Benard Kiplangat 1 juillet 2022
Utiliser les données BigQuery dans 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, vous pouvez créer des rapports puissants qui ne pourraient jamais être possibles ailleurs.
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.
Alors, continuez à lire !
Pourquoi utiliser Google BigQuery
Aujourd'hui, pour toute entreprise, les données commerciales s'accumulent à un rythme record. Des données de gestion de la relation client (CRM) aux analyses web, toutes les facettes d'une entreprise nécessitent la collecte de données d'une certaine sorte.
Et donc, il y a un besoin croissant de trouver des solutions et des outils qui nous permettent de stocker et d'analyser toutes nos données rapidement sans être submergés par les énormes quantités de celles-ci. Heureusement, Google BigQuery offre cette fonctionnalité pour aider les entreprises à tirer le meilleur parti de leurs ensembles de données tout en permettant une prise de décision basée sur les données pour les entreprises.
Bien que Google BigQuery soit adapté aux Big Datasets et à l'analyse, il est également idéal pour les ensembles de données qui ne changent pas beaucoup. Cela pourrait être du Big Data à la fin d'un pipeline ETL ou des données soigneusement traitées qui nécessitent peu ou pas de manipulation supplémentaire des données.
De plus, BigQuery utilise un moteur BI doté d'un puissant système de cache intégré, ce qui explique pourquoi vous ne devriez pas l'utiliser pour des données qui changent beaucoup plus souvent.
Why use Looker Studio
Comme vous le savez, les données sont cruciales pour l'analyse commerciale et une meilleure prise de décision. Cependant, les quantités de données que les entreprises collectent continuent d'augmenter et peuvent submerger même les analystes de données les plus dévoués.
Bien que les entreprises doivent continuer à accumuler des données sur leur marché, leurs clients, leurs concurrents et l'entreprise elle-même, il est essentiel de rechercher des stratégies efficaces pour vous aider à visualiser vos données, les rendant utilisables pour vos besoins.
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.
Coûts potentiels de l'utilisation de 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 : Il peut y avoir des coûts de stockage pour les tables que vous créez, alors vérifiez-les.
Moteur BI : Si vous utilisez le BI Engine, vous pourriez encourir des coûts mensuels pour les réservations que vous créez.
Si vous souhaitez estimer les coûts, utilisez le calculateur de prix pour projeter vos coûts d'utilisation potentiels. Vous pouvez également consulter le tarif pour le stockage BigQuery et la page de tarification du BI Engine pour en savoir plus.
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
La première chose à faire pour charger vos données dans Looker Studio. Ensuite, ouvrez un nouveau rapport ou un rapport existant que vous souhaitez utiliser avec vos données BigQuery. Une fois prêt, sélectionnez la source de données BigQuery. Comment faire cela ? Voici le processus :
- Après avoir créé ou sélectionné un rapport sur lequel vous souhaitez travailler, vous pouvez le renommer et cliquer sur Ajouter des données pour ajouter vos tables depuis BigQuery.
- Dans la Ajouter des données fenêtre, sélectionnez BigQuery dans la liste. Si vous ne pouvez pas le voir, utilisez la barre de recherche pour le trouver.
- If it is your first time connecting Looker Studio with BigQuery data, you will be prompted to give permissions to Looker Studio. So, click Autoriser pour autoriser Data Studio à accéder à vos projets Google Cloud et Autoriser dans la boîte de dialogue de demande d'autorisation pour partager les autorisations afin qu'elle puisse voir vos données.
- 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.
Répétez le processus ci-dessus pour chaque table si vous en avez plusieurs que vous souhaitez charger depuis BigQuery.
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!
Plus sur le data blending : 7 limitations du data blending dans Google Data Studio (et comment les surmonter) | Dataslayer
Nous allons créer un graphique à barres pour afficher la distribution de la population par pays, suivez donc le processus suivant :
Pour créer un graphique à barres qui affiche la distribution de la population par pays :
- Dans votre éditeur de rapport, cliquez sur Insérer un graphique à barres.
- Vous pouvez agrandir la taille du graphique à la taille idéale en utilisant ses poignées.
- Assurez-vous d'utiliser les bonnes métriques et dimensions pour vos graphiques. Nous avons utilisé country_name comme dimension, l'année comme Dimension de Répartition, et la taille de la population comme métrique pour notre exemple.
- Ensuite, nous devons sélectionner seulement quelques pays dans la liste, donc nous allons ajouter une clause de filtre pour choisir ceux que nous voulons. Nous voulons inclure les pays ayant une taille de population à mi-année supérieure ou égale à 200 000 000 et l'année entre 2040 et 2044.
- Clic Ajouter filtre sur le Données onglet, puis Ajouter une option de filtre ou Créer un filtre si vous avez déjà d'autres filtres. Vous pouvez nommer votre filtre si vous en avez besoin, puis, choisissez Inclure. Sélectionnez le champ comme population à mi-année et la condition comme Supérieur à ou Equal to (>=), et utilisez la valeur 200 000 000.
- Ensuite, utilisez le ET condition, utilisez ensuite Inclure, année, Between (>=&&<=), 2040 et 2044 respectivement. Enfin, cliquez Enregistrer pour appliquer le filtre.
- Après avoir appliqué votre filtre, votre graphique devrait ressembler à ceci :
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.
Quels autres outils de connecteurs pouvez-vous utiliser pour récupérer vos données de BigQuery ou de toute autre source de données ?
Si vous souhaitez un outil personnalisé pour simplifier votre transfert de données de Google BigQuery vers Google Data Studio, envisagez d'utiliser Dataslayer.ai. Nous proposons également des connecteurs personnalisés pour plus de 40 sources de données vers Google Sheets, Google Data Studio et d'autres outils BI.
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