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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」記事の第1弾、第2弾、第3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 DataPortal へ接続して分析・可視化
第4弾:請求データ分析してみた結果のまとめ --> ★ 今回はこちらのご紹介!
今回は、データソース元としてご紹介したのはBigQuery、分析ツールとしてご紹介したのは、Connected Sheets と Data Portal です。その他にもさまざまなツールを利用できますので、今回の記事の後半で触れたいと思います。
まず、3回に分けてご紹介した内容を簡単に振り返りましょう!
Google Cloud 請求データを自動的にBigQuery へ投入するための接続方法をご紹介しました。一度接続してしまえば、毎月の請求データをBigQuery へ投入する作業やテーブルをメンテナンスする必要がなく、利用したサービスに基づいて自動的にBigQuery の指定されたデータセットのテーブルに請求データがエクスポートされます。
記事でご紹介した標準使用料金や価格データは、Cloud Billing エクスポートを設定した日以降に生成された Google Cloud Billing データのみが反映されます。つまり、Google Cloud の課金データが過去にさかのぼって追加されることはありませんので、さかのぼって分析したい場合は、Google Cloud コンソールより、請求明細をダウンロードし、BigQuery へ投入する必要があります。請求明細のダウンロード方法や、その他の制限事項についてもご確認ください。
今回の対象は、Google Cloud の請求データですが、実際ご利用されているサービスごとにさまざまな請求データが存在していると思います。BigQuery ではサポート対象のさまざまな形式のデータを一括やバッチ処理、ストリーミングで取り込むことができます。ローカルからBigQuery へ直接取り込むことも可能ですが、データ量に制限があるため、Google Cloud Storage と組み合わせして利用することを推奨します。さらに詳しくは、データの取り込みの概要をご覧ください。
第2弾では、Connected Sheets を利用してスプレッドシートから数十億行の BigQuery データにアクセス、分析、可視化する方法をご紹介しました。グラフやピボットテーブル、数式などの使い慣れたスプレッドシートの機能を使うことができるため、SQLに慣れていない方でも大量の請求データから知りたい情報を見やすくまとめることが可能です。
Connected Sheets から BigQuery にエクスポートされた請求データへ接続するには、第1弾でご説明している請求データのエクスポート設定を事前に実施する必要があります。請求データのエクスポート設定をしてからBigQueryにデータが格納しはじめるまでタイムラグがありますので、請求データが格納されていることを確認してからConnected Sheets をご利用ください。
請求データへ接続できたConnected Sheets のシート上ではグラフやピボットテーブルなどの各機能ボタンが表示されます。ボタンをクリックするだけですぐに作成画面に遷移できるので簡単です。グラフやピボットテーブルなどの他にも、より複雑な分析を行いたい場合はカスタムクエリを作成して複数の BigQuery テーブルのデータを結合することも可能です。
Connected Sheets を利用する際の注意点として、BigQuery のデータと Connected Sheets のデータの同期は自動で行われないといった点です。手動で実施するか、定期更新するようにスケジュールすることができます。更新のスケジュール設定については公式ドキュメントをご覧ください。また、料金についてはGoogle Workspace の月額ライセンス料金のほかに BigQuery のクエリ料金が発生します。グラフやピボットテーブルなどのデータを更新する際にクエリ料金が発生するため、自動更新の頻度には注意が必要です。
第3弾では、BigQuery にエクスポートされた請求データをData Portal に連携し、可視化・分析する方法をご紹介しました。SQLの知識がなくても直観的なドラッグ & ドロップの操作のみで、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す。また、レポートの色や書式、アイコンといったデザインも自由にカスタマイズすることが可能です。共有方法はGoogle ドキュメントと同様、閲覧権限を付与することで、リンクの共有のみで簡単にレポートをチーム内に共有できます。
また、BigQuery とData Porta lの間にConnected Sheets をはさむことで、SQLの知識不要で側でデータの加工・整形を行い、Data Portal 側で可視化を行うことができるので、より複雑な分析を行うことができます。
最後に、Data Portal は無料のBIツールですがBigQuery は有料です。レポートの作成や更新時に裏側では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。
今回BI(Bisiness Intelligence)ツールとしてData Portal をご紹介しましたが、多くのお客様からお問い合わせをいただいている、かつすでにメジャーなBIツールとして位置付けされている、Looker と Tableau について少し触れて終わりにしたいと思います。BIツールに関してより詳細を知りたい場合、「BIツールの活用方法を徹底解説!入門編から応用編まで」をご覧ください。
BIツールとしてリアルタイムのダッシュボードを提供するほか、データドリブンな意思決定のためのツールとなります。また、データおよびデータ定義を一元管理することでガバナンスを維持したデータ提供が可能となり、さらにデータ辞書からほしいデータを自由に選択して分析することが可能となります。
データベースとして、BigQuery はもちろん、Redshift、Snowflack、および50種類以上のSQL言語に対応したデータベースに接続できるため、ユーザーは一つのデータベースに絞られることなく、複数のデータベースに接続することが可能です。
Looker に関してご興味のある方はぜひ、弊社営業までお問い合わせください。
誰でも簡単に利用できるビジュアル分析プラットフォームとなり、データを可視化するだけでなく、そこから新たな気付きを得ることができるツールとなります。Google Cloud はもちろんAWS やSalesforce 、SAP や ORACLE 等数百のデータベースに接続可能です。なお、利用用途に合わせたサブスクリプションやライセンスを選ぶことができます。
Tableau に関して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。
ソフトバンクの強みの一つでもありますが、各種パブリッククラウドへのダイレクトアクセスにより、閉域ネットワーク経由でセキュアな分析環境を構築することが可能です。
クラウド利用したいが、ネットワーク周りのセキュリティが不安、もしくは課題をお持ちの方は、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。
Tableauは、誰でも簡単にデータの分析・可視化ができるビジネスインテリジェンス(BI)ツールです。ドラッグ&ドロップによる直感的な操作感なので、誰でも簡単にデータを分析でき、視覚的に分かりやすくビジュアライズできます。Tableauの導入により、これまで活用できていなかったデータの有効活用が可能になります。
今すぐ、Tableauを体験してみませんか。
クラウドサービスの利用拡大に伴い、高速でセキュアにサービスを利用可能なネットワーク環境が求められています。
ソフトバンクは、ご利用のクラウドサービスにダイレクトにアクセスするためのソリューションを提供し、快適なクラウドサービス利用環境をご提供いたします。
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