BigQuery, Google का पेटाबाइट स्केल पर डेटा इकट्ठा करने की सुविधा है. Looker Studio, मूल रूप से BigQuery के साथ इंटिग्रेट होता है. इसका इस्तेमाल, BigQuery डेटा का विश्लेषण करने और उसे विज़ुअलाइज़ करने के लिए किया जा सकता है.
लागू करने के चरण
BigQuery डेटा को Looker Studio में लाने के कई तरीके हैं:
- Looker Studio यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) में नेटिव BigQuery कनेक्टर का इस्तेमाल करना
- कम्यूनिटी कनेक्टर बनाना और उसका इस्तेमाल करना
Looker Studio यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) में नेटिव BigQuery कनेक्टर का इस्तेमाल करना
BigQuery टेबल या खास क्वेरी को विज़ुअलाइज़ करने के लिए, उपयोगकर्ता Looker Studio में नेटिव BigQuery कनेक्टर का इस्तेमाल कर सकते हैं. Looker Studio से BigQuery पर पूरी टेबल फ़ेच की जा सकती है या कस्टम क्वेरी चलाई जा सकती हैं. BigQuery डेटा का एक्सप्लोरेशन (विश्लेषण का तरीका) का विश्लेषण करने के लिए, Looker Studio एक्सप्लोरर सुविधा का इस्तेमाल भी किया जा सकता है.
यह तरीका मददगार होता है, अगर आपके उपयोगकर्ता:
- वे लोग बड़े पैमाने पर विश्लेषण कर रहे हैं.
- SQL से परिचित हैं और अपनी क्वेरी लिख सकते हैं.
- आपको डेटा के बारे में जानकारी होती है और वे इसे शुरू से देखने का तरीका जानते हैं.
उदाहरण: BigQuery से जन्म दर के डेटा की क्वेरी करना
इस गाइड में बताया गया है कि असली उपयोगकर्ता, BigQuery डेटा को विज़ुअलाइज़ करने के लिए, Looker Studio के यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) से Looker Studio के नेटिव BigQuery कनेक्टर का किस तरह इस्तेमाल कर सकता है. यह उदाहरण, BigQuery की natality सैंपल टेबल पर क्वेरी करता है और पूरी टेबल को Looker Studio में फ़ेच करता है.
उदाहरण: BigQuery, App Engine, और Looker Studio की मदद से बीआई डैशबोर्ड बनाना
Looker Studio और BigQuery का इस्तेमाल करके बीआई डैशबोर्ड बनाने का तरीका दिखाता है कि कैसे App Engine का इस्तेमाल करके, BigQuery डेटा को पहले से एग्रीगेट किया जा सकता है और Looker Studio की मदद से उसे विज़ुअलाइज़ किया जा सकता है.
कम्यूनिटी कनेक्टर बनाना और उसका इस्तेमाल करना
BigQuery से डेटा फ़ेच करने वाला कम्यूनिटी कनेक्टर डेवलप किया जा सकता है. इस तरीके से, आपको नेटिव कनेक्टर का इस्तेमाल करने की तुलना में ज़्यादा फ़ायदे मिलते हैं:
- मौजूदा क्वेरी को अपने कनेक्टर में शामिल किया जा सकता है. सटीक क्वेरी पाने के लिए आपके उपयोगकर्ताओं को अपना खुद का SQL लिखने या SQL स्निपेट को कॉपी करने/चिपकाने की ज़रूरत नहीं होगी. इसके अलावा, अपनी क्वेरी को पैरामीटर बनाया जा सकता है और कनेक्टर कॉन्फ़िगरेशन के ज़रिए उपयोगकर्ताओं को क्वेरी कस्टमाइज़ करने की सुविधा दी जा सकती है.
- सेंट्रलाइज़्ड बिलिंग सिस्टम इस्तेमाल करने के लिए, सेवा खातों का इस्तेमाल किया जा सकता है. आपके उपयोगकर्ताओं को GCP बिलिंग खाते के ऐक्सेस की ज़रूरत नहीं होगी.
- आपके उपयोगकर्ता अपने डेटा के साथ, पहले से तैयार टेंप्लेट रिपोर्ट से शुरुआत कर सकते हैं.
- BigQuery की लागत को कंट्रोल करने के लिए, कैश मेमोरी में सेव करने वाली अपनी लेयर लागू की जा सकती है.
कम्यूनिटी कनेक्टर में, BigQuery डेटा को तीन अलग-अलग तरीकों से ऐक्सेस किया जा सकता है:
इस टेबल में प्रॉडक्ट के फ़ायदे और नुकसान के बारे में खास जानकारी दी गई है:
| Looker Studio ऐडवांस सेवाएं | Apps स्क्रिप्ट BigQuery सेवा | BigQuery REST API | |
|---|---|---|---|
| रेफ़रंस | Looker Studio की बेहतर सेवाएं | ऐप्लिकेशन स्क्रिप्ट BigQuery सेवा | BigQuery REST एपीआई |
| डेटा फ़्लो | BigQuery > Looker Studio | BigQuery > ऐप्लिकेशन स्क्रिप्ट > Looker Studio | BigQuery > ऐप्लिकेशन स्क्रिप्ट > Looker Studio |
आपके दिए गए फ़ॉर्मूला के आधार पर तैयार किए गए फ़ील्ड, getschema के ज़रिए काम करते हैं |
हां | हां | हां |
| इसका इस्तेमाल किसी सेवा खाते/पसंद के मुताबिक ऐक्सेस कंट्रोल के साथ किया जा सकता है | हां | नहीं (लागू उपयोगकर्ता के क्रेडेंशियल लागू होते हैं) | हां |
| फ़िल्टर अपने-आप नीचे अपने-आप चले जाते हैं | हां | नहीं | नहीं |
getData में
अतिरिक्त डेटा
बदलाव की ज़रूरत है |
नहीं | हां | हां |
| फ़ेच किए गए डेटा को
Apps Script में
ऐक्सेस किया जा सकता है (इससे, ज़्यादा बदलाव करने की सुविधा मिलती है) |
नहीं | हां | हां |
| पसंद के मुताबिक कैश मेमोरी में सेव करने की सुविधा | नहीं | हां | हां |
| UrlfetchApp कोटा लागू किया गया | नहीं | नहीं | हां |
| लागू करने का उदाहरण | विश्व बैंक का डेटा कनेक्टर | ऐप्लिकेशन स्क्रिप्ट BigQuery सेवा | Chrome UX कनेक्टर |
Looker Studio की बेहतर सेवाओं का इस्तेमाल तब तक किया जा सकता है, जब तक BigQuery से फ़ेच किए गए डेटा को बदलने की ज़रूरत न हो या कस्टम कैशिंग की ज़रूरत न हो.