « bq head » en ligne de commande. Celles-ci sont totalement gratuites et n’utilisent aucun de vos quotas.

4. Configurez des quotas et des alertes personnalisés

   Considérez cela comme votre filet de sécurité financier. Pour éviter qu’une requête mal conçue ou un analyste trop enthousiaste ne fasse exploser votre budget, vous pouvez définir des quotas et des alertes personnalisés qui plafonnent la quantité de données pouvant être traitées chaque jour, soit pour l’ensemble du projet, soit pour des utilisateurs individuels. Vous devriez également configurer des alertes de facturation pour recevoir un e-mail lorsque vos dépenses dépassent un certain montant.

5. Concentrez-vous sur le résultat, pas seulement sur les données

   Parfois, il est facile de se perdre dans les données. Par exemple, de nombreuses équipes de support utilisent BigQuery pour analyser les tendances historiques des tickets afin d’améliorer leur documentation d’aide. C’est un excellent objectif, mais cela implique souvent beaucoup de travail d’ingénierie des données et accumule les coûts de requêtes mois après mois.

   Et s’il existait un chemin plus direct ? Un outil comme eesel AI peut se connecter directement à votre centre d’assistance (comme Zendesk ou Freshdesk) et à d’autres sources de connaissances. Il utilise l’IA pour comprendre automatiquement vos anciens tickets et peut alimenter un Agent IA pour résoudre instantanément les problèmes des clients. Cela vous permet de passer de la gestion des pipelines de données à la réalisation de véritables objectifs commerciaux, comme la résolution plus rapide des tickets et la réduction de vos coûts de support.

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L’agent d’eesel AI peut résoudre automatiquement les problèmes des clients, réduisant ainsi le besoin de pipelines d’analyse de données coûteux.

Prenez le contrôle de votre tarification BigQuery

Il est indéniable que BigQuery est un outil puissant. Mais son modèle de tarification exige une utilisation intelligente. En comprenant la différence entre le calcul et le stockage, en choisissant le bon modèle de tarification pour votre équipe et en adoptant quelques habitudes pour réduire les coûts, vous pouvez profiter de tous les avantages de BigQuery sans l’anxiété budgétaire. La clé est d’être proactif : surveillez votre utilisation, optimisez vos requêtes et ne perdez jamais de vue la valeur commerciale que vous essayez de créer.

Cette vidéo offre un aperçu utile des différentes composantes de votre tarification BigQuery et de la manière dont Google Cloud calcule votre facture.

Une manière plus intelligente d’utiliser vos données de support

Vous en avez assez de voir votre budget d’ingénierie être englouti par la création et la maintenance de pipelines de données juste pour analyser les tickets de support ?

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