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Google スプレッドシート で BigQuery 課金データを調べる

Google スプレッドシート で BigQuery 課金データを調べる

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GSP623

Google Cloud セルフペース ラボ

概要

はじめに

企業がテラバイト クラスの複雑なデータを収集する際は、それらを保存し、その情報の意味を的確に理解するツールが必要になります。各ビジネス ユニットは、具体的に業務で必要な部分を分析する必要があります。たとえば、財務部門のファイナンシャル コントローラーは、GCP 課金データを分析して以下のような具体的な質問に対する回答を確認します。

  • 先月のプロジェクトの合計費用はいくらでしたか。
  • ネットワーキング リソースを最も多く消費したのはどのプロジェクトですか。
  • チームごとの 1 か月の費用を教えてください。

BigQuery を使用すると、高速コンピューティング能力で大規模データセットを処理できます。とはいえ、誰もが BigQuery やデータの専門家ではありません。アドホック分析を行う際はスプレッドシートのほうが使い慣れているケースが多くあります。その場合、データ コネクタを使用すると BigQuery データをスプレッドシートに pull して分析を実行できるようになります。

BigQuery 用のスプレッドシート データ コネクタを使用できるのは、G Suite Business、Enterprise、Education のアカウントのみです。

目標

  • スプレッドシートを開き、データコネクタを使用して BigQuery に接続する

  • BigQuery でデータにアクセスし、そのデータをスプレッドシートにインポートする

  • スプレッドシートでデータを分析し、出力を他のユーザーと共有する方法を確認する

サービスの機能

このラボは、以下のサービスとサービス機能を参照します。

BigQuery

BigQuery は、Google が提供するサーバーレスでスケーラビリティに優れた企業向けデータ ウェアハウスであり、データ アナリストの生産性が向上するように設計されています。インフラストラクチャの管理が不要なため、役立つ情報を見つける作業に集中できます。また、データベースの操作には使い慣れた SQL を使用できるほか、データベース管理者も必要ありません。

スプレッドシート

スプレッドシートは、絶えず変化する組織向けのスマートでセキュアなコラボレーションが可能なスプレッドシート アプリケーションです。AI 機能によって分析情報を正しく把握することで、ビジネスにおいて有意義な意思決定を行うことができます。また、クラウドベースのアーキテクチャにより共同作業が可能です。

スプレッドシートのデータコネクタ

スプレッドシートのデータコネクタはスプレッドシートと BigQuery を動的に接続します。つまり、BigQuery への接続、クエリの作成、プレビューの取得などすべてをスプレッドシートのインターフェースから行うことができます。

データ探索

スプレッドシートの AI ツールであるデータ探索によって、データの分析が容易になります。長い数式を使用して数値を計算せずに、質問をするだけで分析情報を収集できます。

データを更新する

データにアクセスして分析した後、作業するデータを定期的に更新して分析情報の関連性を保ちます。

アクセスを制御する

スプレッドシートの作成、データの分析、データ更新の構成が済んだらシートを共有します。共有機能を使用すると他のユーザーにスプレッドシートへのアクセス権を付与できます。

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