Memuat…
Tidak ditemukan hasil.

Terapkan keterampilan Anda di Konsol Google Cloud

Petunjuk dan persyaratan penyiapan lab
Lindungi akun dan progres Anda. Selalu gunakan jendela browser pribadi dan kredensial lab untuk menjalankan lab ini.

Berbagi Data Menggunakan Google Data Cloud: Challenge Lab

Lab 1 jam universal_currency_alt 5 Kredit show_chart Menengah
info Lab ini mungkin menggabungkan alat AI untuk mendukung pembelajaran Anda.
Konten ini belum dioptimalkan untuk perangkat seluler.
Untuk pengalaman terbaik, kunjungi kami dengan komputer desktop menggunakan link yang dikirim melalui email.

GSP375

Logo lab mandiri Google Cloud

Ringkasan

Dalam challenge lab, Anda diberi sebuah skenario dan serangkaian tugas. Tidak ada petunjuk langkah demi langkah. Anda akan menggunakan keahlian yang dipelajari dari lab dalam kursus untuk mencari cara menyelesaikan sendiri tugas-tugas tersebut. Sistem pemberian skor otomatis (ditampilkan pada halaman ini) akan memberikan masukan tentang apakah Anda telah menyelesaikan tugas dengan benar atau tidak.

Saat mengikuti challenge lab, Anda tidak akan diajari konsep-konsep baru Google Cloud. Anda diharapkan dapat memperluas keahlian yang dipelajari, seperti mengubah nilai default dan membaca serta mengkaji pesan error untuk memperbaiki kesalahan Anda sendiri.

Untuk meraih skor 100%, Anda harus berhasil menyelesaikan semua tugas dalam jangka waktu tertentu.

Lab ini direkomendasikan bagi siswa yang sudah mendaftar ke kursus Berbagi Data Menggunakan Google Data Cloud. Apakah Anda siap untuk tantangan ini?

Topik yang diujikan:

  • Membagikan set data BigQuery ke project Google Cloud
  • Melengkapi set data berdasarkan data hasil seleksi
  • Mengaktifkan pertukaran data dua arah
  • Membuat visualisasi di Looker Studio

Penyiapan dan persyaratan

Sebelum mengklik tombol Start Lab

Baca petunjuk ini. Lab memiliki timer dan Anda tidak dapat menjedanya. Timer yang dimulai saat Anda mengklik Start Lab akan menampilkan durasi ketersediaan resource Google Cloud untuk Anda.

Lab interaktif ini dapat Anda gunakan untuk melakukan aktivitas lab di lingkungan cloud sungguhan, bukan di lingkungan demo atau simulasi. Untuk mengakses lab ini, Anda akan diberi kredensial baru yang bersifat sementara dan dapat digunakan untuk login serta mengakses Google Cloud selama durasi lab.

Untuk menyelesaikan lab ini, Anda memerlukan:

  • Akses ke browser internet standar (disarankan browser Chrome).
Catatan: Gunakan jendela Samaran (direkomendasikan) atau browser pribadi untuk menjalankan lab ini. Hal ini akan mencegah konflik antara akun pribadi Anda dan akun siswa yang dapat menyebabkan tagihan ekstra pada akun pribadi Anda.
  • Waktu untuk menyelesaikan lab. Ingat, setelah dimulai, lab tidak dapat dijeda.
Catatan: Hanya gunakan akun siswa untuk lab ini. Jika Anda menggunakan akun Google Cloud yang berbeda, Anda mungkin akan dikenai tagihan ke akun tersebut.

Skenario tantangan

Anda adalah Partner Berbagi Data Google Cloud yang menghosting aplikasi untuk beberapa pelanggan, menyimpan data, dan menyediakan layanan analisis. Aplikasi ini melayani pelanggan yang menggunakan data Anda untuk melengkapi data aplikasinya. Di sisi lain, pelanggan tersebut membagikan metrik tingkat tinggi kepada Partner Berbagi Data untuk lebih memahami distribusi pelanggan.

Di lab ini, Anda akan diminta untuk bertindak sebagai Partner Berbagi Data dan pelanggan dengan mengaktifkan pertukaran data dua arah di BigQuery, serta membuat visualisasi di Looker Studio.

diagram arsitektur lab

Tugas 1. Membuat tampilan yang diotorisasi partner

Tugas pertama Anda sebagai Partner Berbagi Data adalah menyalin set data publik BigQuery ke project Anda. Set data ini berisi detail setiap kode pos di AS. Di bagian ini, Anda perlu mengekspos set data yang dimuat sebagai tampilan yang diotorisasi dan memberikan akses kepada pengguna pelanggan tertentu.

Untuk tugas ini, Anda harus login ke Data Sharing Partner Project Console dengan kredensial terkait.
  1. Buat tampilan yang diotorisasi bernama berdasarkan kueri berikut. Simpan tampilan tersebut ke dalam demo_dataset.
SELECT * FROM `bigquery-public-data.geo_us_boundaries.zip_codes`;

Klik Periksa progres saya untuk memverifikasi tujuan. Membuat tampilan yang diotorisasi partner

Memberikan otorisasi untuk tampilan

Selanjutnya, Anda perlu menetapkan izin IAM dengan memberikan otorisasi untuk tampilan di set data tadi.

  1. Berikan otorisasi untuk tampilan yang baru saja Anda buat.

Menetapkan izin IAM untuk pengguna pelanggan

Selanjutnya, Anda perlu memberikan peran BigQuery Data Viewer kepada pengguna Customer pada tampilan yang diotorisasi yang Anda buat.

  1. Beri pengguna pelanggan akses ke tampilan .
    • Nama penggunanya adalah:
    • Berikan peran BigQuery Data Viewer kepada pengguna tersebut

Klik Periksa progres saya untuk memverifikasi tujuan. Memberikan otorisasi untuk tampilan dan Menetapkan izin IAM untuk pengguna pelanggan

Tugas 2. Memperbarui tabel data pelanggan

Dalam tugas ini, Anda akan bertindak sebagai pelanggan. Langkah selanjutnya adalah menjalankan kueri untuk memperbarui tabel pelanggan di project Anda.

Untuk tugas ini, Anda harus login ke Customer Project Console dengan kredensial terkait.
  1. Jalankan kueri di bawah untuk memperbarui nilai county di tabel customer.
UPDATE `{{{consumer_project.project_id|Customer A Project ID}}}.customer_dataset.customer_info` cust SET cust.county=vw.county FROM `{{{isv_project.project_id|Partner Project ID}}}.demo_dataset.{{{isv_project.startup_script.isv_authorized_view|Partner authorized view}}}` vw WHERE vw.zip_code=cust.postal_code;

Anda akan melihat hasil berikut:

This statement modified 14 rows in customer_info.

Tugas 3. Membuat tampilan yang diotorisasi pelanggan

Di bagian ini, Anda perlu membuat tampilan yang diotorisasi pelanggan dan memberikan akses kepada pengguna Partner Berbagi Data tertentu.

Untuk tugas ini, Anda harus login ke Customer Project Console dengan kredensial terkait.
  1. Buat tampilan yang diotorisasi bernama berdasarkan kueri berikut yang mencantumkan county dan jumlah pelanggan di county yang tercantum. Simpan tampilan tersebut ke customer_dataset.
SELECT county, COUNT(1) AS Count FROM `{{{consumer_project.project_id|Customer A Project ID}}}.customer_dataset.customer_info` cust GROUP BY county HAVING county is not null

Klik Periksa progres saya untuk memverifikasi tujuan. Membuat tampilan yang diotorisasi pelanggan

Memberikan otorisasi untuk tampilan

Selanjutnya, Anda perlu menetapkan izin IAM dengan memberikan otorisasi untuk tampilan pelanggan set data tadi.

  1. Berikan otorisasi untuk tampilan yang baru saja Anda buat.

Menetapkan izin IAM untuk pengguna partner

Selanjutnya, Anda perlu memberikan peran BigQuery Data Viewer kepada pengguna Data Sharing Partner pada tampilan yang diotorisasi pelanggan yang Anda buat.

  1. Berikan akses pengguna Partner Berbagi Data ke tampilan .
    • Nama penggunanya adalah:
    • Berikan peran BigQuery Data Viewer kepada pengguna tersebut

Klik Periksa progres saya untuk memverifikasi tujuan. Memberikan otorisasi untuk tampilan dan Menetapkan izin IAM untuk pengguna partner

Tugas 4. Menggunakan tampilan yang diotorisasi pelanggan untuk membuat visualisasi

Tugas keempat Anda adalah menggunakan tampilan yang diotorisasi pelanggan di project Partner Berbagi Data dan membuat visualisasi diagram kolom yang menunjukkan distribusi pelanggan dan county.

Untuk tugas ini, Anda harus login ke Data Sharing Partner Project Console dengan kredensial terkait.

Menghubungkan BigQuery ke Looker Studio

  1. Buka Google Looker Studio dan buat Blank Report.

  2. Hubungkan BigQuery dan berikan otorisasi kepada Looker Studio.

  3. Dari My Projects di panel kiri, buka project pelanggan dan pilih . Tambahkan tabel ke laporan kosong yang tadi dibuat.

Klik Periksa progres saya untuk memverifikasi tujuan. Menghubungkan BigQuery ke Looker Studio

Membuat visualisasi di Looker Studio

  1. Buat visualisasi dengan ketentuan berikut:
    • Nama laporan: Data Sharing Partner Visualization
    • Untuk visualisasi, sisipkan Vertical Bar Chart
    • Tetapkan county sebagai Dimension dan Count sebagai Breakdown Dimension serta Metric di diagram batang.

Visualisasinya akan terlihat seperti berikut:

visualisasi laporan

Selamat!

Di lab ini, Anda telah membagikan set data BigQuery di project Google Cloud, melengkapi set data berdasarkan data hasil seleksi, mengaktifkan pertukaran data dua arah, dan membuat visualisasi.

Badge keahlian Berbagi Data Menggunakan Google Data Cloud

Mendapatkan Badge Keahlian Anda Berikutnya

Lab mandiri ini merupakan bagian dari kursus badge keahlian Berbagi Data Menggunakan Google Data Cloud. Dengan menyelesaikan kursus badge keahlian ini, Anda akan mendapatkan badge di atas sebagai pengakuan atas pencapaian Anda. Tampilkan badge di resume atau platform media sosial Anda, dan umumkan pencapaian Anda menggunakan hashtag #GoogleCloudBadge. Telusuri katalog untuk melihat lebih dari 20 kursus badge keahlian lainnya yang dapat Anda ikuti.

Sertifikasi dan pelatihan Google Cloud

...membantu Anda mengoptimalkan teknologi Google Cloud. Kelas kami mencakup keterampilan teknis dan praktik terbaik untuk membantu Anda memahami dengan cepat dan melanjutkan proses pembelajaran. Kami menawarkan pelatihan tingkat dasar hingga lanjutan dengan opsi on demand, live, dan virtual untuk menyesuaikan dengan jadwal Anda yang sibuk. Sertifikasi membantu Anda memvalidasi dan membuktikan keterampilan serta keahlian Anda dalam teknologi Google Cloud.

Manual Terakhir Diperbarui pada 22 Mei 2025

Lab Terakhir Diuji pada 22 Mei 2025

Hak cipta 2025 Google LLC. Semua hak dilindungi undang-undang. Google dan logo Google adalah merek dagang dari Google LLC. Semua nama perusahaan dan produk lain mungkin adalah merek dagang masing-masing perusahaan yang bersangkutan.

Sebelum memulai

  1. Lab membuat project dan resource Google Cloud untuk jangka waktu tertentu
  2. Lab memiliki batas waktu dan tidak memiliki fitur jeda. Jika lab diakhiri, Anda harus memulainya lagi dari awal.
  3. Di kiri atas layar, klik Start lab untuk memulai

Gunakan penjelajahan rahasia

  1. Salin Nama Pengguna dan Sandi yang diberikan untuk lab tersebut
  2. Klik Open console dalam mode pribadi

Login ke Konsol

  1. Login menggunakan kredensial lab Anda. Menggunakan kredensial lain mungkin menyebabkan error atau dikenai biaya.
  2. Setujui persyaratan, dan lewati halaman resource pemulihan
  3. Jangan klik End lab kecuali jika Anda sudah menyelesaikan lab atau ingin mengulanginya, karena tindakan ini akan menghapus pekerjaan Anda dan menghapus project

Konten ini tidak tersedia untuk saat ini

Kami akan memberi tahu Anda melalui email saat konten tersedia

Bagus!

Kami akan menghubungi Anda melalui email saat konten tersedia

Satu lab dalam satu waktu

Konfirmasi untuk mengakhiri semua lab yang ada dan memulai lab ini

Gunakan penjelajahan rahasia untuk menjalankan lab

Gunakan jendela Samaran atau browser pribadi untuk menjalankan lab ini. Langkah ini akan mencegah konflik antara akun pribadi Anda dan akun Siswa yang dapat menyebabkan tagihan ekstra pada akun pribadi Anda.