Looker Studio でデータを分析する

BigQuery を使用して、無料のセルフサービス型ビジネスインテリジェンスプラットフォームである Looker Studio でデータを探索できます。このプラットフォームでは、データの可視化、ダッシュボード、レポートを構築して使用できます。Looker Studio を使用すると、BigQuery データに接続し、可視化を行い、分析情報を他のユーザーと共有できます。

BI Engine による高速化が有効になっている Looker Studio クエリでは、アクセラレーションモード、ウィンドウ関数、マテリアライズドビューのスマートチューニング、繰り返しフィールドを利用できます。Looker Studio のクエリ結果は、他の BigQuery クエリと同様にキャッシュに保存され、クエリキューの同時実行処理を活用できます。

Looker Studio で BigQuery データを探索する

Looker Studio を使用すると、次のオプションを使用して BigQuery のデータを探索できます。

[クエリ結果] ペイン
[テーブルスキーマ] ペイン
Looker Studio のレポートの共有

次の例では、Looker Studio を使用して BigQuery の austin_bikeshare データセットのデータを可視化します。一般公開データセットの詳細については、BigQuery の一般公開データセットをご覧ください。

制限事項

BigQuery BI Engine が Looker Studio と統合されている場合、次の機能のサポートは限定的です。

ユーザー定義関数（UDF）
ARRAY 列
レガシー SQL が使用されている場合、または生成された URL の長さが 11,378 文字を超える場合、[Looker Studio で調べる] 機能が無効になります。
ワイルドカードテーブルは高速化されません。
一部の結合タイプは、完全には高速化されません。
複雑な結合を含む小さなテーブルは、完全には高速化されません。

クエリ結果を調べる

Looker Studio では、任意の SQL クエリを作成してデータを可視化できます。これは、Looker Studio で作業する前に BigQuery のデータを変更する場合や、テーブル内のフィールドのサブセットのみが必要な場合に便利です。

Google Cloud コンソールで [BigQuery] ページに移動します。

[BigQuery] に移動
[課金プロジェクト] を選択します。
[エクスプローラ] ペインで、[入力して検索] フィールドに「bikeshare_trips」と入力します。
bigquery-public-data > austin_bikeshare > bikeshare_trips の順に移動します。
[アクションを表示] をクリックし、[開く] をクリックします。

Query Editor でクエリを作成します。次に例を示します。

SELECT
  *
FROM
  `bigquery-public-data.austin_bikeshare.bikeshare_trips`
LIMIT
  1000;

[実行] をクリックします。
[クエリ結果] セクションで、[データを探索] をクリックして、[Looker Studio で探索] をクリックします。
[Welcome to Looker Studio] ページで Google Looker Studio と Google の利用規約に同意する場合は [Get Started] をクリックします。
[Authorize Looker Studio access] ページで、利用規約に同意する場合は [Authorize] をクリックして接続を承認し、マーケティング設定を選択します。他のユーザーにデータを表示する権限を付与しない限り、レポート内のデータを表示できるのはユーザー本人だけです。

レポートエディタに、クエリ結果が Looker Studio のグラフとして表示されます。

次の図は、Looker Studio レポートの一部の機能を示しています。

凡例:

Looker Studio のロゴとレポート名。
- ロゴをクリックして、Looker Studio ページに移動します。
- レポート名を編集するには、名前をクリックします。
Looker Studio のツールバー。[グラフの追加] ツールがハイライト表示されます。
レポートのタイトル。テキストを編集するには、テキストボックスをクリックします。
表（選択済み）。選択したグラフは、グラフのヘッダーにあるオプションを使って操作できます。
棒グラフ（未選択）。
グラフのプロパティペイン。選択したテーブルのデータの特性と外観は、[設定] タブと [スタイル] タブで構成できます。
データ ペイン。このペインでは、レポートで使用するフィールドとデータソースにアクセスできます。
- グラフにデータを追加するには、[データ] ペインから項目をグラフにドラッグします。
- グラフを作成するには、[データ] ペインから項目をキャンバスにドラッグします。
保存して共有。このレポートを保存して、後で表示、編集、共有できるようにします。レポートを保存する前に、データソースの設定と、データソースで使用される認証情報を確認します。

データソースの認証情報のオーナーであるユーザーは、リソースをクリックすると、ジョブの統計情報、結果テーブル、BI Engine の詳細を表示できます。

グラフを操作する

Looker Studio のグラフはインタラクティブです。データが Looker Studio に表示されたので、次のような操作を行えます。

テーブルをスクロールし、ページ間を移動します。
棒グラフで、バーの上にポインタを置くと、データの詳細が表示されます。
棒グラフでバーを選択すると、そのディメンションでテーブルをクロスフィルタできます。

グラフを追加する

Looker Studio は、さまざまなビジュアリゼーションのタイプをサポートしています。レポートにグラフを追加する手順は次のとおりです。

ツールバーで [グラフを追加] をクリックします。
追加するグラフを選択します。
キャンバスをクリックしてグラフをレポートに追加します。
[グラフ] のプロパティペインを使用してグラフを構成します。

レポートにグラフを追加する方法について詳しくは、グラフをレポートに追加するをご覧ください。

テーブルスキーマを調べる

テーブルスキーマをエクスポートすると、Looker Studio でデータのメタデータを表示できます。これは、Looker Studio でデータを操作する前に BigQuery でデータを変更したくない場合に便利です。

Google Cloud コンソールで [BigQuery] ページに移動します。

[BigQuery] に移動
[課金プロジェクト] を選択します。
[エクスプローラ] ペインで、[入力して検索] フィールドに「bigquery-public-data」と入力します。
bigquery-public-data > austin_bikeshare > bikeshare_trips の順に移動します。
ツールバーで [ エクスポート] をクリックします。エクスポートが表示されない場合は、[ その他の操作] を選択して [エクスポート] をクリックします。
[Looker Studio で探索] をクリックします。

レポートを共有する

レポートを他のユーザーと共有するには、Looker Studio への招待を他のユーザーにメールで送信します。特定のユーザーまたは Google グループを招待できます。幅広く共有できるように、Looker Studio レポートに誰でもアクセスできるリンクを作成することもできます。

他のユーザーとレポートを共有するには、次の手順で操作します。

[Looker Studio] ページのヘッダーで、[共有] をクリックします。
[Sharing with others] ダイアログで、受信者のメールアドレスを入力します。複数のメールアドレスまたは Google グループアドレスを入力できます。
受信者がレポートを表示または編集できるかどうかを指定します。
[送信] をクリックします。

詳しくは、レポートの共有についての記事をご覧ください。

データソースはプロジェクトに関連付けられているため、プロジェクトを削除すると、Looker Studio でデータをクエリできなくなります。Google Cloud プロジェクトを削除しない場合は、Looker Studio のレポートとデータソースを削除できます。

Looker Studio をモニタリングする

BigQuery BI Engine による高速化を使用して Looker Studio をモニタリングするには、BigQuery BI Engine をモニタリングするをご覧ください。リソースとジョブをモニタリングするには、健全性、リソース使用率、ジョブをモニタリングするをご覧ください。

INFORMATION_SCHEMA、実行グラフ、Cloud Monitoring の指標など、BigQuery のモニタリングの完全なサポート。
BI Engine による高速化が有効になっている Looker Studio クエリでは、アクセラレーションモードを利用できます。
BI Engine は、以前はサポートされていなかった次のようなユースケースをサポートします。
Looker Studio のクエリ結果は、他の BigQuery クエリと同様にキャッシュに保存されます。
ピボットテーブルグラフのレイテンシが軽減されます。
クエリキューの同時実行処理。
データソースの認証情報のオーナーは、ワンクリックでジョブの統計情報、結果テーブル、BI Engine の詳細にアクセスできます。
Looker Studio の INFORMATION_SCHEMA の詳細には、費用と使用量を把握するための 2 つのラベル（report_id と datasource_id）が含まれています。
モデルごとの Looker Studio BI Engine 指標は提供されなくなりました。
信頼性の向上。

Looker Studio での BigQuery ネイティブインテグレーションの可用性

Looker Studio の BigQuery ネイティブインテグレーションは、エンドユーザー、プロジェクト、Google Cloud リージョンをターゲットに設定して、段階的に有効化されます。次のいずれかに該当する場合、ダッシュボードはネイティブインテグレーションを使用します。

Looker Studio のダッシュボード要素にカーソルを合わせると、ネイティブインテグレーションが有効になっているデータソースのオーナーには BigQuery アイコンが表示されます。ダッシュボード情報を生成したジョブを表示するには、[BigQuery] リンクをクリックします。
INFORMATION_SCHEMA.JOBS ビューには、looker_studio_datasource_id と looker_studio_report_id labels に関連する Looker Studio ダッシュボードの問題がすべて表示されます。
Cloud Logging のログには、bigquery.googleapis.com と protoPayload.serviceName="bigquerybiengine.googleapis.com" のエントリが含まれます。

Looker Studio `INFORMATION_SCHEMA` の詳細を表示する

BigQuery で使用されている Looker Studio レポートとデータソースを追跡するには、INFORMATION_SCHEMA.JOBS ビューを表示します。BigQuery のネイティブインテグレーションを有効にすると、すべての Looker Studio クエリで report_id ラベルと datasource_id ラベルを持つエントリが作成されます。これらは、レポートまたはデータソースのページを開くときに LookerStudio の URL の末尾に表示される ID です。たとえば、URL が https://lookerstudio.google.com/navigation/reporting/my-report-id-123 のレポートの場合、レポート ID は「my-report-id-123」です。

次の例は、レポートとデータソースを表示する方法を示しています。

Looker Studio BigQuery のジョブレポートとデータソースの URL を表示する

Looker Studio の各 BigQuery ジョブのレポートとデータソースの URL を表示するには、次のクエリを実行します。

-- Standard labels used by Looker Studio.
DECLARE requestor_key STRING DEFAULT 'requestor';
DECLARE requestor_value STRING DEFAULT 'looker_studio';

CREATE TEMP FUNCTION GetLabel(labels ANY TYPE, label_key STRING)
AS (
  (SELECT l.value FROM UNNEST(labels) l WHERE l.key = label_key)
);

CREATE TEMP FUNCTION GetDatasourceUrl(labels ANY TYPE)
AS (
  CONCAT("https://lookerstudio.google.com/datasources/", GetLabel(labels, 'looker_studio_datasource_id'))
);

CREATE TEMP FUNCTION GetReportUrl(labels ANY TYPE)
AS (
  CONCAT("https://lookerstudio.google.com/reporting/", GetLabel(labels, 'looker_studio_report_id'))
);

SELECT
  job_id,
  GetDatasourceUrl(labels) AS datasource_url,
  GetReportUrl(labels) AS report_url,
FROM
  `region-us`.INFORMATION_SCHEMA.JOBS jobs
WHERE
  creation_time > TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 7 DAY)
  AND GetLabel(labels, requestor_key) = requestor_value
LIMIT
  100;

レポートとデータソースを使用して生成されたジョブを表示する

生成されたジョブを表示するには、次のクエリを実行します。

-- Specify report and data source id, which can be found in the end of Looker Studio URLs.
DECLARE user_report_id STRING DEFAULT '*report id here*';
DECLARE user_datasource_id STRING DEFAULT '*datasource id here*';

-- Standard labels Looker Studio uses in native integration.
DECLARE requestor_key STRING DEFAULT 'requestor';
DECLARE requestor_value STRING DEFAULT 'looker_studio';
DECLARE datasource_key STRING DEFAULT 'looker_studio_datasource_id';
DECLARE report_key STRING DEFAULT 'looker_studio_report_id';

CREATE TEMP FUNCTION GetLabel(labels ANY TYPE, label_key STRING)
AS (
  (SELECT l.value FROM UNNEST(labels) l WHERE l.key = label_key)
);

SELECT
  creation_time,
  job_id,
FROM
  `region-us`.INFORMATION_SCHEMA.JOBS jobs
WHERE
  creation_time > TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 7 DAY)
  AND GetLabel(labels, requestor_key) = requestor_value
  AND GetLabel(labels, datasource_key) = user_datasource_id
  AND GetLabel(labels, report_key) = user_report_id
ORDER BY 1
LIMIT 100;

次のステップ

BI Engine の容量の予約の詳細については、BI Engine の容量を予約するをご覧ください。
BigQuery 用のクエリの作成の詳細については、BigQuery 分析の概要をご覧ください。このドキュメントでは、クワの実行方法やユーザー定義関数（UDF）の作成方法などのタスクについて説明します。
BigQuery の構文については、BigQuery での SQL の概要をご覧ください。BigQuery では、SQL クエリ用の優先言語は標準 SQL です。BigQuery の古い SQL に似た構文については、レガシー SQL 関数と演算子をご覧ください。