Unifier toutes les données de tous les environnements, quel que soit leur format… c’est l’objectif que s’est fixé Google en faisant pleuvoir les annonces autour de ses solutions data à l’occasion de sa conférence Google Next’22.

Il y a deux ans, Google faisait l’acquisition de Looker, entreprise qui proposait des solutions de visualisation, d’analyse et de gestion des données dans le cloud. On pouvait alors supposer que le géant américain chercher à renforcer ses capacités d’analyse pour aller concurrencer PowerBi (Microsoft), Tableau (Salesforce) ou encore des Qlik Sense (Qlik). De fait, c’était bien l’intention de Google : offrir aux utilisateurs de BigQuery toujours plus de solutions pour exploiter leurs données.

Mais on aurait eu plus de mal à imaginer que Google allait deux ans plus tard réunir toute son offre d’exploitation de la data sous la bannière de Looker. C’est pourtant ce qu’il vient d’annoncer à l’occasion de sa conférence Google Next’22.

En pratique, toutes les technologies IA et ML rejoignent la famille Looker, Data Studio compris. C’est d’ailleurs par cette brique qui permet de créer des rapports à partir d’une multitude de sources que Google a entamé sa mutation. Désormais baptisée Looker Studio, la solution gèrerait selon Google plus de 800 sources de données et proposerait plus de 600 connecteurs.
Destinée aux utilisateurs finaux, elle permet de créer des rapports d’autant plus facilement que son interface évolue aujourd’hui pour intégrer les données restituées avec Looker.

Au-delà de cette évolution, Google promet également de nouvelles fonctionnalités dans la version Looker Studio Pro. Pour l’heure, elles se « limitent » à l’intégration avec Dataplex (data fabric pour gérer, surveiller et assurer la gouvernance des données).

Parallèlement, Google poursuit l’intégration de Looker à Google Workspace et prépare le dialogue entre Looker et d’autres outils concurrents, dont Tableau et PowerBI.

De fait, Google ambitionne de devenir le data cloud le plus ouvert du marché. Pour s’en donner les moyens, il a aussi récemment créé la Data Cloud Alliance, réunissant 17 acteurs du marché de la data autour de son offre dont Accenture, Deloitte, mais aussi Databricks, Dataiku, Collibra, MongoDB, Informatica ou encore Elastic et bientôt ServiceNow avec lequel Google entend développer une intégration fondée sur les besoins spécifiques des clients.

Son objectif : briser les silos de données en s’appuyant sur BigQuery pour unifier l’accès aux différentes solutions data du marché. Dans cette perspective, BigQuery ne cesse de s’enrichir de nouvelles fonctionnalités : il gère désormais les données non-structurées, accueille de nouveaux outils pour analyser les données non-structurées en streaming et accepte de nouveaux formats (Apache Iceberg, Linux Foundation Delta Lake et Apache Hudi) tout en jouant la carte de l’intégration avec Apache Spark.

Enfin, autre évolution majeure de l’offre data, Google fait également évoluer Vertex AI Vision : plus accessible, l’interface de la nouvelle version se veut plus simple d’utilisation avec une approche drag & drop. Au passage, la bibliothèque de modèles pré-entraînés de Vertex AI Vision s’enrichit aussi, Google affichant clairement sa volonté de cibler les milieux industriels et de la logistique avec un système de vision boosté à l’IA qui pourrait faciliter la gestion des inventaires, le contrôle de la sécurité en usine ou encore contribuer à fluidifier le trafic routier avec un ajustement intelligent des feux de signalisation.

 

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