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概要

チャレンジラボでは、シナリオと一連のタスクが提供されます。手順ガイドに沿って進める形式ではなく、コース内のラボで習得したスキルを駆使して、ご自身でタスクを完了していただきます。タスクが適切に完了したかどうかは、このページに表示される自動スコアリング システムで確認できます。

チャレンジラボは、Google Cloud の新しいコンセプトについて学習するためのものではありません。デフォルト値を変更する、エラー メッセージを読み調査を行ってミスを修正するなど、習得したスキルを応用する能力が求められます。

100% のスコアを達成するには、制限時間内に全タスクを完了する必要があります。

このラボは、「Google データクラウドを使用してデータを共有する」コースに登録している受講者を対象としています。準備が整ったらチャレンジを開始しましょう。

テスト対象トピック:

• 複数の Google Cloud プロジェクト間で BigQuery データセットを共有する
• キュレートされたデータに基づいてデータセットを拡充する
• 双方向データ交換を有効化する
• Looker Studio で可視化を作成する

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。

チャレンジ シナリオ

あなたは、複数の顧客向けにアプリケーションをホストし、データを保存して、サービスとしての分析を提供する Google Cloud データ共有パートナーです。アプリケーションは、あなたが提供するデータを利用する顧客のためにアプリケーション データを拡充します。顧客は、顧客フットプリントをより深く理解するため、データ共有パートナーと概要レベルの指標を共有します。

このラボでは、BigQuery で双方向データ交換を有効化するとともに Looker Studio で可視化を作成して、データ共有パートナーと顧客の両方の役割を演じることを求められます。

タスク 1. パートナー承認済みビューを作成する

最初のタスクは、データ共有パートナーとして BigQuery の公開データセットをプロジェクトにコピーすることです。データセットには、米国全土の各郵便番号の詳細が含まれています。このセクションでは、読み込んだデータセットを承認済みビューとして公開し、特定の顧客ユーザーにアクセス権を付与する必要があります。

このタスクでは、関連する認証情報を使用してデータ共有パートナー プロジェクト コンソールにログインする必要があります。

1. 次のクエリを基にして、 という名前の承認済みビューを作成します。このビューを demo_dataset 内に保存します。

SELECT * FROM `bigquery-public-data.geo_us_boundaries.zip_codes`;

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。パートナー承認済みビューを作成する

ビューを承認する

次に、データセット内のビューを承認して、IAM 権限を割り当てる必要があります。

1. 先ほど作成した ビューを承認します。

顧客ユーザーに IAM 権限を割り当てる

次に、作成した承認済みビューに対する BigQuery データ閲覧者ロールを顧客ユーザーに付与する必要があります。

1. 顧客ユーザーに ビューへのアクセス権を付与します。
   • ユーザー名:
   • ユーザーに BigQuery データ閲覧者ロールを付与

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。ビューを承認し、顧客ユーザーに IAM 権限を割り当てる

タスク 2. 顧客データテーブルを更新する

このタスクでは、顧客の役割を演じます。次のステップは、クエリを実行してプロジェクト内の顧客テーブルを更新することです。

このタスクでは、関連する認証情報を使用して顧客プロジェクト コンソールにログインする必要があります。

1. 次のクエリを実行して、顧客テーブルの郡（county）の値を更新します。

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;

次のような結果が表示されます。

This statement modified 14 rows in customer_info.

タスク 3. 顧客承認済みビューを作成する

このセクションでは、顧客承認済みビューを作成し、特定のデータ共有パートナー ユーザーにアクセス権を付与する必要があります。

このタスクでは、関連する認証情報を使用して顧客プロジェクト コンソールにログインする必要があります。

1. 次のクエリを基にして、 という名前の承認済みビューを作成します。このクエリは、郡のリストと、リストされた郡の顧客数を表示します。このビューを customer_dataset 内に保存します。

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

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。顧客承認済みビューを作成する

ビューを承認する

次に、データセット内の顧客ビューを承認して、IAM 権限を割り当てる必要があります。

1. 先ほど作成した ビューを承認します。

パートナー ユーザーに IAM 権限を割り当てる

次に、作成した顧客承認済みビューに対する BigQuery データ閲覧者ロールをデータ共有パートナー ユーザーに付与する必要があります。

1. データ共有パートナー ユーザーに ビューへのアクセス権を付与します。
   • ユーザー名:
   • ユーザーに BigQuery データ閲覧者ロールを付与

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。ビューを承認し、パートナー ユーザーに IAM 権限を割り当てる

タスク 4. 顧客承認済みビューを使用して可視化を作成する

4 番目のタスクは、データ共有パートナー プロジェクトで顧客の承認済みビューを使用し、顧客と郡の分布を可視化した縦棒グラフを作成することです。

このタスクでは、関連する認証情報を使用してデータ共有パートナー プロジェクト コンソールにログインする必要があります。

BigQuery を Looker Studio に接続する

1. Google Looker Studio を開き、空のレポートを作成します。

2. BigQuery を接続し、Looker Studio へのアクセスを承認します。

3. 左側のペインで、[マイ プロジェクト] から顧客プロジェクトに移動して を選択します。空のレポートにテーブルを追加します。

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。BigQuery を Looker Studio に接続する

Looker Studio で可視化を作成する

1. 次の要件を満たす可視化を作成します。
   • レポート名: Data Sharing Partner Vizualization
   • 可視化として [縦棒グラフ] を挿入します。
   • 棒グラフでは、[ディメンション] を county、[内訳ディメンション] と [指標] を Count に設定します。

可視化は次のようになります。

お疲れさまでした

このラボでは、複数の Google Cloud プロジェクト間での BigQuery データセットの共有、キュレートされたデータに基づくデータセットの拡充、双方向データ交換の有効化、可視化の作成を行いました。

次のスキルバッジを獲得する

このセルフペース ラボは、「Google データクラウドを使用してデータを共有する」スキルバッジ コースの一部です。このスキルバッジ コースを完了すると、成果が認められて上のようなバッジが贈られます。獲得したバッジを履歴書やソーシャル プラットフォームに記載し、#GoogleCloudBadge を使用して成果を公表しましょう。他の 20 科目以上の登録可能なスキルバッジ コースをカタログから検索してみてください。

Google Cloud トレーニングと認定資格

Google Cloud トレーニングと認定資格を通して、Google Cloud 技術を最大限に活用できるようになります。必要な技術スキルとベスト プラクティスについて取り扱うクラスでは、学習を継続的に進めることができます。トレーニングは基礎レベルから上級レベルまであり、オンデマンド、ライブ、バーチャル参加など、多忙なスケジュールにも対応できるオプションが用意されています。認定資格を取得することで、Google Cloud テクノロジーに関するスキルと知識を証明できます。

マニュアルの最終更新日: 2025 年 5 月 22 日

ラボの最終テスト日: 2025 年 5 月 22 日

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