BigQuery è la soluzione di data warehousing di Google su scala di petabyte. Data Studio si integra in modo nativo con BigQuery e può essere utilizzato per analizzare e visualizzare i dati di BigQuery.
Procedura di implementazione
Esistono diversi modi per importare i dati di BigQuery in Data Studio:
- Utilizzando il connettore BigQuery nativo nell'interfaccia utente di Data Studio
- Sviluppando e utilizzando un connettore della community
Utilizzando il connettore BigQuery nativo nell'interfaccia utente di Data Studio
Gli utenti possono utilizzare il connettore BigQuery nativo in Data Studio per visualizzare le tabelle BigQuery o query specifiche. Puoi recuperare intere tabelle o eseguire query personalizzate su BigQuery da Data Studio. È anche possibile utilizzare la funzionalità Esplora di Data Studio Explorer per completare l'analisi esplorativa dei dati di BigQuery.
Questo approccio è utile se i tuoi utenti:
- Stanno eseguendo un'analisi esplorativa.
- Conoscono SQL e possono scrivere le proprie query.
- Conoscono i dati e sanno come visualizzarli da zero.
Esempio: eseguire query sui dati relativi al tasso di natalità da BigQuery
[Questa guida][Visualizzare i dati di BigQuery utilizzando Data Studio] mostra come un utente finale può utilizzare il connettore BigQuery nativo di Data Studio dall'interfaccia utente di Data Studio per visualizzare i dati di BigQuery. Questo esempio esegue una query sulla tabella di esempio natality di BigQuery e recupera l'intera tabella in Data Studio.
Esempio: creare una dashboard di BI con BigQuery, App Engine e Data Studio
[Come creare una dashboard di BI utilizzando Data Studio e BigQuery] mostra come utilizzare App Engine per pre-aggregare i dati di BigQuery e poi visualizzarli con Data Studio.
Sviluppando e utilizzando un connettore della community
Puoi sviluppare un connettore della community che recupera i dati da BigQuery. Questo approccio offre vantaggi rispetto all'utilizzo del connettore nativo:
- Puoi incorporare le query esistenti nel connettore. Gli utenti non dovranno scrivere il proprio SQL o copiare/incollare snippet SQL per ottenere la query esatta. Inoltre, puoi parametrizzare le query e consentire agli utenti di fornire input tramite la configurazione del connettore per personalizzare le query.
- Puoi utilizzare i service account per centralizzare la fatturazione. Gli utenti non avranno bisogno dell'accesso a un account di fatturazione GCP.
- Gli utenti possono iniziare con report di modelli già pronti con i propri dati.
- Puoi implementare il tuo livello di memorizzazione nella cache per controllare i costi di BigQuery.
In un connettore della community, puoi accedere ai dati di BigQuery in tre modi distinti:
- [Servizi avanzati di Data Studio]
- Servizio BigQuery di Apps Script
- API REST di BigQuery
Questa tabella riassume i pro e i contro:
| Servizi avanzati di Data Studio | Servizio BigQuery di Apps Script | API REST di BigQuery | |
|---|---|---|---|
| Riferimento | [Servizi avanzati di Data Studio] | Servizio BigQuery di Apps Script | API REST di BigQuery |
| Flusso di dati | BigQuery > Data Studio | BigQuery > Apps Script > Data Studio | BigQuery > Apps Script > Data Studio |
Campi calcolati supportati tramite getschema |
Sì | Sì | Sì |
| Può essere utilizzato con un service account/controllo dell'accesso personalizzato | Sì | No (credenziali dell'utente effettivo applicate) | Sì |
| I filtri vengono automaticamente eseguiti in push-down | Sì | No | No |
È necessaria una trasformazione dei dati aggiuntiva in
getData |
No | Sì | Sì |
| È possibile accedere ai dati recuperati in
Apps Script (consente di eseguire trasformazioni aggiuntive) |
No | Sì | Sì |
| Memorizzazione nella cache personalizzata supportata | No | Sì | Sì |
| Quota di UrlfetchApp applicata | No | No | Sì |
| Esempio di implementazione | Connettore dati della Banca Mondiale | Servizio BigQuery di Apps Script | Connettore UX di Chrome |
A meno che tu non debba trasformare i dati recuperati da BigQuery o non abbia bisogno di una memorizzazione nella cache personalizzata, nella maggior parte dei casi d'uso puoi utilizzare i servizi avanzati di Data Studio.