BigQuery, Google'ın petabayt ölçeğinde veri ambarlama çözümüdür. Looker Studio, BigQuery ile yerel olarak entegre olur ve BigQuery verilerini analiz edip görselleştirmek için kullanılabilir.
Uygulama adımları
BigQuery verilerinizi Looker Studio'ya getirmenin birden çok yolu vardır:
- Looker Studio kullanıcı arayüzünde yerel BigQuery bağlayıcısını kullanma
- Topluluk Bağlayıcısı geliştirme ve kullanma
Looker Studio kullanıcı arayüzünde yerel BigQuery bağlayıcısını kullanma
Kullanıcılar, BigQuery tablolarını veya belirli sorguları görselleştirmek için Looker Studio'daki yerel BigQuery bağlayıcısını kullanabilir. Looker Studio içinden tabloların tamamını getirebilir veya BigQuery'de özel sorgular çalıştırabilirsiniz. BigQuery verilerinizin keşif analizini tamamlamak için Looker Studio Gezgin özelliğini de kullanabilirsiniz.
Kullanıcılarınız:
- araştırma yapıyor olması gerekir.
- SQL'e aşina olan ve kendi sorgularını yazabilen kullanıcılar.
- verilere aşina olmalı ve sıfırdan nasıl görselleştirilebileceğini bilmelidir.
Örnek: BigQuery'den doğum oranı verilerini sorgulama
Bu rehberde son kullanıcıların, BigQuery verilerini görselleştirmek için Looker Studio kullanıcı arayüzünden Looker Studio'nun yerel BigQuery bağlayıcısını nasıl kullanabileceği gösterilmektedir. Bu örnek, BigQuery natality örnek tablosunu sorgular ve tablonun tamamını Looker Studio'ya getirir.
Örnek: BigQuery, App Engine ve Looker Studio ile BI kontrol paneli oluşturma
Looker Studio ve BigQuery'yi kullanarak BI kontrol paneli oluşturma başlıklı makalede, BigQuery verilerini önceden toplamak ve ardından Looker Studio ile görselleştirmek için App Engine'i nasıl kullanabileceğiniz gösterilmektedir.
Topluluk Bağlayıcısı geliştirme ve kullanma
BigQuery'den veri getiren bir Topluluk Bağlayıcısı geliştirebilirsiniz. Bu yaklaşım, yerel bağlayıcıyı kullanmaya kıyasla bazı avantajlar sağlar:
- Mevcut sorguları Bağlayıcınıza dahil edebilirsiniz. Kullanıcılarınızın tam sorguyu elde etmek için kendi SQL'lerini yazması veya SQL snippet'lerini kopyalayıp yapıştırması gerekmez. Ayrıca sorgularınızı parametre haline getirebilir ve kullanıcılarınızın sorguları özelleştirmek için bağlayıcı yapılandırması aracılığıyla giriş sağlamalarına izin verebilirsiniz.
- Faturalandırmayı merkezileştirmek için hizmet hesaplarını kullanabilirsiniz. Kullanıcılarınızın GCP faturalandırma hesabına erişmesi gerekmez.
- Kullanıcılarınız hazır şablon raporlarını kendi verileriyle kullanmaya başlayabilir.
- BigQuery maliyetini kontrol etmek için kendi önbelleğe alma katmanınızı uygulayabilirsiniz.
Topluluk Bağlayıcısı'nda, BigQuery verilerine üç ayrı şekilde erişebilirsiniz:
Bu tablo, avantajları ve dezavantajları özetlemektedir:
| Looker Studio Gelişmiş Hizmetler | Apps Komut Dosyası BigQuery Hizmeti | BigQuery REST API'si | |
|---|---|---|---|
| Referans | Looker Studio Gelişmiş Hizmetler | Apps Komut Dosyası BigQuery Hizmeti | BigQuery REST API |
| Veri akışı | BigQuery > Looker Studio | BigQuery > Apps Komut Dosyası > Looker Studio | BigQuery > Apps Komut Dosyası > Looker Studio |
getschema aracılığıyla desteklenen hesaplanan alanlar |
Evet | Evet | Evet |
| Bir hizmet hesabı/özel erişim denetimi | Evet | Hayır (geçerli kullanıcının kimlik bilgileri zorunlu kılınır) | Evet |
| Filtreler otomatik olarak aşağı doğru | Evet | Hayır | Hayır |
getData projesinde ek veri dönüştürme gerekli |
Hayır | Evet | Evet |
| Getirilen verilere Apps Komut Dosyası'ndan erişilebilir (Ek dönüştürme yapmanızı sağlar) |
Hayır | Evet | Evet |
| Özel önbelleğe alma desteklenir | Hayır | Evet | Evet |
| Uygulanan UrlfetchApp Kotası | Hayır | Hayır | Evet |
| Örnek uygulama | Dünya Bankası veri bağlayıcısı | Apps Komut Dosyası BigQuery Hizmeti | Chrome UX Bağlayıcı |
Getirilen verileri BigQuery'den dönüştürmeniz veya özel önbelleğe almaya ihtiyacınız olmadığı sürece, çoğu kullanım alanında Looker Studio Gelişmiş Hizmetleri'nden yararlanabilirsiniz.