Le reporting BigQuery,sans écrire la requête.

Demandez au Connector Agent, sur la page Connect de Querri, de configurer BigQuery, ou choisissez-le dans le catalogue. Connectez-vous avec Google et accordez l'accès en lecture seule, choisissez un projet, puis sélectionnez toutes les tables, certaines tables ou des requêtes personnalisées. Rien ne se charge avant que vous approuviez le chargement et un planning.

Par défaut, toutes les tables de tous les datasets du projet choisi. Vous pouvez à la place choisir des tables par dataset et par nom, inclure des vues et des tables externes, ou enregistrer des requêtes SQL personnalisées nommées comme sources supplémentaires. Querri ne peut lire que ce à quoi le compte Google connecté a accès.

Les actualisations complètes se planifient chaque jour, chaque semaine ou chaque mois. Les synchronisations incrémentielles peuvent s'exécuter toutes les heures, chaque jour ou chaque semaine sur une colonne que vous choisissez, en ne chargeant que les lignes au-delà de la dernière valeur vue. Les synchronisations incrémentielles ne captent pas les lignes supprimées ; une actualisation complète, si. Une synchronisation manuelle est disponible dès que vous avez besoin de chiffres plus frais.

Non. Querri ne fait que lire BigQuery. L'accès Google qu'il demande est en lecture seule : il ne peut donc ni créer, ni mettre à jour, ni supprimer vos tables ou datasets. Vos enregistrements restent exactement tels quels ; Querri travaille sur sa propre copie.

Querri ne voit que les projets, datasets et tables que le compte Google utilisé pour la connexion peut lire : connectez-vous donc avec un compte dont l'accès correspond à ce que vous voulez dans Querri. Une fois les données dans Querri, l'accès aux lignes dépend du partage et des règles d'accès par ligne de Querri ; les rôles Google Cloud d'une personne ne la suivent pas.

Non. Querri copie les tables que vous choisissez dans son propre stockage selon un planning, et les questions, tableaux de bord et rapports s'exécutent sur cette copie. Les réponses sont donc aussi fraîches que la dernière synchronisation : choisissez un planning adapté au degré d'actualité dont vous avez besoin.

Cela peut arriver. Les synchronisations lisent BigQuery, et les vues, les requêtes personnalisées et les vérifications incrémentielles exécutent des jobs de requête dans le projet sélectionné, qui est facturé. Querri ne fixe pas de plafond d'octets et n'affiche pas d'estimation de coût avant l'exécution d'un job : vérifiez donc dans la console BigQuery ce que parcourt une requête personnalisée avant de l'enregistrer.

Connectez les deux : Querri aligne vos données GA4 ou Google Ads sur les contacts et les affaires HubSpot, par exemple par campagne UTM ou par e-mail. Vous pouvez alors suivre les dépenses jusqu'au pipeline. La requête derrière chaque réponse montre comment les enregistrements ont été rapprochés, pour que chacun puisse vérifier la jointure.

Connectez les deux : Querri relie dans la Bibliothèque des tables de l'entrepôt, comme les sessions web ou l'usage produit, aux comptes et opportunités Salesforce. Dites une fois ce qui compte comme compte actif ou visite qualifiée, et chaque réponse, tableau de bord et rapport utilise ensuite la même définition.

Connectez le projet qui contient votre export GA4. Comme l'export stocke les paramètres d'événement dans des enregistrements imbriqués, de nombreuses équipes enregistrent une requête personnalisée qui extrait les champs qu'elles utilisent. Dites une fois à Querri ce qui compte comme conversion, puis posez vos questions, ou planifiez le rapport pour qu'il arrive chaque lundi.

Synchronisez les tables d'export Google Ads et vos commandes ou affaires CRM. Querri rapproche les dépenses des clients générés par chaque campagne, selon votre règle sur ce qu'est un nouveau client, et peut suivre le résultat comme un KPI pour que vous voyiez son évolution d'un mois sur l'autre.

Oui. Enregistrez l'analyse sous forme de projet et planifiez-la. Chaque exécution utilise les dernières tables synchronisées et livre par e-mail un classeur Excel mis en forme, avec une version par personne ou par client si besoin. Plus personne n'a à télécharger de CSV.

Oui. Décrivez ce que vous voulez voir, ou partez d'une capture d'un rapport sur lequel vous vous appuyez déjà. Les modifications sont des demandes en langage naturel, les graphiques peuvent combiner BigQuery avec des tables CRM et financières, et l'accès peut être restreint pour que chaque personne ou client ne voie que ses lignes.

Oui. Une fois Querri connecté à Claude ou ChatGPT, l'assistant puise dans votre Bibliothèque et suit vos définitions, limité aux lignes que la personne peut voir dans Querri. Il travaille sur la copie synchronisée : une question dans Claude n'envoie donc pas de nouvelle requête à BigQuery.

Pas pour l'instant. Le connecteur BigQuery utilise uniquement la connexion Google, avec deux scopes en lecture seule, et conserve un jeton d'actualisation pour que les synchronisations planifiées continuent de s'exécuter. Si vous voulez une identité dédiée, connectez-vous avec un compte Google créé pour Querri et donnez-lui accès aux datasets voulus.

Non. Chaque connexion BigQuery pointe vers un seul projet, que vous choisissez dans une liste après vous être connecté. Pour ajouter des données d'un autre projet, créez une deuxième connexion. Les deux arrivent dans la même Bibliothèque : les questions peuvent donc porter sur les deux.

Les requêtes personnalisées ne peuvent pas se synchroniser en incrémentiel, il n'y a pas de bouton Test connection, et Querri n'ajoute ni filtre de partition ni limite d'octets de son côté ; le seul plafond est une limite de lignes facultative par connexion. Il n'écrit jamais dans BigQuery, et les questions s'exécutent sur la dernière copie synchronisée, pas en direct.

Querri est certifié SOC 2 Type II, HIPAA et ISO 27001:2022. L'accès est accordé via l'écran de connexion de Google avec des scopes en lecture seule : aucun mot de passe ni fichier de clé ne passe par Querri. Les données sont chiffrées en transit et au repos, et elles ne servent jamais à entraîner un modèle.