Panduan memulai menggunakan Looker Studio

---

Dengan BigQuery BI Engine, Anda dapat menjalankan layanan analisis berlatensi rendah dan cepat serta analisis interaktif dengan laporan dan dasbor yang didukung oleh BigQuery.

Tutorial pengantar ini ditujukan untuk analis data dan analis bisnis yang menggunakan Looker Studio untuk membuat laporan dan dasbor.

Tujuan

Dalam tutorial ini, Anda telah:

• Membuat reservasi kapasitas BI Engine menggunakan BigQuery di konsol Google Cloud.
• Gunakan Looker Studio untuk terhubung ke tabel BigQuery yang dikelola oleh BI Engine.
• Buat dasbor Looker Studio yang melakukan kueri pada tabel yang dikelola BI Engine.

Biaya

Dalam dokumen ini, Anda menggunakan komponen Google Cloud yang dapat ditagih berikut:

• BI Engine: Anda dikenai biaya untuk reservasi yang dibuat di BI Engine.
• BigQuery: Anda akan dikenai biaya penyimpanan untuk tabel yang Anda buat di BigQuery.

Untuk membuat perkiraan biaya berdasarkan proyeksi penggunaan Anda, gunakan kalkulator harga. Pengguna baru Google Cloud mungkin memenuhi syarat untuk mendapatkan uji coba gratis.

Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang harga BI Engine, lihat halaman Harga.

Untuk mengetahui informasi lebih lanjut tentang harga penyimpanan BigQuery, lihat Harga penyimpanan dalam dokumentasi BigQuery.

Sebelum memulai

Sebelum memulai, pastikan Anda memiliki project yang akan digunakan, telah mengaktifkan penagihan untuk project tersebut, dan telah mengaktifkan BigQuery API.

1. Login ke akun Google Cloud Anda. Jika Anda baru menggunakan Google Cloud, buat akun untuk mengevaluasi performa produk kami dalam skenario dunia nyata. Pelanggan baru juga mendapatkan kredit gratis senilai $300 untuk menjalankan, menguji, dan men-deploy workload.

2. Di konsol Google Cloud, pada halaman pemilih project, pilih atau buat project Google Cloud.

   Catatan: Jika tidak berencana untuk menyimpan resource yang Anda buat dalam prosedur ini, buatlah project, bukan memilih project yang ada. Setelah menyelesaikan langkah ini, Anda dapat menghapus project, yang menghapus semua resource yang terkait dengan project ini.

   Buka pemilih project

3. Pastikan penagihan telah diaktifkan untuk project Google Cloud Anda.

4. Di konsol Google Cloud, pada halaman pemilih project, pilih atau buat project Google Cloud.

   Catatan: Jika tidak berencana untuk menyimpan resource yang Anda buat dalam prosedur ini, buatlah project, bukan memilih project yang ada. Setelah menyelesaikan langkah ini, Anda dapat menghapus project, yang menghapus semua resource yang terkait dengan project ini.

   Buka pemilih project

5. Pastikan penagihan telah diaktifkan untuk project Google Cloud Anda.

6. BigQuery API diaktifkan secara otomatis di project baru. Untuk mengaktifkan BigQuery API pada project yang sudah ada, buka

   Aktifkan API BigQuery.

   Mengaktifkan API

Catatan: Looker Studio tidak didukung oleh Dukungan Cloud. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Pusat Bantuan Looker Studio.

Buat set data BigQuery

Langkah pertamanya adalah membuat set data BigQuery untuk menyimpan tabel yang dikelola oleh BI Engine. Untuk membuat set data, ikuti langkah-langkah berikut:

1. Di Konsol Google Cloud, buka halaman BigQuery.

   Buka BigQuery

2. Pada panel navigasi, di panel Explorer, klik nama project Anda.

3. Di panel detail, klik View actions, lalu klik Create dataset.

4. Di halaman Create dataset, lakukan hal berikut:

   • Untuk Dataset ID, masukkan biengine_tutorial.

   • Untuk Data location, pilih us (beberapa wilayah di Amerika Serikat), lokasi multi-region tempat set data publik disimpan.

   • Untuk tutorial ini, Anda dapat memilih Enable table expiration, lalu tentukan jumlah hari sebelum masa berlaku tabel berakhir.

     

5. Tetap gunakan setelan default untuk semua setelan lainnya, lalu klik Create dataset.

Membuat tabel dengan menyalin data dari set data publik

Tutorial ini menggunakan set data yang tersedia melalui Program Set Data Publik Google Cloud. Set data publik adalah set data yang dihosting BigQuery untuk Anda akses dan integrasikan ke dalam aplikasi Anda.

Di bagian ini, buat tabel dengan menyalin data dari set data permintaan layanan San Francisco 311. Anda dapat menjelajahi set data menggunakan Konsol Google Cloud.

Membuat tabel Anda

Untuk membuat tabel, ikuti langkah-langkah berikut:

1. Di Konsol Google Cloud, buka halaman BigQuery.

   Buka BigQuery

2. Di panel Explorer, telusuri san_francisco_311.

3. Di panel Explorer, luaskan san_francisco_311, lalu klik tabel 311_service_requests.

4. Di toolbar Explorer, klik Copy.

   

5. Pada dialog Copy table, di bagian Destination, lakukan hal berikut:

   • Untuk Project name, klik Browse, lalu pilih project Anda.
   • Untuk Dataset name, pilih biengine_tutorial.

   • Untuk Table name, masukkan 311_service_requests_copy.

     

6. Kik Copy.

7. Opsional: Setelah tugas penyalinan selesai, verifikasi isi tabel dengan meluaskan PROJECT_NAME > biengine_tutorial dan mengklik 311_service_requests_copy > Preview. Ganti PROJECT_NAME dengan nama project Google Cloud Anda untuk tutorial ini.

Membuat reservasi BI Engine Anda

1. Di Konsol Google Cloud, di bagian Administration, buka halaman BI Engine.

   Buka halaman BI Engine

   Catatan: Jika diminta untuk mengaktifkan BigQuery Reservation API, klik Enable.

2. Klik Create reservation.

3. Di halaman Create Reservation, konfigurasikan reservasi BI Engine Anda:

   • Dalam daftar Project, verifikasi project Google Cloud Anda.
   • Dalam daftar Location, pilih lokasi. Lokasi harus cocok dengan lokasi set data yang Anda kueri.

   • Sesuaikan penggeser GiB Kapasitas ke jumlah kapasitas memori yang Anda reservasi. Contoh berikut menetapkan kapasitas ke 2 GiB. Maksimumnya adalah 250 GiB.

     

4. Klik Next.

5. Di bagian Preferred Table, tentukan tabel untuk akselerasi dengan BI Engine secara opsional. Untuk menemukan nama tabel, lakukan langkah berikut:

   1. Di kolom Table Id, ketik bagian nama tabel yang ingin dipercepat oleh BI Engine—misalnya, 311.

   2. Dari daftar nama yang disarankan, pilih nama tabel Anda.

      Hanya tabel tertentu yang memenuhi syarat untuk akselerasi. Jika tidak ada tabel pilihan yang ditentukan, semua kueri project akan memenuhi syarat untuk akselerasi.

6. Klik Next.

7. Di bagian Confirm and submit, tinjau perjanjian tersebut.

8. Jika Anda menyetujui persyaratan perjanjian, klik Create.

Setelah mengonfirmasi reservasi, detailnya akan ditampilkan di halaman Reservations.

Buat koneksi sumber data di Looker Studio

Sebelum membuat laporan di Looker Studio, Anda harus membuat sumber data untuk laporan tersebut. Laporan dapat berisi satu atau beberapa sumber data. Looker Studio menggunakan konektor BigQuery untuk terhubung ke tabel BigQuery yang dikelola BI Engine.

Saat Anda menentukan koneksi sumber data di Looker Studio, BI Engine menggunakan tabel dan kolom yang dikonfigurasi untuk menentukan data yang akan di-cache. BI Engine hanya meng-cache kolom yang Anda tambahkan ke laporan.

Izin yang diperlukan

Anda harus memiliki izin yang sesuai untuk menambahkan sumber data BigQuery ke laporan Looker Studio. Selain itu, izin yang diterapkan ke set data BigQuery akan berlaku untuk laporan, diagram, dan dasbor yang Anda buat di Looker Studio. Saat laporan Looker Studio dibagikan, komponen laporan hanya dapat dilihat oleh pengguna yang memiliki izin yang sesuai.

Menjalankan tugas kueri yang digunakan untuk mengisi laporan memerlukan izin bigquery.jobs.create. Agar tugas kueri berhasil diselesaikan, pengguna atau grup harus memiliki akses ke set data yang berisi tabel yang dirujuk oleh kueri. Tingkat akses minimum yang diperlukan adalah Dapat melihat, yang memetakan ke peran bigquery.dataViewer untuk set data tersebut.

Karena Anda telah membuat set data yang digunakan dalam tutorial ini, Anda diberi akses Pemilik ke set data yang memberi Anda kontrol penuh atas set data tersebut. Selain itu, karena Anda telah membuat project yang digunakan dalam tutorial ini, Anda memiliki akses Pemilik di level project. Akses Pemilik memberi Anda kemampuan untuk menjalankan tugas dalam project.

Detail izin

Anda dapat menetapkan izin bigquery.jobs.create di level project dengan memberikan salah satu peran IAM yang telah ditetapkan berikut:

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

Catatan: Sebagian besar pengguna seperti analis data dan data scientist harus diberi bigquery.user atau bigquery.jobUser. Peran bigquery.admin memiliki izin penuh di semua set data dalam sebuah project.

Jika Anda memberi pengguna atau grup peran bigquery.user di level project, secara default, tidak ada akses yang diberikan ke set data, tabel, atau tampilan mana pun dalam project. bigquery.user memungkinkan pengguna membuat set data mereka sendiri dan menjalankan tugas kueri terhadap set data yang aksesnya telah mereka berikan. Jika Anda menetapkan peran bigquery.user atau bigquery.jobUser, Anda juga harus menetapkan kontrol akses untuk setiap set data yang perlu diakses pengguna atau grup yang tidak dibuat oleh pengguna.

Saat Anda menetapkan akses ke sebuah set data, ada 3 opsi:

• Dapat melihat peta ke peran bigquery.dataViewer untuk set data tersebut.
• Dapat mengedit peta ke peran bigquery.dataEditor untuk set data tersebut.
• Pemilik dipetakan ke peran bigquery.dataOwner untuk set data tersebut.

Akses minimum yang diperlukan agar pengguna dapat menjalankan kueri adalah Dapat melihat.

Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang peran IAM dalam BigQuery, lihat Kontrol akses dalam dokumentasi BigQuery.

Untuk informasi selengkapnya tentang cara mengamankan set data di BigQuery, baca artikel Mengontrol akses ke set data dalam dokumentasi BigQuery.

Membuat sumber data

Untuk membuat sumber data:

1. Buka Looker Studio.

2. Di halaman Laporan, di bagian Mulai laporan baru, klik template Laporan Kosong. Tindakan ini akan membuat laporan tanpa judul baru.

   

3. Jika diminta, selesaikan Preferensi Pemasaran dan setelan Akun dan Privasi, lalu klik Simpan. Anda mungkin perlu mengklik template Kosong lagi setelah menyimpan setelan.

4. Di jendela Tambahkan sumber data, klik Buat sumber data baru.

   

5. Di bagian Konektor Google, arahkan kursor ke BigQuery, lalu klik Pilih.

6. Untuk Otorisasi, klik Authorize. Tindakan ini memungkinkan Looker Studio mengakses project Google Cloud Anda.

7. Dalam dialog Minta izin, klik Izinkan agar Looker Studio dapat melihat data di BigQuery. Anda mungkin tidak menerima permintaan ini jika sebelumnya menggunakan Looker Studio.

8. Biarkan My Projects dipilih dan di panel Project, klik nama project Anda.

9. Di panel Dataset, klik biengine_tutorial.

10. Di panel Table, klik 311_service_requests_copy.

11. Di sudut kanan atas jendela, klik Hubungkan. Setelah Looker Studio terhubung ke sumber data BigQuery, kolom tabel akan ditampilkan. Anda dapat menggunakan halaman ini untuk menyesuaikan properti kolom atau membuat kolom kalkulasi baru.

12. Di sudut kanan atas, klik Tambahkan ke laporan.

13. Saat diminta, klik Tambahkan ke laporan.

14. Dalam dialog Minta izin, klik Izinkan agar Looker Studio dapat melihat dan mengelola file di Google Drive. Anda mungkin tidak menerima permintaan ini jika sebelumnya menggunakan Looker Studio.

Membuat diagram

Setelah menambahkan sumber data ke laporan, langkah selanjutnya adalah membuat visualisasi. Mulailah dengan membuat sebuah diagram batang. Diagram batang yang Anda buat menampilkan keluhan teratas berdasarkan lingkungan.

Untuk membuat diagram batang yang menampilkan keluhan berdasarkan lingkungan:

1. (Opsional) Di bagian atas halaman, klik Untitled Report untuk mengubah nama laporan. Misalnya, ketik BI Engine tutorial.

2. Setelah editor laporan dimuat, klik Insert > Bar chart.

3. Dengan menggunakan tuas, luaskan ukuran diagram.

4. Di tab Data, perhatikan bahwa nilai Sumber Data adalah 311_service_requests_copy.

5. Karena Anda membuat diagram jumlah permintaan berdasarkan lingkungan, Anda perlu menetapkan Dimensi ke category dan dimensi Perincian ke neighborhood. Klik dimensi default (kemungkinan status), lalu dalam daftar, pilih kategori.

   

6. Di daftar Kolom yang Tersedia , klik dan tarik lingkungan menuju ke kotak Tambahkan dimensi di sini di bawah Dimensi perincian.

   

Tambahkan filter

Karena data tersebut menyertakan sejumlah nilai NULL dalam kolom neighborhood, Anda perlu menambahkan filter yang mengecualikan nilai NULL dari diagram.

Untuk menambahkan filter:

1. Di tab Data, klik Tambahkan filter.

   

2. Pada dialog Buat filter:

   • Untuk Name, ketik Exclude nulls.
   • Pastikan Sumber data ditetapkan ke 311_service_requests_copy.
   • Klik Sertakan, lalu pilih Kecualikan.
   • Klik Pilih kolom, lalu pilih lingkungan.

   • Klik Pilih kondisi lalu pilih Null.

     

   • Klik Simpan.

3. Setelah filter diterapkan, diagram Anda akan terlihat seperti berikut.

   

Pembersihan

Agar tidak menimbulkan biaya pada akun Google Cloud Anda untuk resource yang digunakan dalam panduan memulai ini, Anda dapat menghapus project, menghapus reservasi BI Engine, atau keduanya.

Menghapus project

Cara termudah untuk menghilangkan penagihan adalah dengan menghapus project yang Anda buat untuk tutorial.

Untuk menghapus project:

Perhatian: Menghapus project memiliki efek berikut:

• Semua hal dalam project akan dihapus. Jika menggunakan project yang sudah ada untuk tugas dalam dokumen ini, saat Anda menghapusnya, pekerjaan lain yang telah Anda lakukan dalam project tersebut juga akan terhapus.
• Project ID kustom hilang. Saat membuat project ini, Anda mungkin telah membuat project ID kustom yang ingin digunakan di masa mendatang. Untuk mempertahankan URL yang menggunakan project ID, seperti URL appspot.com, hapus resource yang dipilih di dalam project, bukan menghapus seluruh project.

Jika Anda berencana mempelajari berbagai arsitektur, tutorial, atau panduan memulai, menggunakan kembali project dapat membantu agar Anda tidak melampaui batas kuota project.

1. Di konsol Google Cloud, buka halaman Manage resource.

   Buka Manage resource

2. Pada daftar project, pilih project yang ingin Anda hapus, lalu klik Delete.
3. Pada dialog, ketik project ID, lalu klik Shut down untuk menghapus project.

Menghapus reservasi

Atau, jika ingin mempertahankan project tersebut, Anda dapat menghindari biaya tambahan BI Engine dengan menghapus reservasi kapasitas.

Untuk menghapus reservasi, ikuti langkah-langkah berikut:

1. Di Konsol Google Cloud, di bagian Administration, buka halaman BI Engine.

   Buka halaman BI Engine

   Catatan: Jika diminta untuk mengaktifkan BigQuery Reservation API, klik Enable.

2. Di bagian Reservations, cari reservasi Anda.

3. Di kolom Actions, klik di sebelah kanan reservasi, lalu pilih Delete.

4. Dalam dialog Delete reservation?, masukkan Delete, lalu klik DELETE.

Langkah selanjutnya

• Untuk ringkasan BigQuery BI Engine, lihat Pengantar BigQuery BI Engine.
• Pelajari Looker Studio lebih lanjut di Pusat Bantuan.
• Pelajari cara mereservasi kapasitas.
• Pelajari Harga BigQuery BI Engine lebih lanjut.