Analyser des données avec BI Engine et Tableau

Analyser des données avec BI Engine et Tableau

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 Tableau 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.
• Utiliser Tableau pour vous connecter à une table BigQuery gérée par BI Engine.
• Créer des tableaux de bord à l'aide de Tableau.

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. Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.

2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   Go to project selector

3. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

4. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   Go to project selector

5. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

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

   Enable the BigQuery API.

   Enable the API

Autorisations requises

Pour obtenir les autorisations nécessaires pour exécuter des requêtes, exécuter des jobs et afficher des données, demandez à votre administrateur de vous accorder le rôle IAM Administrateur BigQuery (roles/bigquery.admin). Pour en savoir plus sur l'attribution de rôles, consultez la page Gérer l'accès aux projets, aux dossiers et aux organisations.

Vous pouvez également obtenir les autorisations requises via des rôles personnalisés ou d'autres rôles prédéfinis.

Des autorisations supplémentaires peuvent être nécessaires si vous utilisez un client OAuth personnalisé dans Tableau pour vous connecter à BigQuery. Pour en savoir plus, consultez la section Résoudre les erreurs.

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. Conservez les autres paramètres 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 Explorer, 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, configurez votre réservation BI Engine :

   • Dans la liste Projet, validez votre projet Google Cloud.
   • Dans la liste Emplacement, sélectionnez un emplacement. L'emplacement doit correspondre à l'emplacement des ensembles de données que vous interrogez.

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

     

4. Cliquez sur Suivant.

5. Dans la section Tables préférées, vous pouvez éventuellement spécifier des tables à accélérer avec BI Engine. Pour trouver les noms de tables, procédez comme suit :

   1. Dans le champ ID de la table, saisissez une partie du nom de la table que vous souhaitez accélérer avec BI Engine, par exemple 311.

   2. Dans la liste des noms suggérés, sélectionnez les noms de vos tables.

      Seules les tables spécifiées peuvent bénéficier d'une accélération. Si aucune table préférée n'est spécifiée, toutes les requêtes de projet sont éligibles pour l'accélération.

6. Cliquez sur Suivant.

7. Dans la section Confirmer et envoyer, examinez l'accord.

8. Si vous acceptez les conditions du contrat, cliquez sur Créer.

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

Se connecter à un ensemble de données à partir de Tableau

Pour vous connecter à un ensemble de données à partir de Tableau, vous devez suivre quelques étapes dans Tableau, puis dans BI Engine.

Étapes à suivre dans Tableau

1. Démarrez Tableau Desktop.
2. Sous Se connecter, sélectionnez Google BigQuery.
3. Dans l'onglet qui s'affiche, sélectionnez le compte contenant les données BigQuery auxquelles vous souhaitez accéder.
4. Si vous n'êtes pas encore connecté, saisissez votre adresse e-mail ou votre numéro de téléphone, sélectionnez Suivant, puis saisissez votre mot de passe.
5. Sélectionnez Accepter.

Tableau peut désormais accéder à vos données BigQuery.

Dans Tableau Desktop, sur la page Source des données :

1. Dans la liste déroulante Billing Project (Projet de facturation), sélectionnez le projet de facturation dans lequel vous avez créé la réservation.
2. Dans la liste déroulante Project (Projet), sélectionnez votre projet.
3. Dans la liste déroulante Ensemble de données, sélectionnez l'ensemble de données biengine_tutorial.
4. Sous Table, sélectionnez la table 311_service_requests_copy.

Créer un graphique

Une fois que vous avez ajouté la source de données au rapport, l'étape suivante consiste à créer une visualisation.

Créez un graphique affichant les principales réclamations par quartier :

1. Dans la console Google Cloud, cliquez sur Nouvelle feuille de calcul.
2. Définissez le champ Dimension sur Complaint Type (Type de réclamation).
3. Filtrez en fonction de la dimension appelée neighborhood.
4. Sous Measures (Mesures), sélectionnez Number of Records (Nombre d'enregistrements).
5. Effectuez un clic droit sur le filtre Neighborhood (Quartier), puis cliquez sur Edit Filter (Modifier le filtre).
6. Pour ajouter un filtre afin d'exclure les valeurs NULL, sélectionnez Null.
7. Cliquez sur OK.

Pour en savoir plus, consultez la documentation de Tableau.

Effectuer un nettoyage

Pour éviter que les ressources utilisées dans 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 entraîne les effets décrits ci-dessous :

• Tout le contenu du projet est supprimé. Si vous avez utilisé un projet existant pour les tâches décrites dans ce document et que vous le supprimez, vous supprimerez 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. In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.

   Go to Manage resources

2. In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
3. In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.

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 Supprimer la réservation ?, saisissez Delete (supprimer), puis cliquez sur SUPPRIMER.

Résoudre les erreurs

Si vous utilisez une configuration OAuth personnalisée dans Tableau pour vous connecter à BigQuery, certains utilisateurs pourraient rencontrer des problèmes lors de la connexion à un serveur Tableau et voir apparaître le message d'erreur suivant :

the app is blocked

Pour résoudre cette erreur, vérifiez que le rôle auquel l'utilisateur est affecté dispose de toutes les autorisations requises pour connecter Tableau à BigQuery. Si le problème persiste, ajoutez l'utilisateur au rôle Lecteur de configuration OAuth (roles/oauthconfig.viewer).

Étapes suivantes

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