Déplacer les données demeure en 2026 l’un des grands obstacles invisibles de l’analytique moderne. Chaque exportation vers un outil externe engendre des coûts, des copies qui se multiplient, des frictions entre équipes et, surtout, une surface accrue de risques. Dans ce contexte, Alteryx a annoncé une extension de sa collaboration avec Google Cloud avec un message clair : si les données résident dans BigQuery, la logique métier et la préparation doivent s’y effectuer directement, sans téléchargements ni « extraits » parallèles.
Le pivot de la annonce est Live Query for BigQuery, désormais disponible en version générale (GA) au sein de Alteryx One. La proposition : permettre aux utilisateurs métier et aux équipes techniques de construire des flux de travail avec Alteryx et de les exécuter directement dans BigQuery, tout en maintenant la sécurité et la gouvernance dans l’environnement Google Cloud. Par ailleurs, Alteryx prépare Alteryx One : Google Edition, une édition « Google-first » conçue pour les organisations qui standardisent leur pile de données sur Google Cloud, qui sera commercialisée via Google Cloud Marketplace.
L’écart que l’on cherche à combler : où sont les données et où s’élaborent les décisions
Dans de nombreuses entreprises, les données sont déjà centralisées dans un entrepôt cloud, mais la préparation et la modélisation se font encore en dehors : feuilles de calcul, scripts sans contrôle, pipelines dupliqués ou processus « artisanaux » que seul celui qui les a créés comprend. La conséquence est connue : métriques incohérentes entre départements, auditages complexes et un goulet d’étranglement constant dans les équipes Data.
Alteryx soutient que cet écart s’accentue avec l’arrivée de l’IA dans des processus critiques ( revenus, risque, conformité, planification opérationnelle), où il ne suffit pas de deviner : il faut pouvoir expliquer le « comment » et le « pourquoi » de chaque résultat. Leur argument : les modèles ne « devinent » pas les définitions métier ni la qualité des données ; ils requièrent des règles reproductibles, governées et traçables.
Live Query for BigQuery : ce qui change concrètement
La promesse de Live Query est simple : les flux sont conçus dans Alteryx, mais s’exécutent directement dans BigQuery. Cela supprime l’étape intermédiaire consistant à sortir les données de l’entrepôt pour les traiter dans un autre système, ce qui engendre généralement deux problèmes : le coût (notamment pour le trafic sortant, lorsque cela s’applique) et l’exposition.
Sur le plan pratique, cette annonce vise deux publics distincts :
Pour les équipes métier (« information workers »)
- Un accès plus direct à de gros ensembles de données dans BigQuery via une interface sans code.
- Des transformations, règles et calculs sans avoir besoin d’écrire du SQL, sans téléchargements et sans transformer le travail en une succession de fichiers locaux.
- Une itération rapide : ajuster la logique et relancer sans reconstruire des pipelines complexes.
Pour les équipes IT et Data
- Moins de « pipelines cachés » et d’extraits hors contrôle : les données restent là où elles sont.
- Une gouvernance et une sécurité simplifiées : exécution dans le périmètre de Google Cloud.
- Une meilleure traçabilité et auditabilité de la logique appliquée (particulièrement sensible lorsque l’analytique s’intègre dans des reportings financiers, la conformité ou la gestion des risques).
TechTarget souligne également un effet pratique recherché par de nombreuses organisations : réduire le risque de fuite lié au transfert de données entre plateformes, et éviter les coûts liés au déplacement d’importants volumes hors de l’entrepôt.
Alteryx One : Google Edition, une démarche orientée « Google-first »
Le second annonce adopte une perspective plus de packaging et d’adoption. Alteryx One : Google Edition se présente comme une version simplifiée et optimisée pour l’écosystème Google, intégrant nativement BigQuery, Google Sheets et Google Drive, avec une disponibilité via le Marketplace pour faciliter l’achat, le déploiement et la standardisation.
En pratique, ce type d’édition « cloud-first » répond souvent à une réalité : de nombreuses entreprises ont déjà choisi leur plateforme (ici Google Cloud) et cherchent à réduire la friction pour le reste de leur stack, en assurant une compatibilité avec leur gouvernance des données et en évitant la multiplication d’outils ou de parcours alternatifs.
Une vision stratégique : préparer ses données à l’IA sans perdre le contrôle
Une tendance que l’on retrouve chez les grands fournisseurs de technologies des données : l’IA élève le niveau d’exigence. Là où auparavant une certaine dispersion (un calcul Excel ici, un script là) était tolérée, l’attention se portait désormais sur la cohérence, la réutilisation et la traçabilité du linéage des données. Ce n’est pas un pur souci technique, mais une nécessité puisque les résultats automatisés impactent directement les décisions et la responsabilité des équipes.
Dans cette optique, Alteryx insiste pour faire de la logique métier un actif gouverné et réutilisable, plutôt que quelque chose « enterré » dans des feuilles de calcul ou du code isolé. Google Cloud encadre cette démarche comme un moyen pour que davantage d’équipes exploitent BigQuery pour l’analytique appliquée, accélérant ainsi la transformation des données en actions concrètes.
Tableau synoptique : ce que chaque composant apporte
| Composant | Où cela se passe-t-il ? | Ce que cela permet | Valeur principale |
|---|---|---|---|
| Live Query for BigQuery | Au sein de BigQuery (exécution dans Google Cloud) | Exécution de flux Alteryx « in-place » | Moins de mouvement de données, plus de contrôle |
| Alteryx One (workflows) | Conception dans Alteryx | Préparation, règles et automatisation | Standardiser la logique métier |
| BigQuery (entrepôt + scalabilité) | Google Cloud | Requêtes/exécutions à grande échelle | Performance et gouvernance centralisées |
| Marketplace + Google Edition | Google Cloud Marketplace | Adoption et achat simplifiés | Moins de friction opérationnelle et d’achat |
Ce qu’il faut surveiller : coûts et culture de travail
Comme pour toute approche « pushdown » (déplacement du traitement vers l’entrepôt), deux réalités émergent fréquemment :
- L’expérience utilisateur évolue. Certains étaient habitués à importer les données dans leur environnement et à travailler « confortablement » hors de l’entrepôt. L’exécution en direct peut demander d’adapter ces habitudes, notamment dans les flux très itératifs.
- La gestion des coûts devient critique. Exécuter davantage dans l’entrepôt peut renforcer la sécurité et la scalabilité, mais augmente aussi la visibilité sur la consommation, avec le risque d’un dépassement si de bonnes pratiques de contrôle ne sont pas appliquées.
Cependant, cette évolution s’inscrit dans la tendance du marché : moins de copies, une meilleure traçabilité, et une analytique plus locale où résident les données, surtout lorsque l’objectif est d’alimenter l’IA avec des informations préparées et des règles stables.
Questions fréquentes
Qu’est-ce que Live Query for BigQuery et à quoi sert-il ?
Il s’agit d’une fonctionnalité d’Alteryx One qui permet de concevoir des flux de travail et de les exécuter directement dans BigQuery, évitant de déplacer les données hors de l’entrepôt et renforçant la gouvernance et la sécurité.
Live Query pour BigQuery élimine-t-il la nécessité de connaître SQL ?
L’objectif est que de nombreux flux de préparation et de calcul puissent être réalisés via une interface « no-code », même si dans des environnements avancés, maîtriser SQL reste utile pour optimiser, valider ou étendre la logique.
Quels avantages offre l’analytique « in-place » dans BigQuery pour les entreprises réglementées ?
Elle limite les copies et les extraits, centralise les contrôles et facilite la traçabilité de la logique appliquée aux données, essentiels pour le reporting, la gestion des risques, l’audit et la conformité.
Qu’est-ce qu’Alteryx One : Google Edition et quand est-ce pertinent ?
C’est une version « Google-first » d’Alteryx One, conçue pour les organisations utilisant principalement Google Cloud, avec une intégration plus directe à BigQuery et une disponibilité sur le Google Cloud Marketplace pour simplifier l’adoption.
