Analiza datos con Looker Studio

Puedes usar BigQuery para explorar datos con Looker Studio, una plataforma de inteligencia empresarial sin costo que te permite compilar y consumir informes, paneles y visualizaciones de datos. Con Looker Studio, puedes conectarte a tus datos de BigQuery, crear visualizaciones y compartir tus estadísticas con otras personas.

Limitaciones

BigQuery BI Engine tiene compatibilidad limitada para las siguientes características cuando se integra a Looker Studio:

• Funciones definidas por el usuario (UDF)
• Columnas ARRAY
• Funciones analíticas
• Límites de tamaño de tabla: hasta 150 millones de filas cuando se conecta a una tabla directamente o 2 millones de filas cuando se conecta mediante una consulta personalizada
• Ajuste inteligente de vista materializada
• Campos repetidos
• Vistas autorizadas
• Si se usa SQL heredado o si la longitud de la URL generada es superior a 11,378 caracteres, se inhabilita la función Explorar con Looker Studio.

Explora los datos de BigQuery en Looker Studio

Puedes explorar datos en BigQuery con Looker Studio mediante las siguientes opciones:

• Panel Resultados de la consulta
• Panel Esquema de tabla
• Comparte informes de Looker Studio

En estos ejemplos, se usa Looker Studio para visualizar datos en el conjunto de datos austin_bikeshare de BigQuery. Para obtener más información sobre los conjuntos de datos públicos, consulta Conjuntos de datos públicos de BigQuery.

Explora los resultados de la consulta

Puedes construir una consulta arbitraria de SQL y visualizar los datos en Looker Studio. Esto es útil si deseas modificar los datos en BigQuery antes de trabajar con ellos en Looker Studio, o si solo necesitas un subconjunto de los campos de la tabla.

Nota: Puedes visualizar un máximo de 5,000 filas de datos en gráficos de Looker Studio.

1. En la consola de Google Cloud, ve a la página de BigQuery.

   Ir a BigQuery

2. Selecciona el proyecto de facturación.

3. En el panel Explorador, ingresa bikeshare_trips en el campo Tipo de búsqueda.

4. Ve a bigquery-public-data > austin_bikeshare > bikeshare_trips.

5. Haz clic en Ver acciones y, luego, en Consulta.

6. Crea tu consulta en el editor de consultas. Por ejemplo:

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

7. Haz clic en Ejecutar.

8. En la sección Resultados de la consulta, haz clic en Explorar datos y, luego, en Explorar con Looker Studio.

   

9. En la página Te damos la bienvenida a Looker Studio, haz clic en Comenzar si aceptas las Condiciones del Servicio de Google y Google Looker Studio.

10. En la página Autorizar acceso de Looker Studio, haz clic en Autorizar para autorizar la conexión si aceptas las Condiciones del Servicio y, luego, selecciona tus preferencias de marketing. Solo tú puedes ver los datos en tu informe, a menos que otorgues permiso a otros para ver los datos.

    El editor de informes muestra los resultados de tu consulta como gráficos de Looker Studio.

En la siguiente imagen, se muestran algunas funciones de un informe de Looker Studio:

Leyenda:

1. Logotipo de Looker Studio y nombre del informe
   • Para ir a la página Looker Studio, haz clic en el logotipo.
   • Para editar el nombre del informe, haz clic en él.
2. Barra de herramientas de Looker Studio. Se destaca la herramienta Agregar un gráfico.
3. Título del informe. Para editar el texto, haz clic en el cuadro de texto.
4. Tabla (seleccionada). Puedes interactuar con un gráfico seleccionado mediante las opciones del encabezado del gráfico.
5. Gráfico de barras (no seleccionado).
6. Panel de propiedades del Gráfico. Para una tabla seleccionada, puedes configurar las propiedades y la apariencia de los datos en las pestañas Configuración y Estilo.
7. Panel Datos. En este panel, puedes acceder a los campos y a las fuentes de datos que usarás en tu informe.
   • Para agregar datos a un gráfico, arrastra los campos del panel Datos al gráfico.
   • Para crear un gráfico, arrastra un campo del panel Datos al lienzo.
8. Guardar y compartir. Guarda este informe para que puedas verlo, editarlo y compartirlo con otras personas más tarde. Antes de guardar el informe, revisa la configuración de la fuente de datos y las credenciales que usa.

Interactúa con los gráficos

Los gráficos de Looker Studio son interactivos. Ahora que tus datos se muestran en Looker Studio, puedes probar lo siguiente:

• Desplázate por la tabla.
• En el gráfico de Barras, mantén el puntero sobre una barra para ver los detalles de los datos.
• Selecciona una barra en el gráfico de barras para hacer un filtrado cruzado de la tabla por esa dimensión.

Agrega gráficos

Looker Studio admite muchos tipos de visualización diferentes. Para agregar más gráficos al informe, sigue estos pasos:

1. En la barra de herramientas, haz clic en Agregar un gráfico.
2. Selecciona el gráfico que deseas agregar.
3. Haz clic en el lienzo para agregar el gráfico al informe.
4. Usa el panel de propiedades del Gráfico para configurar el gráfico.

Para obtener más información sobre cómo agregar gráficos a un informe, consulta Agrega gráficos a tu informe.

Explora el esquema de la tabla

Puedes exportar el esquema de tabla para ver los metadatos de tus datos en Looker Studio. Esto es útil si no deseas modificar los datos en BigQuery antes de trabajar con ellos en Looker Studio.

Nota: Las consultas de BigQuery pueden mostrar un máximo de 20 MB de datos. Si exploras esquemas de tablas muy grandes, Looker Studio podría truncar los resultados.

1. En la consola de Google Cloud, ve a la página de BigQuery.

   Ir a BigQuery

2. Selecciona el proyecto de facturación.

3. En el panel Explorador, ingresa bigquery-public-data en el campo Tipo de búsqueda.

4. Ve a bigquery-public-data > austin_bikeshare > bikeshare_trips.

5. En la barra de herramientas, haz clic en Exportar. Si la exportación no está visible, selecciona Más acciones y, luego, haz clic en Exportar.

6. Haz clic en Explorar con Looker Studio.

   

Comparte informes

Puedes compartir los informes con otros si envías una invitación por correo electrónico para visitar Looker Studio. Puedes invitar a personas específicas o Grupos de Google. Para compartir más ampliamente, también puedes crear un vínculo que permita a cualquier persona acceder a tus informes de Looker Studio.

Nota: Para poder compartir un informe creado por la función de exportación de BigQuery, primero debes hacer clic en Guardar y compartir.

Para compartir un informe con otra persona, sigue estos pasos:

1. En el encabezado de la página de Looker Studio, haz clic en Compartir.
2. En el cuadro de diálogo Compartir con otros, escribe la dirección de correo electrónico del destinatario. Puedes ingresar varias direcciones de correo electrónico o direcciones de Grupos de Google.
3. Especifica si los destinatarios pueden ver o editar el informe.
4. Haga clic en Enviar.

Obtén más información para compartir informes.

Borrar tu proyecto evita que Looker Studio consulte los datos, porque la fuente de datos está asociada con tu proyecto. Si no quieres borrar tu proyecto de Google Cloud, puedes borrar el informe de Looker Studio y la fuente de datos.

Vista previa de la integración nativa de BigQuery en Looker Studio

Vista previa

Este producto o función está sujeto a las "Condiciones de las Ofertas de Fase Previa a la DG" de la sección Condiciones Generales del Servicio de las Condiciones específicas del Servicio. Los productos y las funciones que se encuentran en la fase previa a la DG están disponibles “tal cual” y podrían tener asistencia limitada. Para obtener más información, consulta las descripciones de la etapa de lanzamiento.

Para solicitar acceso a esta función de vista previa, completa el formulario de registro de la vista previa de BigQuery Integration en Looker Studio. Para enviar comentarios o solicitar asistencia con esta función, envía un correo electrónico a [e-mail].

La integración nativa de BigQuery en Looker Studio agrega las siguientes características:

• Compatibilidad total con la supervisión de BigQuery, incluidos INFORMATION_SCHEMA, grafo de ejecución y métricas de Cloud Monitoring
• Las consultas de Looker Studio con la aceleración de BI Engine habilitada pueden aprovechar los modos de aceleración.
• La compatibilidad de BI Engine para casos de uso que antes no eran compatibles incluye lo siguiente:
  • Funciones analíticas
  • Tamaños de tablas más grandes
  • Límites de partición más grandes
  • Ajuste inteligente de vista materializada
  • Campos repetidos
  • Vistas autorizadas
• Los resultados de las consultas de Looker Studio se almacenan en caché como otras consultas de BigQuery.
• Menor latencia para los gráficos de tablas dinámicas.
• Control de simultaneidad de listas de consultas en cola.
• Los propietarios de las credenciales de las fuentes de datos tienen navegación en un solo clic a las estadísticas de los trabajos, las tablas de resultados y los detalles de BI Engine.
• Los detalles de INFORMATION_SCHEMA de Looker Studio incluyen dos etiquetas (report_id y datasource_id) para ayudarte a comprender los costos y el uso.
• Las métricas de Looker Studio BI Engine de cada modelo ya no se proporcionan.
• Confiabilidad mejorada

Disponibilidad para la integración nativa de BigQuery en Looker Studio

La integración nativa de BigQuery en Looker Studio se habilita de forma incremental para los clientes mediante la orientación a usuarios finales, proyectos y regiones de Google Cloud. Tus paneles usan la integración nativa si se cumple alguna de las siguientes condiciones:

• Cuando se coloca el cursor sobre los elementos del panel en Looker Studio, los propietarios de las fuentes de datos con integración nativa habilitada ven un ícono de BigQuery. Para ver el trabajo que produjo la información del panel, puedes hacer clic en el vínculo BigQuery.
• La vista INFORMATION_SCHEMA.JOBS contiene todos los problemas del panel de Looker Studio asociados con looker_studio_datasource_id y looker_studio_report_id labels.
• Los registros de Cloud Logging incluyen entradas de bigquery.googleapis.com y protoPayload.serviceName="bigquerybiengine.googleapis.com".

Ver detalles de INFORMATION_SCHEMA de Looker Studio

Para realizar un seguimiento de los informes y las fuentes de datos de Looker Studio que usa BigQuery, consulta la vista INFORMATION_SCHEMA.JOBS. Cuando la integración nativa de BigQuery está habilitada, cada consulta de Looker Studio crea una entrada con las etiquetas report_id y datasource_id. Estos son IDs que aparecen al final de las URLs de LookerStudio cuando se abre el informe o la página de la fuente de datos. Por ejemplo, el informe con la URL https://lookerstudio.google.com/navegación/reporting/my-report-id-123 tendrá el ID de informe "my-report-id-123".

En los siguientes ejemplos, se muestra cómo ver los informes y las fuentes de datos:

Busca la URL del informe y de la fuente de datos para cada trabajo de BigQuery de Looker Studio

-- 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;

Visualiza los trabajos producidos usando un informe y una fuente de datos

-- 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;

Limitaciones

Las siguientes funciones tienen asistencia limitada en BI Engine para la integración nativa de BigQuery en Looker Studio:

• Las tablas comodín no se aceleran.
• Algunos tipos de unión no se aceleran por completo.
• Las tablas pequeñas con uniones complejas no se aceleran por completo.

Nota: Durante esta vista previa, la aceleración de consultas puede variar según cómo se almacenen los datos en BigQuery. La cantidad de datos que analizan las consultas aceleradas puede diferir de los análisis que usaron versiones anteriores. La implementación anterior de la integración de Looker Studio con BigQuery incluía 1 GB de capacidad de BI Engine por proyecto. La nueva integración nativa de BigQuery proporciona las mejoras mencionadas anteriormente y no viene con la capacidad de BI Engine de 1 GB incluida. Para obtener más información sobre cómo reservar la capacidad de BI Engine, consulta Reserva capacidad de BI Engine.

¿Qué sigue?

• A fin de obtener más información sobre cómo escribir consultas para BigQuery, consulta Descripción general de las estadísticas de BigQuery. En este documento, se explican tareas como ejecutar consultas o crear funciones definidas por el usuario (UDF).
• Para explorar la sintaxis de BigQuery, consulta Introducción a SQL en BigQuery. En BigQuery, el dialecto preferido para las consultas en SQL es SQL estándar. La sintaxis anterior de BigQuery similar a SQL se describe en Funciones y operadores de SQL heredado.