Bigqueryにあるビッグデータを利用したい時、BIツールを用いてデータを可視化・分析することが多いと思います。
しかし、BIツールを使うためには、新たに操作を学習し、慣れる必要があります。
そこで、BIツールを用いずにBigqueryのデータを分析する方法を紹介します。
今回は、Bigqueryのデータをスプレッドシート上で連携する方法・利点について取り上げます。
Bigqueryとスプレッドシートの接続
まず、Bigqueryとスプレッドシートの接続方法について説明します。
Bigqueryとスプレッドシートの接続は、スプレッドシートからアクセスしていきます。
①
まず、スプレッドシートの「データ」から「データコネクタ」を選択し、「Bigqueryに接続」をクリックします。
②
次に、Bigquery内のプロジェクトからアクセスしたいプロジェクトを選択します。
③
最後に接続させたいデータセット、テーブル名を選択したら、「接続」をクリックします。
上記の動作を行うことで、Bigqueryのデータがスプレッドシートで見れるようになります。
＊データを接続させるまえにBigquery側で任意のGoogleアカウントがアクセスできるようにしておく必要があります。
アクセス権限を付与していないとデータの連携ができないので、注意してください。
使い方のイメージ
データを接続すると、スプレッドシートには下の画像のように表示されます。
Bigqueryとスプレッドシートを連携すると上図のような画面になり、各データはカラムごとの列で表示されます。
データの上部にあるように、グラフやピボットテーブルの形式でデータを見ることができます。
また、「列の統計情報」ではカラム内の基本的な統計情報を見ることができ、どのようなデータが集まっているのかを把握できます。
「抽出」ではSQLでのデータ抽出のように、カラム指定・条件付け（フィルタ）・並び替えしたデータを抽出することができます。
Bigqueryとスプレッドシート連携のメリット
Bigqueryとスプレッドシートを連携することのメリットは大きく2点あります。
1点目
１点目は、計算処理をBigquery上で実行できるという点です。
Bigquery上で計算を行えることで、データ数が大きくても処理することができるため、ビッグデータを扱うことができます。
また、Bigqueryの計算リソースを使用できることから、素早く計算処理を行うことができます。
２点目
２点目は、データを自動更新することができる点です。
データの更新頻度を設定することができるため、Bigqueryの更新に合わせてスプレッドシートのデータも更新されるようにできます。
そのため、スプレッドシート上でレポートを作成し、自動更新の設定をしていれば、最新のデータに沿ったレポートを見ることが可能になります。
留意点
Bigqueryとスプレッドシート連携の留意点として、大きく2点挙げられます。
１点目
1点目は、アクセス制限があるという点です。
具体的に、ピボットテーブルでは最大30,000件までの結果を処理できることや、抽出では最大25,000行または10MBまでのBigqueryデータを取得できることが挙げられます。
そのため、制限を超えた大きすぎるデータは扱えないことになります。
２点目
2点目は、計算処理に課金されるという点です。
ご存知の通り、Bigqueryは有料サービスであるため、計算処理の回数が多くなると、それだけ計算にかかる料金が大きくなります。
データ連携する利点
ここまでBigqueryとスプレッドシートの連携について紹介してきましたが、Bigquery連携の最大の利点はBIツールを使わなくともスプレッドシート上で簡単にデータを見ることができる点にあります。
普段使用しているスプレッドシートでBigqueryのデータを見ることができるため、見知った動作でデータを扱うことができると思います。
スプレッドシートを使うことで、より簡単にビッグデータを実際の業務に活用することができるようになります。
まとめ
今回はBigqueryとスプレッドシートのデータ連携について紹介しました。
スプレッドシートでデータ連携することで、より簡単にデータ分析をすることができ、BIツールを使わずに誰でもデータを扱うことができると思います。
手軽にデータ分析することができるので、一度試してみてはいかがでしょうか？