GSP1042

Übersicht

Häufig kommt es vor, dass Google Cloud-Data Sharing Partner eigene Datasets haben, die von Kundenunternehmen für ihre Anwendungsfälle im Bereich der Analyse verwendet werden. Kundenunternehmen müssen diese Daten abonnieren und sie dann über ihre eigene Plattform abfragen, mit ihren eigenen Datasets kombinieren und ihre eigenen Visualisierungstools für kundenseitige Dashboards verwenden. So können Data Sharing Partner datengestützte Lösungen einfacher und schneller entwickeln und bereitstellen.

Durch die Einbindung in Google Cloud IAM können Sie Berechtigungen für BigQuery-Objekte festlegen, um den Zugriff durch Nutzerinnen und Nutzer innerhalb oder außerhalb von Organisationen zu erlauben. In diesem Lab erfahren Sie, wie Data Sharing Partner und ihre Kundenunternehmen BigQuery-Daten, die in einem Partnerprojekt gespeichert sind, in Form von kundenseitigen Dashboards für Analysen als verwalteten Dienst verwenden. Sie arbeiten mit drei Projekten: mit dem Data Sharing Partner-Projekt, das das Dataset enthält, und mit zwei Projekten für zwei unterschiedliche Kundenunternehmen, die auf eine Teilmenge des Datasets zugreifen. Kundenunternehmen führen Kundendaten für bestimmte geografische Regionen auf.

Ziele

Aufgaben in diesem Lab:

• Ein öffentliches Dataset in ein Projekt eines Data Sharing Partners kopieren
• Für jedes Kundenunternehmen separate autorisierte Ansichten erstellen
• Autorisierten Ansichten aufnehmen, um kundenspezifische Dashboards zu erstellen

Einrichtung und Anforderungen

Vor dem Klick auf „Start Lab“ (Lab starten)

Lesen Sie diese Anleitung. Labs sind zeitlich begrenzt und können nicht pausiert werden. Der Timer beginnt zu laufen, wenn Sie auf Lab starten klicken, und zeigt Ihnen, wie lange Google Cloud-Ressourcen für das Lab verfügbar sind.

In diesem praxisorientierten Lab können Sie die Lab-Aktivitäten in einer echten Cloud-Umgebung durchführen – nicht in einer Simulations- oder Demo-Umgebung. Dazu erhalten Sie neue, temporäre Anmeldedaten, mit denen Sie für die Dauer des Labs auf Google Cloud zugreifen können.

Für dieses Lab benötigen Sie Folgendes:

• Einen Standardbrowser (empfohlen wird Chrome)

Hinweis: Nutzen Sie den privaten oder Inkognitomodus (empfohlen), um dieses Lab durchzuführen. So wird verhindert, dass es zu Konflikten zwischen Ihrem persönlichen Konto und dem Teilnehmerkonto kommt und zusätzliche Gebühren für Ihr persönliches Konto erhoben werden.

• Zeit für die Durchführung des Labs – denken Sie daran, dass Sie ein begonnenes Lab nicht unterbrechen können.

Hinweis: Verwenden Sie für dieses Lab nur das Teilnehmerkonto. Wenn Sie ein anderes Google Cloud-Konto verwenden, fallen dafür möglicherweise Kosten an.

Lab starten und bei der Google Cloud Console anmelden

1. Klicken Sie auf Lab starten. Wenn Sie für das Lab bezahlen müssen, wird ein Dialogfeld geöffnet, in dem Sie Ihre Zahlungsmethode auswählen können. Auf der rechten Seite befindet sich der Bereich Lab-Einrichtung und ‑Zugriff:

   • Button Google Cloud Console öffnen
   • Die temporären Anmeldedaten (Nutzername und Passwort), die Sie für dieses Lab verwenden müssen
   • Gegebenenfalls weitere Informationen für dieses Lab

   Der Lab-Timer befindet sich oben auf der Seite und zeigt die verbleibende Zeit an.

2. Klicken Sie auf Google Cloud Console öffnen. Wenn Sie Chrome verwenden, können Sie auch rechtsklicken und Link in Inkognitofenster öffnen auswählen.

   Im Lab werden Ressourcen aktiviert. Anschließend wird ein weiterer Tab mit der Seite „Anmelden“ geöffnet.

   Tipp: Ordnen Sie die Tabs nebeneinander in separaten Fenstern an.

   Hinweis: Wird das Dialogfeld Konto auswählen angezeigt, klicken Sie auf Anderes Konto verwenden.

3. Kopieren Sie bei Bedarf den folgenden Nutzernamen und fügen Sie ihn in das Dialogfeld Anmelden ein.

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

   Sie finden den Nutzernamen auch im Bereich Lab-Einrichtung und ‑Zugriff.

4. Klicken Sie auf Weiter.

5. Kopieren Sie das folgende Passwort und fügen Sie es in das Dialogfeld Willkommen ein.

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

   Sie finden das Passwort auch im Bereich Lab-Einrichtung und ‑Zugriff.

6. Klicken Sie auf Weiter.

   Wichtig: Sie müssen die für das Lab bereitgestellten Anmeldedaten verwenden. Nutzen Sie nicht die Anmeldedaten Ihres Google Cloud-Kontos. Hinweis: Wenn Sie Ihr eigenes Google Cloud-Konto für dieses Lab nutzen, können zusätzliche Kosten anfallen.

7. Klicken Sie sich durch die nachfolgenden Seiten:

   • Akzeptieren Sie die Nutzungsbedingungen.
   • Fügen Sie keine Wiederherstellungsoptionen oder 2-Faktor-Authentifizierung hinzu, da dies nur ein temporäres Konto ist.
   • Melden Sie sich nicht für kostenlose Testversionen an.

Nach wenigen Augenblicken wird die Google Cloud Console in diesem Tab geöffnet.

Hinweis: Wenn Sie auf Google Cloud-Produkte und ‑Dienste zugreifen möchten, klicken Sie auf das Navigationsmenü oder geben Sie den Namen des Produkts oder Dienstes in das Feld Suchen ein.

Aufgabe 1: Autorisierte Ansichten erstellen

Im ersten Projekt schlüpfen Sie in die Rolle eines Data Sharing Partners und erstellen und teilen ein Dataset mithilfe einer autorisierten Ansicht.

Autorisierte Ansicht A erstellen

1. Öffnen Sie im Lab-Bereich die Console für das Data Sharing Partner-Projekt und melden Sie sich mit den zugehörigen Anmeldedaten an.

2. Rufen Sie in der Cloud Console das Navigationsmenü () auf und klicken Sie auf BigQuery > Studio. Falls Sie dazu aufgefordert werden, klicken Sie auf Fertig.

3. Klicken Sie auf + (SQL-Abfrage), um die Abfrage auszuführen.

4. Führen Sie die folgende Abfrage aus, um eine autorisierte Ansicht für das Kundenunternehmen A auf der Grundlage eines öffentlichen geografischen Datasets zu erstellen.

SELECT * FROM `bigquery-public-data.geo_us_boundaries.zip_codes` WHERE state_code="TX" LIMIT 4000

5. Klicken Sie auf Ausführen.

6. Klicken Sie in der Symbolleiste auf Speichern > Ansicht speichern.

7. Behalten Sie die Standardeinstellung für das Projekt bei und wählen Sie für Dataset die Option demo_dataset aus.

8. Geben Sie für Tabelle authorized_view_a ein.

9. Klicken Sie auf Speichern.

Autorisierte Ansicht B erstellen

1. Entfernen Sie im Abfrageeditor die vorherige Abfrage, die Sie gerade ausgeführt haben.

2. Führen Sie die folgende Abfrage aus, um eine autorisierte Ansicht für das Kundenunternehmen B auf der Grundlage eines öffentlichen geografischen Datasets zu erstellen.

SELECT * FROM `bigquery-public-data.geo_us_boundaries.zip_codes` WHERE state_code="CA" LIMIT 4000

3. Klicken Sie auf Ausführen.

4. Klicken Sie in der Symbolleiste auf Ansicht speichern > Ansicht speichern als.

5. Behalten Sie die Standardeinstellung für das Projekt bei und wählen Sie für Dataset die Option demo_dataset aus.

6. Geben Sie für Tabelle authorized_view_b ein.

7. Klicken Sie auf Speichern.

Ihre autorisierten Ansichten sollten in etwa so aussehen:

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen.

Autorisierte Ansichten erstellt

Aufgabe 2: Beiden Ansichten IAM-Berechtigungen zuweisen

1. Öffnen Sie im Bereich „BigQuery Classic Explorer“ das demo_dataset und klicken Sie auf Freigeben > Autorisierte Ansichten.

2. Fügen Sie Autorisierte Ansicht A hinzu, die für die Freigabe autorisiert werden muss: .demo_dataset.authorized_view_a.

3. Klicken Sie auf Autorisierung hinzufügen.

4. Fügen Sie Autorisierte Ansicht B hinzu, die für die Freigabe autorisiert werden muss: .demo_dataset.authorized_view_b.

5. Klicken Sie auf Autorisierung hinzufügen. Ihre autorisierten Ansichten sollten in etwa so aussehen:

6. Klicken Sie auf Schließen.

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen.

Beiden Ansichten IAM-Berechtigungen zuweisen

Aufgabe 3: Nutzerinnen oder Nutzern Berechtigungen für den Zugriff auf die Ansichten erteilen

In diesem Abschnitt weisen Sie den beiden Kundenunternehmen Berechtigungen für ihre zugehörigen autorisierten Ansichten zu.

IAM-Berechtigungen für Kundenunternehmen A zuweisen

1. Öffnen Sie unter Ihrem Projekt in demo_dataset die Ansicht authorized_view_a.

2. Klicken Sie auf Freigeben > Berechtigungen verwalten.

3. Klicken Sie auf Prinzipal hinzufügen und fügen Sie den Nutzer Kundenunternehmen A hinzu:

4. Wählen Sie die Rolle BigQuery Data Viewer aus.

5. Klicken Sie auf Speichern.

6. Klicken Sie auf Schließen.

IAM-Berechtigungen für Kundenunternehmen B zuweisen

1. Öffnen Sie unter Ihrem Projekt in demo_dataset die Ansicht authorized_view_b.

2. Klicken Sie auf Freigeben > Berechtigungen verwalten.

3. Klicken Sie auf Prinzipal hinzufügen und fügen Sie den Nutzer Kundenunternehmen B hinzu:

4. Wählen Sie die Rolle BigQuery Data Viewer aus.

6. Klicken Sie auf Speichern.

7. Klicken Sie auf Schließen.

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen.

Nutzerinnen oder Nutzern Berechtigungen für den Zugriff auf die Ansichten erteilen

Aufgabe 4: Statistiken für Ansicht A anzeigen

In diesem Abschnitt prüfen Sie, ob die autorisierten Ansichten für alle Nutzerinnen oder Nutzer korrekt freigegeben wurden.

Freigabe der autorisierten Ansicht für Kundenunternehmen A prüfen

1. Schließen Sie die Console für das Data Sharing Partner-Projekt und öffnen Sie im Lab-Bereich die Console für das Projekt von Kundenunternehmen A. Melden Sie sich mit den zugehörigen Anmeldedaten an.

2. Rufen Sie in der Cloud Console das Navigationsmenü () auf und klicken Sie auf BigQuery > Studio. Falls Sie dazu aufgefordert werden, klicken Sie auf Fertig.

3. Klicken Sie auf + (SQL-Abfrage), um die Abfrage auszuführen.

Jetzt verbinden Sie die Daten aus der autorisierten Ansicht von Kundenunternehmen A mit dem kundenspezifischen Dataset, um neue Erkenntnisse zu gewinnen.

4. Führen Sie die folgende Abfrage aus, um alle Kundinnen und Kunden in einem bestimmten Bundesstaat zu finden. Da die für das Kundenunternehmen A verfügbare autorisierte Ansicht nach dem Bundesstaat Texas gefiltert ist, sollte die Abfrage nur Kundinnen und Kunden in diesem Bundesstaat zurückgeben.

SELECT geos.zip_code, geos.city, cust.last_name, cust.first_name FROM `{{{consumer_project.project_id|Customer A Project ID}}}.customer_a_dataset.customer_info` as cust JOIN `{{{project_0.project_id|Partner Project ID}}}.demo_dataset.authorized_view_a` as geos ON geos.zip_code = cust.postal_code;

5. Klicken Sie auf Ausführen.

Die Ausgabe sollte in etwa so aussehen:

6. Wählen Sie in der Abfragesymbolleiste Speichern > Ansicht speichern aus.

7. Klicken Sie in das Feld Dataset und wählen Sie customer_a_dataset aus.

8. Geben Sie im Feld Tabelle den Wert customer_a_table ein.

9. Klicken Sie auf Speichern. Sie sollten jetzt das Dataset und die Tabelle sehen und sie abfragen können.

BigQuery mit Data Studio verbinden

1. Öffnen Sie Data Studio.

2. Klicken Sie auf der Seite Berichte im Abschnitt Mit einer Vorlage beginnen auf die Vorlage Leerer Bericht. Hierdurch wird ein neuer unbenannter Bericht erstellt.

Wenn Sie dazu aufgefordert werden, wählen Sie die Einstellungen für die Kontoeinrichtung aus und klicken Sie dann auf Weiter.

3. Klicken Sie noch einmal auf die Vorlage Leerer Bericht.

4. Geben Sie im Fenster Datenverbindung herstellen in das Suchfeld BigQuery ein.

5. Klicken Sie auf den Connector BigQuery.

6. Klicken Sie unter „Autorisierung“ auf Autorisieren. So kann Data Studio auf Ihr Google Cloud-Projekt zugreifen.

Klicken Sie im Dialogfeld „Berechtigungsanfrage“ auf Zulassen, damit Data Studio auf Daten in BigQuery zugreifen kann.

7. Wählen Sie im linken Bereich Letzte Projekte aus und klicken Sie auf  > customer_a_dataset > customer_a_table.

8. Klicken Sie auf Hinzufügen.

9. Klicken Sie bei Aufforderung auf Dem Bericht hinzufügen.

Visualisierung in Data Studio erstellen

1. Klicken Sie oben auf der Seite auf Unbenannter Bericht, um den Namen des Berichts zu ändern. Geben Sie Customer A Visualization ein.

2. Nach dem Laden des Berichtseditors klicken Sie auf Einfügen > Kreisdiagramm.

3. Sehen Sie sich auf dem Tab Daten des Kreisdiagramms den Wert für die Datenquelle (customer_a_table) und die Standardwerte für Dimension und Messwert an: zip_code und Record Count.

4. Ziehen Sie city aus Verfügbare Felder auf die Dimension zip_code, um sie zu ersetzen.

Die Visualisierung sollte in etwa so aussehen:

Analytics-Sicherheit überprüfen

1. Maximieren Sie in der Symbolleiste + Teilen > Berichtslink abrufen.

2. Klicken Sie im Pop-up-Dialogfeld auf Link kopieren und speichern Sie den Link an einem beliebigen Ort. Schließen Sie das Fenster über Beenden.

3. Klicken Sie rechts oben auf das Teilnehmerprofil und dann auf Abmelden.

4. Wählen Sie Anderes Konto verwenden aus.

5. Melden Sie sich mit den Anmeldedaten von Kundenunternehmen B an.

6. Sie werden zur Startseite Ihres Google-Kontos weitergeleitet.

7. Öffnen Sie einen neuen Tab und rufen Sie den Data Studio-Link auf, den Sie zuvor kopiert haben.

Wenn Sie sich als Kundenunternehmen B anmelden, sollten Sie nicht auf das Analysedashboard von Kundenunternehmen A zugreifen können, da Sie dazu nicht autorisiert sind.

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen.

Statistiken für Ansicht A anzeigen

Aufgabe 5: Statistiken für Ansicht B anzeigen

Freigabe der autorisierten Ansicht für Kundenunternehmen B prüfen

1. Schließen Sie die Console für das Projekt von Kundenunternehmen A und öffnen Sie im Lab-Bereich die Console für das Projekt von Kundenunternehmen B. Melden Sie sich mit den zugehörigen Anmeldedaten an.

2. Rufen Sie in der Cloud Console das Navigationsmenü () auf und klicken Sie auf BigQuery > Studio. Falls Sie dazu aufgefordert werden, klicken Sie auf Fertig.

3. Klicken Sie auf + (SQL-Abfrage), um die Abfrage auszuführen.

Jetzt verbinden Sie die Daten aus der autorisierten Ansicht von Kundenunternehmen B mit dem kundenspezifischen Dataset, um neue Erkenntnisse zu gewinnen.

4. Führen Sie die folgende Abfrage aus, um alle Kundinnen und Kunden in einem bestimmten Bundesstaat zu finden. Da die für das Kundenunternehmen A verfügbare autorisierte Ansicht nach dem Bundesstaat Kalifornien gefiltert ist, sollte die Abfrage nur Kundinnen und Kunden in diesem Bundesstaat zurückgeben.

SELECT geos.zip_code, geos.city, cust.last_name, cust.first_name FROM `{{{consumer_project_2.project_id|Customer B Project ID}}}.customer_b_dataset.customer_info` as cust JOIN `{{{project_0.project_id|Partner Project ID}}}.demo_dataset.authorized_view_b` as geos ON geos.zip_code = cust.postal_code;

5. Klicken Sie auf Ausführen.

Die Ausgabe sollte in etwa so aussehen:

5. Wählen Sie in der Abfragesymbolleiste Speichern > Ansicht speichern aus.

6. Klicken Sie in das Feld Dataset und wählen Sie customer_b_dataset aus.

7. Geben Sie im Feld Tabelle den Wert customer_b_table ein.

8. Klicken Sie auf Speichern. Sie sollten jetzt das Dataset und die Tabelle sehen und sie abfragen können.

BigQuery mit Data Studio verbinden

1. Öffnen Sie Data Studio.

2. Klicken Sie auf der Seite Berichte im Abschnitt Mit einer Vorlage beginnen auf die Vorlage Leerer Bericht. Hierdurch wird ein neuer unbenannter Bericht erstellt.

Wenn Sie dazu aufgefordert werden, wählen Sie die Einstellungen für die Kontoeinrichtung aus und klicken Sie dann auf Weiter.

3. Klicken Sie noch einmal auf die Vorlage Leerer Bericht.

4. Geben Sie im Fenster Datenverbindung herstellen in das Suchfeld BigQuery ein.

5. Klicken Sie auf den Connector BigQuery.

6. Klicken Sie unter „Autorisierung“ auf Autorisieren. So kann Google Data Studio auf Ihr Google Cloud-Projekt zugreifen.

Klicken Sie im Dialogfeld „Berechtigungsanfrage“ auf Zulassen, damit Data Studio auf Daten in BigQuery zugreifen kann.

7. Wählen Sie im linken Bereich Letzte Projekte aus und klicken Sie auf  > customer_b_dataset > customer_b_table.

8. Klicken Sie auf Hinzufügen.

9. Klicken Sie bei Aufforderung auf Dem Bericht hinzufügen.

Visualisierung in Data Studio erstellen

1. Klicken Sie oben auf der Seite auf Unbenannter Bericht, um den Namen des Berichts zu ändern. Geben Sie Customer B Visualization ein.

2. Nach dem Laden des Berichtseditors klicken Sie auf Einfügen > Kreisdiagramm.

3. Sehen Sie sich auf dem Tab Daten des Kreisdiagramms den Wert für die Datenquelle (customer_b_table) und die Standardwerte für Dimension und Messwert an: zip_code und Record Count.

4. Ziehen Sie city aus Verfügbare Felder auf die Dimension zip_code, um sie zu ersetzen.

Die Visualisierung sollte in etwa so aussehen:

Analytics-Sicherheit überprüfen

1. Maximieren Sie in der Symbolleiste + Teilen > Berichtslink abrufen.

2. Klicken Sie im Pop-up-Dialogfeld auf Link kopieren und speichern Sie den Link an einem beliebigen Ort. Schließen Sie das Fenster über Beenden.

3. Klicken Sie rechts oben auf das Teilnehmerprofil und dann auf Abmelden.

4. Wählen Sie Anderes Konto verwenden aus.

5. Melden Sie sich mit den Anmeldedaten von Kundenunternehmen A an.

6. Sie werden zur Startseite Ihres Google-Kontos weitergeleitet.

7. Öffnen Sie einen neuen Tab und rufen Sie den Data Studio-Link auf, den Sie zuvor kopiert haben.

Wenn Sie sich als Kundenunternehmen A anmelden, sollten Sie nicht auf das Analysedashboard von Kundenunternehmen B zugreifen können, da Sie dazu nicht autorisiert sind.

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen.

Statistiken für Ansicht B anzeigen

Das wars! Sie haben das Lab erfolgreich abgeschlossen.

Sie haben gelernt, wie Sie Datasets von einem Data Sharing Partner in das BigQuery-Projekt eines Kundenunternehmens kopieren, separate autorisierte Ansichten für jedes Kundenunternehmen erstellen und autorisierte Ansichten aufnehmen, um kundenspezifische Dashboards zu erstellen.

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Anleitung zuletzt am 12. Februar 2026 aktualisiert

Lab zuletzt am 12. Februar 2026 getestet

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