Looker を使用した BI Engine SQL インターフェースを使用したクイックスタート

BigQuery BI Engine を使用すると、BigQuery を基盤とするレポートとダッシュボードを使用して、高速で低レイテンシな分析サービスとインタラクティブな分析を実行できます。

この入門チュートリアルは、ビジネス インテリジェンス(BI)ツール Looker を使用してレポートとダッシュボードを構築するデータ アナリストとビジネス アナリストを対象としています。

目標

このチュートリアルでは、次のタスクを行います。

  • Google Cloud Console を使用して BI 予約を作成し、容量を追加します。
  • サービス アカウントを使用して Looker を BigQuery に接続します。
  • Looker でデータを探索する。

料金

プレビュー フェーズの最初の 60 日間は、BigQuery BI Engine SQL インターフェースの使用料金はかかりません。

最初の 60 日間は、BI Engine の料金ページに記載されている料金モデルに従います。

始める前に

作業を開始する前に、使用するプロジェクトがあること、そのプロジェクトの課金を有効にしたこと、BigQuery API を有効にしたことを確認します。

  1. Google Cloud アカウントにログインします。Google Cloud を初めて使用する場合は、アカウントを作成して、実際のシナリオでの Google プロダクトのパフォーマンスを評価してください。新規のお客様には、ワークロードの実行、テスト、デプロイができる無料クレジット $300 分を差し上げます。
  2. Google Cloud Console の [プロジェクト セレクタ] ページで、Google Cloud プロジェクトを選択または作成します。

    プロジェクト セレクタに移動

  3. Cloud プロジェクトに対して課金が有効になっていることを確認します。プロジェクトに対して課金が有効になっていることを確認する方法を学習する

  4. 新しいプロジェクトでは、BigQuery API が自動的に有効になります。既存のプロジェクトで BigQuery を有効にするには、 BigQuery API を有効にします。

    API を有効にする

    にアクセスします。

BigQuery データセットを作成する

最初のステップは、BI Engine マネージド テーブルを格納するための BI Engine データセットを作成することです。データセットを作成する手順は次のとおりです。

  1. Cloud Console で、BigQuery ページに移動します。

    BigQuery に移動

  2. ナビゲーション パネルの [エクスプローラ] パネルで、プロジェクト名をクリックします。

  3. 詳細パネルで [データセットを作成] をクリックします。

  4. [データセットの作成] ページで、次の操作を行います。

    • [データセット ID] に biengine_tutorial を入力します。
    • [データのロケーション] で [米国(US)] を選択します。一般公開データセットは US マルチ リージョン ロケーションに保存されています。わかりやすくするため、データセットは同じロケーションに配置することをおすすめします。

      データセットの作成ページ

  5. その他のデフォルト設定はすべてそのままにし、[データセットを作成] をクリックします。

一般公開データセットからデータをコピーしてテーブルを作成する

このチュートリアルでは、Google Cloud 一般公開データセット プログラムを通じて提供されているデータセットを使用します。一般公開データセットは BI Engine でホストされ、ユーザーがアクセスして独自のアプリケーションに統合できます。

このセクションでは、サンフランシスコ 311 サービス リクエスト データセットからデータをコピーしてテーブルを作成します。Cloud Console を使用すると、データセットを調べることができます。

テーブルの作成

テーブルを作成する手順は次のとおりです。

  1. Cloud Console で、SF 311 データセットを開きます。

    SF 311 データセットに移動

  2. ナビゲーション パネルで、[san_francisco_311] を展開し、[311_service_requests] テーブルをクリックします。

  3. [テーブルをコピー] をクリックします。

  4. [テーブルをコピー] ダイアログの [送信先] セクションで、次の操作を行います。

    • [プロジェクト名] でプロジェクトを選択します。
    • [データセット名] で [biengine_tutorial] が選択されていることを確認します。
    • [テーブル名] に「311_service_requests_copy」と入力します。

      SF 311 テーブルのコピー

    • [コピー] をクリックします。

  5. コピージョブが完了したら、PROJECT_NAME > biengine_tutorial を展開し、311_service_requests_copy > Preview をクリックしてテーブルの内容を確認します。

BI Engine 予約を作成する

  1. BigQuery 管理コンソールで [BI Engine] ページに移動します。

    BigQuery 管理コンソールに移動する

  2. [予約を作成] をクリックします。

  3. [予約を作成] ページで、[ステップ 1] の以下の手順を実行します。

    • プロジェクト名を確認します。
    • ロケーションを選択します。クエリするデータセットのロケーションと一致する必要があります。
    • 予約するメモリ容量にスライダーを調整します。次の例では、容量を 2 GB に設定しています。現在の最大値は 100 GB です。

      BI Engine 容量のロケーション

  4. [次へ] をクリックします。

  5. [ステップ 2] で、予約の詳細を確認し、[次へ] をクリックします。

  6. [ステップ 3] で契約を確認し、[作成] をクリックします。

  7. 予約を確認すると、[予約] ページに詳細が表示されます。

    確認された予約

Looker を使用して接続する

BigQuery を使用して Looker をセットアップする方法は次のとおりです。

  1. 管理者として Looker にログインします。
  2. BigQuery に関する Looker のドキュメントで、次のセクションを完了してください。

    1. サービス アカウントの作成
    2. Looker での BigQuery 接続の設定
  3. [Develop] タブをクリックして、[Development Mode] を選択します。

  4. データセットの LookML モデルとプロジェクトを生成する。詳細については、モデルを生成する Looker の手順をご覧ください。

  5. [データ探索] メニューを使用して、新しいモデルファイル名 Explore 311_service_requests_copy(またはデータ探索につけた任意の名前)の Explore Associate に移動します。

これでデータを探索できるようになりました。

クリーンアップ

このクイックスタートで使用したリソースについて、Google Cloud アカウントに課金されないようにするには、プロジェクトと BI Engine 予約のどちらか、または両方を削除してください。

プロジェクトの削除

課金をなくす最も簡単な方法は、チュートリアル用に作成したプロジェクトを削除することです。

プロジェクトを削除するには:

  1. Cloud Console で [リソースの管理] ページに移動します。

    [リソースの管理] に移動

  2. プロジェクト リストで、削除するプロジェクトを選択し、[削除] をクリックします。
  3. ダイアログでプロジェクト ID を入力し、[シャットダウン] をクリックしてプロジェクトを削除します。

予約の削除

また、プロジェクトを保持する場合は、容量の予約を削除することで、追加の BI Engine コストを回避できます。

予約を削除する手順は次のとおりです。

  1. BigQuery 管理コンソールで [BI Engine] ページに移動します。

    BigQuery 管理コンソールに移動する

  2. [予約] セクションで、予約を探します。

  3. [アクション] 列で、予約の右側にあるアイコンをクリックし、[削除] を選択します。

  4. [予約削除の確認] ダイアログで「REMOVE」と入力し、[続行] をクリックします。

次のステップ