Guida rapida all'utilizzo di Looker Studio

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BigQuery BI Engine ti consente di eseguire servizi di analisi rapidi e a bassa latenza e analisi interattive con report e dashboard basati su BigQuery.

Questo tutorial introduttivo è rivolto a data analyst e analisti aziendali che utilizzano Looker Studio per creare report e dashboard.

Obiettivi

In questo tutorial:

• Crea una prenotazione della capacità di BI Engine utilizzando BigQuery nella console Google Cloud.
• Utilizza Looker Studio per connetterti a una tabella BigQuery gestita da BI Engine.
• Crea una dashboard di Looker Studio che esegue query sulla tabella gestita da BI Engine.

Costi

In questo documento utilizzi i seguenti componenti fatturabili di Google Cloud:

• BI Engine: You incur costs for the reservation you create in BI Engine.
• BigQuery: You incur storage costs for the table you create in BigQuery.

Per generare una stima dei costi basata sull'utilizzo previsto, utilizza il Calcolatore prezzi. I nuovi utenti di Google Cloud potrebbero essere idonei per una prova gratuita.

Per ulteriori informazioni sui prezzi di BI Engine, consulta la pagina Prezzi.

Per ulteriori informazioni sui prezzi dello spazio di archiviazione di BigQuery, consulta la sezione Prezzi dello spazio di archiviazione nella documentazione di BigQuery.

Prima di iniziare

Prima di iniziare, assicurati di avere un progetto da utilizzare, di aver attivato la fatturazione per il progetto e di aver attivato 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 viene attivata automaticamente nei nuovi progetti. Per attivare l'API BigQuery in un progetto esistente, vai a

   Enable the BigQuery API.

   Enable the API

Nota: Looker Studio non è supportato dall'assistenza Cloud. Per ulteriori informazioni, consulta il Centro assistenza Looker Studio.

Crea un set di dati BigQuery

Il primo passaggio prevede di creare un set di dati BigQuery per archiviare la tabella gestita da BI Engine. Per creare il set di dati, segui questi passaggi:

1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina BigQuery.

   Vai a BigQuery

2. Nel pannello di navigazione, fai clic sul nome del progetto nel riquadro Explorer.

3. Nel riquadro dei dettagli, fai clic su Visualizza azioni e poi su Crea set di dati.

4. Nella pagina Crea set di dati:

   • In ID set di dati, inserisci biengine_tutorial.

   • In Località dei dati, scegli us (più regioni negli Stati Uniti), la località con più regioni in cui vengono archiviati i set di dati pubblici.

   • Per questo tutorial, puoi selezionare Abilita scadenza della tabella e poi specificare il numero di giorni prima della scadenza della tabella.

     

5. Lascia invariate tutte le altre impostazioni predefinite e fai clic su Crea set di dati.

Creare una tabella copiando i dati da un set di dati pubblico

Questo tutorial utilizza un set di dati disponibile tramite il programma per i set di dati pubblici di Google Cloud. I set di dati pubblici sono set di dati ospitati da BigQuery a cui puoi accedere e integrare nelle tue applicazioni.

In questa sezione, crei una tabella copiando i dati dal set di dati Richieste al servizio 311 di San Francisco. Puoi esplorare il set di dati utilizzando la console Google Cloud.

Crea la tabella

Per creare la tabella:

1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina BigQuery.

   Vai a BigQuery

2. Nel riquadro Explorer, cerca san_francisco_311.

3. Nel riquadro Explorer, espandi san_francisco_311 e fai clic sulla tabella 311_service_requests.

4. Nella barra degli strumenti di Explorer, fai clic su Copia.

   

5. Nella finestra di dialogo Copia tabella, nella sezione Destinazione, segui questi passaggi:

   • In Nome progetto, fai clic su Sfoglia e seleziona il tuo progetto.
   • Per Nome set di dati, seleziona biengine_tutorial.

   • In Nome tabella, inserisci 311_service_requests_copy.

     

6. Fai clic su Copia.

7. (Facoltativo) Al termine del job di copia, verifica i contenuti della tabella espandendo PROJECT_NAME > biengine_tutorial e facendo clic su 311_service_requests_copy > Anteprima. Sostituisci PROJECT_NAME con il nome del tuo progetto Google Cloud per questo tutorial.

Crea la prenotazione di BI Engine

1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina Motore BI in Amministrazione.

   Vai alla pagina BI Engine

   Nota: se ti viene chiesto di attivare l'API BigQuery Reservation, fai clic su Attiva.

2. Fai clic su Crea prenotazione.

3. Nella pagina Crea prenotazione, configura la prenotazione di BI Engine:

   • Nell'elenco Progetto, verifica il tuo progetto Google Cloud.
   • Nell'elenco Località, seleziona una località. La località deve corrispondere alla posizione dei set di dati su cui stai eseguendo la query.

   • Regola il dispositivo di scorrimento GiB di capacità in base alla quantità di capacità di memoria che stai riservando. L'esempio seguente imposta la capacità su 2 GB. Il valore massimo è 250 GiB.

     

4. Fai clic su Avanti.

5. Nella sezione Tabelle preferite, specifica facoltativamente le tabelle per l'accelerazione con BI Engine. Per trovare i nomi delle tabelle:

   1. Nel campo ID tabella, digita la parte del nome della tabella che vuoi accelerare con BI Engine, ad esempio 311.

   2. Nell'elenco dei nomi suggeriti, seleziona i nomi delle tabelle.

      Solo le tabelle specificate sono idonee per l'accelerazione. Se non vengono specificate tabelle preferite, tutte le query del progetto sono idonee per l'accelerazione.

6. Fai clic su Avanti.

7. Nella sezione Conferma e invia, esamina il contratto.

8. Se accetti i termini del contratto, fai clic su Crea.

Dopo aver confermato la prenotazione, i dettagli vengono visualizzati nella pagina Prenotazioni.

Creare una connessione dell'origine dati in Looker Studio

Prima di creare un report in Looker Studio, devi creare un'origine dati per il report. Un report può contenere una o più origini dati. Looker Studio utilizza il connettore BigQuery per connettersi a una tabella BigQuery gestita da BI Engine.

Quando definisci la connessione dell'origine dati in Looker Studio, BI Engine utilizza la tabella e le colonne che configuri per determinare quali dati memorizzare nella cache. BI Engine memorizza nella cache solo le colonne aggiunte al report.

Autorizzazioni obbligatorie

Devi disporre delle autorizzazioni corrette per poter aggiungere un'origine dati BigQuery a un report di Looker Studio. Inoltre, le autorizzazioni applicate ai set di dati BigQuery si applicano ai report, ai grafici e alle dashboard create in Looker Studio. Quando un report di Looker Studio viene condiviso, i suoi componenti sono visibili solo agli utenti che dispongono delle autorizzazioni appropriate.

L'esecuzione di un job di query utilizzato per compilare un report richiede le autorizzazioni bigquery.jobs.create. Affinché il job di query possa essere completato correttamente, l'utente o il gruppo deve avere accesso al set di dati contenente le tabelle a cui fa riferimento la query. Il livello di accesso minimo richiesto è Può visualizzare, che corrisponde al ruolo bigquery.dataViewer per il set di dati.

Poiché hai creato il set di dati utilizzato in questo tutorial, ti è stato concesso l'accesso come proprietario al set di dati, che ti consente di averne il controllo completo. Inoltre, poiché hai creato il progetto utilizzato in questo tutorial, disponi dell'accesso come proprietario a livello di progetto. L'accesso come proprietario ti consente di eseguire job nel progetto.

Dettagli autorizzazioni

Puoi impostare le autorizzazioni bigquery.jobs.create a livello di progetto concedendo uno dei seguenti ruoli IAM predefiniti:

• bigquery.user
• bigquery.jobUser
• bigquery.admin

Nota: alla maggior parte degli utenti, come gli analisti e i data scientist, deve essere concesso il ruolo bigquery.user o bigquery.jobUser. Il ruolo bigquery.admin ha autorizzazioni complete su tutti i set di dati di un progetto.

Se concedi a un utente o a un gruppo il ruolo bigquery.user a livello di progetto, per impostazione predefinita non viene concesso l'accesso a nessuno dei set di dati, delle tabelle o delle viste nel progetto. bigquery.user consente agli utenti di creare i propri set di dati e di eseguire job di query sui set di dati a cui è stato concesso l'accesso. Se assegni il ruolo bigquery.user o bigquery.jobUser, devi anche assegnare i controlli di accesso a ogni set di dati a cui l'utente o il gruppo deve accedere e che non è stato creato dall'utente.

Quando assegni l'accesso a un set di dati, hai tre opzioni:

• Può visualizzare corrisponde al ruolo bigquery.dataViewer per il set di dati.
• Può modificare corrisponde al ruolo bigquery.dataEditor per il set di dati.
• È proprietario corrisponde al ruolo bigquery.dataOwner per quel set di dati.

Il livello di accesso minimo richiesto per consentire a un utente di eseguire una query è Può visualizzare.

Per ulteriori informazioni sui ruoli IAM in BigQuery, consulta Controllo dell'accesso nella documentazione di BigQuery.

Per ulteriori informazioni sulla protezione dei set di dati in BigQuery, consulta Controllo dell'accesso a un set di dati nella documentazione di BigQuery.

Creazione dell'origine dati

Per creare l'origine dati:

1. Apri Looker Studio.

2. Nella pagina Report, nella sezione Avvia un nuovo report, fai clic sul modello Report vuoto. Viene creato un nuovo report senza titolo.

   

3. Se richiesto, compila le impostazioni Preferenze di marketing e Account e privacy, quindi fai clic su Salva. Potresti dover fare di nuovo clic sul modello Vuoto dopo aver salvato le impostazioni.

4. Nella finestra Aggiungi un'origine dati, fai clic su Crea nuova origine dati.

   

5. Nella sezione Connettori Google, passa il mouse sopra BigQuery e poi fai clic su Seleziona.

6. Per Autorizzazione, fai clic su Autorizza. In questo modo consenti a Looker Studio di accedere al tuo progetto Google Cloud.

7. Nella finestra di dialogo Richiesta di autorizzazione, fai clic su Consenti per consentire a Looker Studio di visualizzare i dati in BigQuery. È possibile che non venga visualizzata questa richiesta se hai già utilizzato Looker Studio.

8. Lascia selezionata l'opzione I miei progetti e, nel riquadro Progetto, fai clic sul nome del progetto.

9. Nel riquadro Set di dati, fai clic su biengine_tutorial.

10. Nel riquadro Tabella, fai clic su 311_service_requests_copy.

11. Nell'angolo in alto a destra della finestra, fai clic su Connetti. Una volta che Looker Studio si collega all'origine dati BigQuery, i campi della tabella vengono visualizzati. Puoi utilizzare questa pagina per modificare le proprietà dei campi o per creare nuovi campi calcolati.

12. Nell'angolo in alto a destra, fai clic su Aggiungi al report.

13. Quando richiesto, fai clic su Aggiungi al report.

14. Nella finestra di dialogo Richiesta di autorizzazione, fai clic su Consenti per dare a Looker Studio la possibilità di visualizzare e gestire i file in Google Drive. Potresti non ricevere questa richiesta se hai già utilizzato Looker Studio.

Creazione di un grafico

Dopo aver aggiunto l'origine dati al report, è il momento di creare una visualizzazione. Inizia creando un grafico a barre. Il grafico a barre che crei mostra i reclami principali per quartiere.

Per creare un grafico a barre che mostri i reclami per quartiere:

1. (Facoltativo) Nella parte superiore della pagina, fai clic su Report senza titolo per modificare il nome del report. Ad esempio, digita BI Engine tutorial.

2. Dopo il caricamento dell'editor del report, fai clic su Inserisci > Grafico a barre.

3. Utilizza i punti di manipolazione per espandere le dimensioni del grafico.

4. Nella scheda Dati, controlla che il valore dell'origine dati sia 311_service_requests_copy.

5. Poiché stai tracciando il numero di richieste per quartiere, devi impostare la dimensione su category e la dimensione di distribuzione su neighborhood. Fai clic sulla dimensione predefinita (probabilmente status) e nell'elenco scegli categoria.

   

6. Nell'elenco Campi disponibili, fai clic e trascina quartiere nella casella Aggiungi dimensione qui in Dimensione di distribuzione.

   

Aggiungi un filtro

Poiché i dati includono una serie di valori NULL nella colonna neighborhood, aggiungi un filtro che escluda i valori NULL dal grafico.

Per aggiungere un filtro:

1. Nella scheda Dati, fai clic su Aggiungi un filtro.

   

2. Nella finestra di dialogo Crea filtro:

   • In Nome, inserisci Escludi valori null.
   • Verifica che Origine dati sia impostata su 311_service_requests_copy.
   • Fai clic su Includi e scegli Escludi.
   • Fai clic su Seleziona un campo e scegli quartiere.

   • Fai clic su Seleziona una condizione e scegli È nullo.

     

   • Fai clic su Salva.

3. Dopo l'applicazione del filtro, il grafico dovrebbe avere il seguente aspetto.

   

Esegui la pulizia

Per evitare che al tuo account Google Cloud vengano addebitati costi relativi alle risorse utilizzate in questa guida rapida, puoi eliminare il progetto, eliminare la prenotazione di Engine BI o entrambe.

Elimina il progetto

Il modo più semplice per eliminare la fatturazione è eliminare il progetto che hai creato per il tutorial.

Per eliminare il progetto:

Attenzione: l'eliminazione di un progetto ha i seguenti effetti:

• L'intero contenuto del progetto viene eliminato. Se hai utilizzato un progetto esistente per le attività descritte in questo documento, quando lo elimini elimini anche tutto il lavoro svolto nel progetto.
• Gli ID progetto personalizzati non sono più disponibili. Quando hai creato questo progetto, potresti aver creato un ID progetto personalizzato che vuoi utilizzare in futuro. Per conservare gli URL che utilizzano l'ID progetto, ad esempio un appspot.com URL, elimina le risorse selezionate all'interno del progetto anziché eliminare l'intero progetto.

Se intendi esplorare più architetture, tutorial o guide rapide, il riuso dei progetti può aiutarti a non superare i limiti di quota.

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.

Eliminazione della prenotazione

In alternativa, se intendi conservare il progetto, puoi evitare costi aggiuntivi di BI Engine eliminando la prenotazione della capacità.

Per eliminare la prenotazione:

1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina Motore BI in Amministrazione.

   Vai alla pagina BI Engine

   Nota: se ti viene chiesto di attivare l'API BigQuery Reservation, fai clic su Attiva.

2. Nella sezione Prenotazioni, individua la tua prenotazione.

3. Nella colonna Azioni, fai clic sull'icona a destra della prenotazione e scegli Elimina.

4. Nella finestra di dialogo Vuoi eliminare la prenotazione?, inserisci Elimina e poi fai clic su ELIMINA.

Passaggi successivi

• Per una panoramica di BigQuery BI Engine, consulta Introduzione a BigQuery BI Engine.
• Scopri di più su Looker Studio nel Centro assistenza.
• Scopri come prenotare la capacità.
• Scopri di più sui prezzi di BigQuery BI Engine.