初めに

何故、Google Data Studioを使用するか。

自宅でセンシングしたデータをサーバレスでWEBから表示出来るようにしたかったため。

目標

BigQueryにあるデータをレポート化するところまでやってみます。

前提

2017年11月時点の情報です。

データソースにするテーブル定義

以下のテーブルをBigQuery上に作成しています。

[
    {
        "mode": "REQUIRED",
        "name": "ID",
        "type": "INTEGER"
    },
    {
        "mode": "REQUIRED",
        "name": "LOCATION_LOGI",
        "type": "FLOAT"
    },
    {
        "mode": "REQUIRED",
        "name": "LOCATION_LATI",
        "type": "FLOAT"
    },
    {
        "mode": "REQUIRED",
        "name": "DEVICE_DATETIME",
        "type": "DATETIME"
    },
    {
        "mode": "REQUIRED",
        "name": "TEMPERATURE",
        "type": "FLOAT"
    },
    {
        "mode": "REQUIRED",
        "name": "PRESSURE",
        "type": "FLOAT"
    },
    {
        "mode": "REQUIRED",
        "name": "HUMIDITY",
        "type": "FLOAT"
    },
    {
        "mode": "NULLABLE",
        "name": "TIMESTAMP",
        "type": "TIMESTAMP"
    }
]

手順

1.DataStudioを起動する

こちらのサイトを開いてDATA STUDIOを起動するを押します。

2.データソースを設定する

すべてのタブでデータソースを押して、右下の＋ボタンを押します。利用規約の同意が出てきた場合は同意して進めます。
コネクタの一覧からBiqQueryを選択し、プロジェクトにアクセス権を付与しろと言われるので承認を押して許可を押します。
GCPのプロジェクト一覧が出てくるので、対象となるプロジェクトを選択しデータセットの選択、テーブルの選択を行います。
最後に右上の接続を押してデータセットの設定は完了です。

3.集計方法の設定をする

集計方法は以下の通りに設定します。

フィールド	タイプ	集計方法
ID	テキスト	なし
LOCATION_LOGI	数値	なし
LOCATION_LATI	数値	なし
DEVICE_DATEHOUR(BigQueryのカラムから名前を変えています)	日付時	なし
TEMPERATURE	数値	平均
PRESSURE	数値	平均
HUMIDITY	数値	平均
TIMESTAMP	日付時	なし

最後に右上のレポートを作成を押します。

4.レポートを作成する

「このレポートにデータソースを追加しようとしています」と確認をしてくるのでレポートに追加するを押します。GoogleDriveへのアクセス許可と承認をもとめられるので承認します。

レポート作成画面で、期間とポップアップされるこのボタンを押します。
レポートのどの位置にグラフを配置するか決めると、グラフが出ます。

この指標のところを変えると色々なグラフが作成できます。色などを変更したい場合はスタイルタブを押せば編集が可能です。

こんな感じで作成が可能です。

5.レポートを共有する（おまけ）

右上の人にプラスがついたマークを押すと人と共有が可能です。Googleアカウントでの認証も可能です。

最後に

とても簡単にレポートを作成することが出来ました。
GCPのサービスと比べると比較的毛色の違うものに思えます。データソースの集計のところにさえ慣れてしまえば問題なく使えるのではないでしょうか。
これでセンシングしたデータを見せるところまでできました。気になるのは料金ですね。
無駄な部分も多いので、調整していきたいと思います。

Google Data Studioを使用してBigQueryのデータを可視化する

初めに