Analyser les données BigQuery à l'aide de BI Engine et de Looker

Guide de démarrage rapide : analyser les données BigQuery à l'aide de BI Engine et de Looker

Analyser les données BigQuery à l'aide de BI Engine et de Looker

BigQuery BI Engine vous permet d'effectuer des services d'analyse rapides et à faible latence, ainsi que d'effectuer des analyses interactives grâce à des rapports et des tableaux de bord appuyés sur BigQuery.

Ce tutoriel d'introduction est destiné aux analystes de données et aux analystes métier qui utilisent l'outil d'informatique décisionnelle Looker pour créer des rapports et des tableaux de bord.

Objectifs

Dans ce tutoriel, vous allez accomplir les tâches suivantes :

• Créer une réservation BI et ajouter de la capacité à l'aide de Google Cloud Console.
• Connecter Looker à BigQuery via un compte de service.
• Explorer vos données dans Looker.

Coûts

Les tarifs de l'interface SQL de BigQuery BI Engine sont identiques à ceux de la page Tarifs de BI Engine.

Avant de commencer

Avant de commencer, assurez-vous d'avoir un projet à utiliser, d'avoir activé la facturation pour ce projet et d'avoir activé l'API BigQuery.

1. Connectez-vous à votre compte Google Cloud. Si vous débutez sur Google Cloud, créez un compte pour évaluer les performances de nos produits en conditions réelles. Les nouveaux clients bénéficient également de 300 $ de crédits gratuits pour exécuter, tester et déployer des charges de travail.

2. Dans Google Cloud Console, sur la page de sélection du projet, sélectionnez ou créez un projet Google Cloud.

   Remarque : Si vous ne comptez pas conserver les ressources créées dans cette procédure, créez un projet au lieu de sélectionner un projet existant. Après avoir suivi ces étapes, vous pouvez supprimer le projet. Cela entraîne la suppression de toutes les ressources qui lui sont associées.

   Accéder au sélecteur de projet

3. Vérifiez que la facturation est activée pour votre projet Google Cloud.

4. Dans Google Cloud Console, sur la page de sélection du projet, sélectionnez ou créez un projet Google Cloud.

   Remarque : Si vous ne comptez pas conserver les ressources créées dans cette procédure, créez un projet au lieu de sélectionner un projet existant. Après avoir suivi ces étapes, vous pouvez supprimer le projet. Cela entraîne la suppression de toutes les ressources qui lui sont associées.

   Accéder au sélecteur de projet

5. Vérifiez que la facturation est activée pour votre projet Google Cloud.

6. L'API BigQuery est automatiquement activée dans les nouveaux projets. Pour activer l'API BigQuery dans un projet existant, accédez à

   Activez l'API BigQuery

   Activer l'API

Créer un ensemble de données BigQuery

La première étape consiste à créer un ensemble de données BigQuery afin de stocker votre table gérée par BI Engine. Pour créer l'ensemble de données, procédez comme suit :

1. Dans Google Cloud Console, accédez à la page "BigQuery".

   Accéder à BigQuery

2. Dans le panneau de navigation, dans le panneau Explorer (Explorateur), cliquez sur le nom de votre projet.

3. Dans le panneau des détails, cliquez sur Afficher les actions, puis sur Créer un ensemble de données.

4. Sur la page Créer un ensemble de données, procédez comme suit :

   • Dans le champ ID de l'ensemble de données, saisissez biengine_tutorial.

   • Pour Emplacement des données, sélectionnez US (plusieurs régions aux États-Unis), l'emplacement multirégional où sont stockés les ensembles de données publics.

   • Pour ce tutoriel, vous pouvez sélectionner Activer l'expiration de la table, puis spécifier le nombre de jours avant expiration de la table.

     

5. Ne modifiez aucun autre paramètre par défaut et cliquez sur Créer un ensemble de données.

Créer une table en copiant les données à partir d'un ensemble de données public

Ce tutoriel utilise un ensemble de données disponible via le programme Google Cloud Public Dataset. Les ensembles de données publics sont des ensembles de données que BigQuery héberge afin que vous puissiez y accéder et les intégrer à vos applications.

Dans cette section, vous allez créer une table en copiant les données de l'ensemble de données des requêtes de service San Francisco 311. Vous pouvez explorer l'ensemble de données à l'aide de la console Google Cloud.

Créer une table

Pour créer votre table, procédez comme suit :

1. Dans Google Cloud Console, accédez à la page "BigQuery".

   Accéder à BigQuery

2. Dans le panneau Explorateur, recherchez san_francisco_311.

3. Dans le panneau Explorateur, développez san_francisco_311, puis cliquez sur la table 311_service_requests.

4. Dans la barre d'outils de l'explorateur, cliquez sur Copier.

   

5. Dans la boîte de dialogue Copier la table, dans la section Destination, procédez comme suit :

   • Pour Nom du projet, cliquez sur Parcourir, puis sélectionnez votre projet.
   • Pour Nom de l'ensemble de données, sélectionnez biengine_tutorial.

   • Pour Nom de la table, saisissez 311_service_requests_copy.

     

6. Cliquez sur Copier.

7. Facultatif : une fois la tâche de copie terminée, vérifiez le contenu de la table en développant PROJECT_NAME > biengine_tutorial et en cliquant sur 311_service_requests_copy > Aperçu. Remplacez PROJECT_NAME par le nom de votre projet Google Cloud pour ce tutoriel.

Créer une réservation BI Engine

1. Dans la console Google Cloud, sous Administration, accédez à la page BI Engine.

   Accéder à la page BI Engine

   Remarque : Si vous êtes invité à activer l'API BigQuery Reservation, cliquez sur Enable (Activer).

2. Cliquez sur Créer une réservation.

3. Sur la page Créer une réservation, pour Étape 1 :

   • Vérifiez le nom de votre projet.
   • Sélectionnez votre localisation. L'emplacement doit correspondre à celui des ensembles de données que vous interrogez.

   • Ajustez le curseur en fonction de la capacité de mémoire que vous réservez. L'exemple suivant définit la capacité sur 2 Go. La valeur maximale actuelle est de 250 Go.

     

4. Cliquez sur Suivant.

5. Pour Étape 2, consultez les détails de votre réservation, puis cliquez sur Créer.

Une fois votre réservation confirmée, les détails s'affichent sur la page Réservations.

Se connecter à l'aide de Looker

Raccourci : si vous disposez déjà d'un modèle Looker utilisant un ensemble de données BigQuery avec un compte de service, dans un projet compatible avec BI Engine, aucune autre configuration n'est nécessaire.

Les instructions suivantes vous expliquent comment configurer Looker à l'aide de BigQuery.

1. Connectez-vous à Looker en tant qu'administrateur.

2. Dans la documentation Looker sur BigQuery, complétez les sections suivantes :

   1. Créer un compte de service
   2. Configurer la connexion BigQuery dans Looker
   Remarque: Assurez-vous que le compte de service que vous créez utilise le même projet de facturation que le projet pour lequel vous avez activé une réservation BI Engine.

3. Cliquez sur l'onglet Develop (Développer), puis sélectionnez Development Mode (Mode de développement).

4. Générez un modèle LookML et un projet pour l'ensemble de données. Pour en savoir plus, consultez les instructions de Looker pour générer un modèle.

5. À l'aide du menu Explorer, accédez à une association d'exploration avec le nouveau nom de fichier de modèle Explorer 311_service_requests_copy (ou le nom que vous avez attribué à votre exploration).

Vous venez de connecter Looker à BigQuery. Vous pouvez utiliser la fonctionnalité d'activité du système de Looker pour générer un rapport d'utilisation de Looker et analyser les performances de vos requêtes par rapport aux métriques de performances spécifiques à BigQuery. Pour explorer diverses métriques de performances des requêtes BigQuery BI Engine, consultez la page Métriques BigQuery BI Engine.

Effectuer un nettoyage

Pour éviter que les ressources utilisées sur cette page soient facturées sur votre compte Google Cloud, procédez comme suit :

Pour éviter que les ressources utilisées dans ce guide de démarrage rapide soient facturées sur votre compte Google Cloud, vous pouvez supprimer le projet, la réservation BI Engine, ou les deux.

Supprimer le projet

Le moyen le plus simple d'empêcher la facturation est de supprimer le projet que vous avez créé pour ce tutoriel.

Pour supprimer le projet :

Attention : La suppression d'un projet aura les effets suivants :

• Tout le contenu du projet est supprimé. Si vous avez utilisé un projet existant pour les tâches de ce document, lorsque vous le supprimez, vous supprimez également tout autre travail effectué dans le projet.
• Les ID de projets personnalisés sont perdus. Lorsque vous avez créé ce projet, vous avez peut-être créé un ID de projet personnalisé que vous souhaitez utiliser à l'avenir. Pour conserver les URL qui utilisent l'ID de projet, telle qu'une URL appspot.com, supprimez les ressources sélectionnées dans le projet au lieu de supprimer l'ensemble du projet.

Si vous envisagez d'explorer plusieurs architectures, tutoriels et guides de démarrage rapide, réutiliser des projets peut vous aider à ne pas dépasser les limites de quotas des projets.

1. Dans la console Google Cloud, accédez à la page Gérer les ressources.

   Accéder à la page Gérer les ressources

2. Dans la liste des projets, sélectionnez le projet que vous souhaitez supprimer, puis cliquez sur Supprimer.
3. Dans la boîte de dialogue, saisissez l'ID du projet, puis cliquez sur Arrêter pour supprimer le projet.

Supprimer la réservation

Si vous avez l'intention de conserver le projet, vous pouvez également éviter des coûts supplémentaires de BI Engine en supprimant votre réservation de capacité.

Pour supprimer votre réservation, procédez comme suit :

1. Dans la console Google Cloud, sous Administration, accédez à la page BI Engine.

   Accéder à la page BI Engine

   Remarque : Si vous êtes invité à activer l'API BigQuery Reservation, cliquez sur Enable (Activer).

2. Dans la section Réservations, recherchez votre réservation.

3. Dans la colonne Actions, cliquez sur l'icône située à droite de votre réservation, puis sélectionnez Supprimer.

4. Dans la boîte de dialogue Confirmer la suppression de la réservation, saisissez SUPPRIMER, puis cliquez sur Continuer.

Étape suivante

• Pour une présentation de l'interface SQL de BI Engine, consultez la section Interface SQL de BI Engine.