コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。
{# END}

コネクテッド シートの使用

コネクテッド シートを使用すると、Google スプレッドシートの BigQuery データの何十億という行について、アクセス、分析、可視化、共有を行うことができます。

さらに、次のことも可能です。

  • 使い慣れたスプレッドシートのインターフェースを使用して、パートナーやアナリストなどの関係者と共同編集する。

  • 追加のスプレッドシートをエクスポートしなくても、信頼できる単一のデータ分析ソースを利用する。

  • レポートとダッシュボードのワークフローを効率化する。

コネクテッド シートは、リクエストまたは定義済みのスケジュールに従って、BigQuery クエリをユーザーに代わって実行します。クエリの結果はスプレッドシートに保存され、分析と共有に利用できます。

サンプル ユースケース

コネクテッド シートを使用すると、SQL の知識がなくてもシート内の大量のデータを分析できます。以下に、いくつかのユースケースを示します。

  • ビジネス プランニング: データセットを構築して準備し、他のユーザーがデータから分析情報を得られるようにします。たとえば、販売データを分析して、さまざまな地域での売れ筋商品を特定します。

  • カスタマー サービス: お客様 10,000 人あたりで苦情が最も多い店舗を特定します。

  • 販売: 社内の財務レポートや販売レポートを作成し、営業担当者と収益レポートを共有します。

アクセス制御

BigQuery のデータセットとテーブルへの直接アクセスは、引き続き BigQuery 内で制御されます。ユーザーに Google スプレッドシートへのアクセスを許可する場合は、スプレッドシートを共有して、BigQuery へのアクセス権は付与しないでください。

Google スプレッドシートのみのアクセスを持つユーザーは、スプレッドシートでの分析や、他のスプレッドシート機能の使用はできますが、次のアクションは実行できません。

  • スプレッドシート内の BigQuery データを手動で更新する。
  • スプレッドシートのデータの更新をスケジュール設定する。

VPC Service Controls

VPC Service Controls を使用して、Google Cloud リソースへのアクセスを制限できます。VPC Service Controls ではスプレッドシートに対応していないため、VPC Service Controls が保護している BigQuery データにアクセスできない可能性があります。必要な権限があり、VPC Service Controls のアクセス制限を満たしている場合は、VPC Service Controls の境界を構成して、コネクテッド シートからのクエリを許可できます。これを行うには、以下を使用して境界を構成する必要があります。

  • 境界外からの信頼できる IP アドレス、ID、信頼できるクライアント デバイスからのリクエストを許可するアクセスレベルまたは上り（内向き）ルール。
  • クエリ結果をユーザーのスプレッドシートにコピーできるようにする下り（外向き）ルール。

上り（内向き）ポリシーと下り（外向き）ポリシーを構成する方法と、アクセスレベルを構成してルールを適切に構成する方法を学習します。境界を構成して必要なデータのコピーを許可するには、次の YAML ファイルを使用します。

# Allows egress to Sheets through the Connected Sheets feature
- egressTo:
    operations:
    - serviceName: 'bigquery.googleapis.com'
      methodSelectors:
      - permission: 'bigquery.vpcsc.importData'
    resources:
    - projects/628550087766 # Sheets-owned Google Cloud project
  egressFrom:
    identityType: ANY_USER_ACCOUNT

準備

まず、Google Workspace のトピックの Google スプレッドシートで BigQuery データを使ってみるの「要件」セクションの説明に従って、スプレッドシートで BigQuery データにアクセスするための要件を満たしていることを確認します。

課金用に設定された Google Cloud プロジェクトがまだない場合は、次の手順を行います。

  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。詳しくは、プロジェクトで課金が有効になっているかどうかを確認する方法をご覧ください。

  4. 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

  5. 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。詳しくは、プロジェクトで課金が有効になっているかどうかを確認する方法をご覧ください。

  6. 新しいプロジェクトでは、BigQuery 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。

このトピックを終了した後、作成したリソースを削除すると、それ以上の請求は発生しません。詳細については、クリーンアップをご覧ください。

コネクテッド シートを BigQuery で使用する

次の例では、一般公開データセットを使用して、Google スプレッドシートから BigQuery に接続します。

  1. Google スプレッドシートのスプレッドシートを 1 つ作成または開きます。

  2. [データ] をクリックし、[データコネクタ] をクリックしてから、[BigQuery に接続する] をクリックします。

  3. [接続] をクリックします。

  4. 課金が有効になっている Google Cloud プロジェクトを選択します。

  5. [一般公開データセット] をクリックします。

  6. 検索ボックスに「chicago」と入力し、[chicago_taxi_trips] データセットを選択します。

  7. [taxi_trips] テーブルを選択し、[接続] をクリックします。

    テーブルに接続します。

    次のようなスプレッドシートが表示されます。

    Taxi trips のデータ

スプレッドシートの使用を開始します。使い慣れた方法でスプレッドシートを操作し、ピボット テーブル、数式、グラフを作成できます。

スプレッドシートでは 500 行しかプレビューで表示されませんが、ピボット テーブル、数式、グラフではデータセット全体が使用されます。データのシートへの抽出もできます。詳細については、コネクテッド シートのチュートリアルをご覧ください。

クリーンアップ

このチュートリアル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手順は次のとおりです。

  1. Google Cloud コンソールで、[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。

次のステップ