1. Introdução
O Data Studio e o BigQuery juntos formam uma combinação poderosa que permite criar painéis para que os usuários entendam as informações e os insights nos seus dados. Esses painéis podem ser compartilhados facilmente usando a interface conhecida do Google Drive e incorporados em sites para uma distribuição ainda mais ampla.
O que é o Data Studio?
O Data Studio é a ferramenta sem custo financeiro de visualização de dados do Google que permite:
- Visualize seus dados usando gráficos e tabelas altamente configuráveis.
- Conecte-se a várias fontes de dados com rapidez e facilidade.
- compartilhar insights com sua equipe ou com o mundo;
- colaborar com sua equipe na geração de relatórios;
- Crie relatórios ainda mais rápido com modelos incorporados e layouts da comunidade
Neste codelab, você vai aprender a conectar o BigQuery e o Data Studio para criar painéis e relatórios que ajudam a entender melhor seus dados. Vamos usar conjuntos de dados públicos do programa de conjuntos de dados públicos do Cloud para demonstrar como isso pode ser feito.
O que você criará
Neste codelab, você vai criar um painel do Data Studio. Seu painel vai visualizar um conjunto de dados públicos do BigQuery conectando o BigQuery ao Data Studio e determinando os melhores tipos de visualização para o conjunto de dados. |
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O que você vai aprender
- Como conectar o BigQuery e o Data Studio
- Como visualizar seus dados no Data Studio
O que é necessário
- uma conta do Google Cloud; Se você ainda não tiver uma, inscreva-se no sandbox do BigQuery rapidamente sem um cartão de crédito.
- É útil ter noções básicas de SQL, mas não é obrigatório
- Conhecimento básico das práticas recomendadas de visualização de dados
2. Etapas da configuração
Como acessar conjuntos de dados públicos do BigQuery
Neste codelab, você vai visualizar solicitações 311 da cidade de São Francisco. Esse conjunto de dados, assim como mais de 150 outros, está disponível no Programa de conjuntos de dados públicos do BigQuery. Confira o catálogo completo de conjuntos de dados disponíveis para encontrar outros. O conjunto de dados de solicitações 311 que estamos usando é um bom proxy para o tipo de solicitações de atendimento ao cliente que muitas empresas precisam gerenciar.
Como configurar seu projeto do Google Cloud
No console do Cloud, na página do seletor de projetos, selecione ou crie um projeto do Cloud. Essa opção está disponível em um menu suspenso na parte superior esquerda da tela. Verifique se a cobrança está ativada para o seu projeto do Google Cloud. Saiba como confirmar se a cobrança está ativada para o projeto.
3. Conectar o Data Studio e o BigQuery
O que é o Data Studio?
O Data Studio é a ferramenta sem custo financeiro de visualização de dados do Google que ajuda os usuários a aproveitar o poder dos dados com painéis interativos e relatórios envolventes que inspiram decisões de negócios mais inteligentes. É possível se conectar a mais de 500 conjuntos de dados de mais de 200 conectores criados diretamente no Data Studio. Entre eles estão conectores para produtos do Google, como Analytics, BigQuery e Planilhas, além de fontes de dados externas.
O que é o BigQuery?
O BigQuery é o data warehouse em nuvem totalmente gerenciado, altamente escalonável e econômico do Google Cloud, projetado para a agilidade dos negócios. Com o BigQuery, é possível analisar petabytes de dados usando o ANSI SQL a velocidades incríveis, receber insights com análises preditivas e em tempo real, além de acessar dados e compartilhar insights com facilidade. Tudo isso sem sobrecarga operacional.
Criar uma fonte de dados
A primeira etapa da geração de um relatório no Data Studio é criar uma origem de dados para esse relatório. Um relatório pode conter uma ou mais origens de dados. Quando você cria uma origem de dados do BigQuery, o Data Studio usa o conector do BigQuery.
Para adicionar uma origem de dados do BigQuery a um relatório do Data Studio, você precisa ter as permissões apropriadas. Além disso, as mesmas permissões são aplicáveis aos conjuntos de dados do BigQuery e aos relatórios, gráficos e painéis criados no Data Studio. Quando um relatório é compartilhado, os componentes dele ficam visíveis apenas para os usuários com as permissões adequadas.
Para criar uma fonte de dados:
- Abra o Data Studio.
- Na página Relatórios, na seção Começar com um modelo, clique no modelo Em branco. Isso cria um novo relatório sem título.
- Se solicitado, defina as configurações de Preferências de marketing e de Conta e privacidade e clique em Salvar. Talvez seja necessário clicar novamente no modelo em branco depois de salvar as configurações.
- Na janela Adicionar dados ao relatório, acesse a seção Conectar aos dados e selecione BigQuery clicando em
- Em Autorização, clique em Autorizar. Isso permite que o Google Data Studio acesse seus projetos do GCP.
- Na caixa de diálogo Solicitar permissão, clique em Permitir para que o Google Data Studio visualize dados no BigQuery. Se você tiver usado o Google Data Studio anteriormente, talvez não receba essa solicitação.
- Na navegação à esquerda, Meus projetos fica selecionado por padrão. Mude a seleção para Conjuntos de dados públicos.
- Em Projeto de faturamento, clique no nome do projeto do GCP que você criou anteriormente.
- Em Conjuntos de dados públicos, clique em san_francisco_311.
- Para a tabela, clique em 311_service_requests.
- No canto inferior direito da janela, clique em Adicionar. Se aparecer uma caixa de diálogo dizendo "Você está prestes a adicionar dados a este relatório", clique em "ADICIONAR AO RELATÓRIO" para continuar.
- Clique em Gerenciar fontes de dados adicionadas em Recursos no menu do Data Studio
. - Clique em Editar ao lado de "311_service_requests" na página "Origens de dados" para conferir os campos da tabela e os tipos de dados deles. Use essa página para ajustar as propriedades do campo ou criar novos campos calculados.
- Esse conjunto de dados inclui o ponto geográfico interno de cada bairro representado de uma forma que o Data Studio pode usar de forma nativa. Ao lado do campo neighborhood_center_ds, mude o tipo de dados clicando em texto e selecionando Latitude, Longitude no campo suspenso Geográfico. Isso informa ao Data Studio que nosso campo de dados deve ser representado geograficamente.
Você conectou seu conjunto de dados do BigQuery ao Data Studio.
4. Como criar visualizações
Agora que você conectou seu conjunto de dados do BigQuery (neste caso, o conjunto de dados público do BigQuery Solicitações do 311 de São Francisco), é possível começar a visualizar os dados. O Data Studio cria automaticamente sua primeira visualização com base nos seus dados. Por enquanto, exclua isso para criar um modelo em branco.
Como criar um mapa de árvore
Vamos começar criando um mapa de árvore para visualizar qual tipo de solicitação do 311 é feita com mais frequência. Isso nos dá um ponto de partida para outras visualizações, informando em quais tipos de solicitações podemos querer focar.
- Clique em Adicionar um gráfico no menu do Data Studio e selecione Mapa de árvore na parte de baixo. Talvez seja necessário rolar a tela para baixo para encontrar essa opção.
2. No Data Studio, clique ou arraste uma área na tela para criar a visualização. Comece colocando no canto inferior esquerdo do painel. O Data Studio cria automaticamente um mapa de árvore ao adivinhar quais campos você quer incluir.
3. Clique no mapa de árvore para fazer mudanças nos dados visualizados. No painel à direita da tela, mude os parâmetros para corresponder à visualização abaixo.
- Clique em Estilo na parte de cima do painel. Vamos usar isso para fazer algumas pequenas mudanças e facilitar a leitura do mapa de árvore. Vamos mudar a cor dos tipos de solicitação com mais valores. Clique no botão destacado abaixo e selecione o tom de azul com a marca de seleção. Isso dá um contraste melhor ao texto no mapa de árvore.
5. Depois de concluído, seu painel vai ficar assim:
5. Como criar um painel
Um dos principais objetivos de um painel é permitir a criação fácil de relatórios de métricas de maneira mais escalonável para ajudar na tomada de decisões. Fazemos isso incluindo os dados e as métricas necessários para fornecer o contexto adequado de um conjunto de dados em um formato fácil de entender.
Vamos continuar criando nosso painel adicionando alguns elementos para facilitar a compreensão e a interpretação dessas informações. Vamos começar adicionando um mapa que destaca os bairros com mais solicitações gerais e quadros de visão geral que mostram o número total de solicitações para os três principais tipos.
Adicionar um mapa ao painel
- Clique em Adicionar um gráfico no menu e selecione Google Maps no menu suspenso. Você também pode usar o mapa geográfico, mas as visualizações do Google Maps oferecem mais contexto, o que o torna mais adequado para esse caso de uso.
2. Adicione o gráfico à parte inferior direita do painel da mesma forma que fez com o mapa de árvore. 3. Selecione o mapa no painel para mudar os parâmetros dele. Em seguida, modifique as opções na guia Dados para corresponder às seleções abaixo. Para fazer isso, adicione o campo "bairro" à dimensão Dica e "contagem de registros" ao Tamanho do círculo em métrica.
4. Quando concluído, seu painel vai ficar assim:
Adicionar quadros de visão geral ao painel
Em seguida, vamos adicionar três quadros de visão geral ao painel. Os quadros de visão geral permitem mostrar o valor de uma variável filtrada, o que ajuda os usuários do painel a se concentrarem nas métricas mais importantes. Vamos criar três filtros e aplicá-los aos quadros de visão geral. Isso vai criar três quadros de visão geral que mostram aos usuários o número de solicitações de serviço com um tipo de "Limpeza de ruas e calçadas", "Pichações" e "Acampamentos". Estes são os três tipos de serviço mais solicitados, de acordo com o mapa de árvore criado anteriormente.
- Clique em Adicionar um gráfico no menu e selecione "Quadro de visão geral" no menu suspenso. Você vai ver duas opções: "Quadro de visão geral" e "Quadro de visão geral com números compactos". Qualquer uma delas funciona para o caso de uso pretendido.
2. Adicione a visão geral acima do mapa de árvore no painel e verifique se o campo "Contagem de registros" está selecionado como a métrica. Copie e cole para criar mais dois espaçados no painel. 
3. Selecione a visão geral mais à esquerda. No painel Dados à direita, selecione Adicionar um filtro e crie um filtro que corresponda aos parâmetros abaixo. O quadro de visão geral será atualizado automaticamente para filtrar a contagem de registros e incluir solicitações de serviço que atendam aos critérios de filtro.
4. Faça o mesmo para os quadros de visão geral do meio e da direita para criar quadros que mostrem o número de solicitações com as categorias "Pichação" e "Acampamentos". Ao clicar em Adicionar um filtro, o "Seletor de filtros" vai aparecer com todos os filtros já criados. Clique em Criar um filtro na parte de baixo para criar novos filtros. Depois de criar os filtros, os valores serão atualizados automaticamente para refletir os novos parâmetros da visão geral. 5. Selecione os três objetos de quadro de visão geral de uma vez pressionando a tecla Shift e clicando neles. Depois, clique em Estilos no painel para modificar o estilo dos quadros. As modificações feitas agora serão aplicadas aos três quadros de visão geral de uma só vez. Atualize o estilo dos quadros de visão geral para corresponder às configurações do painel abaixo, mas não se preocupe se as cores estiverem um pouco diferentes. Vamos escolher "Ocultar nome da métrica" (atualmente exibido como "Contagem de registros" no painel) para que possamos colocar nosso próprio texto no lugar e tornar o significado dessas métricas mais compreensível para os leitores do painel. 
6. Adicione texto acima dos quadros de visão geral para que os usuários saibam o que as métricas representam. Na barra de ferramentas, clique no ícone "Texto". Desenhe uma caixa na tela e digite o texto nela.
Seu painel vai ficar assim: 
6. Como criar filtros
Com os filtros do Data Studio, é possível refinar ou reduzir os dados refletidos em um gráfico. Para definir um filtro, basta definir critérios, semelhante a uma instrução WHERE em SQL. Os filtros podem segmentar um intervalo específico de valores para uma ou mais dimensões do seu conjunto de dados, como limitar os dados a um período específico. É possível aplicar filtros em vários níveis:
- No nível do gráfico: o filtro é aplicado apenas a um gráfico específico.
- No nível do grupo: o filtro é aplicado a um agrupamento de gráficos selecionados.
- No nível da página: todos os gráficos dessa página são filtrados.
- No nível do relatório: todos os gráficos são filtrados.
Agora que temos a maior parte do painel, vamos adicionar um controle de filtro que permite aos leitores escolher de forma interativa um ou mais bairros que eles querem que apareçam nos recursos visuais do relatório enquanto os analisam.
- Clique no Controle de filtro no menu do Data Studio.
2. Clique na tela do painel para colocar o controle de filtro, assim como você fez antes ao adicionar gráficos. 3. Verifique se a dimensão do filtro está definida como "bairro" no painel Dados, se ainda não estiver. 4. Clique no filtro no painel para selecioná-lo. Em seguida, clique em Organizar na barra de menu superior e selecione Criar no nível da página. Se essa opção não estiver disponível, o filtro já estará definido como no nível da página e vai filtrar todos os gráficos dessa página quando for modificado.
Assim, você tem um painel adequado para uso.
7. Teste e compartilhe
Como testar seu painel
Agora que o painel está concluído, vamos conferir a perspectiva do leitor para garantir que tudo funcione como esperado.
Clique em Visualizar no canto superior direito para ver o painel na perspectiva dos seus espectadores.
Compartilhar seu painel
Quando tudo estiver do jeito que você quer, é só compartilhar o painel. O Data Studio facilita o compartilhamento de painéis usando a interface familiar de compartilhamento usada no Google Planilhas, Documentos e outros produtos do G Suite.
Comece mudando o nome do painel para que os usuários possam encontrá-lo com mais facilidade. Clique no nome do relatório ("Sem título") no canto superior esquerdo e mude para "Solicitações do 311 de São Francisco por bairro".
Ao clicar no botão Compartilhar no canto superior direito, a interface de compartilhamento será aberta com várias opções, incluindo compartilhar com usuários individuais por e-mail, compartilhar por domínio ou disponibilizar publicamente para todos os usuários. Essa última configuração é especialmente útil se você quiser incorporar o relatório em um site público.
Próximas etapas
Confira outros codelabs pesquisando "Data Studio" na parte de cima da página para saber mais sobre como as ferramentas de inteligência de negócios do Google Cloud podem atender às suas necessidades. Fique de olho nos próximos codelabs que vão apresentar o Looker, a mais nova ferramenta de BI do Google Cloud.
Você também pode acelerar seus painéis usando até 100 GB de armazenamento na memória com o BigQuery BI Engine. O BI Engine é um serviço de análise rápido na memória que permite aos usuários explorar de modo interativo conjuntos de dados complexos no BigQuery com tempo de resposta de consulta abaixo de um segundo e com alta simultaneidade. Ele se integra perfeitamente ao Data Studio para acelerar a exploração e a análise de dados, tornando seus painéis ainda mais eficientes para os leitores.