¿Cómo integrar datos desde BigQuery y Data Studio?
Para aquellos interesados en el análisis de datos, la integración entre BigQuery y Data Studio de Google Cloud ofrece una herramienta poderosa y accesible. BigQuery es un almacén de datos altamente escalable que permite ejecutar análisis rápidos, mientras que Data Studio es una herramienta de visualización que facilita la creación de informes interactivos.
¿Cómo habilitar conjuntos de datos públicos en BigQuery?
¡Empezamos! Dirígete a la consola de Google Cloud. Una vez allí, sigue estos pasos:
Navega hasta el servicio de BigQuery en la sección de Big Data.
Agrega datos haciendo clic en "explorar el public dataset".
Selecciona la categoría "analytics" y expande la opción "Google Cloud release note".
Haz clic en "view dataset" para acceder a múltiples conjuntos de datos.
Dentro de estos conjuntos, encontrarás el archivo "Austin big share", el cual incluye dos tablas:
big share station
big share trips
¿Cómo ejecutar una consulta en BigQuery?
Antes de visualizar los datos en Data Studio, es importante ejecutar una consulta en BigQuery. Aquí se muestra cómo hacerlo:
Selecciona la tabla big share trips.
Al presionar el botón de consulta, introduce el siguiente comando SQL para ver todos los registros:
SELECT*FROM`bigquery-public-data.austin_bikeshare.bikeshare_trips`LIMIT1000;-- Limitamos a 1000 para manejo de muestras
Haz clic en "run" para ejecutar la consulta y revisar los resultados.
¿Cómo visualizar los datos en Data Studio?
¡Ahora lo emocionante! Nos trasladamos a Data Studio para crear visualizaciones:
En el menú de BigQuery, selecciona "explorar data" y "explorar con Data Studio".
Una nueva ventana se abrirá, permitiéndote personalizar tu informe.
Cambia el nombre del explorador a algo significativo, como "Explorador Ejemplo".
Creación de gráficos en Data Studio
Gráfico de columnas: Selecciona un gráfico de columnas para presentar visualmente los datos de una tabla.
Gráfico circular: Añade un gráfico circular para mostrar proporciones. Por ejemplo, se puede visualizar que el 49.1% de los registros pertenecen al tipo de suscriptor "walk up".
Gráfico de mapas
Agrega un nuevo gráfico de mapas.
Usa "Nombre de la estación" y "Minutos de duración" como dimensiones para resaltar las ubicaciones y las duraciones de los viajes en un formato geográfico.
¿Cómo compartir tu dashboard creado?
Una vez que has finalizado el diseño del dashboard:
Guarda tu informe en la parte superior de Data Studio.
Comparte el informe con colegas mediante:
Envío por correo electrónico.
Copia del enlace.
Descarga en formato PDF para compartir ampliamente.
Este es solo el comienzo en el fascinante mundo del análisis de datos con BigQuery y Data Studio. Te animo a continuar explorando y erweit pertenece implementar gráficos adicionales para mejorar tus reportes y obtener conocimientos más profundos.
Muy interesante el curso, me sorprende lo fácil y rápido que pueden generarse reportes y utilizar las herramientas de GCP.
Con esos dashboards, las personas entienden mucho mejor la información que se está generando.
Si no pueden agregar el bigquery-public-data como lo hizo el profesor intenten escribiendo en type search un dataset especifico, por ejemplo google_cloud_release_notes, luego den enter y les mostrará ese dataset especifico dentro de bigquery-public-data. Ahora solo den fijar (pin) a bigquery-public-data (no al dataset especifico) y cierren la busqueda que hicieron. Al cerrar ya tendran disponible bigquery-public-data con todos los data sets.
Es importante recordar que consultar tiene costo, así que tengamos presente:
Usar comodín (asterisco *) lo menos posible en nuestras consultas y traigamos las columnas que nos interesan
LIMIT no reduce el costo en casos corrientes, a menos que se trate de tablas clusterizadas
Tratar de reducir los datos antes de JOINs y filtrar efectivamente con WHERE trae muchas ventajas
Y estar pendientes que la interfaz nos informa qué tanta información aproximadamente puede estar trayendo la consulta
Si el dataset no se te agrega como al profesor, probá con estos pasos:
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Como abrir un conjunto de datos públicos
Los conjuntos de datos públicos de BigQuery se muestran de forma predeterminada en la consola de Cloud.
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Para abrir los conjuntos de datos públicos, sigue estos pasos:
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En la consola de Cloud, ve a la página de BigQuery.
En el campo Tipo de búsqueda, ingresa bigquery-public-data.
Si no se muestra el proyecto, ingresa bigquery en el campo de búsqueda y, luego, haz clic en Ampliar la búsqueda a todos los proyectos para que coincida con la string de búsqueda con los conjuntos de datos existentes.
Para fijar el conjunto de datos bigquery-public-data a tu proyecto, haz clic en Hacer clic para fijar.
Para continuar, borra el campo de búsqueda.
Para ver los conjuntos de datos subyacentes, expande el conjunto de datos bigquery-public-data.
Para abrir un conjunto de datos subyacente y ver sus detalles, haz clic en Más acciones > Abrir a fin de abrirlo y ver sus detalles.
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Tambien hay otras cosas para comprobar, como facturación, o ver si la API de BigQuery está habilitada, que las podés ver acá
Google Data Studio cambió de nombre y ahora se llama "Looker Studio"
Muy intuitiva de usar
Ahora con los cambios que han habido, ya no será Data Studio, sino Looker Studio al momento de "explorar datos".
Muchas gracias por explicar tan bien, hay cosas que ya no se llaman igual como Data Studio ahora es Looker pero con una simple búsqueda se arregla, muy fácil de seguir el curso.
Hola, intento acceder al dataset como en el video pero no me deja. Me sale esto, pero no me sale como en el video. Que debo hacer?
Estoy en la misma situación. Pudiste resolverlo? 2 meses y nadie te respondió
Pude encontrar esta info:
Como abrir un conjunto de datos públicos
Los conjuntos de datos públicos de BigQuery se muestran de forma predeterminada en la consola de Cloud.
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Para abrir los conjuntos de datos públicos, sigue estos pasos:
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En la consola de Cloud, ve a la página de BigQuery.
En el campo Tipo de búsqueda, ingresa bigquery-public-data.
Si no se muestra el proyecto, ingresa bigquery en el campo de búsqueda y, luego, haz clic en Ampliar la búsqueda a todos los proyectos para que coincida con la string de búsqueda con los conjuntos de datos existentes.
Para fijar el conjunto de datos bigquery-public-data a tu proyecto, haz clic en Hacer clic para fijar.
Para continuar, borra el campo de búsqueda.
Para ver los conjuntos de datos subyacentes, expande el conjunto de datos bigquery-public-data.
Para abrir un conjunto de datos subyacente y ver sus detalles, haz clic en Más acciones > Abrir a fin de abrirlo y ver sus detalles.
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Tambien hay otras cosas para comprobar, como facturación, que lo podés ver acá
Recuerden que cada query tiene un costo de procesamiento en GCP. Para reducir estos costos se puede optimizar los queries. En la documentación de GCP muestran ejemplos de ¿cómo optimizarlos?
El error en el minuto 4:50 es porque selecciono una parte del query, suele suceder, es mejor dar clic al final del query
Buenas noches. Consulta. He seguido los pasos y no se visualiza en el "bigquery-public-data en el lado izquierdo. Sölo aparece "lucky-album 362601". ¿Qué debo hacer?
Me encanta estoq ue estoy aprendiendo.
La integración de datos entre Google BigQuery y Google Luker Studio es una manera efectiva de visualizar y analizar datos almacenados en BigQuery de manera interactiva y dinámica. Esto te permite obtener insights valiosos y tomar decisiones informadas basadas en datos actualizados en tiempo real.
Muy interesante la integración con toda la suite de GCP.
Creo que es clave hacer el curso de Looker Studio (Google Data Studio) y sobretodo los de SQL para hacer las peticiones correctamente, pues en el procesamiento es donde genera cobros la plataforma. (Me parece muy útil el enlace que dejó otro compañero Juan Camilo Alvarez Jurado
Dice que podrás tener gratis cada mes:
10 GB de almacenamiento
1 TB de consultas
Muy buen curso hasta ahora. Gracias.
Gracias, está clase vale millones.
A fecha de hoy 11/02/2023 ya no se usa Data Studio, se utiliza Looker Studio, pero veo que es lo mismo o similar.
Genial, me encanto esta clase
me encanto esta clase, pese ah que la version de google cloud para la fecha actual (hoy) esta mas actualizada si pienso se pueden lograr entender el concepto de la clase.
