Présentation

Les outils de visualisation des données peuvent vous aider à comprendre les données BigQuery et à les analyser de manière interactive. Vous pouvez utiliser ces outils pour identifier des tendances, agir en conséquence et effectuer des prédictions reposant sur vos données. Dans cet atelier, vous utiliserez Looker Studio pour visualiser les données de la table BigQuery alimentée par votre pipeline Dataflow lors de l'exercice précédent. Vous n'accèderez pas à des données diffusées en direct dans cet atelier.

Objectifs

Dans cet atelier, vous allez effectuer les tâches suivantes :

• Établir une connexion à une source de données BigQuery
• Créer des rapports et des graphiques pour visualiser les données BigQuery

Cet atelier utilise Looker Studio pour la visualisation des données stockées dans BigQuery à l'aide du connecteur BigQuery. Lors des tâches suivantes, vous allez créer une source de données, un rapport et des graphiques permettant de visualiser les données de l'exemple de table.

Préparation

Pour chaque atelier, nous vous attribuons un nouveau projet Google Cloud et un nouvel ensemble de ressources pour une durée déterminée, sans frais.

1. Connectez-vous à Qwiklabs dans une fenêtre de navigation privée.

2. Vérifiez le temps imparti pour l'atelier (par exemple : 01:15:00) : vous devez pouvoir le terminer dans ce délai.
   Une fois l'atelier lancé, vous ne pouvez pas le mettre en pause. Si nécessaire, vous pourrez le redémarrer, mais vous devrez tout reprendre depuis le début.

3. Lorsque vous êtes prêt, cliquez sur Démarrer l'atelier.

4. Notez vos identifiants pour l'atelier (Nom d'utilisateur et Mot de passe). Ils vous serviront à vous connecter à Google Cloud Console.

5. Cliquez sur Ouvrir la console Google.

6. Cliquez sur Utiliser un autre compte, puis copiez-collez les identifiants de cet atelier lorsque vous y êtes invité.
   Si vous utilisez d'autres identifiants, des messages d'erreur s'afficheront ou des frais seront appliqués.

7. Acceptez les conditions d'utilisation et ignorez la page concernant les ressources de récupération des données.

Tâche 1 : Créer une source de données dans Looker Studio

1. Vous accédez à l'interface utilisateur de Looker Studio depuis l'extérieur de l'environnement Google Cloud. Ouvrez un nouvel onglet dans votre navigateur, de préférence en utilisant une fenêtre de navigation privée. Accédez au site datastudio.google.com ou cliquez sur le lien suivant : Looker Studio

Remarque : Pour créer un rapport dans Looker Studio, vous devez commencer par créer une source de données pour le rapport. Un rapport peut contenir une ou plusieurs sources de données. Lorsque vous créez une source de données BigQuery, Looker Studio utilise le connecteur BigQuery. Remarque : Pour ajouter une source de données BigQuery à un rapport Looker Studio, vous devez disposer des autorisations nécessaires. Les étapes d'initialisation de l'atelier ont créé l'ensemble de données et les tables BigQuery que vous utiliserez dans vos exercices. Les autorisations appliquées aux ensembles de données BigQuery s'appliqueront aussi aux rapports, graphiques et tableaux de bord que vous créerez dans Looker Studio. Lorsqu'un rapport Looker Studio est partagé, ses composants sont visibles uniquement par les utilisateurs disposant des autorisations d'accès à ce niveau de données.

2. Sur la page Rapports, dans la section Commencer avec un modèle, cliquez sur le modèle Rapport vide. Le processus de configuration du compte démarre.

3. Acceptez les conditions d'utilisation et cliquez sur Continuer.

4. Sur la page Préférences, sélectionnez Non pour chaque option permettant de recevoir des notifications par e-mail, puis cliquez sur Continuer.

5. Maintenant que le compte est initialisé, vous devez recommencer le processus.

6. Sur la page Rapports, dans la section Commencer avec un modèle, cliquez sur le modèle Rapport vide. Cette fois, vous êtes redirigé vers une nouvelle page intitulée Rapport sans nom.

7. Le panneau Ajouter des données au rapport est affiché au bas de la page.

8. Dans la section Connecteurs Google, sélectionnez BigQuery.

9. Lorsque le message "Vous devez autoriser Looker Studio à se connecter à vos projets BigQuery" apparaît, accordez l'autorisation.
10. Si vous y êtes invité, dans la boîte de dialogue Se connecter, sélectionnez votre compte étudiant.
11. Si vous y êtes invité, cliquez sur Autoriser pour autoriser Looker Studio à afficher les ressources BigQuery dans votre compte d'atelier.
12. Sélectionnez Mes projets.
13. Dans la colonne Projet, cliquez sur le nom de votre projet.
14. Dans la colonne Ensemble de données, cliquez sur demos.
15. Dans la colonne Table, cliquez sur current_conditions.
16. Enfin, cliquez sur Ajouter.

Une notification contenant l'invite suivante s'affiche : Vous êtes sur le point d'ajouter des données à ce rapport.

17. Cochez la case Ne plus afficher ce message, puis cliquez sur Ajouter au rapport.

18. Une fois l'opération terminée, un rapport tabulaire par défaut simple s'affiche. Cela confirme que vous pouvez voir vos données BigQuery dans Looker Studio.

Remarque : Vous devez généralement permettre à Looker Studio d'accéder aux ressources d'un compte Google Cloud la première fois que vous l'utilisez, mais pas à chaque fois que vous créez un rapport.

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif.

Créer une source de données

Tâche 2 : Créer un graphique à barres à partir d'un champ calculé

Une fois que vous avez ajouté la source de données current_conditions au rapport, l'étape suivante consiste à créer une visualisation. Commencez par créer un graphique à barres. Ce graphique présente le nombre total de véhicules capturés pour chaque autoroute.

1. (Facultatif) En haut de la page, cliquez sur Rapport sans nom pour renommer le rapport. Par exemple, saisissez <IDPROJET>-rapport1-votrenom.
2. Supprimez le rapport tabulaire prérempli. Pour ce faire, il vous suffit de le sélectionner et d'appuyer sur la touche SUPPR.
3. Ensuite, dans le menu Ajouter un graphique, sélectionnez la première option, Graphique à barres.

4. Dans l'onglet Configurer de la fenêtre des propriétés du graphique à barres, notez la valeur du champ Source de données, à savoir current_conditions, ainsi que les valeurs par défaut des champs Dimension et Métrique.
5. Si nécessaire, définissez le champ Dimension sur highway. Dans la section Dimension, cliquez sur la dimension existante puis, dans l'outil de sélection de dimensions, sélectionnez highway.
6. Dans la section Métrique, cliquez sur Ajouter une métrique, puis ajoutez la latitude.
7. Dans la section Métrique, passez la souris sur Nombre d'enregistrements, puis cliquez sur (x) pour supprimer cette métrique.

Exemple :

8. Pour obtenir des informations sur le volume de véhicules, vous devez ajouter une métrique pour chaque véhicule détecté.
9. Dans la section Métrique, cliquez sur Ajouter une métrique, puis ajoutez sensorId.
10. Une fonction "COUNT_DISTINCT", qui compte le nombre d'éléments uniques, est automatiquement créée pour cette colonne. Cette métrique définie sous la forme d'une fonction "COUNT_DISTINCT" ne vous permet pas d'évaluer précisément le volume de circulation. Cliquez sur le texte CTD à côté de sensorId, puis sélectionnez Nombre dans la fenêtre pop-up. Dans la zone du nom, saisissez vehicles. Cliquez sur une zone du rapport située à l'extérieur de la fenêtre pop-up pour fermer cette fenêtre. La modification est enregistrée automatiquement.
11. Dans la section Métrique, passez la souris sur latitude, puis cliquez sur (x) pour supprimer cette métrique.
12. Le champ "Dimension" doit être défini sur "highway", et le champ "Métrique" sur "sensorId". Notez que, par défaut, le graphique ci-dessous est trié dans l'ordre décroissant. L'autoroute la plus fréquentée s'affiche en premier.

13. Pour améliorer le graphique, modifiez les libellés des barres. Dans la fenêtre de propriétés du graphique, cliquez sur l'onglet STYLE.
14. Dans la section Graphique à barres, cochez Afficher les libellés des données.
15. Le nombre total de véhicules s'affiche au-dessus de chaque barre du graphique.

Tâche 3 : Créer un graphique à l'aide d'une requête personnalisée

L'utilisation d'une requête existante peut faciliter l'obtention des visualisations et rapports souhaités dans Looker Studio. L'option "Requête personnalisée" vous permet d'exploiter tout le potentiel des fonctionnalités de requête de BigQuery, telles que les jointures, les liaisons et les fonctions d'analyse.

Une autre possibilité pour tirer pleinement parti de ces fonctionnalités consiste à créer une vue. Il s'agit d'une table virtuelle définie par une requête SQL. Vous pouvez interroger les données d'une vue en ajoutant l'ensemble de données contenant la vue en tant que source de données.

Lorsque vous spécifiez une requête SQL comme source de données BigQuery, les résultats de la requête se présentent sous la forme d'une table, et celle-ci devient la définition de champ (schéma) de votre source de données. Lorsque vous utilisez une requête personnalisée comme source de données, Looker Studio l'utilise comme instruction de sélection interne pour chaque requête générée vers BigQuery. Pour plus d'informations sur les requêtes personnalisées dans Looker Studio, consultez l'aide en ligne.

1. Pour ajouter à votre rapport un graphique à barres utilisant une requête personnalisée comme source de données :

2. Dans le menu Ajouter un graphique, sélectionnez la première option, Graphique à barres.

3. Dans l'onglet Configurer de la fenêtre des propriétés du graphique à barres, notez que la valeur du champ "Source de données", à savoir "current_conditions", ainsi que les valeurs par défaut des champs "Dimension" et "Métrique" sont identiques à celles du graphique précédent. Dans la section Source de données, cliquez sur la source de données current_conditions. Au bas du volet, choisissez Ajouter des données.

4. Sous Connecteurs Google, sélectionnez BigQuery.

5. Dans le premier groupe, sélectionnez REQUÊTE PERSONNALISÉE.

6. Dans la colonne Projet de facturation, sélectionnez votre projet.

7. Dans la fenêtre Saisissez une requête personnalisée, entrez la requête suivante en remplaçant <PROJECTID> par l'ID de votre projet :

SELECT max(speed) as maxspeed, min(speed) as minspeed, avg(speed) as avgspeed, highway FROM `<PROJECTID>.demos.current_conditions` group by highway

Cette requête utilise les fonctions "max", "min" et "avg" pour vous fournir la vitesse maximale, la vitesse minimale et la vitesse moyenne pour chaque autoroute.

8. Cliquez sur AJOUTER.
9. Lorsque vous y êtes invité, cliquez sur AJOUTER AU RAPPORT.

Remarque : Il est possible que Looker Studio ne puisse pas déterminer la dimension et les métriques appropriées pour le graphique. Il vous faudra alors ajuster les options du graphique.

10. Sous l'onglet Configurer de la fenêtre des propriétés de Graphique à barres, dans la section Métrique, cliquez sur Nombre d'enregistrements.
11. Dans l'outil de sélection de métriques, sélectionnez maxspeed.
12. Dans la section Métrique, cliquez sur Ajouter une métrique.
13. Dans l'outil de sélection de métriques, sélectionnez minspeed.
14. Dans la section Métrique, cliquez sur Ajouter une métrique.
15. Dans l'outil de sélection de métriques, sélectionnez avgspeed.
16. Supprimez toute métrique autre que maxspeed, minspeed et avgspeed.

Votre graphique indique à présent la vitesse maximale, la vitesse minimale et la vitesse moyenne pour chaque autoroute.

Notez que chaque barre dispose d'une couleur par défaut, définie selon l'ordre dans lequel les métriques ont été ajoutées au graphique.

17. Pour plus de lisibilité, modifiez les styles du graphique. Dans la fenêtre des propriétés du graphique, cliquez sur l'onglet Style.
18. Dans la section Appliquer les couleurs par, cliquez sur les cases pour sélectionner différentes couleurs.

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif.

Créer un graphique à l'aide d'une requête personnalisée

Tâche 4 : Afficher l'historique de vos requêtes

Pour visualiser les requêtes envoyées via le connecteur BigQuery, consultez l'historique de vos requêtes dans l'interface Web de BigQuery. Grâce à l'historique des requêtes, vous pouvez estimer leur coût et enregistrer celles qui pourront vous resservir dans d'autres scénarios.

Ouvrir la console BigQuery

1. Dans Google Cloud Console, sélectionnez le menu de navigation > BigQuery :

Le message Welcome to BigQuery in the Cloud Console (Bienvenue sur BigQuery dans Cloud Console) s'affiche. Il contient un lien vers le guide de démarrage rapide et répertorie les mises à jour de l'interface utilisateur.

2. Cliquez sur Done (OK).

1. Dans le volet du bas, le premier élément de la liste sera l'historique personnel. Lors de votre première visite sur la page, l'historique des requêtes doit apparaître en bas à droite, sous le volet de l'éditeur de requêtes. Si cet élément n'est pas chargé, cliquez sur le lien Historique personnel.
2. La liste des requêtes s'affiche, les plus récentes en premier. Cliquez sur une requête pour en afficher les détails, tels que l'ID de la tâche et le nombre d'octets traités.

Terminer l'atelier

Une fois l'atelier terminé, cliquez sur Terminer l'atelier. Google Cloud Skills Boost supprime les ressources que vous avez utilisées, puis efface le compte.

Si vous le souhaitez, vous pouvez noter l'atelier. Sélectionnez un nombre d'étoiles, saisissez un commentaire, puis cliquez sur Envoyer.

Le nombre d'étoiles correspond à votre degré de satisfaction :

• 1 étoile = très insatisfait(e)
• 2 étoiles = insatisfait(e)
• 3 étoiles = ni insatisfait(e), ni satisfait(e)
• 4 étoiles = satisfait(e)
• 5 étoiles = très satisfait(e)

Si vous ne souhaitez pas donner votre avis, vous pouvez fermer la boîte de dialogue.

Pour soumettre des commentaires, suggestions ou corrections, veuillez accéder à l'onglet Assistance.

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