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。
コネクテッド シートでデータをフィルタリングすると、選択したプロジェクトに対して BigQuery に送信するクエリが更新されます。実行されたクエリは、関連プロジェクトで次のログフィルタを使用して表示できます。
resource.type="bigquery_resource" protoPayload.metadata.firstPartyAppMetadata.sheetsMetadata.docId != NULL_VALUE
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。必要なデータのコピーを許可するように境界を構成するには、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
始める前に
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。
- 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.
-
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。
-
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。
- 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。
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 シートから BigQuery データセットを開く
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。
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。
[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。
[接続] をクリックします。
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。
[一般公開データセット] をクリックします。
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。
[taxi_trips] テーブルを選択し、[接続] をクリックします。
次のようなスプレッドシートが表示されます。
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 Google 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。ピボット テーブルに対して返される結果の最大行数は 50,000 行です。データのシートへの抽出もできます。データ抽出に対して返される結果の最大行数は 50,000 行です。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。
コネクテッド シートでテーブルを開く
コネクテッド シートで Google Cloud コンソールからテーブルを開くには、次のいずれかの方法を使用します。
[エクスプローラ] ペインを使用します。
[エクスプローラ] ペインで、Google スプレッドシートで開くテーブルを含むデータセットを開きます。
テーブル名の横にある [アクションを表示] をクリックし、[アプリで開く] > [コネクテッド シート] を選択します。
テーブル ツールバーを使用します。
[エクスプローラ] ペインで、Google スプレッドシートで開くテーブルをクリックします。
テーブル ツールバーで、
[エクスポート] をクリックし、[シートを使って調べる] をクリックします。
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。
- Google Cloud コンソールで、[リソースの管理] ページに移動します。
- 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。
- 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
Google Workspace の Google スプレッドシートで BigQuery データを使ってみるで詳細をご覧ください。
YouTube のコネクテッド シート プレイリストを使用するの動画をご覧ください。