Guía de inicio rápido para usar Looker Studio

Crea un conjunto de datos de BigQuery

El primer paso es crear un conjunto de datos de BigQuery para almacenar tu tabla administrada por BI Engine. Para crear el conjunto de datos, sigue estos pasos:

1. En la consola de Google Cloud, ve a la página de BigQuery.

   Ir a BigQuery

2. En el panel de navegación, en el panel Explorer, haz clic en el nombre de tu proyecto.

3. En el panel de detalles, haz clic en more_vert Ver acciones y, luego, en Crear conjunto de datos (Create dataset).

4. En la página Crear conjunto de datos, haz lo siguiente:

   • En ID del conjunto de datos, ingresa biengine_tutorial.

   • Para Ubicación de los datos (Data location), elige EE.UU. (varias regiones en Estados Unidos) (us [multiple regions in United States)], la ubicación multirregión donde se almacenan los conjuntos de datos públicos.

   • Para este instructivo, puedes seleccionar Habilitar el vencimiento de la tabla (Enable table expiration) y, luego, especificar la cantidad de días que transcurre antes de que caduque la tabla.

     

5. Utilice los valores predeterminados para el resto de la configuración y haga clic en Crear conjunto de datos.

Crea una tabla mediante la copia de datos de un conjunto de datos públicos

Este instructivo utiliza un conjunto de datos disponible a través del Programa de conjuntos de datos públicos de Google Cloud. Se trata de conjuntos de datos que BigQuery aloja de modo que puedas acceder a ellos y también integrarlos en tus aplicaciones.

En esta sección, crearás una tabla copiando datos del conjunto de datos solicitudes de servicio de San Francisco 311. Puedes explorar el conjunto de datos con la consola de Google Cloud.

Cree la tabla

Para crear su tabla, sigue estos pasos:

1. En la consola de Google Cloud, ve a la página de BigQuery.

   Ir a BigQuery

2. En el panel Explorador, busca san_francisco_311.

3. En el panel Explorador, expande san_francisco_311 y haz clic en la tabla 311_service_requests.

4. En la barra de herramientas del Explorador, haz clic en Copiar (Copy).

   

5. En el cuadro de diálogo Copiar tabla, en la sección Destino haz lo siguiente:

   • En Nombre del proyecto, haz clic en Explorar y, luego, selecciona tu proyecto.
   • En Nombre del conjunto de datos, selecciona biengine_tutorial.

   • En Nombre de la tabla, ingresa 311_service_requests_copy.

     

6. Haz clic en Copiar.

7. Opcional: Una vez que se complete el trabajo de copia, verifica el contenido de la tabla; para ello, expande PROJECT_NAME > biengine_tutorial y haz clic en 311_service_requests_copy> Vista previa. Reemplaza PROJECT_NAME por el nombre de tu proyecto de Google Cloud para este instructivo.

Crea tu reserva de BI Engine

1. En la consola de Google Cloud, en Administración, ve a la página BI Engine.

   Ir a la página de BI Engine

2. Haz clic en add Crear reserva.

3. En la página Crear reserva, configura tu reserva de BI Engine:

   • En la lista Proyecto, verifica tu proyecto de Google Cloud.
   • En la lista Ubicación, selecciona una ubicación. La ubicación debe coincidir con la ubicación de los conjuntos de datos que consultas.

   • Ajusta el control deslizante GiB de capacidad a la cantidad de capacidad de memoria que reservas. En el siguiente ejemplo, se establece la capacidad en 2 GiB. El máximo es de 250 GiB.

     

4. Haz clic en Siguiente.

5. En la sección Tablas preferidas, de manera opcional, especifica tablas para la aceleración con BI Engine. Para encontrar los nombres de las tablas, haz lo siguiente:

   1. En el campo ID de tabla, escribe parte del nombre de la tabla que deseas que BI Engine acelere, por ejemplo, 311.

   2. En la lista de nombres sugeridos, selecciona los nombres de tus tablas.

      Solo las tablas especificadas son aptas para la aceleración. Si no se especifican tablas preferidas, todas las consultas de proyectos son aptas para la aceleración.

6. Haz clic en Siguiente.

7. En la sección Confirmar y enviar, revisa el acuerdo.

8. Si aceptas los términos del acuerdo, haz clic en Crear.

Después de confirmar tu reserva, se muestran los detalles en la página de Reservas.

Crea una conexión de fuente de datos en Looker Studio

Antes de crear un informe en Looker Studio, debes crear una fuente de datos para el informe. Un informe puede contener una o más fuentes de datos. Looker Studio usa el conector de BigQuery para conectarse a una tabla de BigQuery administrada por BI Engine.

Cuando defines tu conexión de fuente de datos en Looker Studio, BI Engine usa la tabla y las columnas que configuras para determinar qué datos almacenar en caché. BI Engine solo almacena en caché las columnas que agregas a tu informe.

Permisos necesarios

Debe contar con los permisos adecuados para agregar una fuente de datos de BigQuery a un informe de Looker Studio. Además, los permisos aplicables a los conjuntos de datos de BigQuery se aplicarán a los informes, gráficos y paneles que cree en Looker Studio. Cuando se comparte un informe de Looker Studio, solo los usuarios que tienen los permisos adecuados pueden ver los componentes del informe.

Ejecutar un trabajo de consulta que se usa para propagar un informe requiere permisos bigquery.jobs.create. Para que el trabajo de consulta se complete de forma correcta, el usuario o grupo debe tener acceso al conjunto de datos que contiene las tablas a las que hace referencia la consulta. El nivel de acceso mínimo requerido es Puede ver, que se asigna a la función bigquery.dataViewer para ese conjunto de datos.

Debido a que creaste el conjunto de datos que se usa en este instructivo, se te otorga acceso de propietario al conjunto de datos, lo que te da control total sobre él. Además, dado que creaste el proyecto que se usó en este instructivo, tienes acceso de propietario a nivel del proyecto. El acceso de propietario te permite ejecutar trabajos en el proyecto.

Detalles de permisos

Puede establecer permisos bigquery.jobs.create a nivel de proyecto al otorgar cualquiera de las siguientes funciones de IAM predefinidas:

• bigquery.user
• bigquery.jobUser
• bigquery.admin

Si otorgas a un usuario o grupo la función bigquery.user a nivel del proyecto, de forma predeterminada, no se otorga acceso a ninguno de los conjuntos de datos, tablas o vistas del proyecto. bigquery.user brinda a los usuarios la capacidad de crear sus propios conjuntos de datos y de ejecutar trabajos de consulta en los conjuntos de datos a los que tienen acceso. Si asignas la función bigquery.user o bigquery.jobUser, también debes asignar los controles de acceso a cada conjunto de datos al que el usuario o grupo necesiten acceder que no haya creado el usuario.

Cuando otorgas acceso a un conjunto de datos, hay 3 opciones:

• Puede ver se asigna a la función de bigquery.dataViewer para ese conjunto de datos.
• Puede editar se asigna a la función de bigquery.dataEditor para ese conjunto de datos.
• Es propietario se asigna a la función de bigquery.dataOwner para ese conjunto de datos.

El acceso mínimo requerido para que un usuario ejecute una consulta es Puede ver.

Para obtener más información sobre las funciones de IAM en BigQuery, consulte Control de acceso en la documentación de BigQuery.

Si deseas obtener más información para proteger los conjuntos de datos en BigQuery, consulta Controla el acceso a los conjuntos de datos en la documentación de BigQuery.

Cree su fuente de datos

Para crear tu fuente de datos, haz lo siguiente:

1. Abre Looker Studio.

2. En la página Informes, en la sección Comenzar un informe nuevo haz clic en la plantilla Informe vacío. Esto crea un informe nuevo sin título.

   

3. Si se te solicita, completa las Preferencias de marketing (Marketing Preferences) y la configuración de Cuenta y privacidad (Account and Privacy) y haz clic en Guardar (Save). Es posible que debas volver a hacer clic en la plantilla En blanco (Blank) después de guardar la configuración.

4. En la ventana Agregar una fuente de datos (Add a data source), haz clic en Crear una fuente de datos nueva (Create new data source).

   

5. En la sección Conectores de Google (Google Connectors), coloca el cursor sobre BigQuery y, luego, haz clic en Seleccionar (Select).

6. En Autorización, haz clic en Autorizar. Esto permite que Looker Studio acceda a tu proyecto de Google Cloud.

7. En el cuadro de diálogo Solicitud de permiso, haz clic en Permitir para que Looker Studio pueda ver datos en BigQuery. Es posible que no recibas este mensaje si usaste Looker Studio con anterioridad.

8. Deja seleccionada la opción Mis proyectos y, en el panel Proyecto, haz clic en el nombre de tu proyecto.

9. En el panel Conjunto de datos, haz clic en biengine_tutorial.

10. En el panel Tabla, haz clic en 311_service_requests_copy.

11. En la esquina superior derecha de la ventana, haga clic en Conectar. Una vez que Looker Studio se conecte a la fuente de datos de BigQuery, se mostrarán los campos de la tabla. Puedes usar esta página para ajustar las propiedades del campo o crear nuevos campos calculados.

12. En la esquina superior derecha, haz clic en Agregar al informe.

13. Cuando se le solicite, haga clic en Agregar al informe.

14. En el diálogo Solicitud de permiso, haz clic en Permitir para que Looker Studio pueda ver y administrar archivos en Google Drive. Es posible que no recibas este mensaje si usaste Looker Studio con anterioridad.

Crea un gráfico

Una vez que se haya agregado la fuente de datos al informe, el siguiente paso es crear una visualización. Primero crea un gráfico de barras. El gráfico de barras que creas muestra los reclamos principales por vecindario.

Para crear un gráfico de barras que muestre reclamos por barrio, haz lo siguiente:

1. De forma opcional, en la parte superior de la página, haz clic en Informe sin título para cambiar el informe. Por ejemplo, escribe BI Engine tutorial.

2. Después de que se cargue el editor de informes, haz clic en Insertar > Gráfico de barras.

3. Con los controladores, expande el tamaño del gráfico.

4. En la pestaña Datos, observa que el valor de fuente de datos es 311_service_requests_copy.

5. Como estás registrando la cantidad de solicitudes por vecindario, debes establecer la Dimensión en category y la Dimensión de desglose en neighborhood. Haz clic en la dimensión predeterminada (es que sea probable status) y, en la lista, elige categoría.

   

6. En la lista Campos disponibles, haga clic en vecindario y arrástrelo hasta el cuadro Agregar aquí la dimensión, en Dimensión de desglose.

   

Agregar un filtro

Debido a que los datos incluyen una cantidad de valores NULL en la columna neighborhood, debes agregar un filtro que excluya los valores NULL del gráfico.

Para agregar un filtro, haz lo siguiente:

1. En la pestaña Datos, haz clic en Agregar un filtro.

   

2. En el diálogo Crear filtro, sigue estos pasos:

   • En Nombre, ingresa Excluir valores nulos.
   • Verifique que la fuente de datos esté configurada en 311_service_requests_copy.
   • Haz clic en Incluir y selecciona Excluir.
   • Haz clic en Seleccionar un campo y elige vecindario.

   • Haz clic en Seleccionar una condición y selecciona Es nulo.

     

   • Haga clic en Save.

3. Después de aplicar el filtro, tu gráfico debería verse de la siguiente manera.