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Übersicht

Häufig kommt es vor, dass Google Cloud-Data Sharing Partner eigene Datasets besitzen, die von Kundinnen und Kunden für ihre Anwendungsfälle im Bereich der Analyse verwendet werden können. Kundinnen und Kunden 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 Integration in Google Cloud IAM können Sie Berechtigungen für BigQuery-Objekte festlegen, um den Zugriff durch Nutzende innerhalb oder außerhalb von Organisationen zu erlauben. In diesem Lab erfahren Sie, wie Data Sharing Partner Data Twins für Kundinnen und Kunden entweder in Google Cloud oder bei einem anderen Cloud-Dienstanbieter erstellen können. Für dieses Beispiel befindet sich die Kundin oder der Kunde in einem anderen Google Cloud-Projekt.

In diesem Lab schlüpfen Sie in zwei verschiedene Rollen und erhalten drei Google Cloud-Projekte. Im ersten Projekt übernehmen Sie die Rolle eines Data Sharing Partners, der ein Dataset freigibt, das von seiner gehosteten Lösung mithilfe eines Projekts zur Datenveröffentlichung generiert wurde. Im zweiten Projekt übernehmen Sie die Rolle eines Data Sharing Partners, der das Quelldaten-Dataset im Partnerprojekt als autorisierte Ansicht im Projekt zur Datenveröffentlichung freigibt. Und im dritten Projekt schlüpfen Sie in die Rolle einer Kundin oder eines Kunden, der als Data Twin auf die autorisierte Ansicht des Projekts zugreift und die Daten mit dem Dataset der Lösung verknüpft, um angereicherte Datasets zu erhalten.

Ziele

Aufgaben in diesem Lab:

• Autorisierte Ansicht für ein Dataset eines Data Sharing Partners in verschiedenen Projekten erstellen
• Zugriff auf die autorisierte Ansicht für eine bestimmte Kundin oder einen bestimmten Kunden ermöglichen
• Ein von der Kundin oder dem Kunden erstelltes Dataset mit dem Dataset des Data Sharing Partners verknüpfen, um neue Erkenntnisse zu gewinnen

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)

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

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 linken Seite befindet sich der Bereich „Details zum Lab“ mit diesen Informationen:

   • Schaltfläche „Google Cloud Console öffnen“
   • Restzeit
   • Temporäre Anmeldedaten für das Lab
   • Ggf. weitere Informationen für dieses Lab

2. Klicken Sie auf Google Cloud Console öffnen (oder klicken Sie mit der rechten Maustaste und wählen Sie Link in Inkognitofenster öffnen aus, wenn Sie Chrome verwenden).

   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 „Details zum Lab“.

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 „Details zum Lab“.

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 Zwei-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 Tabelle erstellen

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

Autorisierte Tabelle erstellen

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

2. Klicken Sie im Navigationsmenü auf BigQuery > Studio.

3. Führen Sie die folgende Abfrage aus, um ein Quell-Dataset zu erstellen, indem Sie die 10 größten Städte jedes Bundesstaats nach Fläche sortiert auswählen:

4. Klicken Sie in der Symbolleiste auf Mehr > Abfrageeinstellungen.

5. Wählen Sie die Option Zieltabelle für Abfrageergebnisse festlegen aus.

6. Wählen Sie als Dataset .demo_dataset aus.

7. Geben Sie bei Tabellen-ID den String authorized_table ein.

8. Übernehmen Sie für alle anderen Felder die Standardeinstellungen und klicken Sie auf Speichern.

9. Klicken Sie auf Ausführen, um die Abfrage noch einmal auszuführen und die Ergebnisse in die angegebene Tabelle zu schreiben.

10. Prüfen Sie, ob die Tabelle authorized_table erstellt wurde.

Dataset autorisieren

1. Öffnen Sie im Bereich „BigQuery Explorer“ demo_dataset und klicken Sie auf + Freigabe > Datasets autorisieren.

2. Fügen Sie die autorisierte Ansicht hinzu, die für die Freigabe autorisiert werden muss: .demo_dataset.

3. Klicken Sie auf Autorisierung hinzufügen.

4. Klicken Sie auf Schließen.

Dem Data Publisher Berechtigungen für den Zugriff auf die Ansicht gewähren

1. Öffnen Sie unter Ihrem Projekt in demo_dataset die Tabelle authorized_table.

2. Klicken Sie auf Freigeben > Freigeben.

3. Klicken Sie auf Hauptkonto hinzufügen und fügen Sie als Nutzer Data Publisher und Kunde hinzu:

4. Wählen Sie die Rolle BigQuery-Datenbetrachter aus.

6. Klicken Sie auf Speichern.

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen.

Aufgabe 2: Autorisierte Ansicht im Projekt zur Datenveröffentlichung erstellen

Im zweiten Projekt übernehmen Sie die Rolle eines Data Sharing Partners, der das Quelldaten-Dataset im Partnerprojekt als autorisierte Ansicht im Projekt zur Datenveröffentlichung freigibt.

1. Schließen Sie die Data Sharing Partner Project Console und öffnen Sie im Lab-Bereich die Data Publisher Project Console. Melden Sie sich mit den zugehörigen Anmeldedaten an.

2. Klicken Sie im Navigationsmenü auf BigQuery > Studio.

3. Führen Sie die folgende Abfrage aus, um Städte im Bundesstaat New York aus der autorisierten Ansicht auszuwählen:

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

5. Klicken Sie in das Feld Dataset und wählen Sie data_publisher_dataset aus.

6. Geben Sie im Feld Tabelle authorized_view ein.

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

IAM-Berechtigungen für die Ansicht „Data Publisher“ zuweisen

1. Öffnen Sie im Bereich „BigQuery Explorer“ data_publisher_dataset und klicken Sie auf + Freigabe > Autorisierte Ansichten.

2. Fügen Sie die autorisierte Ansicht hinzu, die für die Freigabe autorisiert werden muss: .data_publisher_dataset.authorized_view.

3. Klicken Sie auf Autorisierung hinzufügen.

4. Klicken Sie auf Schließen.

Der Kundin oder dem Kunden Berechtigungen für den Zugriff auf die Ansicht erteilen

1. Öffnen Sie unter Ihrem Projekt in data_publisher_dataset die autorisierte Ansicht authorized_view.

2. Klicken Sie auf + Freigeben > Freigeben.

3. Klicken Sie auf Hauptkonto hinzufügen und fügen Sie den Nutzer Kunde hinzu:

4. Wählen Sie die Rolle BigQuery-Datenbetrachter aus.

6. Klicken Sie auf Speichern.

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen.

Aufgabe 3: Als Data Twin auf die autorisierte Ansicht zugreifen

Im dritten Projekt schlüpfen die Teilnehmenden in die Rolle einer Kundin oder eines Kunden, der als Data Twin auf die autorisierte Ansicht des Projekts zugreift und die Daten mit einem Lösungs-Dataset zusammenführt, um angereicherte Datasets zu erhalten.

1. Schließen Sie die Data Publisher Console und öffnen Sie im Lab-Bereich die Customer (Data Twin) Project Console. Melden Sie sich mit den zugehörigen Anmeldedaten an.

2. Klicken Sie im Navigationsmenü auf BigQuery > Studio.

3. Führen Sie die folgende Abfrage aus, um auf Daten aus dem Projekt zur Datenveröffentlichung des Data Sharing Partners zuzugreifen und die Daten der Kundin oder des Kunden mit der Ansicht des Partners zu verknüpfen, um neue Erkenntnisse zu gewinnen.

Die Ausgabe sollte in etwa so aussehen:

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

5. Klicken Sie in das Feld Dataset und wählen Sie customer_dataset aus.

6. Geben Sie im Feld Tabelle den Wert customer_table ein.

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

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen.

Aufgabe 4: Funktionalität der Kundin oder des Kunden (Data Twin) bestätigen

Um die Funktionalität des Data Twin zu bestätigen, fügen Sie eine neue Zeile in das Projekt des Data Sharing Partners ein und testen Sie die Funktionalität im Kundenprojekt.

1. Schließen Sie die Customer (Data Twin) Project Console und öffnen Sie im Lab-Bereich die Data Sharing Partner Project Console. Melden Sie sich mit den zugehörigen Anmeldedaten an.

2. Klicken Sie im Navigationsmenü auf BigQuery > Studio.

3. Führen Sie die folgende Abfrage aus, um eine neue Zeile in das Dataset des Data Sharing Partners einzufügen:

Es sollte folgende Ausgabe angezeigt werden:

4. Schließen Sie die Data Sharing Partner Project Console und öffnen Sie im Lab-Bereich die Customer (Data Twin) Project Console. Melden Sie sich mit den zugehörigen Anmeldedaten an.

5. Führen Sie zum Schluss eine Abfrage für die Ansicht im Projekt „Customer (Data Twin)“ aus, um zu prüfen, ob die neu hinzugefügte Zeile sichtbar ist.

Die Ergebnisse sollten in etwa so aussehen:

Glückwunsch!

In diesem Lab haben Sie eine autorisierte Ansicht für ein Dataset eines Data Sharing Partners erstellt, um es mit Nutzenden in einem Projekt zur Datenveröffentlichung zu teilen. Anschließend haben Sie sich im Projekt zur Datenveröffentlichung angemeldet und die autorisierte Ansicht mit einer Kundin oder einem Kunden in einem Data Twin-Projekt geteilt. Zum Schluss haben Sie sich im Projekt als Data Twin angemeldet und die Daten mit kundenspezifischen Daten verknüpft, um ein angereichertes Dataset zu erstellen.

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Anleitung zuletzt am 8. September 2025 aktualisiert

Lab zuletzt am 8. September 2025 getestet

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