Daten mit BI Engine und Tableau analysieren

Daten mit BI Engine und Tableau analysieren

Mit BigQuery BI Engine können Sie schnelle Analysedienste mit niedriger Latenz und interaktive Analysen mit von BigQuery unterstützten Berichten und Dashboards ausführen.

Diese einführende Anleitung richtet sich an Daten- und Business-Analysten, die das Business Intelligence (BI)-Tool zum Erstellen von Berichten und Dashboards verwenden.

Ziele

In dieser Anleitung führen Sie die folgenden Aufgaben aus:

• Mit der Google Cloud Console eine BI-Reservierung erstellen und Kapazität hinzufügen
• Tableau verwenden, um eine Verbindung zu einer BigQuery-Tabelle herzustellen, die von BI Engine verwaltet wird
• Dashboards mit Tableau erstellen

Kosten

Die Preise für die BigQuery BI Engine SQL-Oberfläche folgen dem Preismodell, das auf der BI Engine-Preisseite beschrieben wird.

Hinweis

Bevor Sie beginnen, stellen Sie sicher, dass ein Projekt bereitsteht, dass Sie die Abrechnung für dieses Projekt aktiviert haben und dass Sie die BigQuery-API aktiviert haben.

1. Melden Sie sich bei Ihrem Google Cloud-Konto an. Wenn Sie mit Google Cloud noch nicht vertraut sind, erstellen Sie ein Konto, um die Leistungsfähigkeit unserer Produkte in der Praxis sehen und bewerten zu können. Neukunden erhalten außerdem ein Guthaben von 300 $, um Arbeitslasten auszuführen, zu testen und bereitzustellen.

2. Wählen Sie in der Google Cloud Console auf der Seite der Projektauswahl ein Google Cloud-Projekt aus oder erstellen Sie eines.

   Hinweis: Wenn Sie die Ressourcen, die Sie in diesem Verfahren erstellen, nicht behalten möchten, erstellen Sie ein Projekt, anstatt ein vorhandenes Projekt auszuwählen. Wenn Sie fertig sind, können Sie das Projekt löschen und dadurch alle mit dem Projekt verknüpften Ressourcen entfernen.

   Zur Projektauswahl

3. Die Abrechnung für das Google Cloud-Projekt muss aktiviert sein.

4. Wählen Sie in der Google Cloud Console auf der Seite der Projektauswahl ein Google Cloud-Projekt aus oder erstellen Sie eines.

   Hinweis: Wenn Sie die Ressourcen, die Sie in diesem Verfahren erstellen, nicht behalten möchten, erstellen Sie ein Projekt, anstatt ein vorhandenes Projekt auszuwählen. Wenn Sie fertig sind, können Sie das Projekt löschen und dadurch alle mit dem Projekt verknüpften Ressourcen entfernen.

   Zur Projektauswahl

5. Die Abrechnung für das Google Cloud-Projekt muss aktiviert sein.

6. Die BigQuery-API wird in neuen Projekten automatisch aktiviert. Um die BigQuery-API in einem vorhandenen Projekt zu aktivieren, gehen Sie zu

   BigQuery API aktivieren.

   Aktivieren Sie die API

Erforderliche Berechtigungen

Bitten Sie Ihren Administrator, Ihnen die IAM-Rolle BigQuery-Administrator (roles/bigquery.admin)zu gewähren, um die Berechtigungen zu erhalten, die Sie zum Ausführen von Abfragen, zum Ausführen von Jobs und zum Anzeigen von Daten benötigen. Weitere Informationen zum Zuweisen von Rollen finden Sie unter Zugriff verwalten.

Sie können die erforderlichen Berechtigungen auch über benutzerdefinierte Rollen oder andere vordefinierte Rollen erhalten.

Wenn Sie einen benutzerdefinierten OAuth-Client in Tableau verwenden, um eine Verbindung zu BigQuery herzustellen, sind möglicherweise zusätzliche Berechtigungen erforderlich. Weitere Informationen finden Sie unter Fehlerbehebung.

Erstellen Sie ein BigQuery-Dataset

Der erste Schritt besteht darin, ein BigQuery-Dataset zum Speichern Ihrer von BI Engine verwalteten Tabelle zu erstellen. Führen Sie die folgenden Schritte aus, um Ihr Dataset zu erstellen:

1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite „BigQuery“ auf.

   BigQuery aufrufen

2. Klicken Sie im Navigationsbereich im Explorer auf den Namen Ihres Projekts.

3. Klicken Sie im Detailbereich auf Aktionen ansehen und dann auf Dataset erstellen.

4. Führen Sie auf der Seite Dataset erstellen die folgenden Schritte aus:

   • Geben Sie unter Dataset-ID biengine_tutorial ein.

   • Für Speicherort der Daten wählen Sie USA (mehrere Regionen in den USA), der Standort mit mehreren Regionen wo öffentliche Datasets gespeichert sind.

   • Für diese Anleitung können Sie die Option Tabellenablauf aktivieren auswählen und dann die Anzahl der Tage bis zum Ablauf der Tabelle angeben.

     

5. Lassen Sie alle anderen Standardeinstellungen unverändert und klicken Sie auf Dataset erstellen.

Tabelle durch Kopieren von Daten aus einem öffentlichen Dataset erstellen

In dieser Anleitung wird ein Dataset aus dem Google Cloud Public Dataset-Programm verwendet. Die öffentlichen Datasets werden für Sie von BigQuery gehostet, damit Sie auf sie zugreifen und sie in Ihre Anwendungen einbetten können.

In diesem Abschnitt erstellen Sie eine Tabelle, indem Sie Daten aus dem Dataset San Francisco 311 Service Requests kopieren. Sie können das Dataset mit der Google Cloud Console untersuchen.

Erstellen Sie die Tabelle.

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um Ihre Tabelle zu erstellen:

1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite „BigQuery“ auf.

   BigQuery aufrufen

2. Suchen Sie im Bereich Explorer nach san_francisco_311.

3. Maximieren Sie im Bereich Explorer san_francisco_311 und klicken Sie auf die Tabelle 311_service_requests.

4. Klicken Sie in der Explorer-Symbolleiste auf Kopieren.

   

5. Führen Sie im Dialogfeld Tabelle kopieren im Abschnitt Ziel folgende Schritte aus:

   • Klicken Sie unter Projektname auf Durchsuchen und wählen Sie Ihr Projekt aus.
   • Wählen Sie für Dataset-Name biengine_tutorial aus.

   • Geben Sie für Tabellenname 311_service_requests_copy ein.

     

6. Klicken Sie auf Kopieren.

7. Optional: Überprüfen Sie nach Abschluss des Kopierjobs den Tabelleninhalt, indem Sie PROJECT_NAME > biengine_tutorial erweitern und auf 311_service_requests_copy > Vorschau klicken. Ersetzen Sie in dieser Anleitung PROJECT_NAME durch den Namen Ihres Google Cloud-Projekts.

BI Engine-Reservierung erstellen

1. Rufen Sie in der Google Cloud Console unter Verwaltung die Seite BI Engine auf.

   Zur Seite "BI Engine"

   Hinweis: Wenn Sie zum Aktivieren der BigQuery Reservation API aufgefordert werden, klicken Sie auf Aktivieren.

2. Klicken Sie auf Reservierung erstellen.

3. Konfigurieren Sie auf der Seite Reservierung erstellen Ihre BI Engine-Reservierung:

   • Bestätigen Sie in der Liste Projekt Ihr Google Cloud-Projekt.
   • Wählen Sie in der Liste Standort einen Standort aus. Der Speicherort sollte mit dem Speicherort der Datasets übereinstimmen, die Sie abfragen.

   • Passen Sie den Schieberegler GiB-Kapazität an die Größe der reservierten Speicherkapazität an. Im folgenden Beispiel wird die Kapazität auf 2 GiB festgelegt. Der Höchstwert beträgt 250 GiB.

     

4. Klicken Sie auf Next (Weiter).

5. Geben Sie im Abschnitt Bevorzugte Tabellen optional Tabellen für die Beschleunigung mit BI Engine an. So finden Sie Tabellennamen:

   1. Geben Sie im Feld Tabellen-ID einen Teil des Namens der Tabelle ein, die von BI Engine beschleunigt werden soll, z. B. 311.

   2. Wählen Sie aus der Liste der vorgeschlagenen Namen die Tabellennamen aus.

      Nur bestimmte Tabellen können beschleunigt werden. Wenn keine bevorzugten Tabellen angegeben sind, können alle Projektabfragen beschleunigt werden.

6. Klicken Sie auf Next (Weiter).

7. Lesen Sie im Abschnitt Bestätigen und senden die Vereinbarung.

8. Wenn Sie den Bedingungen zustimmen, klicken Sie auf Erstellen.

Nach Bestätigung Ihrer Reservierung werden die Details auf der Seite Reservierungen angezeigt.

Verbindung zu einem Dataset von Tableau aus herstellen

Um von Tableau eine Verbindung zu einem Dataset herzustellen, müssen Sie einige Schritte in Tableau und dann einige Schritte in BI Engine ausführen.

Schritte in Tableau

1. Starten Sie Tableau Desktop.
2. Wählen Sie unter Verbinden Google BigQuery aus.
3. Wählen Sie in dem sich öffnenden Tab das Konto mit den BigQuery-Daten aus, auf die Sie zugreifen möchten.
4. Wenn Sie noch nicht angemeldet sind, geben Sie Ihre E-Mail-Adresse oder Ihre Telefonnummer ein, wählen Weiter und geben Ihr Passwort ein.
5. Wählen Sie Akzeptieren aus.

Tableau kann jetzt auf Ihre BigQuery-Daten zugreifen.

Im Tableau Desktop auf der Seite Datenquelle:

1. Wählen Sie im Drop-down-Menü Abrechnungsprojekt das Abrechnungsprojekt aus, in dem Sie die Reservierung erstellt haben.
2. Wählen Sie Ihr Projekt aus der Drop-down-Liste aus.
3. Wählen Sie in der Drop-down-Liste Dataset das Dataset biengine_tutorial aus.
4. Wählen Sie unter Tabelle die Tabelle 311_service_requests_copy aus.

Diagramm erstellen

Nachdem Sie dem Bericht die Datenquelle hinzugefügt haben, richten Sie als Nächstes eine Visualisierung ein.

Erstellen Sie ein Diagramm, in dem die häufigsten Beschwerden nach Nachbarschaft angezeigt werden:

1. Klicken Sie in der Google Cloud Console auf Neues Arbeitsblatt.
2. Setzen Sie die Dimension auf Beschwerdetyp.
3. Filtern Sie nach der Dimension neighborhood.
4. Wählen Sie unter Messung Anzahl der Datensätze aus.
5. Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf den Filter Nachbarschaft und dann auf Filter bearbeiten.
6. Fügen Sie einen Filter hinzu, um Null auszuschließen: Wählen Sie Null aus.
7. Klicken Sie auf OK.

Weitere Informationen finden Sie in der Tableau-Dokumentation.

Bereinigen

Mit den folgenden Schritten vermeiden Sie, dass Ihrem Google Cloud-Konto die in dieser Anleitung verwendeten Ressourcen in Rechnung gestellt werden:

Wenn Sie Kosten für Ihr Google Cloud-Konto für die in dieser Kurzanleitung verwendeten Ressourcen vermeiden möchten, können Sie das Projekt löschen, die BI Engine-Reservierung löschen oder beides.

Projekt löschen

Am einfachsten vermeiden Sie weitere Kosten, wenn Sie das zum Ausführen der Anleitung erstellte Projekt löschen.

So löschen Sie das Projekt:

Achtung: Das Löschen von Projekten hat folgende Auswirkungen:

• Alle Inhalte des Projekts werden gelöscht. Wenn Sie für die Aufgaben in diesem Dokument ein bereits bestehendes Projekt verwendet haben und dieses löschen, werden auch alle anderen im Rahmen des Projekts erstellten Daten gelöscht.
• Benutzerdefinierte Projekt-IDs gehen verloren. Beim Erstellen dieses Projekts haben Sie möglicherweise eine benutzerdefinierte Projekt-ID erstellt, die Sie weiterhin verwenden möchten. Damit die URLs, die die Projekt-ID nutzen, z. B. eine appspot.com-URL, erhalten bleiben, sollten Sie ausgewählte Ressourcen innerhalb des Projekts löschen, statt das gesamte Projekt.

Wenn Sie mehrere Architekturen, Anleitungen und Kurzanleitungen durcharbeiten möchten, können Sie die Überschreitung von Projektkontingenten verhindern, indem Sie Projekte wiederverwenden.

1. Wechseln Sie in der Google Cloud Console zur Seite Ressourcen verwalten.

   Zur Seite „Ressourcen verwalten“

2. Wählen Sie in der Projektliste das Projekt aus, das Sie löschen möchten, und klicken Sie dann auf Löschen.
3. Geben Sie im Dialogfeld die Projekt-ID ein und klicken Sie auf Shut down (Beenden), um das Projekt zu löschen.

Reservierung löschen

Wenn Sie das Projekt behalten möchten, können Sie alternativ zusätzliche BI Engine-Kosten vermeiden, indem Sie Ihre Kapazitätsreservierung löschen.

So löschen Sie Ihre Reservierung:

1. Rufen Sie in der Google Cloud Console unter Verwaltung die Seite BI Engine auf.

   Zur Seite "BI Engine"

   Hinweis: Wenn Sie zum Aktivieren der BigQuery Reservation API aufgefordert werden, klicken Sie auf Aktivieren.

2. Suchen Sie im Abschnitt Reservierungen Ihre Reservierung.

3. Klicken Sie in der Spalte Aktionen auf das Symbol rechts neben Ihrer Reservierung und wählen Sie Löschen.

4. Geben Sie im Dialogfeld Reservierung löschen? den Wert Löschen ein und klicken Sie dann auf LÖSCHEN.

Fehlerbehebung

Wenn Sie für das Herstellen einer Verbindung zu BigQuery eine benutzerdefinierte OAuth-Konfiguration in Tableau verwenden, können bei einigen Nutzern Probleme beim Aufbau einer Verbindung zu einem Tableau-Server auftreten. Dann wird die folgende Fehlermeldung angezeigt:

the app is blocked

Prüfen Sie, ob der Nutzer eine Rolle mit allen erforderlichen Berechtigungen zum Verbinden von Tableau mit BigQuery hat, um diesen Fehler zu beheben. Wenn das Problem weiterhin besteht, fügen Sie den Nutzer der Rolle OAuth-Config-Betrachter (roles/oauthconfig.viewer) hinzu.

Nächste Schritte

• Eine Übersicht über die BI Engine SQL-Schnittstelle finden Sie unter BI Engine SQL-Schnittstelle.