GSP623

סקירה כללית

כשארגונים גדלים ואוספים כמויות עצומות של נתונים מורכבים, הם צריכים כלים כדי לאחסן את המידע שברשותם ולהבין אותו בצורה טובה יותר. כל יחידה עסקית צריכה לנתח חלק מהנתונים הללו לצרכים עסקיים ספציפיים. במחלקה הפיננסית, למשל, יכול להיות שמבקר הכספים ירצה לנתח את נתוני החיוב ב-Cloud כדי לענות על שאלות ספציפיות, כגון:

• מה הייתה העלות הכוללת של פרויקט בחודש שעבר?
• איזה פרויקט צרך הכי הרבה משאבי רשת?
• מהי העלות החודשית בפילוח לפי צוותים?

בעזרת BigQuery, משתמשים יכולים לטפל במערכי נתונים גדולים באמצעות מחשוב במהירות גבוהה. אבל לא כולם מומחי BigQuery או אשפי נתונים. שימוש בגיליונות אלקטרוניים לניתוח אד-הוק של נתונים עשוי להיות נוח יותר לאנשים רבים. אפשר להשתמש במחבר של מקור הנתונים החיצוני כדי לייצא נתוני BigQuery לגיליון ולנתח אותם.

מטרות

• הפעלת Sheets והתחברות ל-BigQuery באמצעות המחבר של מקור הנתונים החיצוני

• גישה לנתונים דרך BigQuery וייבוא הנתונים ל-Sheets

• בחינת דרכים לניתוח הנתונים ב-Sheets ולשיתוף הפלט עם משתמשים אחרים

תכונות מוצרים

בשיעור ה-Lab הזה תנסו את המוצרים ואת תכונות המוצרים הבאים:

BigQuery

BigQuery הוא מחסן נתונים (data warehouse) ללא שרת של Google המיועד לארגונים, עם יכולת התאמה רחבה במיוחד. הוא נועד לייעל את עבודתם של מנתחי הנתונים. מכיוון שאין תשתית שצריך לנהל, תוכלו להתמקד בחשיפת תובנות משמעותיות באמצעות שפת SQL מוכרת, ללא צורך בניהול של מסד נתונים.

Sheets

Sheets היא אפליקציה שיתופית, חכמה ומאובטחת לגיליונות אלקטרוניים, המיועדת לארגונים שמתפתחים ללא הפסקה. תכונות ה-AI מאפשרות לכם להגיע לתובנות הנכונות כדי לקבל החלטות עסקיות משמעותיות. הארכיטקטורה מבוססת הענן מאפשרת לכם לשתף פעולה.

מחבר של מקור נתונים חיצוני ב-Sheets

מחבר של מקור הנתונים החיצוני ב-Sheets מחבר את Sheets ל-BigQuery באופן דינמי. המשמעות היא שאתם יכולים להתחבר ל-BigQuery, ליצור שאילתה, לקבל תצוגה מקדימה של התוצאות ולהכניס אותן לגיליון אלקטרוני – הכול מתוך הממשק של Sheets.

רענון הנתונים

לאחר שניגשתם לנתונים וניתחתם אותם, כדאי לרענן את נתוני המקור מדי פעם כדי שהתובנות ימשיכו להיות רלוונטיות.

בקרת הגישה

לאחר שיצרתם את הגיליון האלקטרוני, ניתחתם את הנתונים והגדרתם רענון נתונים, ספרו על כך לאחרים. השתמשו בתכונה 'שיתוף' כדי לאפשר למשתמשים אחרים לגשת אל הגיליונות האלקטרוניים שלכם.

הגדרה ודרישות

לפני שלוחצים על הלחצן Start Lab (התחלת המעבדה)

עליכם לקרוא את ההוראות האלו. המעבדות מוגבלות בזמן ואי אפשר להשהות אותן. הטיימר מתחיל כשלוחצים על Start Lab ומראה את משך הזמן שבו תוכלו להשתמש במשאבים ב-Google Cloud.

במעבדה המעשית הזו של Qwiklabs, תוכלו לבצע את פעילויות המעבדה בעצמכם בסביבת ענן אמיתית, ולא בהדמיה או בסביבה להדגמה. לשם כך, יינתנו לכם פרטי כניסה זמניים שאיתם תיכנסו ותיגשו אל Google Cloud במשך הפעילות של המעבדה.

מה צריך?

כדי להשלים את המעבדה, תצטרכו:

• גישה לדפדפן אינטרנט סטנדרטי (מומלץ להשתמש בדפדפן Chrome).
• זמן להשלמת המעבדה.

הערה: אם כבר יש לכם פרויקט או חשבון Google Cloud אישי משלכם, אין להשתמש בו במעבדה הזו.

הערה: אם משתמשים במכשיר עם Chrome OS, צריך לפתוח חלון אנונימי כדי להריץ את המעבדה הזו.

התחלת שיעור ה-Lab

לוחצים על הלחצן Start Lab. אם אתם צריכים לשלם על השיעור המעשי, חלון קופץ ייפתח ויאפשר לכם לבחור את אמצעי התשלום. משמאל תופיע חלונית עם פרטי כניסה זמניים שמולאו מראש. צריך להשתמש בפרטים האלו בשיעור ה-Lab הזה.

כדאי לרשום בצד את שם המשתמש ואת הסיסמה. יכול להיות שתצטרכו אותם כשתפתחו את Google Sheets.

פתיחת Sheets והתחברות ל-BigQuery

1. לוחצים על הקישור ל-Google Sheets כדי לפתוח את Sheets.

2. אם צריך, לוחצים על כניסה ומשתמשים בפרטי הכניסה שניתנו לשיעור ה-Lab הזה. לאחר מכן:

• מאשרים את התנאים וההגבלות.

• לא מוסיפים אפשרויות שחזור או אימות דו-שלבי (מכיוון שהחשבון הזה זמני).

• יוצאים מהחלון ברוכים הבאים אל Google Sheets.

3. בדף Sheets, לוחצים על סימן הפלוס בגיליון האלקטרוני הריק.

התחברות ל-BigQuery

משתמשים ב-Sheets כדי להתחבר ל-BigQuery ולגשת לנתוני החיוב.

1. בסרגל התפריטים, לוחצים על נתונים > מחברי נתונים > התחברות ל-BigQuery.

2. לוחצים על להתחברות.

3. בתיבת הדו-שיח הוספת חיבור נתונים, בוחרים את הפרויקט שמתחיל ב-"qwiklabs-gcp-‎".

עכשיו אתם מוכנים להשתמש במחבר של מקור הנתונים החיצוני ב-Sheets כדי לשלוף מידע מ-BigQuery.

4. לוחצים על כתיבת שאילתה מותאמת אישית כדי לפתוח את עורך השאילתות של BigQuery.

5. בעורך השאילתות של BigQuery, שימו לב לחלונית שמופיעה מצד ימין. הקטע Schema כולל את פרטי הפרויקט הדרושים כדי ליצור שאילתה. בדוגמה הזו:

• פרויקט: [qwiklabs-gcp-xxx]
• מערך הנתונים: billing_dataset
• הטבלה: enterprise_billing
• עמודות: כל הערכים הרשומים בקטע enterprise_billing

כתיבת שאילתה

אפליקציית Sheets משתמשת במחבר של מקור הנתונים החיצוני כדי ליצור שאילתות שישלפו נתונים מ-BigQuery, ואז מייצאת את תוצאות השאילתה לגיליון האלקטרוני.

ייצוא כל נתוני החיוב לגיליון האלקטרוני

משתמשים במחבר של מקור הנתונים החיצוני ב-Sheets כדי ליצור שאילתות שישלפו את כל נתוני החיוב (מהטבלה enterprise_billing), מייצאים את הנתונים לגיליון האלקטרוני.

1. בעורך השאילתות של BigQuery, מקלידים את השאילתה הזו או מדביקים אותה:

SELECT *
FROM billing_dataset.enterprise_billing

המונח SELECT משמש לבחירת עמודות. בדוגמה שלמעלה, '*' (כוכבית) בוחרת את כל העמודות.

המונח FROM משמש לציון המקור שממנו יישלפו הנתונים שבטופס [dataset].[table]. בדוגמה שלמעלה, billing_dataset.enterprise_billing.

וי ירוק מאשר שאין שגיאות בסקריפט.

2. לוחצים על תצוגה מקדימה של התוצאות כדי להציג דוגמה של הנתונים שהוחזרו.

3. לוחצים על התחברות כדי לייצא את הנתונים לגיליון.

הפעולה הזו יוצרת את הכרטיסייה Connected Sheet 1 ומייצאת את כל הנתונים לכרטיסייה הזו. אפשר לסגור את תיבת הדו-שיח 'Start Analyzing'.

אפשר להשתמש בתכונת הסינון כדי לארגן ולנתח את הנתונים. עם זאת, יכול להיות שייצוא נתח מסוים מהנתונים יהיה יעיל יותר, בהתאם למה שרוצים לנתח.

בדיקה שהמשימה הושלמה

לוחצים על Check my progress כדי לוודא שהמשימה בוצעה. אם הרצתם בהצלחה שאילתה לייצוא של נתוני החיוב לגיליון האלקטרוני שלכם, יופיע ציון הערכה.

צמצום השאילתה

1. בתצוגה המקדימה של כרטיסיית קבוצת הנתונים המלאה, בפינה הימנית התחתונה, לוחצים על 3 הנקודות האנכיות ואז על האפשרות הגדרות חיבור.

עורך השאילתות ייפתח.

2. מחליפים את השאילתה הקיימת בשאילתה הבאה כדי לציין את העמודות, את הפרויקט ואת סדר התוצאות.

SELECT
  billing_account_id,
  usage.amount,
  usage.unit,
  credits,
  Cost,
  Currency,
  project.ancestry_numbers,
  project.id,
  project.name,
  sku.description,
  usage_start_time,
  usage_end_time,
FROM
  billing_dataset.enterprise_billing
WHERE
  project.name IN ('CTG - Dev',
    'CTG - Prod')
  AND service.description = 'Compute Engine'
  AND cost > 0
  AND EXTRACT(month FROM usage_end_time) = 9
  AND EXTRACT(year FROM usage_end_time) = 2020
ORDER BY
  project.name

שאילתה זו משתמשת במונחים הבאים:

• SELECT לציון העמודות

• WHERE לציון נתונים שבהם ה-project.name הוא CTG - Dev או CTG - Prod בלבד, והשירות הוא Compute Engine לחודש ספטמבר 2020, כדי להגביל את מספר השורות בגיליון.

• ORDER BY לציון המיון של התוצאות לפי project.name

3. כשהווי הירוק מופיע, לוחצים על Connect.

כדאי לעיין בגיליון המעודכן כדי לראות מה השתנה.

בדיקת ההתקדמות

לוחצים על Check my progress כדי לוודא שהמשימה בוצעה. אם צמצמתם בהצלחה את השאילתה והזנתם נתונים בגיליון האלקטרוני, יופיע ציון הערכה.

ארגון הגיליון האלקטרוני וניתוח שלו

יש מספר תכונות ב-Sheets שנועדו לעזור לכם לארגן את נתוני החיוב שלכם ולנתח אותם.

ארגון הגיליון האלקטרוני

1. נותנים שם לגיליון האלקטרוני ומעבירים אותו לתיקייה חדשה.

• בפינה הימנית העליונה, לוחצים על גיליון ללא שם.

• משנים את שם הגיליון ל-'My Billing Report'.

• לוחצים על האחסון שלי > תיקייה חדשה (סמל התיקייה שמופיע בתחתית החלון הקופץ).

• קוראים לתיקייה 'Billing Reports' ולוחצים על הווי הכחול כדי ליצור את התיקייה החדשה.

• לוחצים על העברה לכאן.

2. כדאי להתאים את גודל התאים לטקסט כדי שיהיה קל יותר לעיין בנתונים.

• מסמנים את כל העמודות.
• מציבים את הסמן על הקצה החיצוני מימין של התא העליון בעמודה האחרונה ולוחצים לחיצה כפולה. רוחב התא ישתנה כך שיתאים לטקסט של כל אחת מהעמודות.

ניתוח הנתונים

עמודה מחושבת

1. ברצועה, לוחצים על עמודה מחושבת.

2. בחלון 'הוספת עמודה מחושבת', בעמודה הימנית, גוללים למטה עד לעמודה Cost ובוחרים בה.

3. לוחצים בתוך השדה 'שם העמודה המכילה חישוב' וקוראים לעמודה 'Sum of Cost'. העמודות שמיועדות לשימוש יופיעו בהדגשה. לוחצים על הוספה. העמודה תתווסף לגיליון האלקטרוני. בפינה הימנית התחתונה, לוחצים על החלה.

תרשים

1. לוחצים ברצועה על הלחצן תרשים, משאירים את האפשרות גיליון חדש מסומנת ולוחצים על יצירה.

2. בעורך התרשימים, גוררים למעלה את העמודה תיאור מהעמודה 'התאמה אישית' אל ציר ה-X בעמודה Setup, וגוררים את העמודה Sum of Cost מתחת ל-Series שבעמודה Setup. לוחצים על החלה.

3. בודקים את התרשים. כדאי להקדיש כמה דקות להתנסות במגוון האפשרויות:

• משנים את גודל התרשים ומזיזים אותו ממקום למקום בגיליון האלקטרוני.
• לוחצים על התרשים ומעבירים את העכבר מעל האזורים השונים כדי להציג את התיאורים הקופצים.
• לוחצים על הסמל עם 3 הנקודות האנכיות שמופיע בפינה הימנית של התרשים כדי להציג אפשרויות זמינות אחרות. איך ייראה התרשים הזה בתור תרשים עוגה? (רמז: לוחצים על 3 הנקודות האנכיות > עריכת התרשים.... בעורך התרשימים, בכרטיסייה הגדרה, בודקים את סוג התרשים).

• יודעים איך לשנות את הכותרות של התרשים והצירים? רמז: לוחצים לחיצה כפולה על הכותרת כדי לבחור אותה, ואז מקלידים שם אחר. לעיצוב מחדש, מעיינים בעורך התרשימים בכרטיסייה 'התאמה אישית'.

טבלת צירים

1. חוזרים לכרטיסייה Connected Sheet 1 ולוחצים על הלחצן טבלת צירים שברצועה. משאירים את הסימון לצד האפשרות גיליון חדש ולוחצים על יצירה.

2. בשלב הבא, מוסיפים את העמודות הבאות לעורך טבלת הצירים:

3. לוחצים על החלה.

4. באותה הזדמנות, כאן תוכלו להתאים את הטקסט לרוחב התא כדי שהטבלה תהיה קלה יותר לקריאה, ולגלות עדכונים נוספים שאפשר לבצע בעורך טבלת הצירים. (לוחצים בתוך טבלת הצירים כדי להציג את עורך טבלת הצירים בחלונית השמאלית).

תזמון הרענון של הנתונים

חובה לרענן מדי פעם את הנתונים כדי שהגיליון שלכם יהיה רלוונטי. במהלך רענון הנתונים, יתבצע רענון לכל התרשימים ולטבלאות הצירים שנוצרו בגיליון.

כדי לרענן את הנתונים באופן אוטומטי, מקליטים מאקרו ומוסיפים טריגר כדי לתזמן אותו.

הקלטת מאקרו לרענון הנתונים

1. בגיליון, לוחצים על כרטיסיה שאין בה נתונים (למשל, Sheet1). אם צריך, יוצרים כרטיסייה חדשה.

2. בתפריט, לוחצים על כלים > פונקציות מאקרו > הקלטת מאקרו.

המאקרו יתחיל להקליט שלבים.

3. לוחצים על הכרטיסייה Connected Sheet 1‏ ולוחצים על האפשרות רענון התצוגה המקדימה שמופיעה בפינה הימנית התחתונה של הגיליון האלקטרוני.
4. לוחצים עלשמירה בחלון הקופץ של המאקרו.
5. קוראים למאקרו בשם 'Refresh Data' ולוחצים על שמירה.

תזמון המאקרו

1. בסרגל התפריטים, לוחצים על כלים > עורך קובצי סקריפט.

2. בחלון רכיבי מאקרו מוקלטים, לוחצים על טריגרים.

3. בפינה השמאלית התחתונה, לוחצים על הוספת טריגר.

4. טריגר ברירת המחדל מפעיל את המאקרו כשפותחים את הגיליון האלקטרוני. צריך לעדכן אותו כדי להפעיל את המאקרו בכל 12 שעות.

• בתיבת הדו-שיח הוספת טריגר לפונקציות מאקרו מוקלטות מעדכנים את השדות הבאים ומשאירים את ערכי ברירת המחדל בכל השדות האחרים:

• לוחצים על Save.
• בתיבת הדו-שיח Choose an account, בוחרים את שם המשתמש לשיעור ה-Lab כדי להמשיך אל האפשרות Recorded Macros.

• בתיבת הדו-שיח Recorded Macros wants to access your Google account, לוחצים עלAllow כדי לאפשר לגיליון האלקטרוני להציג את הנתונים ב-BigQuery, וכן להציג ולנהל את הגיליונות האלקטרוניים שבהם הותקנה האפליקציה הזו.

עיינו בטריגר שלכם מרשימת הטריגרים.

עכשיו הגיליון האלקטרוני ירענן את הנתונים מ-BigQuery בכל 12 שעות.

שינוי הגורמים המורשים לעיון בשאילתות ובתוצאות ולעריכתן

אתם יכולים לקבוע מי יוכל לעיין בשאילתות ובתוצאות ולערוך אותם על ידי הגדרת הגישה לגיליון האלקטרוני. הגדרת הגישה מתבצעת על ידי שיתוף הגיליון האלקטרוני.

שיתוף עם אנשים ספציפיים

1. בגיליון האלקטרוני, לוחצים על שיתוף בפינה השמאלית העליונה.

2. בקטע שיתוף עם אנשים וקבוצות, מזינים את כתובת האימייל שאיתה רוצים לשתף את הגיליון.

3. אי אפשר לשתף קבצים מ-Qwiklabs באמצעות כתובת אימייל שלא משויכת לחשבון בבעלות Qwiklabs.

4. אם אתם לא רוצים לשלוח לנמענים הודעת אימייל, מבטלים את הסימון לצד התיבה 'שליחת הודעה לאנשים'. אם תבחרו כן לשלוח הודעה לאנשים, כל כתובת אימייל שתזינו תיכלל באימייל.
5. לוחצים על Send.

שיתוף עם קישור לקובץ

1. בגיליון האלקטרוני, לוחצים על שיתוף.
2. לוחצים על קבלת קישור.
3. לוחצים על האפשרות Restricted ואז על התפריט הנפתח של .‏Qwiklabs Inc כדי לבחור באחת מהאפשרויות.

4. לוחצים על העתקת קישור ומדביקים את כתובת הקישור בהודעת אימייל או בכל מקום שבו רוצים לשתף אותה.

5. לוחצים על סיום

שינוי האנשים שהקישור ישותף איתם

1. בפינה הימנית העליונה של הגיליון, לוחצים על שיתוף.
2. בתיבת הדו-שיח 'קבלת קישור', מתחת לשם הארגון, לוחצים על שינוי.

3. משתמשים בתפריט ההרשאות הנפתח כדי לעדכן את רמת ההרשאה של קבוצת הנמענים.

4. לוחצים על סיום.

כל הכבוד!

השתמשתם במחבר של מקור הנתונים החיצוני ב-Sheets כדי ליצור שאילתות ב-BigQuery ולייצא נתונים לגיליון האלקטרוני. לאחר מכן ניתחתם את הנתונים, תזמנתם רענון אוטומטי של הגיליון האלקטרוני ולמדתם איך לשתף את הגיליון האלקטרוני.

השלבים הבאים / למידע נוסף

מידע נוסף על הרצת שאילתות ב-BigQuery זמין במאמר Introduction to SQL for BigQuery and Cloud SQL.

מידע נוסף על Google Sheets ועל מחבר BigQuery.

הדרכה והסמכה של Google Cloud

יעזרו לכם להפיק את המרב מהאמצעים הטכנולוגיים של Google Cloud. השיעורים שלנו מכילים מיומנויות טכניות ושיטות מומלצות כדי שתוכלו להתחיל לעבוד מהר ולהמשיך ללמוד ולהתפתח. נציג את העקרונות הבסיסיים להכשרה ברמה מתקדמת, עם אפשרויות וירטואליות, שידורים חיים או על פי דרישה, בהתאם ללוח הזמנים העמוס שלכם. בעזרת ההסמכות תוכלו לאשר ולאמת את המיומנות והמומחיות שלכם באמצעים הטכנולוגיים של Google Cloud.

המדריך עודכן לאחרונה ב-19 במאי 2021

שיעור ה-Lab נבדק לאחרונה ב-19 במאי 2021

זכויות יוצרים 2025 Google LLC. כל הזכויות שמורות. Google והלוגו של Google הם סימנים מסחריים רשומים של Google LLC. שמות של חברות ומוצרים אחרים עשויים להיות סימנים מסחריים של החברות, בהתאמה, שאליהן הם משויכים.