> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://doc.commandersact.com/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://doc.commandersact.com/fr/fonctionnalites/destinations/destinations-catalog/google/google-bigquery.md). # Google BigQuery [BigQuery](https://cloud.google.com/bigquery/docs/introduction?hl=en) est l'entrepôt de données de Google qui permet une analyse évolutive des données. Cette intégration permet d'envoyer vos propriétés d'entrée spécifiques, ou toutes, à BigQuery. ## Fonctionnalités clés La destination Google BigQuery offre les principales fonctionnalités suivantes : * **Structure des événements**: notre [Référence des événements](https://community.commandersact.com/platform-x/developers/tracking/events-reference) alimente BigQuery, ce qui signifie que vos données sont correctement reliées aux champs attendus de manière optimisée. * **Prise en charge de plusieurs schémas**: stockez les données d'événement selon votre schéma préféré/existant ou nous pouvons vous aider à en créer un [universel](#universal-schema). * **Contrôle des données**: sélectionnez vos propriétés ou cochez simplement une case pour toutes les envoyer à BigQuery. ## Configuration de la destination {% hint style="info" %} Assurez-vous [BigQuery API](https://console.cloud.google.com/apis/library/bigquery.googleapis.com?project=gtm-mw9cdnc-ntexy) est activé. Plus de détails sont disponibles en suivant ce [LIEN](https://cloud.google.com/bigquery/docs/enable-transfer-service?hl=en#enable-api).\ Utilisez [**Filtres de destination**](https://doc.commandersact.com/features/destinations/destination-filters) pour affiner les événements et/ou d'autres propriétés correspondant à vos besoins spécifiques. {% endhint %} Cette destination prend en charge tous les schémas, plus précisément : 1. la structure de votre table existante ou, 2. un schéma universel. La première option est utile pour ceux qui souhaitent utiliser une table existante avec ses colonnes prédéfinies : c'est un cas courant lorsque vous avez déjà des données stockées et c'est l'option recommandée car elle est rapide à configurer et les données peuvent être accessibles directement depuis la colonne spécifique. Pour activer ce mode, dans le [Configuration](#configuration), il vous suffit de cocher `Détection automatique de la structure de la table (recommandé)` puis de passer à la section `Mappage des propriétés d'événement` pour sélectionner les colonnes dans `colonne BigQuery` et leurs valeurs dans `Votre valeur` .\ La deuxième méthode repose sur un [schéma universel](#universal-schema), où toutes vos données (ou les propriétés sélectionnées) sont stockées dans une seule **colonne** sous forme de chaîne JSON et en utilisant la fonction BigQuery [PARSE\_JSON](https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/standard-sql/json_functions#parse_json) vous pouvez récupérer des valeurs spécifiques à l'intérieur. Nous vous suggérons de consulter la section [schéma universel](#universal-schema) avec un guide détaillé sur la façon de créer le schéma universel et de comprendre si c'est la bonne structure de table pour vous.\ Pour activer ce mode, dans le [Configuration](#configuration), vous pouvez soit cocher `Envoyer toutes les propriétés à BigQuery avec un schéma universel` afin que toutes les propriétés soient incluses, soit saisir les propriétés que vous souhaitez envoyer en utilisant le `nom de la propriété` tableau dans la section `Propriétés à inclure avec le schéma universel` . ### Configuration | Paramètres | Description | | ----------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | `Authentification` |

Obligatoire
Vos identifiants auprès de Google tels que définis dans l'interface Commanders Act suivant : Administration ➜ Identifiants du connecteur ➜ Ajouter des identifiants du connecteur ➜ BigQuery

| | `ID du projet` |

Obligatoire
Sélectionnez l'identifiant de votre projet dans le menu déroulant tel qu'indiqué dans la console BigQuery. Plus de détails sont disponibles en suivant ce LIEN.

| | `ID du dataset` |

Obligatoire
Sélectionnez l'identifiant de votre dataset tel qu'indiqué dans la console BigQuery. Plus de détails sont disponibles en suivant ce LIEN.

| | `ID de la table` |

Obligatoire
Sélectionnez l'identifiant de la table tel qu'indiqué dans la console BigQuery. Plus de détails sont disponibles en suivant ce LIEN.

| | `Détection automatique de la structure de la table (recommandé)` | Cochez cette option pour activer la fonctionnalité de détection automatique de la structure de la table. | |

Envoyer toutes les propriétés à BigQuery avec

schéma universel

| Cochez cette option pour envoyer toutes les propriétés à BigQuery selon un schéma spécifique : voir la section [schéma universel](#universal-schema) pour plus de détails. | | `Mappage des propriétés d'événement` | Lorsque `Détection automatique de la structure de la table (recommandé)` est cochée, vous devez mapper vos champs BigQuery en les sélectionnant dans le `colonne BigQuery` et définir leurs valeurs dans `Votre valeur` . | | `nom de la propriété` **\[1]** | Lorsque les deux `Détection automatique de la structure de la table (recommandé)` et `Envoyer toutes les propriétés à BigQuery avec un schéma universel` ne sont pas cochées, vous pouvez saisir les propriétés que vous souhaitez inclure dans votre table avec schéma universel, une par ligne. | {% hint style="info" %} **1.** dans la section `Propriétés à inclure avec le schéma universel` . {% endhint %} ## schéma universel {% hint style="info" %} Les étapes suivantes ne sont pas requises si vous cochez `Détection automatique de la structure de la table (recommandé)` . {% endhint %} Lorsque vous cochez `Envoyer toutes les propriétés à BigQuery` un schéma spécifique est requis. Consultez les sous-sections suivantes pour savoir comment créer un schéma universel. Ce n'est pas ### Jeu de données Accès [console BigQuery](https://console.cloud.google.com/) pour localiser votre `(1)` identifiant de projet et cliquez sur `(2)` les `trois points` à droite. Sélectionnez `(3)` `Créer un jeu de données` depuis le menu ou, sinon, vous pouvez utiliser un dataset existant et passer à la [sous-section suivante](#table).

Création du jeu de données #1.

Saisissez un `(4)` identifiant de dataset (p. ex. "myDatasetId"), sélectionnez un `(5)` type d'emplacement et cliquez sur `(6)` `CRÉER LE JEU DE DONNÉES`.

Création du jeu de données #2.

### Table Créez une table avec la structure suivante : | Nom du champ | Type | Mode | | ------------ | ---------- | ----------- | | rawDataCa | Chaîne | Obligatoire | | createdAt | Horodatage | Obligatoire | Le moyen le plus simple de le créer est de cliquer sur le `(7)` les `plus` bouton :

Composez une nouvelle requête.

copiez et collez la requête suivante dans `(8)` la zone de saisie : ```powerquery CREATE TABLE IF NOT EXISTS [PROJECT_ID].[DATASET_ID].[TABLE_ID] (rawDataCa STRING NOT NULL, createdAt TIMESTAMP NOT NULL) OPTIONS(description="Données brutes d'événements CA stockées dans Google BigQuery") ``` {% hint style="info" %} Remplacez `[PROJECT_ID]` , `[DATASET_ID]` et `[TABLE_ID]` par vos identifiants de projet, de dataset et de table respectivement. Vous définissez l'identifiant de votre table à cette étape. {% endhint %} puis cliquez sur le `(9)` `EXÉCUTER` bouton.

Exécutez la requête de création de table.

### Référence rapide | Propriétés Commanders Act | Colonnes de la table BigQuery | | -------------------------------- | --------------------------------- | | `[Tous les événements]` **\[1]** | `rawDataCa`, `createdAt` **\[2]** | {% hint style="info" %} **1.** Utilisez [**Filtres de destination**](https://doc.commandersact.com/features/destinations/destination-filters) pour spécifier vos événements correspondants.\ **2.** Deux colonnes : `rawDataCa` contient les propriétés de votre événement, tandis que `createdAt` est l'horodatage de création. {% endhint %} --- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter: ``` GET https://doc.commandersact.com/fr/fonctionnalites/destinations/destinations-catalog/google/google-bigquery.md?ask= ``` The question should be specific, self-contained, and written in natural language. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.