Informazioni su questo codelab
1. Introduzione
Data Studio e BigQuery insieme formano una combinazione potente che ti consente di creare dashboard che permettono agli utenti di comprendere le informazioni e gli approfondimenti contenuti nei tuoi dati. Queste dashboard possono essere condivise facilmente utilizzando l'interfaccia familiare di Google Drive e incorporate nei siti per una distribuzione ancora più ampia.
Che cos'è Data Studio?
Data Studio è lo strumento senza costi di visualizzazione dei dati di Google che ti consente di:
- Visualizza i dati in grafici e tabelle ampiamente personalizzabili.
- Connettiti a diverse origini dati in modo rapido e semplice.
- Condividere le informazioni importanti con il tuo team o pubblicamente.
- Collaborare con il tuo team sui report.
- Crea report ancora più velocemente con i report di esempio integrati e le visualizzazioni della community
Questo codelab ti guiderà nella connessione di BigQuery e Data Studio per creare dashboard e report che possono aiutarti a comprendere meglio i tuoi dati. Utilizzeremo i set di dati pubblici del programma per i set di dati pubblici di Cloud per dimostrare come eseguire questa operazione.
Cosa creerai
In questo codelab, creerai una dashboard di Data Studio. La dashboard visualizzerà un set di dati pubblici BigQuery collegando BigQuery a Data Studio e determinando i migliori tipi di visualizzazione per il set di dati. |
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Cosa imparerai a fare
- Come collegare BigQuery e Data Studio
- Come visualizzare i dati in Data Studio
Che cosa ti serve
- Un account Google Cloud. Se non ne hai ancora uno, puoi registrarti rapidamente alla sandbox di BigQuery senza carta di credito.
- Una conoscenza di base di SQL è utile, ma non obbligatoria
- Una conoscenza di base delle best practice di visualizzazione dei dati
2. Preparazione
Accesso ai set di dati pubblici BigQuery
Per questo codelab, visualizzerai le richieste al servizio 311 della città di San Francisco. Questo set di dati, insieme a più di 150 altri, è disponibile tramite il programma per i set di dati pubblici BigQuery. Esplora l'intero catalogo di set di dati disponibili per trovare altri set di dati. Il set di dati delle richieste 311 che utilizziamo è un buon proxy per il tipo di richieste di assistenza clienti che molte aziende devono gestire.
Configurazione del progetto Google Cloud
Nella console Cloud, nella pagina di selezione del progetto, seleziona o crea un progetto Cloud. Questa opzione è disponibile in un menu a discesa nella parte in alto a sinistra dello schermo. Verifica che la fatturazione sia attivata per il tuo progetto Google Cloud. Scopri come verificare che la fatturazione sia attivata per il tuo progetto.
3. Collegamento di Data Studio e BigQuery
Che cos'è Data Studio?
Data Studio è lo strumento senza costi di visualizzazione dei dati di Google che aiuta gli utenti a sfruttare il potenziale dei propri dati con dashboard interattive e report coinvolgenti che ispirano decisioni aziendali più intelligenti. Puoi connetterti a oltre 500 set di dati da più di 200 connettori integrati direttamente in Data Studio. Sono inclusi connettori per prodotti Google come Google Analytics, BigQuery e Fogli, nonché origini dati esterne.
Che cos'è BigQuery?
BigQuery è il data warehouse su cloud completamente gestito, a scalabilità elevata ed economico di Google Cloud, progettato per l'agilità aziendale. BigQuery ti consente di analizzare petabyte di dati utilizzando ANSI SQL a velocità elevatissime, ottenere approfondimenti con analisi predittive e in tempo reale e accedere ai dati e condividere gli approfondimenti con facilità. Il tutto senza overhead operativo.
Creare un'origine dati
Il primo passaggio per la creazione di un report in Data Studio consiste nel creare un'origine dati per il report. Un report può contenere una o più origini dati. Quando crei un'origine dati BigQuery, Data Studio utilizza il connettore BigQuery.
Devi disporre delle autorizzazioni corrette per poter aggiungere un'origine dati BigQuery a un report Data Studio. Inoltre, le autorizzazioni applicate ai set di dati BigQuery si applicano anche ai report, ai grafici e alle dashboard creati in Data Studio. Quando un report di Data Studio viene condiviso, i suoi componenti sono visibili solo agli utenti che dispongono delle autorizzazioni appropriate.
Per creare un'origine dati:
- Apri Data Studio.
- Nella pagina Report, nella sezione Inizia con un modello, fai clic sul modello Vuoto. Viene creato un nuovo report senza titolo.
- Se richiesto, completa le impostazioni Preferenze di marketing e Account e privacy, quindi fai clic su Salva. Potresti dover fare di nuovo clic sul modello Vuoto dopo aver salvato le impostazioni.
- Nella finestra Aggiungi dati al report, visualizza la sezione Connetti ai dati e seleziona BigQuery facendo clic su
- Per Autorizzazione, fai clic su Autorizza. In questo modo Google Data Studio può accedere ai tuoi progetti GCP.
- Nella finestra di dialogo Richiesta di autorizzazione, fai clic su Consenti per consentire a Google Data Studio di visualizzare i dati in BigQuery. Potresti non visualizzare questo prompt se hai utilizzato in precedenza Google Data Studio.
- Nel menu di navigazione a sinistra, vedrai che I miei progetti è selezionato per impostazione predefinita. Modifica la selezione impostando Set di dati pubblici.
- In Progetto di fatturazione, fai clic sul nome del progetto GCP che hai creato in precedenza.
- In Set di dati pubblici, fai clic su san_francisco_311.
- Per la tabella, fai clic su 311_service_requests.
- Nell'angolo in basso a destra della finestra, fai clic su Aggiungi. Se viene visualizzata una finestra di dialogo con il messaggio "Stai per aggiungere dati a questo report", fai clic su "AGGIUNGI AL REPORT" per continuare.
- Fai clic su Gestisci origini dati aggiunte in Risorse nel menu di Data Studio
- Fai clic su Modifica accanto a 311_service_requests nella pagina Origini dati per visualizzare i campi della tabella e i relativi tipi di dati. Puoi utilizzare questa pagina per modificare le proprietà dei campi o creare nuovi campi calcolati.
- Questo set di dati include il punto geografico interno di ogni quartiere rappresentato in modo che Data Studio possa utilizzarlo in modo nativo. Accanto al campo neighborhood_center_ds, modifica il tipo di dati facendo clic su text e poi selezionando Latitudine, Longitudine dal campo menu a discesa Dati geografici. Indica a Data Studio che il campo dati deve essere rappresentato geograficamente.
Ora hai collegato il tuo set di dati BigQuery a Data Studio.
4. Creare le visualizzazioni
Ora che hai collegato correttamente il set di dati BigQuery (in questo caso, il set di dati pubblico BigQuery San Francisco 311 requests), puoi iniziare a visualizzare i dati. Data Studio creerà automaticamente la prima visualizzazione in base ai tuoi dati. Per ora puoi eliminarlo per creare un modello vuoto.
Creare una mappa ad albero
Inizieremo creando una mappa ad albero per visualizzare il tipo di richiesta al 311 più frequente. Questo ci fornirà un punto di partenza per altre visualizzazioni, indicandoci i tipi di richieste su cui potremmo concentrarci.
- Fai clic su Aggiungi un grafico dal menu di Data Studio, poi seleziona Treemap in basso. Potresti dover scorrere verso il basso per trovarla.
2. Data Studio ti consente di fare clic o trascinare un'area all'interno del canvas per creare la visualizzazione. Inizia posizionandolo nell'angolo in basso a sinistra della dashboard. Data Studio creerà automaticamente una mappa ad albero indovinando i campi che vuoi includere.
3. Fai clic sulla mappa ad albero per apportare modifiche ai dati visualizzati. Nel riquadro a destra dello schermo, modifica i parametri in modo che corrispondano alla visualizzazione riportata di seguito.
- Fai clic su Stile nella parte superiore del riquadro. Utilizzeremo queste informazioni per apportare alcune piccole modifiche per rendere la mappa ad albero più facilmente leggibile. Modifichiamo il colore dei tipi di richieste con il maggior numero di valori. Fai clic sul pulsante evidenziato di seguito e seleziona la tonalità di blu con il segno di spunta. In questo modo, il testo della mappa ad albero avrà un contrasto migliore.
5. Una volta completata, la dashboard dovrebbe avere un aspetto simile a questo:
5. Creare una dashboard
Uno degli scopi principali di una dashboard è quello di consentire una facile generazione di report sulle metriche su una base più scalabile per supportare il processo decisionale. A questo scopo, includiamo i dati e le metriche necessari per fornire il contesto appropriato per un set di dati in un formato facilmente comprensibile.
Continuiamo a creare la nostra dashboard aggiungendo alcuni elementi per rendere queste informazioni più facili da comprendere e interpretare. Iniziamo aggiungendo una mappa che evidenzi i quartieri con il maggior numero di richieste complessive e prospetti che indicano il numero totale di richieste per i tre tipi principali.
Aggiungere una mappa alla dashboard
- Fai clic su Aggiungi un grafico nel menu, quindi seleziona Google Maps nel menu a discesa. Puoi utilizzare anche la mappa geografica, ma le visualizzazioni di Google Maps forniscono un contesto più ampio, il che le rende più adatte a questo caso d'uso.
2. Aggiungi il grafico alla parte in basso a destra della dashboard nello stesso modo in cui hai aggiunto la mappa ad albero. 3. Seleziona la mappa nella dashboard per modificarne i parametri. Poi modifica le opzioni nella scheda Dati in modo che corrispondano alle selezioni riportate di seguito. A tal fine, aggiungi il campo "Quartiere" alla dimensione Descrizione comando e "Conteggio record" alla Dimensione bolla in Metrica.
4. Una volta completata, la dashboard dovrebbe essere simile a questa:
Aggiungere prospetti alla dashboard
Successivamente, aggiungeremo tre prospetti alla dashboard. I prospetti ti consentono di mostrare il valore di una variabile filtrata, il che aiuta gli utenti della dashboard a concentrarsi sulle metriche più importanti. Creeremo tre filtri, che poi applicheremo ai prospetti. Verranno create tre schede che mostrano agli utenti il numero di richieste di servizio con tipo "Pulizia di strade e marciapiedi", "Graffiti" e "Accampamenti". Questi sono i tre tipi di servizio più richiesti, come determinato dalla mappa ad albero creata in precedenza.
- Fai clic su Aggiungi un grafico nel menu, poi seleziona Scorecard nel menu a discesa. Vedrai due opzioni: Prospetto e Prospetto con numeri compatti. Entrambi funzionano per il caso d'uso previsto.
2. Aggiungi il prospetto sopra la mappa ad albero nella dashboard e assicurati che il campo "Conteggio record" sia selezionato come metrica. Copialo e incollalo per creare altri due grafici distanziati nella dashboard. 
3. Seleziona il prospetto più a sinistra. Nel riquadro Dati a destra, seleziona Aggiungi un filtro e crea un filtro che corrisponda ai parametri riportati di seguito. Il prospetto verrà aggiornato automaticamente per filtrare il conteggio dei record in modo da includere le richieste di assistenza che soddisfano i criteri dei filtri.
4. Fai lo stesso per i prospetti centrale e più a destra per creare prospetti che mostrino il numero di richieste con le categorie "Graffiti" e "Accampamenti". Se fai clic su Aggiungi un filtro, viene visualizzato il "selettore di filtri", che mostra tutti i filtri già creati. Fai clic su Crea un filtro in basso per creare nuovi filtri. Dopo aver creato i filtri, dovresti notare che i valori vengono aggiornati automaticamente in base ai nuovi parametri del prospetto. 5. Seleziona tutti e tre gli oggetti del prospetto contemporaneamente tenendo premuto il tasto Maiusc e facendo clic su di essi, poi fai clic su Stili nel riquadro per modificare lo stile dei prospetti. Le modifiche che apporti ora verranno applicate contemporaneamente a tutte e tre le schede. Aggiorna lo stile dei prospetti in modo che corrisponda alle impostazioni del riquadro riportate di seguito, ma non preoccuparti se i colori sono leggermente diversi. Sceglieremo di "Nascondere il nome della metrica" (attualmente visualizzato come "Conteggio record" nella dashboard) in modo da poter inserire il nostro testo al suo posto e rendere il significato di queste metriche più comprensibile per gli spettatori della dashboard. 
6. Aggiungi un testo sopra i prospetti in modo che gli utenti sappiano cosa rappresentano le metriche. Nella barra degli strumenti, fai clic sull'icona Testo. Disegna una casella sul canvas e inserisci il testo al suo interno.
La dashboard dovrebbe avere il seguente aspetto: 
6. Creare filtri
I filtri in Data Studio consentono di perfezionare o ridurre i dati visualizzati in un grafico. Definisci un filtro impostando i criteri, in modo simile a un'istruzione WHERE in SQL. I filtri possono essere applicati a un intervallo specifico di valori per una o più dimensioni del set di dati, ad esempio limitando i dati a un intervallo di date specifico. Puoi applicare i filtri a vari livelli:
- A livello di grafico: il filtro viene applicato solo a un grafico specifico.
- A livello di gruppo: il filtro viene applicato a un raggruppamento di grafici selezionati.
- A livello di pagina: tutti i grafici della pagina vengono filtrati.
- A livello di report: tutti i grafici nel report vengono filtrati.
Ora che abbiamo creato la maggior parte della dashboard, aggiungiamo un controllo filtro che consenta ai visualizzatori di scegliere in modo interattivo uno o più quartieri da visualizzare nelle immagini del report durante la revisione.
- Fai clic su Controllo filtri nel menu di Data Studio.
2. Fai clic all'interno del canvas della dashboard per posizionare il controllo del filtro, proprio come hai fatto in precedenza quando hai aggiunto i grafici. 3. Se non è già impostata, assicurati che la dimensione del filtro sia impostata su "quartiere" nel riquadro Dati. 4. Seleziona il filtro facendo clic nella dashboard. Poi fai clic su Disponi nella barra dei menu in alto e seleziona Crea a livello di pagina. Se non è possibile selezionare questa opzione, il filtro è già impostato a livello di pagina e, se modificato, filtrerà tutti i grafici della pagina.
A questo punto, hai una dashboard adatta all'uso.
7. Testalo e condividilo
Testare la dashboard
Ora che la dashboard è completa, diamo un'occhiata dal punto di vista dello spettatore per assicurarci che tutto funzioni come previsto.
Fai clic su Visualizza nell'angolo in alto a destra per visualizzare la dashboard dal punto di vista dei tuoi spettatori.
Condividere la dashboard
Quando tutto è a posto, puoi condividere la dashboard. Data Studio semplifica la condivisione delle dashboard utilizzando l'interfaccia di condivisione familiare utilizzata in Fogli, Documenti e altri prodotti G Suite.
Inizia modificando il nome della dashboard in modo che gli utenti possano trovarla più facilmente. Fai clic sul nome del report ("Senza titolo") nell'angolo in alto a sinistra e modificalo in "San Francisco 311 Requests by Neighborhood" (Richieste 311 di San Francisco per quartiere).
Se fai clic sul pulsante Condividi nell'angolo in alto a destra, si aprirà l'interfaccia di condivisione con una serie di opzioni, tra cui la condivisione con singoli utenti via email, la condivisione per dominio o la condivisione pubblica con tutti gli utenti. Questa ultima impostazione è particolarmente utile se vuoi incorporare il report in un sito web pubblico.
Passaggi successivi
Consulta altre esercitazioni di programmazione cercando "Data Studio" nella parte superiore della pagina per scoprire di più su come gli strumenti di business intelligence di Google Cloud possono soddisfare le tue esigenze. Tieni d'occhio i futuri Codelab che esploreranno il nuovo strumento di BI di Google Cloud, Looker.
Puoi anche velocizzare le dashboard utilizzando fino a 100 GB di spazio di archiviazione in memoria con BigQuery BI Engine. BI Engine è un servizio di analisi in memoria veloce che consente agli utenti di esplorare in modo interattivo set di dati complessi all'interno di BigQuery con tempi di risposta alle query inferiori al secondo e contemporaneità elevata. Si integra perfettamente con Data Studio per accelerare l'esplorazione e l'analisi dei dati, rendendo le dashboard ancora più efficaci per i tuoi spettatori.