Benard Kiplangat 1. Juli 2022
Die Verwendung von BigQuery-Daten in Looker Studio is an easy way of building clean, shareable, custom reports or dashboards for your data. Given that Looker studio connects seamlessly to Google BigQuery, Sie können leistungsstarke Berichte erstellen, die anderswo nie möglich wären.
If you are a data analyst or a business analyst who wants to take your data reporting to the next level, Looker Studio is surely a perfect tool. This article is ideal for you if you want a complete guide to help you learn how to load your Google BigQuery Data into Looker Studio.
Also, lesen Sie weiter!
Warum Google BigQuery verwenden
Heute sammeln Unternehmen Geschäftsdaten in einem Rekordtempo. Von Customer Relationship Management (CRM)-Daten bis hin zu Web-Analytik, erfordern alle Facetten eines Unternehmens die Sammlung von Daten in irgendeiner Form.
Und daher gibt es einen zunehmenden Bedarf, Lösungen und Tools zu finden, die es uns ermöglichen, all unsere Daten schnell zu speichern und zu analysieren, ohne von den riesigen Mengen überwältigt zu werden. Glücklicherweise, Google BigQuery bietet diese Funktionalität, um Unternehmen zu helfen, das Beste aus ihren Datensätzen herauszuholen und datengestützte Entscheidungsfindung für die Unternehmen zu ermöglichen.
Während Google BigQuery für Big Datasets und Analysen geeignet ist, ist es auch ideal für Datensätze, die sich nicht viel ändern. Dies könnte Big Data am Ende einer ETL-Pipeline oder gründlich verarbeitete Daten sein, die wenig oder keine weitere Datenmanipulation erfordern.
Darüber hinaus verwendet BigQuery eine BI-Engine mit einem leistungsstarken integrierten Cachesystem, das erklärt, warum Sie es nicht für Daten verwenden sollten, die sich viel häufiger ändern.
Why use Looker Studio
Wie Sie wissen, sind Daten entscheidend für die Unternehmensanalyse und bessere Entscheidungsfindung. Die Mengen an Daten, die Unternehmen sammeln, steigen jedoch ständig und können selbst die engagiertesten Datenanalysten überwältigen.
Während Unternehmen weiterhin Daten über ihren Markt, Kunden, Wettbewerber und das Unternehmen selbst sammeln sollten, ist es entscheidend, nach effektiven Strategien zu suchen, um Ihre Daten zu visualisieren und sie für Ihre Bedürfnisse nutzbar zu machen.
Looker Studio is a powerful tool that allows you to create reports and dashboards to present your data visually and beautifully. Thus, it is our ideal tool for our challenges in making sense of our data.
Potenzielle Kosten für die Nutzung von BigQuery
Some Google Cloud features you may use to load your data to Looker Studio are billable, as you may incur some costs. These components include:
BigQuery: Es können Speichergebühren für die Tabellen anfallen, die Sie erstellen, also überprüfen Sie diese.
BI Engine: Wenn Sie die BI Engine verwenden, können monatliche Kosten für die Reservierungen anfallen, die Sie erstellen.
Wenn Sie die Kosten schätzen möchten, verwenden Sie den Preiskalkulator um Ihre potenziellen Nutzungskosten zu projizieren. Sie können auch die Preise für BigQuery-Speicher und die BI Engine Preisseite um mehr zu erfahren.
How does Looker Studio connect to BigQuery?
Looker Studio uses its connector tool to connect to data from external sources. To use this data source connector tool to load your BigQuery data into Looker Studio, follow the following steps:
How to import BigQuery data into Looker Studio
Das erste, was Sie tun müssen, um Ihre Daten in Looker Studio. Öffnen Sie dann einen neuen Bericht oder einen bestehenden Bericht, den Sie mit Ihren BigQuery-Daten verwenden möchten. Sobald er bereit ist, wählen Sie die BigQuery-Datenquelle aus. Wie machen Sie das? Hier ist der Prozess:
- Nachdem Sie einen Bericht erstellt oder ausgewählt haben, mit dem Sie arbeiten möchten, können Sie ihn umbenennen und klicken Daten hinzufügen um Ihre Tabellen aus BigQuery hinzuzufügen.
- Im Daten hinzufügen Fenster wählen Sie BigQuery aus der Liste aus. Wenn Sie es nicht sehen können, verwenden Sie die Suchleiste, um es zu finden.
- If it is your first time connecting Looker Studio with BigQuery data, you will be prompted to give permissions to Looker Studio. So, click Autorisieren um Data Studio zu autorisieren, auf Ihre Google Cloud-Projekte zuzugreifen und Erlauben im Dialogfeld Berechtigungsanfrage, um Berechtigungen zu teilen, damit es Ihre Daten anzeigen kann.
- Once you select BigQuery, select the BigQuery project having the tables you want to use in Looker Studio. Then select the Data set and finally the table.
Use BigQuery projects to load your tables in Looker Studio.
There are four options to get Google BigQuery data on Looker Studio. You can get it directly from your listed projects, shared projects, custom query, or public datasets. So, choose accordingly.
Wiederholen Sie den obigen Prozess für jede Tabelle, wenn Sie mehrere Tabellen haben, die Sie aus BigQuery laden möchten.
Visualizing your data in Looker Studio
Now that you have imported your BigQuery data into Looker Studio automatically, you can choose to blend your data with other data sources and visualize them in charts. So, let’s try to visualize the BigQuery table we just created!
Mehr zur Datenkombination: 7 Einschränkungen der Datenblending in Google Data Studio (und wie man sie überwindet) | Dataslayer
Wir werden ein Balkendiagramm erstellen, um die Verteilung der Bevölkerung nach Ländern darzustellen, also folgen Sie dem folgenden Prozess:
Um ein Balkendiagramm zu erstellen, das die Bevölkerungsverteilung nach Ländern anzeigt:
- Klicken Sie im Berichtseditor auf Fügen Sie ein Balkendiagramm ein.
- Sie können die Diagrammgröße mithilfe der Griffe auf die ideale Größe erweitern.
- Stellen Sie sicher, dass Sie die richtigen Metriken und Dimensionen für Ihre Diagramme verwenden. Wir haben country_name als Dimension, das Jahr als Breakdown Dimension und die Bevölkerungsgröße als Metrik für unser Beispiel verwendet.
- Als Nächstes müssen wir nur einige Länder aus der Liste auswählen, daher fügen wir eine Filterklausel hinzu, um die gewünschten auszuwählen. Wir möchten Länder mit einer Bevölkerungsgröße zur Jahresmitte von 200.000.000 oder mehr und einem Jahr zwischen 2040 und 2044 einbeziehen.
- Klick Hinzufügen Filter auf dem Daten Tab, dann Fügen Sie eine Filteroption hinzu oder Erstellen Sie einen Filter wenn Sie bereits andere Filter haben. Sie können Ihren Filter benennen, wenn Sie möchten, und dann wählen Sie Einbeziehen. Wählen Sie das Feld als Midyear-Bevölkerung und die Bedingung als Größer als oder Equal to (>=), und verwenden Sie den Wert 200.000.000.
- Als nächstes verwenden Sie die UND Bedingung, dann verwenden Sie Einbeziehen, Jahr, Between (>=&&<=), 2040 und 2044 respektive. Klicken Sie schließlich auf Speichern um den Filter anzuwenden.
- Nachdem Sie Ihren Filter angewendet haben, sollte Ihr Diagramm folgendermaßen aussehen:
Ready to visualize your BigQuery data in Looker Studio?
Creating reports from BigQuery data in Looker Studio is not as complex as you’ve seen. However, because you are dealing with large datasets, complexity can quickly set in. So, keep your reports clean and organized to make the most value for your data reporting.
Moreover, Looker Studio caches your data when connecting to BigQuery, so use BigQuery data that changes less often. Also, querying the BigQuery BI Engine more often for huge datasets may unnecessarily raise your costs.
Welche anderen Connector-Tools können Sie verwenden, um Ihre Daten aus BigQuery oder einer anderen Datenquelle zu erhalten?
Wenn Sie ein benutzerdefiniertes Tool wünschen, um Ihren Datentransfer von Google BigQuery zu Google Data Studio zu vereinfachen, ziehen Sie in Betracht, Dataslayer.ai. Wir bieten auch benutzerdefinierte Connectoren zu über 40 Datenquellen für Google Sheets, Google Data Studio und andere BI-Tools.
Außerdem, wenn Sie transfer your BigQuery Daten, Dataslayer BigQuery wird ein perfektes Tool für Sie sein. Möchten Sie es kostenlos ausprobieren? Melden Sie sich noch heute an um Ihre kostenlose Testversion zu erhalten!
