ラボの設定手順と要件

アカウントと進行状況を保護します。このラボを実行するには、常にシークレットブラウジングウィンドウとラボの認証情報を使用してください。

データ共有パートナー向けの Analytics as a Service

ラボ 25分 universal_currency_alt クレジット: 1 show_chart 入門

info このラボでは、学習をサポートする AI ツールが組み込まれている場合があります。

GSP1042
概要
目標
設定と要件
タスク 1. 承認済みビューを作成する
タスク 2. 両方のビューに IAM 権限を割り当てる
タスク 3. ユーザーにビューへのアクセス権を付与する
タスク 4. ビュー A の分析情報を表示する
タスク 5. ビュー B の分析情報を表示する
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GSP1042

Google Cloud セルフペースラボのロゴ

概要

一般的なシナリオとして、Google Cloud データ共有パートナーが、顧客が分析ユースケースに使用できる独自のデータセットを持っている場合が考えられます。顧客はこのデータをサブスクライブし、データに対して自社のプラットフォーム内でクエリを実行する必要があります。その後、顧客用ダッシュボード向けに、自社のデータセットで補強して可視化ツールを使用します。これにより、データ共有パートナーは、データドリブンソリューションの価値を高めて提供する方法を簡素化、迅速化できます。

概要図

Google Cloud IAM との統合により、組織内外のユーザーが BigQuery オブジェクトにアクセスできるように権限を設定できます。このラボでは、データ共有パートナーとその顧客が、パートナープロジェクトに保存されている BigQuery データを、顧客用の分析ダッシュボード形式でマネージドサービスとして使用する方法を学びます。ここでは 3 つのプロジェクトが用意されます。データセットを所有するデータ共有パートナープロジェクトと、2 つの異なる顧客プロジェクトで、それぞれの顧客プロジェクトからデータセットのサブセットにアクセスできます。顧客は、顧客の地域に関連する顧客情報をリストアップします。

目標

このラボでは、次の方法について学びます。

一般公開データセットをデータ共有パートナープロジェクトにコピーします。
顧客ごとに個別の承認済みビューを作成します。
承認済みビューを使用して、顧客固有のダッシュボードを作成します。

設定と要件

[ラボを開始] ボタンをクリックする前に

こちらの説明をお読みください。ラボには時間制限があり、一時停止することはできません。タイマーは、Google Cloud のリソースを利用できる時間を示しており、[ラボを開始] をクリックするとスタートします。

このハンズオンラボでは、シミュレーションやデモ環境ではなく実際のクラウド環境を使って、ラボのアクティビティを行います。そのため、ラボの受講中に Google Cloud にログインおよびアクセスするための、新しい一時的な認証情報が提供されます。

このラボを完了するためには、下記が必要です。

標準的なインターネットブラウザ（Chrome を推奨）

注: このラボの実行には、シークレットモード（推奨）またはシークレットブラウジングウィンドウを使用してください。これにより、個人アカウントと受講者アカウント間の競合を防ぎ、個人アカウントに追加料金が発生しないようにすることができます。

ラボを完了するための時間（開始後は一時停止できません）

注: このラボでは、受講者アカウントのみを使用してください。別の Google Cloud アカウントを使用すると、そのアカウントに料金が発生する可能性があります。

ラボを開始して Google Cloud コンソールにログインする方法

[ラボを開始] ボタンをクリックします。ラボの料金をお支払いいただく必要がある場合は、表示されるダイアログでお支払い方法を選択してください。左側の [ラボの詳細] ペインには、以下が表示されます。
- [Google Cloud コンソールを開く] ボタン
- 残り時間
- このラボで使用する必要がある一時的な認証情報
- このラボを行うために必要なその他の情報（ある場合）
[Google Cloud コンソールを開く] をクリックします（Chrome ブラウザを使用している場合は、右クリックして [シークレットウィンドウで開く] を選択します）。

ラボでリソースがスピンアップし、別のタブで [ログイン] ページが表示されます。

ヒント: タブをそれぞれ別のウィンドウで開き、並べて表示しておきましょう。
注: [アカウントの選択] ダイアログが表示されたら、[別のアカウントを使用] をクリックします。
必要に応じて、下のユーザー名をコピーして、[ログイン] ダイアログに貼り付けます。
{{{user_0.username | "Username"}}}
[ラボの詳細] ペインでもユーザー名を確認できます。
[次へ] をクリックします。
以下のパスワードをコピーして、[ようこそ] ダイアログに貼り付けます。
{{{user_0.password | "Password"}}}
[ラボの詳細] ペインでもパスワードを確認できます。
[次へ] をクリックします。
重要: ラボで提供された認証情報を使用する必要があります。Google Cloud アカウントの認証情報は使用しないでください。注: このラボでご自身の Google Cloud アカウントを使用すると、追加料金が発生する場合があります。
その後次のように進みます。
- 利用規約に同意してください。
- 一時的なアカウントなので、復元オプションや 2 要素認証プロセスは設定しないでください。
- 無料トライアルには登録しないでください。

その後、このタブで Google Cloud コンソールが開きます。

注: Google Cloud のプロダクトやサービスにアクセスするには、ナビゲーションメニューをクリックするか、[検索] フィールドにサービス名またはプロダクト名を入力します。ナビゲーションメニューアイコンと検索フィールド

タスク 1. 承認済みビューを作成する

最初のプロジェクトではデータ共有パートナーとして、承認済みビューを使用してデータセットを作成し、共有します。

承認済みビュー A を作成する

ラボペインから、データ共有パートナープロジェクトコンソールを開き、関連付けられた認証情報でログインします。
Cloud コンソールで、[ナビゲーションメニュー（）]> [BigQuery] > [Studio] に移動します。プロンプトが表示されたら、[完了] をクリックします。
[+（SQL クエリ）] をクリックして、クエリを実行します。
次のクエリを実行して、一般公開されている地理データセットに基づいて、顧客 A の承認済みビューを作成します。

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

[実行] をクリックします。
ツールバーで、[保存] > [ビューを保存] をクリックします。
プロジェクトはデフォルトのままにして、[データセット] で demo_dataset を選択します。
[テーブル] に「authorized_view_a」と入力します。
[保存] をクリックします。

承認済みビュー B を作成する

クエリエディタで、先ほど実行したクエリを削除します。
次のクエリを実行して、一般公開されている地理データセットに基づいて、顧客 B の承認済みビューを作成します。

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

[実行] をクリックします。
ツールバーで、[ビューを保存] > [ビューに名前を付けて保存] をクリックします。
プロジェクトはデフォルトのままにして、[データセット] で demo_dataset を選択します。
[テーブル] に「authorized_view_b」と入力します。
[保存] をクリックします。

承認済みビューは次のようになります。

承認済みビュー

[進行状況を確認] をクリックして、実行したタスクを確認します。

承認済みビューを作成済み

タスク 2. 両方のビューに IAM 権限を割り当てる

[BigQuery 従来のエクスプローラ] ペインで、demo_dataset を開き、[共有] > [ビューを承認] をクリックします。

ビューを承認

共有を承認する必要がある承認済みビュー A を次のように追加します。.demo_dataset.authorized_view_a
[承認を追加] をクリックします。
共有を承認する必要がある承認済みビュー B を次のように追加します。.demo_dataset.authorized_view_b
[承認を追加] をクリックします。承認済みビューは次のようになります。

承認済みビュー

[閉じる] をクリックします。

[進行状況を確認] をクリックして、実行したタスクを確認します。

両方のビューに IAM 権限を割り当てる

タスク 3. ユーザーにビューへのアクセス権を付与する

このセクションでは、各顧客ユーザーと、そのユーザーに関連する承認済みビューに権限を割り当てます。

顧客 A に IAM 権限を割り当てる

プロジェクトの demo_dataset 内で、authorized_view_a ビューを開きます。
[共有] > [権限の管理] をクリックします。
[プリンシパルを追加] をクリックして、顧客 A ユーザーを追加します。
[BigQuery データ閲覧者] のロールを選択します。

BigQuery データ閲覧者のプリンシパルを追加する

[保存] をクリックします。
[閉じる] をクリックします。

顧客 B に IAM 権限を割り当てる

プロジェクトの demo_dataset 内で、authorized_view_b ビューを開きます。
[共有] > [権限の管理] をクリックします。
[プリンシパルを追加] をクリックして、顧客 B ユーザーを追加します。
[BigQuery データ閲覧者] のロールを選択します。

BigQuery データ閲覧者のプリンシパルを追加する

[保存] をクリックします。
[閉じる] をクリックします。

[進行状況を確認] をクリックして、実行したタスクを確認します。

ユーザーにビューへのアクセス権を付与する

タスク 4. ビュー A の分析情報を表示する

このセクションでは、承認済みビューが各顧客ユーザーと正しく共有されていることを確認します。

顧客 A との承認済みビューの共有を確認する

データ共有パートナープロジェクトコンソールを閉じ、ラボペインから顧客 A プロジェクトコンソールを開きます。関連付けられている認証情報でログインします。
Cloud コンソールで、[ナビゲーションメニュー（）]> [BigQuery] > [Studio] に移動します。プロンプトが表示されたら、[完了] をクリックします。
[+（SQL クエリ）] をクリックして、クエリを実行します。

次に、顧客 A の承認済みビューのデータを顧客固有のデータセットに結合して、新しい分析情報を生成します。

次のクエリを実行して、州内のすべての顧客を検索します。顧客 A が利用できる承認済みビューはテキサス州でフィルタされているため、クエリはテキサス州の顧客のみを返す必要があります。

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;

[実行] をクリックします。

結果は次のようになります。

顧客 A のクエリ

クエリツールバーで、[保存] > [ビューを保存] を選択します。
[データセット] フィールドをクリックし、customer_a_dataset を選択します。
[テーブル] フィールドに「customer_a_table」と入力します。
[保存] をクリックします。これで、データセットとテーブルが表示され、クエリを実行できるようになりました。

BigQuery を Looker Studio に接続する

Looker Studio を開きます。
[レポート] ページの [テンプレートを使って開始] で、[空のレポート] テンプレートをクリックします。これによって、新しい無題のレポートが作成されます。

プロンプトが表示されたら、[アカウント設定] に値を設定して、[続行] をクリックします。

もう一度 [空のレポート] テンプレートをクリックします。
[データのレポートへの追加] ウィンドウで、検索ボックスに「BigQuery」と入力します。

BigQuery データを追加する

[BigQuery] コネクタをクリックします。
[承認] セクションで、[承認] をクリックします。この操作を行うと、Looker Studio から Google Cloud プロジェクトにアクセスできます。

[権限のリクエスト] ダイアログボックスで、[許可] をクリックして、Looker Studio で BigQuery のデータを表示できるようにします。

左側のペインで [最近のプロジェクト] を選択し、[] > [customer_a_dataset] > [customer_a_table] を選択します。

顧客 A テーブルを接続

[追加] をクリックします。
プロンプトが表示されたら、[レポートに追加] をクリックします。

データのレポートへの追加

Looker Studio でビジュアリゼーションを作成する

ページ上部の [無題のレポート] をクリックして、レポート名を変更します。「顧客 A のビジュアリゼーション」と入力します。
レポートエディタが読み込まれたら、[挿入] > [円グラフ] をクリックします。
円グラフの [データ] タブで、データソース（customer_a_table）の値と、[ディメンション] および [指標] のデフォルト値（zip_code と Record Count）を確認します。
[使用可能な項目] から [city] を [zip_code] ディメンションにドラッグして置き換えます。

ビジュアリゼーションは次のようになります。

顧客 A のビジュアリゼーション

アナリティクスのセキュリティを確認する

ツールバーで、[+ 共有] > [レポートのリンクを取得] を開きます。

レポートのリンクを取得

ポップアップダイアログで、[リンクをコピー] をクリックして、任意の場所に保存します。ウィンドウを閉じます。
右上の生徒のプロフィールをクリックし、[ログアウト] をクリックします。

ログアウトする

[別のアカウントを使用] を選択します。

別のアカウントを使用

顧客 B のユーザー認証情報でログインします。
Google アカウントのホームページに移動します。
新しいタブを開き、先ほどコピーした Looker Studio のリンクに移動します。

レポートにアクセスできません

顧客 B としてログインした場合、承認されていないため、顧客 A の分析ダッシュボードにアクセスできないはずです。

[進行状況を確認] をクリックして、実行したタスクを確認します。

ビュー A の分析情報を表示する

タスク 5. ビュー B の分析情報を表示する

顧客 B との承認済みビューの共有を確認する

顧客プロジェクト A コンソールを閉じ、ラボペインから顧客 B プロジェクトコンソールを開きます。関連付けられている認証情報でログインします。
Cloud コンソールで、[ナビゲーションメニュー（）]> [BigQuery] > [Studio] に移動します。プロンプトが表示されたら、[完了] をクリックします。
[+（SQL クエリ）] をクリックして、クエリを実行します。

次に、顧客 B の承認済みビューのデータを顧客固有のデータセットに結合して、新しい分析情報を生成します。

次のクエリを実行して、州内のすべての顧客を検索します。顧客 A が利用できる承認済みビューはカリフォルニア州でフィルタされているため、クエリはカリフォルニア州の顧客のみを返す必要があります。

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;

[実行] をクリックします。

結果は次のようになります。

顧客 B のクエリ

クエリツールバーで、[保存] > [ビューを保存] を選択します。
[データセット] フィールドをクリックし、customer_b_dataset を選択します。
[テーブル] フィールドに「customer_b_table」と入力します。
[保存] をクリックします。これで、データセットとテーブルが表示され、クエリを実行できるようになりました。