こんにちは！
本記事は「Google Cloud の請求情報を BigQuery に投入、さらに可視化して分析してみました（第2弾）」に続く内容となっております。前回の記事をご覧になっていない方はぜひそちらもご覧ください。
第1弾：Google Cloud 請求データを BigQuery へつなぐ方法
第2弾：BigQuery の請求データを Connected Sheets へ接続して分析・可視化
第3弾：BigQuery の請求データをデータポータルへ接続して分析・可視化 -->★ 今回はこちらのご紹介！
第4弾：請求データ分析してみた結果のまとめ
データポータルの概要
Google データポータルとは Google が提供する完全クラウドベースのBIツールです。さまざまなデータソースへの接続、豊富なビジュアライズ機能を無料で利用することができます。
SQLの知識がなくても画面操作で直観的に綺麗な表やグラフを作成できることが特徴です。
また、Googleドキュメントやスプレッドシートと同様にリンク共有で簡単にチーム内メンバーと共有したり共同編集することも可能です。
データポータルと BigQuery に保存された請求データを連携する
データポータルを利用して BigQuery にエクスポートされた請求データと接続する方法をご紹介していきたいと思います。前提条件についてはConnected Sheetsとの連携時と同じなので詳細は割愛させていただきます。
前提条件
1. 課金が有効になっている Google Cloud プロジェクトが用意されていること
2. BigQuery へ Google Cloud 請求データがエクスポートされていること
3. Google Cloud プロジェクトおよび BigQuery のデータセットへのアクセス権限をユーザーが持っていること
それでは、データポータルとBigQuery の連携から設定していきましょう。
BigQuery のデータソースを接続する
４. 課金プロジェクトを選択
５. データセットと表またはビューを選択
※[カスタムクエリ]オプションを選択すると、データソース作成時にSQLを書くことでテーブルの範囲を絞ったり、複数の BigQuery テーブルのデータを結合したりすることができます。
６. 右上の [接続] をクリック
７. 表示されたデータソースのフィールド パネルを確認
フィールド名の変更や説明の追加、データ型の変更といったデータソースの設定を行います。そのほか、計算フィールドによりデータから派生した新しいフィールドを追加することもできます。
トップページへ戻ると、データソース一覧に接続したデータセットが表示されていることが確認できます。
次から接続したデータソースを分析・可視化する方法をご紹介します。
データポータルでの請求データ分析
まずはレポートを作成しましょう。
レポートを作成する
１. 左上にある [+ 作成] をクリックして、[レポート] を選択
※[データのレポートへの追加] パネルが開きます。
２. [マイデータソース]を選択し、接続作業手順で作成したデータソースを選択
３. 右下の [追加] をクリック
そのデータソースのフィールドを含む表が表示されたらレポートの作成手順は以上です。
次は、作成したレポートにグラフを追加していきます。
グラフを追加する
１. ツールバーからグラフを選択
エディタの上部にあるツールバーで、[挿入] をクリックしてグラフを選択することも可能です。
２. プロパティパネルの右側にある [使用可能な項目] パネルからフィールドをドラッグ＆ドロップ
直観的な操作でディメンションや指標を追加または変更することができます。
今回はプロダクト毎の利用料金の割合を調べてみました。円グラフからCompute Engineの利用料金が全体の56.8%を占めていることがわかります。
- ディメンション：service.description
- 指標：cost
最後に、プロパティパネルの[スタイル]タブからグラフのデザインを変更することもできます。
テンプレートの活用
テンプレートギャラリーでは、Google 社から提供されているテンプレートを利用することができます。Google アナリティクス 、BigQuery、Google スプレッドシート 、YouTube アナリティクス 、Google 広告 、Search Console 、ディスプレイ＆ビデオ 360 、Search Ads 360 に対応したテンプレートが用意されていますので、ぜひご覧ください。
さいごに
データポータルを利用することによって、SQLの知識不要で画面上の操作のみで、大量の請求データを分析しグラフにまとめることができました。共有方法も Google ドキュメントと同様に簡単なので、作成したレポートをすぐにチーム内で共有することができます。
今回は請求情報の分析ということで、BigQuery との接続を行いましたが、そのほか Google アナリティクス や Google スプレッドシート 、CSVファイルなどさまざまなデータとも接続することが可能です。データ連携先が豊富な点もデータポータルの特徴の１つといえるでしょう。
また、ご紹介したほかにもデータをフィルタリングする機能をレポート上に配置することで、例えば、レポート閲覧者側で自由にデータの日付を絞ってグラフを確認できるようにする、といった使い方も可能です。こうすることで、よりインタラクティブなレポートが実現できます。
最後に、データポータルは無料のBIツールですが、BigQuery は有料です。データポータルとBigQuery を連携すると、レポートの作成や閲覧時にBigQuery に対するクエリが発行されるため、BigQuery の利用料金が発生します。BigQuery には毎月1TBまでのクエリデータ無料利用枠もありますので、詳細については BigQuery の料金についてのページをご覧ください。
なお、ソフトバンクでは、Google Workspace と Google Cloud (GCP) の料金を1つの請求書にまとめることが可能です。
「Google Cloud の請求情報を BigQuery に投入、さらに可視化して分析してみました」シリーズは、いよいよ次が最終回です。どうぞ楽しみに！
Google Cloud (GCP) に関する課題やご興味のある方はぜひ、ソフトバンク法人向けページよりお問い合わせください。
関連サービス
法人向けGoogle Cloud サービス
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