Benard Kiplangat Julho 1, 2022
Usando dados do BigQuery em Google Data Studio é uma maneira fácil de criar relatórios ou dashboards limpos, compartilháveis e personalizados para os seus dados. Dado que o Data Studio se conecta perfeitamente a Google BigQuery, você pode criar relatórios poderosos que nunca poderiam ser possíveis em outro lugar.
Se você é um analista de dados ou um analista de negócios que deseja levar seus relatórios de dados para o próximo nível, o Data Studio é, sem dúvida, uma ferramenta perfeita. Este artigo é ideal para você se deseja um guia completo para ajudá-lo a aprender como carregar seus dados do Google BigQuery no Google Data Studio.
Então, continue lendo!
Por que usar o Google BigQuery
Hoje, para qualquer empresa, os dados de negócios se acumulam a uma velocidade recorde. Desde dados de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM) até análise da web, todas as facetas de um negócio exigem a coleta de dados de algum tipo.
E, portanto, há uma necessidade crescente de encontrar soluções e ferramentas que nos permitam armazenar e analisar todos os nossos dados rapidamente, sem nos sentirmos sobrecarregados pela imensa quantidade deles. Felizmente, Google BigQuery oferece esta funcionalidade para ajudar as empresas a tirar o máximo proveito dos seus conjuntos de dados, permitindo a tomada de decisões baseada em dados.
Enquanto o Google BigQuery é adequado para Big Datasets e análises, também é ideal para conjuntos de dados que não mudam muito. Isso pode ser Big Data no final de um pipeline ETL ou dados processados de forma abrangente que requerem pouca ou nenhuma manipulação adicional.
Além disso, o BigQuery utiliza um motor de BI com um poderoso sistema de cache embutido, que explica por que você não deve usá-lo para dados que mudam com muito mais frequência.
Por que usar o Google Data Studio
Como você sabe, os dados são cruciais para a análise de negócios e uma melhor tomada de decisão. No entanto, as quantidades de dados que as empresas coletam continuam a aumentar e podem sobrecarregar até mesmo os analistas de dados mais dedicados.
Embora as empresas devam continuar acumulando dados sobre seu mercado, clientes, concorrentes e a própria empresa, é essencial estar atento a estratégias eficazes que ajudem a visualizar seus dados, tornando-os utilizáveis para suas necessidades.
O Google Data Studio é uma ferramenta poderosa que permite criar relatórios e painéis para apresentar seus dados de forma visual e bonita. Assim, é a nossa ferramenta ideal para os desafios de dar sentido aos nossos dados.
Custos potenciais de usar o BigQuery
Alguns recursos do Google Cloud que você pode usar para carregar seus dados no Google Data Studio são faturáveis, pois você pode incorrer em alguns custos. Esses componentes incluem:
BigQuery: Pode haver custos de armazenamento para as tabelas que você cria, então verifique-as.
BI Engine: Se você usar o BI Engine, pode incorrer em custos mensais pelas reservas que cria.
Se você quiser estimar os custos, use o calculadora de preços para projetar seus potenciais custos de uso. Você também pode conferir o preço para armazenamento do BigQuery e a página de preços do BI Engine para saber mais.
Como o Google Data Studio se conecta ao BigQuery?
O Google Data Studio utiliza a sua ferramenta de conector para se ligar a dados de fontes externas. Para usar esta ferramenta de conector de fonte de dados para carregar os seus dados do BigQuery no Data Studio, siga os seguintes passos:
Como importar dados do BigQuery para o Google Data Studio
A primeira coisa que precisa de fazer para carregar os seus dados em Google Data Studio. Depois, abra um novo relatório ou um existente que deseja usar com os seus dados do BigQuery. Quando estiver pronto, selecione a fonte de dados do BigQuery. Como faz isso? Aqui está o processo:
- Após criar ou selecionar um relatório com o qual deseja trabalhar, pode renomeá-lo e clicar Adicionar dados para adicionar as suas tabelas do BigQuery.
- Na Adicionar dados janela, selecione BigQuery na lista. Se não o conseguir ver, use a barra de pesquisa para o encontrar.
- Se for a sua primeira vez a ligar o Data Studio ao BigQuery, será solicitado que conceda permissões ao Google Data Studio. Portanto, clique Autorizar para autorizar o Data Studio a acessar seus projetos do Google Cloud e Permitir na caixa de diálogo de Solicitação de permissão para compartilhar permissões para que ele visualize seus dados.
- Uma vez que você seleciona o BigQuery, selecione o projeto BigQuery que contém as tabelas que você deseja usar no Data Studio. Em seguida, selecione o conjunto de dados e, finalmente, a tabela.
Use projetos BigQuery para carregar suas tabelas no Google Data Studio.
Existem quatro opções para obter dados do Google BigQuery no Google Data Studio. Você pode obtê-los diretamente dos seus projetos listados, projetos compartilhados, consulta personalizada ou conjuntos de dados públicos. Portanto, escolha de acordo.
Repita o processo acima para cada tabela se você tiver várias que deseja carregar do BigQuery.
Visualizando seus dados no Google Data Studio
Agora que você importou seus dados do BigQuery para o Google Data Studio automaticamente, você pode optar por mesclar seus dados com outras fontes de dados e visualizá-los em gráficos. Portanto, vamos tentar visualizar a tabela BigQuery que acabamos de criar!
Mais sobre data blending: 7 Limitações do Data Blending no Google Data Studio (E Como Superá-las) | Dataslayer
Vamos criar um gráfico de barras para exibir a distribuição da população por país, então siga o seguinte processo:
Para criar um gráfico de barras que exibe a distribuição da população por país:
- No editor do seu relatório, clique em Inserir gráfico de barras.
- Você pode expandir o tamanho do gráfico para o tamanho ideal usando suas alças.
- Assegure-se de que está utilizando as métricas e dimensões corretas para os seus gráficos. Usamos country_name como a dimensão, o ano como a Dimensão de Quebra, e o tamanho da população como a métrica para o nosso exemplo.
- A seguir, precisamos selecionar apenas alguns países da lista, então adicionaremos uma cláusula de filtro para escolher aqueles que queremos. Queremos incluir países com um tamanho populacional em meados do ano acima ou igual a 200.000.000 e o ano entre 2040 e 2044.
- Clique Adicionar filtro na Dados aba, então Adicionar uma opção de filtro ou Criar um filtro se você já tiver outros filtros. Você pode nomear seu filtro se precisar, então, escolha Incluir. Selecione o campo como população de meio do ano e condição como Maior que ou Igual a (>=), e use o valor 200.000.000.
- Em seguida, use o E condição, então use Incluir, ano, Entre (>=&&<=), 2040, e 2044, respetivamente. Finalmente, clique Salvar para aplicar o filtro.
- Depois de aplicar seu filtro, seu gráfico deve parecer com isso:
Pronto para visualizar seus dados do BigQuery no Google Data Studio?
Criar relatórios a partir dos dados do BigQuery no Google Data Studio não é tão complexo quanto você viu. No entanto, como você está lidando com grandes conjuntos de dados, a complexidade pode rapidamente se instalar. Portanto, mantenha seus relatórios limpos e organizados para extrair o máximo valor de sua apresentação de dados.
Além disso, o Data Studio armazena em cache seus dados ao se conectar ao BigQuery, portanto, use dados que mudam com menos frequência. Além disso, consultar o BigQuery BI Engine com mais frequência para grandes conjuntos de dados pode aumentar desnecessariamente seus custos.
Quais outras ferramentas de conexão você pode usar para obter seus dados do BigQuery ou de qualquer outra fonte de dados?
Se você deseja uma ferramenta personalizada para simplificar a transferência de dados do Google BigQuery para o Google Data Studio, considere usar Dataslayer.ai. Nós também oferecemos conectores personalizados para mais de 40 fontes de dados para Google Sheets, Google Data Studio e outras ferramentas de BI.
Além disso, se você quiser transfira seus dados para o BigQuery, Dataslayer BigQuery será uma ferramenta perfeita para você. Quer experimentar de graça? Inscreva-se hoje para obter seu teste gratuito!
