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Descripción general

Desde que existe la inteligencia empresarial (IE), las herramientas de visualización han desempeñado una función clave al ayudar a los analistas y encargados de tomar decisiones a obtener estadísticas a partir de datos.

En este lab, aprenderás a crear un panel de IE con Looker Studio como frontend, con tecnología de BigQuery en el backend. Suponemos que conoces esos productos. Para obtener más información, consulta los documentos de referencia (Conceptos de BigQuery, Descripción general de Looker Studio).

Configuración

Antes de hacer clic en el botón Comenzar lab

Lee estas instrucciones. Los labs son cronometrados y no se pueden pausar. El cronómetro, que comienza a funcionar cuando haces clic en Comenzar lab, indica por cuánto tiempo tendrás a tu disposición los recursos de Google Cloud.

Este lab práctico te permitirá realizar las actividades correspondientes en un entorno de nube real, no en uno de simulación o demostración. Para ello, se te proporcionan credenciales temporales nuevas que utilizarás para acceder a Google Cloud durante todo el lab.

Para completar este lab, necesitarás lo siguiente:

• Acceso a un navegador de Internet estándar (se recomienda el navegador Chrome)

Nota: Usa una ventana de navegador privada o de Incógnito para ejecutar este lab. Así evitarás cualquier conflicto entre tu cuenta personal y la cuenta de estudiante, lo que podría generar cargos adicionales en tu cuenta personal.

• Tiempo para completar el lab: Recuerda que, una vez que comienzas un lab, no puedes pausarlo.

Nota: Si ya tienes un proyecto o una cuenta personal de Google Cloud, no los uses en este lab para evitar cargos adicionales en tu cuenta.

Cómo iniciar tu lab y acceder a la consola de Google Cloud

1. Haga clic en el botón Comenzar lab. Si debe pagar por el lab, se abrirá una ventana emergente para que seleccione su forma de pago. A la izquierda, se encuentra el panel Detalles del lab, que tiene estos elementos:

   • El botón Abrir la consola de Google Cloud
   • El tiempo restante
   • Las credenciales temporales que debe usar para el lab
   • Otra información para completar el lab, si es necesaria

2. Haz clic en Abrir la consola de Google Cloud (o haz clic con el botón derecho y selecciona Abrir el vínculo en una ventana de incógnito si ejecutas el navegador Chrome).

   El lab inicia recursos y abre otra pestaña en la que se muestra la página de acceso.

   Sugerencia: Ordene las pestañas en ventanas separadas, una junto a la otra.

   Nota: Si ves el diálogo Elegir una cuenta, haz clic en Usar otra cuenta.

3. De ser necesario, copia el nombre de usuario a continuación y pégalo en el diálogo Acceder.

   {{{user_0.username | "Username"}}}

   También puedes encontrar el nombre de usuario en el panel Detalles del lab.

4. Haz clic en Siguiente.

5. Copia la contraseña que aparece a continuación y pégala en el diálogo Te damos la bienvenida.

   {{{user_0.password | "Password"}}}

   También puedes encontrar la contraseña en el panel Detalles del lab.

6. Haz clic en Siguiente.

   Importante: Debes usar las credenciales que te proporciona el lab. No uses las credenciales de tu cuenta de Google Cloud. Nota: Usar tu propia Cuenta de Google podría generar cargos adicionales.

7. Haga clic para avanzar por las páginas siguientes:

   • Acepta los Términos y Condiciones.
   • No agregues opciones de recuperación o autenticación de dos factores (esta es una cuenta temporal).
   • No te registres para obtener pruebas gratuitas.

Después de un momento, se abrirá la consola de Google Cloud en esta pestaña.

Nota: Para ver un menú con una lista de productos y servicios de Google Cloud, haz clic en el menú de navegación que se encuentra en la parte superior izquierda.

Caso de uso

En este lab, te desempeñarás como administrador de una empresa de servicios de forestación que opera en una gran ciudad. En dicho puesto, tomarás decisiones importantes en función de datos de registros de uso, almacenados en grandes tablas (de varios TB) particionadas por fecha en un conjunto de datos de BigQuery llamado “Trees” (Árboles).

Para obtener valor empresarial a partir de esos datos lo más rápido posible, crearás un panel para analistas que proporcionará visualizaciones de las tendencias y los patrones en tus datos.

Descripción general de la solución

Generalmente, un panel muestra una vista agregada del uso, ya que no necesita detalles que lleguen, por ejemplo, al nivel de un ID de pedido. Por eso, para reducir los costos de la consulta, primero agregarás los registros que necesitas en otro conjunto de datos llamado "Reports" (Informes) y, luego, crearás una tabla de datos agregados. Consultarás la tabla desde el panel de Data Studio. De esta manera, cuando se actualiza tu panel, las consultas del conjunto de datos de informes procesan menos datos. Puesto que los registros de uso del pasado no cambian nunca, solo actualizarás los datos de uso nuevos en el conjunto de datos Reports.

Tarea 1. Sube datos que puedan consultarse

En esta sección, extraerás algunos datos públicos para practicar la ejecución de comandos de SQL en BigQuery.

Cómo abrir la consola de BigQuery

1. En la consola de Google Cloud, seleccione elmenú de navegación > BigQuery.

Se abrirá el cuadro de mensaje Te damos la bienvenida a BigQuery en la consola de Cloud. Este cuadro de mensaje contiene un vínculo a la guía de inicio rápido y las notas de la versión.

2. Haga clic en Listo.

Se abrirá la consola de BigQuery.

3. Haz clic en + AGREGAR en la sección Explorador y, luego, selecciona Conjuntos de datos públicos.

4. Busca “Trees” y presiona Intro.

5. Haz clic en el mosaico de Street Trees y, luego, haz clic en Ver conjunto de datos.

Se abrirá una pestaña nueva y se agregará un proyecto nuevo llamado bigquery-public-data al panel Explorador:

Nota: Si el proyecto nuevo bigquery-public-data no aparece en el panel Explorador, haz clic en + AGREGAR > Destacar un proyecto > Ingresar nombre del proyecto (bigquery-public-data) y DESTACAR.

Tarea 2. Crea un conjunto de datos de informes en BigQuery

A continuación, crearás un nuevo conjunto de datos llamado Informes en tu proyecto. Un conjunto de datos independiente tiene muchos beneficios: reduce la cantidad de datos consultados por el panel y quita el acceso innecesario a tus conjuntos de datos de origen para aquellos usuarios que solo están interesados en datos agregados.

1. Luego, haz clic en los tres puntos junto al ID del proyecto de Qwiklabs y selecciona Crear conjunto de datos.

2. Asígnale el nombre Informes a tu conjunto de datos.

Deja las demás opciones con los valores predeterminados.

3. Haz clic en Crear conjunto de datos.

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Crear un conjunto de datos de informes en BigQuery

Tarea 3. Consulta los datos del panel

Ahora, ejecutarás una consulta única para extraer los datos del último año. Esta consulta resumirá lo siguiente:

• La cantidad de árboles que se plantó cada mes
• Las especies de árboles que se plantaron
• El nombre del encargado de cuidar los árboles
• La dirección donde se plantaron los árboles
• La información sobre el sitio donde están los árboles

1. Agrega lo siguiente al editor de consultas:

SELECT TIMESTAMP_TRUNC(plant_date, MONTH) as plant_month, COUNT(tree_id) AS total_trees, species, care_taker, address, site_info FROM `bigquery-public-data.san_francisco_trees.street_trees` WHERE address IS NOT NULL AND plant_date >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 365 DAY) AND plant_date < TIMESTAMP_TRUNC(CURRENT_TIMESTAMP(), DAY) GROUP BY plant_month, species, care_taker, address, site_info

2. Haz clic en el botón Más y selecciona Configuración de consulta en el menú desplegable.

• Selecciona Establecer una tabla de destino para los resultados de la consulta.
• En Nombre del conjunto de datos, escribe Reports.
• En ID de la tabla, escribe “Trees”.
• En Preferencia de escritura para la tabla de destino, selecciona Escribir si está vacía.

Como especificaste un nombre de la tabla y seleccionaste la preferencia Escribir si está vacía, la consulta creará una tabla si esta aún no existe.

3. Acepta los otros valores de configuración predeterminados y haz clic en Guardar.

4. Haz clic en Ejecutar para ejecutar la consulta.

Cuando se complete la consulta, llegarás a la pestaña Resultados, en donde podrás ver los datos.

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Ejecutar una consulta para extraer los datos del último año

Tarea 4. Programa consultas en BigQuery

Nota: Esta es una versión beta de la programación de consultas en BigQuery. Es posible que este producto cambie y resulte incompatible con versiones anteriores, y no está sujeto a ningún ANS ni a ninguna política de baja.

Para mantener actualizado tu panel, puedes programar consultas para que se ejecuten de forma recurrente. Las consultas programadas deben estar escritas en SQL estándar, que puede incluir instrucciones en lenguaje de definición de datos (DDL) y en lenguaje de manipulación de datos (DML). La cadena de consulta y la tabla de destino se pueden parametrizar para permitirte organizar los resultados de la consulta por fecha y hora.

Ahora, agregarás una consulta que verificará si hay datos nuevos todos los días. Cuando se planten árboles nuevos, las estadísticas adicionales actualizadas se incluirán directamente en la tabla reports.trees.

1. Haz clic en Redactar consulta nueva y ejecuta la siguiente consulta para agregar datos incrementales a la tabla reports.trees diariamente usando la función de consulta programada:

SELECT TIMESTAMP_TRUNC(plant_date, MONTH) as plant_month, COUNT(tree_id) AS total_trees, species, care_taker, address, site_info FROM `bigquery-public-data.san_francisco_trees.street_trees` WHERE address IS NOT NULL AND plant_date >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 1 DAY) AND plant_date < TIMESTAMP_TRUNC(CURRENT_TIMESTAMP(), DAY) GROUP BY plant_month, species, care_taker, address, site_info

2. Haz clic en el botón Programar, se abrirá la página Nueva consulta programada.

3. En la página Nueva consulta programada, configura lo siguiente:

• Nombre: Update_trees_daily

• Opciones de programación:

  • Frecuencia de repetición: Haz clic en el menú desplegable y selecciona Horas
  • Se repite cada: 1 hora

4. En la sección Destino de los resultados de la consulta, marca la casilla Establecer una tabla de destino para los resultados de la consulta y especifica el nombre del conjunto de datos como Reports.

• Nombre de la tabla: escribe “Trees” y selecciona Agregar a la tabla en Preferencia de escritura para la tabla de destino, de modo que no reemplace datos existentes.

5. Haz clic en Guardar.

6. Es posible que tengas un bloqueador de ventanas emergentes habilitado, haz clic en Permitir y, luego, otorga el permiso de credenciales de lab y acepta reemplazar tu consulta.

Nota: Si ejecutas esta consulta, no verás resultados nuevos porque no existen todavía.

Tarea 5. Crea nuevas fuentes de datos en Looker Studio

Ahora, crearás tu panel con datos de árboles que acabas de agregar con Looker Studio.

1. Abre una pestaña nueva en tu navegador y ve a Looker Studio.

2. Haz clic en Crear en la parte superior izquierda y, luego, en Informe.

3. Ingresa el país y revisa los Términos y Condiciones.

4. Haz clic en Continuar.

5. Selecciona No para indicar que no deseas recibir ofertas por correo electrónico y, luego, haz clic en Continuar.

Tarea 6. Crea un nuevo informe en Looker Studio

1. Haz clic en la pestaña BigQuery y, luego, en Autorizar.

Ahora usará el conector de BigQuery para conectarte a la tabla reports.trees.

2. Primero, selecciona tu proyecto de Qwiklabs. Luego, selecciona el conjunto de datos Reports y, a continuación, la tabla Trees, como se muestra aquí:

3. Haz clic en Agregar y, luego, en Add to Report (Agregar al informe).

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Crear nuevas fuentes de datos en Looker Studio

Ahora puedes usar los datos de la tabla para crear gráficos.

4. Haz clic en el menú desplegable Agregar un gráfico y selecciona el tipo que deseas. En este ejemplo, puedes ver los siguientes tipos de gráficos:

   • Gráfico de barras de columnas apiladas que muestra el número de árboles plantados cada mes y el nombre del encargado que los plantó
   • Un cuadro de evaluación que muestra la cantidad total de árboles agregados en el último año
   • Un gráfico circular que muestra la distribución porcentual de los árboles plantados según su especie
   • Una tabla y un gráfico de barras que muestran la cantidad de árboles plantados por sitio

Puedes basarte en el ejemplo para experimentar y crear tus propios gráficos y títulos. Estas son algunas sugerencias:

• Los títulos se crean con la herramienta de texto. En el ejemplo, los títulos se crearon para cada gráfico y para el panel en sí.
• Cuando seleccionas un gráfico, puedes editar los colores y los tamaños de la fuente. Para eso, debes hacer clic en la pestaña Estilo ubicada del lado derecho.
• Haz clic en un gráfico para modificar su tamaño y arrastrarlo a una nueva ubicación.

¡Felicitaciones!

Aprendiste a crear un panel de IE para visualizar patrones en los datos de tu empresa con un riesgo menor de volúmenes de consultas costosas.

Finaliza la Quest

Este lab de autoaprendizaje forma parte de la Quest BigQuery for Marketing Analysts. Una Quest es una serie de labs relacionados que forman una ruta de aprendizaje. Si completas esta Quest, obtendrás una insignia como reconocimiento por tu logro. Puedes hacer públicas tus insignias y agregar vínculos a ellas en tu currículum en línea o en tus cuentas de redes sociales. Inscríbete en esta Quest y obtén un crédito inmediato de realización. Consulta el catálogo de Google Cloud Skills Boost para ver todas las Quests disponibles.

Próximos pasos y más información

• Este lab se basa en la publicación de Pradnya Khadapkar en este blog
• Visualiza datos de BigQuery con Looker Studio

Capacitación y certificación de Google Cloud

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Actualización más reciente del manual: 29 de septiembre de 2023

Prueba más reciente del lab: 29 de septiembre de 2023

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