BigQuery

Bases de données

Analysez des données à l'échelle du pétaoctet, gérez les coûts et exécutez des jobs BigQuery — Neotask apporte OpenClaw à l'entrepôt de données de Google.

Ce que vous pouvez faire

Exécuter des requêtes analytiques sans écrire du SQL

Demandez à Neotask la question métier à laquelle vous souhaitez répondre — "combien d'utilisateurs actifs quotidiens avons-nous eu chaque jour ce mois-ci, segmentés par plateforme ?" — et il rédige du SQL BigQuery optimisé, prévisualise les octets estimés à analyser et exécute la requête avec votre approbation.

Estimer et contrôler les coûts avant d'interroger

BigQuery facture par octets traités. Neotask effectue une exécution à sec avant d'exécuter toute requête et vous indique le coût estimé en octets et en euros. Vous décidez de continuer, d'optimiser la requête ou d'utiliser un filtre de partition pour réduire la taille de l'analyse.

Gérer les tables et datasets

Créez des tables partitionnées et clusterisées, ajoutez des colonnes aux schémas existants, copiez ou exportez des tables et gérez les contrôles d'accès au niveau du dataset — tout en conversation.

Analyser l'utilisation des slots et des réservations

Demandez une répartition de l'utilisation des slots par projet, réservation ou type de job. Identifiez les fenêtres de contention des slots, voyez quels jobs consomment le plus de ressources et décidez si vous devez ajuster l'allocation de slots à la demande vs. réservés.

Surveiller les requêtes planifiées et les transferts

Vérifiez l'état des requêtes planifiées, voyez si certaines ont échoué et pourquoi, et examinez l'historique d'exécution des transferts de données. Demandez à Neotask de réexécuter un transfert échoué ou de mettre à jour le calendrier d'une requête planifiée sans ouvrir la console BigQuery.

Essayez de demander

  • "Combien de revenus chaque catégorie de produits a-t-elle générés le mois dernier ?"
  • "Combien d'octets cette requête analyserait-elle et quel serait son coût ?" (collez la requête)
  • "Crée une table partitionnée dans le dataset analytics pour les événements utilisateurs quotidiens"
  • "Quelles requêtes planifiées ont échoué dans les dernières 24 heures et quelles étaient les erreurs ?"
  • "Montre-moi les 10 jobs les plus coûteux exécutés cette semaine en octets facturés"
  • "Ajoute un cluster sur user_id à la table events"
  • "Accorde au groupe data-analyst l'accès en lecture au dataset reporting"
  • "Exporte la table des ventes T4 vers GCS en tant que fichier Parquet"

    • Conseils pro

  • Demandez toujours une estimation d'exécution à sec avant d'exécuter de grandes requêtes — Neotask inclura automatiquement l'estimation des coûts et demandera confirmation si l'analyse dépasse votre seuil.
  • Utilisez des filtres de partition dans vos requêtes : "seulement pour les dates de janvier 2026" — Neotask ajoutera la bonne clause WHERE sur la colonne de partition pour éviter les analyses de table complète.
  • Clusterisez les tables selon les champs les plus couramment utilisés dans les conditions WHERE et JOIN — demandez à Neotask de vérifier vos schémas de requêtes avant de décider de l'ordre des clés de cluster.
  • Pour les requêtes répétées, demandez à Neotask de créer une requête planifiée ou une vue matérialisée plutôt que d'exécuter ad hoc à chaque fois.
  • Utilisez les vues INFORMATION_SCHEMA pour les métadonnées : Neotask peut interroger JOBS_BY_PROJECT, TABLE_STORAGE et les vues PARTITIONS pour vous donner un aperçu approfondi sans navigation manuelle dans la console.

    • Works Well With