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Before you begin
- Labs create a Google Cloud project and resources for a fixed time
- Labs have a time limit and no pause feature. If you end the lab, you'll have to restart from the beginning.
- On the top left of your screen, click Start lab to begin
Explore your billing data in BigQuery
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Run the query to get service.description column values
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Run a query to find out which services are used the most and least
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Run the query to get the region in which the Google Cloud service ran
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Run the query to find out which regions are used the most and the least by a service
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Looker Studio te permite aprovechar el potencial de tus datos con informes vistosos y paneles interactivos que inspiran decisiones empresariales más inteligentes.
Con Looker Studio, puedes hacer lo siguiente:
En este lab, crearás visualizaciones de datos con Looker Studio. Primero explorarás una factura de Google Cloud de muestra y aprenderás a exportar los datos de facturación a BigQuery, el almacén de datos empresarial de Google, altamente escalable y sin servidores, diseñado para permitir que los analistas de datos sean más productivos, además de ofrecer una relación precio-rendimiento inigualable.
Después de ejecutar algunas consultas en SQL sobre tus datos de facturación, exportarás esas métricas a Looker Studio, para explorar las funciones principales del servicio y compilar tus propias visualizaciones de datos de facturación.
En este lab, aprenderás a realizar las siguientes tareas:
Cuando tengas todo listo, desplázate hacia abajo y sigue los pasos que se muestran a continuación para configurar el entorno de tu 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:
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:
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.
De ser necesario, copia el nombre de usuario a continuación y pégalo en el diálogo Acceder.
También puedes encontrar el nombre de usuario en el panel Detalles del lab.
Haz clic en Siguiente.
Copia la contraseña que aparece a continuación y pégala en el diálogo Te damos la bienvenida.
También puedes encontrar la contraseña en el panel Detalles del lab.
Haz clic en Siguiente.
Haga clic para avanzar por las páginas siguientes:
Después de un momento, se abrirá la consola de Google Cloud en esta pestaña.
En esta tarea, explorarás tus datos de facturación y, luego, identificarás el conjunto de datos en el que te quieres enfocar. Este lab te proporciona datos de muestra que puedes utilizar.
En el menú de navegación () de la consola de Google Cloud, haz clic en Facturación.
En la ventana Facturación, haz clic en Administrar cuentas de facturación.
Haz clic en GCP Cost Management Billing Demo.
Se abrirá la ventana Descripción general de la cuenta de facturación.
En el panel Cuenta de facturación, haz clic en Administrar la cuenta de facturación.
A continuación, se mostrarán los proyectos de Google Cloud asociados con esta cuenta de facturación:
Estos cuatro proyectos de Google Cloud ilustran un esquema empresarial común, donde hay distintos proyectos para pruebas de desarrollo, producción, almacenamiento y zona de pruebas.
En el menú de navegación () de la consola de Cloud, haz clic en Facturación > Descripción general.
En esta ventana se muestra una descripción general de la cuenta de facturación.
Desplázate hacia abajo para explorar los datos y gráficos que realizan un seguimiento de tu cuenta de facturación.
En el menú de navegación () de la consola de Cloud, haz clic en Facturación > Informes.
En este ventana, se muestra un informe de tu cuenta de facturación. Mira las tendencias de costos por proyecto, cuándo suben y bajan los precios, y explora las opciones para filtrar el informe.
En esta tarea, usarás BigQuery para consultar y filtrar fácilmente grandes conjuntos de datos, agregar resultados y realizar operaciones complejas para optimizar el análisis de datos. BigQuery es un almacén de datos completamente administrado que se ejecuta en Google Cloud.
Los datos de facturación que exploraste en la sección anterior se exportaron a BigQuery cuando se inició este lab. En esta sección, se describe el proceso únicamente con fines informativos.
En el menú de navegación () de la consola de Google Cloud, haz clic en Facturación > Exportación de la facturación.
Se abrirá la ventana Exportación de la facturación con la pestaña BigQuery Export seleccionada de forma predeterminada.
Haz clic en Editar configuración para ver las opciones de exportación.
Haz clic en Proyectos y, luego, selecciona el proyecto que contiene tu cuenta de facturación.
Haz clic en Conjunto de datos para la exportación de facturación y, luego, define el conjunto de datos de BigQuery en el que quieres alojar estos datos.
Haz clic en Guardar.
Esto inicia un trabajo en el que se guardan tus datos de facturación como una tabla en el conjunto de datos de BigQuery seleccionado.
Ten en cuenta que las exportaciones de facturación tardan entre algunas horas y un día en completarse.
Los datos de facturación para este lab ya se exportaron a una tabla en BigQuery. Siguiendo la convención project.dataset.table
de BigQuery, la ruta de acceso completa a los datos de facturación es la siguiente:
Usarás esta ruta de acceso para consultar datos del proyecto.
En esta tarea, usarás una consulta en SQL en BigQuery para ver qué información está disponible. Los datos de facturación se exportaron automáticamente a BigQuery cuando se inició el lab.
En el Menú de navegación () de la consola de Cloud, haz clic en BigQuery.
En Selecciona un proyecto reciente, haz clic en el mosaico que contiene el ID de tu proyecto.
En el diálogo Te damos la bienvenida, haz clic en Listo.
Se abrirá la consola de BigQuery. En el panel Explorador, aparecerá tu proyecto. El nombre del proyecto es tu ID del proyecto.
En el Editor de consultas, escribe lo siguiente y, luego, haz clic en Ejecutar:
SELECT *
devuelve los valores de todas las columnas de una tabla específica.
Deberías ver la tabla resultante en la sección Resultados de la consulta.
Haz clic en Revisar mi progreso para verificar la tarea realizada. Si ejecutaste correctamente la consulta para obtener todos los valores de la columna de una tabla, recibirás una puntuación de evaluación.
En la tabla que se muestra en los Resultados de la consulta, hay más de 1 millón de filas de datos.
Encontraste la respuesta a esta pregunta mirando la tabla de BigQuery creada en tu primera consulta en SQL. Para responder preguntas más complejas, ejecutarás consultas en SQL más complejas para analizar tus datos y obtener estadísticas valiosas.
En esta tarea, responderás dos preguntas y usarás BigQuery para obtener esa información. Luego, usarás Looker Studio para crear informes con visualizaciones de datos y compartir esas estadísticas.
En la tarea anterior, exploraste una cuenta de facturación de muestra en BigQuery con millones de filas de información. Para que esta información sea útil, debes poder analizar los datos y obtener información específica. En BigQuery, puedes ejecutar consultas en SQL para responder preguntas y adquirir información específica.
Si quieres saber qué tipos de servicios se usan más y qué tipos de servicio se usan menos, debes determinar lo siguiente:
Para obtener las respuestas, ejecuta consultas en SQL sobre los datos de facturación alojados en BigQuery.
En el Editor de consultas, borra la consulta actual.
En el Editor de consultas, escribe lo siguiente y, luego, haz clic en Ejecutar:
Esta consulta revela qué servicio se asocia con cada registro.
La columna service.description
indica qué servicio de Google Cloud se asocia con cada registro. La palabra clave GROUP BY
agrega filas de un conjunto de resultados que comparten criterios comunes (en este caso, la descripción del servicio) y devuelve todas las entradas únicas que se encuentren para esos criterios.
En la sección Resultados de la consulta de la pestaña Resultados, verás que los cuatro proyectos usan 15 tipos diferentes de servicios de Google Cloud.
Haz clic en Revisar mi progreso para verificar la tarea realizada. Si ejecutaste correctamente una consulta para obtener los valores de la columna service.description, recibirás una puntuación de evaluación.
En el Editor de consultas, borra la consulta actual.
En el Editor de consultas, escribe lo siguiente y, luego, haz clic en Ejecutar:
Esta consulta determina qué tipos de servicios se usan más y cuáles menos.
La función COUNT(*)
devuelve la cantidad de filas que comparten los mismos criterios (en este caso, la descripción del servicio).
BigQuery muestra tus resultados en la sección Resultados de la consulta en una tabla con dos columnas: description y num. Compara los números de la columna num para determinar qué tipo de servicio se usó más y cuál menos.
Haz clic en Revisar mi progreso para verificar la tarea realizada. Si ejecutaste correctamente la consulta para descubrir qué servicios se usan más y cuáles menos, recibirás una puntuación de evaluación.
Abre Looker Studio en una pestaña nueva.
Haz clic en Crear > Explorador.
Selecciona País y, luego, ingresa el nombre de la Empresa.
Acepta las Condiciones del Servicio y, luego, haz clic en Continuar.
En preferencias de correo electrónico, selecciona Sí a todo (esta opción está conectada con tu correo electrónico temporal de estudiante).
Haz clic en Continuar.
En el panel Añadir datos, haz clic en Crear fuente de datos.
En la ventana Conectores de Google, selecciona BigQuery.
Haga clic en Autorizar.
En Proyectos recientes, selecciona Consulta personalizada.
En Proyecto de facturación, selecciona el ID del proyecto.
En el panel Consulta del cliente, escribe la consulta que usaste anteriormente:
Haz clic en Conectar.
Haz clic en Aplicar.
Haz clic en el campo Explorador sin título, y cambia el nombre de este informe a Desglose de servicios.
En la sección Métrica del panel Configuración, coloca el cursor sobre Recuento de registros y haz clic en la X para quitar esa métrica.
Haz clic en Añadir métrica y selecciona num.
Es posible que debas desplazarte hacia abajo para ver la opción num en el menú.
Haz clic en Añadir un gráfico y selecciona Circular.
Looker Studio genera un gráfico circular sobre el uso de los servicios.
Haz clic en Guardar.
Cierra la pestaña del navegador de Looker Studio y regresa a la pestaña del navegador de la consola de BigQuery. Ya puedes responder la segunda pregunta.
Para averiguar qué regiones se usan más y qué regiones se usan menos en los cuatro proyectos, debes determinar lo siguiente:
En el Editor de consultas, borra la consulta actual.
En el Editor de consultas, escribe lo siguiente y, luego, haz clic en Ejecutar:
Los resultados están en una sola columna region, que contiene una lista de las regiones en las que se ejecutó el servicio de Google Cloud. El valor null
significa que la región es desconocida.
Haz clic en Revisar mi progreso para verificar la tarea realizada. Si ejecutó correctamente la consulta para obtener las regiones en la que se ejecutó el servicio de Google Cloud, verá una puntuación de evaluación.
En el Editor de consultas, borra la consulta actual.
En el Editor de consultas, escribe lo siguiente y, luego, haz clic en Ejecutar:
Los resultados estarán en dos columnas: region y num. Compáralos para determinar cuáles regiones se usan más y cuáles menos.
Haz clic en Revisar mi progreso para verificar la tarea realizada. Si ejecutaste correctamente la consulta para averiguar cuáles regiones usa más un servicio y cuáles menos, recibirás una puntuación de evaluación.
Abre Looker Studio en una pestaña nueva.
Haz clic en Crear > Explorador.
En el panel Añadir datos, haz clic en Crear fuente de datos.
En la ventana Conectores de Google, selecciona BigQuery.
En Proyectos recientes, selecciona Consulta personalizada.
En Proyecto de facturación, selecciona el ID del proyecto.
Escribe la consulta que usaste anteriormente:
Haz clic en Conectar.
Haz clic en Aplicar.
Haz clic en el campo Untitled Explorer, y cambia el nombre de este informe a Regions Breakdown.
En la sección Métrica del panel Configuración, coloca el cursor sobre Recuento de registros y haz clic en la X para quitar esa métrica.
Haz clic en Añadir métrica y selecciona num.
Haz clic en Añadir un gráfico y selecciona Circular.
Looker Studio genera un gráfico circular sobre el uso de los servicios.
Creaste correctamente dos visualizaciones de datos a partir de tus consultas sobre datos de facturación.
Haz clic en GUARDAR en la esquina superior derecha para guardar tu visualización.
Haz clic en Looker Studio .
Para ver las visualizaciones que acabas de crear, haz clic en Desglose de regiones.
En este lab, exploraste el servicio de facturación en la consola y aprendiste a exportar datos de facturación a BigQuery. Luego de explorar los datos con las consultas en SQL, exportaste tus datos agregados a Looker Studio, donde generaste visualizaciones de gráfico circular de servicio y región de consumo.
Recibe la formación que necesitas para aprovechar al máximo las tecnologías de Google Cloud. Nuestras clases incluyen habilidades técnicas y recomendaciones para ayudarte a avanzar rápidamente y a seguir aprendiendo. Para que puedas realizar nuestros cursos cuando más te convenga, ofrecemos distintos tipos de capacitación de nivel básico a avanzado: a pedido, presenciales y virtuales. Las certificaciones te ayudan a validar y demostrar tus habilidades y tu conocimiento técnico respecto a las tecnologías de Google Cloud.
Última actualización del manual: 22 de enero de 2025
Prueba más reciente del lab: 4 de septiembre de 2024
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