Criar painéis de custo do cliente usando o Looker Studio

Você pode combinar a exportação de dados dos Serviços de canal com o Looker Studio para criar painéis de custos e compartilhar com seu cliente ou parceiro de canal (somente distribuidor), preenchidos com custos configurados usando configurações de mudança de preço.

Nesta página, mostramos como reutilizar o painel de faturamento de insights de uso e custo genérico com os dados do cliente ou parceiro de canal para compartilhar com eles. Talvez você já conheça esse painel se tiver configurado um painel de custos seguindo Conferir seus custos com o Looker Studio.

Objetivos

Neste tutorial, mostramos como concluir estas tarefas:

  • Configure sua própria cópia do painel de faturamento de insights de uso e custo com custos configurados pelo revendedor.

  • Entenda como adaptar a visualização do BigQuery a um cliente ou parceiro de canal específico (somente distribuidor).

Custos

Neste documento, você vai usar os seguintes componentes faturáveis do Google Cloud:

  • BigQuery: Depending on the size of the BigQuery dataset, you might incur storage costs for the export table in BigQuery and query costs for analysis. Also, if your customer or channel partner views the dashboard, you might also incur query costs.
  • BI Engine: If you choose to create BI Engine reservations to improve the performance of your dashboards, you incur costs for the reservation you create in BI Engine.

Para gerar uma estimativa de custo baseada na projeção de uso deste tutorial, use a calculadora de preços.

Novos usuários do Google Cloud podem estar qualificados para uma avaliação gratuita.

Para mais informações sobre os preços do BigQuery, consulte Preços na documentação do BigQuery.

Para mais informações sobre preços do BI Engine, consulte a página Preços. As reservas do BI Engine podem melhorar a performance dos painéis do Looker Studio. Esta página não inclui instruções sobre como criar reservas do BI Engine. Saiba como reservar capacidade do BI Engine.

Antes de começar

  1. Configure a exportação de dados do Channel Services para o BigQuery.

    Para usar o painel, ative as exportações do BigQuery para os dados do Channel Services.

    Depois de ativar a exportação de dados, leva algumas horas para que o conjunto de dados seja preenchido com dados do Cloud Billing. Talvez você veja alguma transferência de dados de rede primeiro, depois algumas cobranças de VM, depois o uso do Pub/Sub e assim por diante. Quando o conjunto de dados estiver completo, será possível executar consultas.

  2. Se sua organização já tiver configurado as exportações do BigQuery, você precisará de permissões para criar visualizações do BigQuery no projeto que hospeda os conjuntos de dados.

    Opcionalmente, se você quiser criar um novo conjunto de dados para as visualizações do BigQuery, precisará de permissões para criar conjuntos de dados do BigQuery.

  3. Consiga as seguintes informações sobre seu ambiente Google Cloud :

    • O ID do projeto em que a exportação do BigQuery está hospedada.
    • Os nomes dos conjuntos de dados da sua exportação e das visualizações dos dados de custo do cliente.

Criar visualizações do BigQuery dos custos dos clientes

Normalmente, os custos compartilhados com clientes e parceiros de canal contêm apenas os custos deles e não os seus. Com a exportação de dados do Channel Services, é possível criar visualizações do BigQuery para reduzir a visibilidade dos dados sem usar armazenamento extra. Saiba mais sobre as vistas do BigQuery.

  1. No console Google Cloud , acesse a página BigQuery.

    Acessar o BigQuery

  2. No editor de consultas, digite a seguinte instrução:

    CREATE OR REPLACE VIEW
  `PROJECT_ID.DATASET_NAME.VIEW_NAME` AS (
  SELECT
    * EXCEPT(cost,
      credits,
      customer_name,
      customer_cost,
      customer_repricing_config_name,
      channel_partner_name,
      channel_partner_cost,
      channel_partner_repricing_config_name,
      customer_correlation_id),
    COALESCE((
      SELECT
        SUM(c.customer_amount)
      FROM
        UNNEST(credits) AS c),0) AS credits_sum_amount,
    COALESCE((
      SELECT
        SUM(c.customer_amount)
      FROM
        UNNEST(credits) AS c),0) + customer_cost AS net_cost,
    PARSE_DATE("%Y%m", invoice.month) AS Invoice_Month,
    DATE(export_time) AS date,
  FROM
    `PROJECT_ID.DATASET_NAME.reseller_billing_detailed_export_v1`
  WHERE
    DATE(export_time) >= DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 13 MONTH)
    -- Adjust this to your use case.
    AND billing_account_id = 'BILLING_SUBACCOUNT_ID')

    Em que as variáveis são estas:

    • PROJECT_ID: o ID do projeto que hospeda os conjuntos de dados de exportação.
    • DATASET_NAME: o conjunto de dados do BigQuery que contém sua exportação. Você pode escolher um conjunto de dados diferente para a visualização do BigQuery.
    • VIEW_NAME: o nome da visualização do BigQuery.
    • BILLING_SUBACCOUNT_ID: o ID da subconta de faturamento do revendedor para restringir os dados de custo.

  3. Clique em Executar.

Para mais informações sobre como executar consultas, consulte Executar consultas interativas.

Ajustar a consulta ao seu caso de uso

Se você estiver criando o painel para um parceiro de canal, substitua customer_cost/customer_amount/customer_name por channel_partner_cost/channel_partner_amount/channel_partner_name. Não há IDs de CRM para parceiros de canal.

Se você quiser nomes de recursos de clientes para filtrar a visualização, mude a última linha da cláusula WHERE para filtrar em customer_name/customer_correlation_id/channel_partner_name.

Converter valores de custo que não sejam em USD para USD

A consulta anterior não faz conversão de moeda. Para converter todos os custos em USD usando as informações da exportação, primeiro mude a parte relevante da consulta (envolvendo credits_sum_amount, net_cost) para:

COALESCE((
  SELECT
    SUM(c.customer_amount)
  FROM
    UNNEST(credits) AS c),0)/currency_conversion_rate AS credits_sum_amount,
COALESCE((
  SELECT
    SUM(c.customer_amount)
  FROM
    UNNEST(credits) AS c),0)/currency_conversion_rate + customer_cost/currency_conversion_rate AS net_cost,

Em seguida, adicione currency à lista EXCEPT e substitua a coluna currency na consulta:

'USD' AS currency,

Substituir a contagem de registros pelo valor de uso

Na guia "Visão geral" do painel, a tabela à direita contém um detalhamento da contagem de registros por SKU. Se você achar que o valor de uso é mais útil (por exemplo, para parceiros do Google Workspace, esse campo representa o número de licenças), personalize essa tabela de acordo com sua necessidade.

Para mudar a "Contagem de registros" para o valor de uso:

  1. Abra o painel e clique em Editar.

  2. Mantenha o ponteiro sobre a tabela e clique em Mostrar propriedades () para abrir a guia Configuração.

  3. Na guia Configuração, em Métrica, clique em Contagem de registros.

  4. Na lista de campos, pesquise e selecione usage.amount.

  5. Mantenha o ponteiro sobre SUM e clique no ícone ().

  6. Na caixa "Nome", digite um nome como "Quantidade de uso" ou "Assentos".

Criar e compartilhar uma cópia do painel

Para criar uma cópia:

  1. Abra o painel de faturamento de insights de uso e custo.

  2. No canto superior direito, clique em Menu () e em Fazer uma cópia.

  3. Crie uma fonte de dados usando a visualização que você acabou de criar. Selecione a visualização como a fonte de dados do novo relatório.

  4. Clique em Copiar relatório.

Agora, é possível acessar o painel pela página inicial do Looker Studio.

Para compartilhar o relatório com seu cliente:

  1. No canto superior direito, clique em Edit.

  2. Mude o nome do relatório. Faça as mudanças desejadas.

  3. Clique em Compartilhar no canto superior direito e compartilhe o relatório com o cliente. Saiba como compartilhar um painel.

Limpar

Se você não quiser mais manter o painel, exclua a visualização e o painel do Looker Studio.

  1. Para excluir a visualização do BigQuery, siga as instruções para excluir visualizações.

  2. Para excluir o painel do Looker Studio, abra o Looker Studio, localize o painel e, no menu , clique em Remover.

  3. Se você criou reservas do BI Engine, exclua as que não estão sendo usadas.

A seguir