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Übersicht

Wenn Organisationen wachsen und viele Terabyte an komplexen Daten erfassen, benötigen sie entsprechende Tools, um diese Daten zu speichern und zu analysieren. Die jeweiligen Geschäftsbereiche müssen unterschiedliche Teile dieser Daten analysieren, um ihre Aufgaben im Unternehmen zu erfüllen. So möchte die Finanzabteilung vielleicht die Cloud Billing-Daten auswerten, um konkrete Fragen zu beantworten, etwa:

• Wie hoch waren die Gesamtkosten eines Projekts im vergangenen Monat?
• Welches Projekt hat die meisten Netzwerkressourcen benötigt?
• Wie hoch sind die monatlichen Kosten pro Team?

BigQuery unterstützt die Verwaltung und Analyse großer Datenmengen mit hoher Rechenleistung. Doch nicht alle kennen sich mit BigQuery oder komplexen Datenbanken aus. Vielen Menschen fällt es einfach leichter, Ad-hoc-Analysen in Tabellenkalkulationsprogrammen durchzuführen. Mit verbundenen Tabellenblättern in Google Workspace können Sie Ihre BigQuery-Daten in Google Sheets exportieren und dort die gewünschte Analyse vornehmen.

Hinweis: Verbundene Tabellenblätter in Google Workspace für BigQuery sind nur für Google Workspace Enterprise- und Google Workspace for Education-Konten verfügbar.

Lerninhalte

Aufgaben in diesem Lab:

• Mit verbundenen Tabellenblättern in Google Workspace eine Verbindung zu BigQuery herstellen
• Mit BigQuery auf Daten zugreifen und sie in Google Sheets importieren
• Datenanalysen in Google Sheets durchführen und die Ergebnisse für andere freigeben

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

1. Klicken Sie auf Lab starten. Wenn Sie für das Lab bezahlen müssen, wird ein Pop-up-Fenster geöffnet, in dem Sie Ihre Zahlungsmethode auswählen können. Auf der linken Seite sehen Sie ein Feld, in dem Ihre temporären Anmeldedaten für dieses Lab angezeigt werden.

2. Notieren Sie sich die Einträge unter Nutzername und Passwort. Sie benötigen sie möglicherweise zum Öffnen von Google Sheets.

Aufgabe 1: Google Sheets öffnen und mit BigQuery verbinden

Im Rahmen dieser Aufgabe stellen Sie mit verbundenen Tabellenblättern in Google Workspace eine Verbindung zu BigQuery her.

1. Klicken Sie auf den folgenden Link, um Google Sheets zu öffnen:

   Google Sheets öffnen

2. Wenn Sie dazu aufgefordert werden, klicken Sie im Dialogfeld Willkommen bei Google Sheets auf das X.

3. Wenn Sie eine leere Tabelle öffnen möchten, klicken Sie im Bereich Neue Tabelle anlegen auf Leere Tabelle ().

Mit BigQuery verbinden

Hinweis: Achten Sie darauf, Abfragen von BigQuery-Daten mit Ihrem Lab-Konto durchzuführen. Wenn Sie Ihr privates Konto für Abfragen verwenden, können Gebühren anfallen.

In diesem Schritt stellen Sie mit Google Sheets eine Verbindung zu BigQuery her, um auf Ihre Abrechnungsdaten zuzugreifen.

1. Klicken Sie im Menü oben auf Daten > Daten-Connectors > Mit BigQuery verbinden.

2. Klicken Sie im Dialogfeld Big Data in Google Sheets verbinden und analysieren auf Verbindung herstellen.

3. Wählen Sie im Dialogfeld Datenverbindung hinzufügen den Projektnamen aus, der mit qwiklabs-gcp-xxxxx beginnt.

   Sie können jetzt den Data Connector in Google Sheets verwenden, um Informationen aus BigQuery abzurufen.

4. Klicken Sie auf Gespeicherte Abfragen und Abfrageeditor, um den BigQuery-Abfrageeditor zu öffnen.

5. Sehen Sie sich im BigQuery-Abfrageeditor den Bereich auf der rechten Seite an. Im Abschnitt „Schema“ sehen Sie die Details Ihres Projekts. Diese benötigen Sie, um eine Abfrage zu erstellen. In diesem Fall gilt Folgendes:

   • Projekt: [qwiklabs-gcp-xxx]
   • Dataset: billing_dataset
   • Tabelle: enterprise_billing
   • Spalten: alle unter „enterprise_billing“ aufgelisteten Werte

Aufgabe 2: Abfrage erstellen

Im Rahmen dieser Aufgabe verwenden Sie verbundene Tabellenblätter in Google Workspace, um Ihre Abrechnungsdaten aus der Tabelle enterprise_billing abzufragen, und übernehmen die Abfrageergebnisse dann in Ihre Tabelle.

Informationen zum Erstellen von Abfragen in BigQuery finden Sie unter Syntax für SQL-Abfragen in BigQuery.

Abrechnungsdaten in Ihre Tabelle übertragen

1. Geben Sie im BigQuery-Abfrageeditor Folgendes ein:

SELECT * FROM billing_dataset.enterprise_billing

• SELECT wählt die Spalten aus. Hier werden durch das Sternchen (*) alle Spalten ausgewählt.

• FROM gibt im Format [dataset].[table] an, woher die Daten stammen. Für diese Aufgabe werden sie aus billing_dataset.enterprise_billing abgerufen.

  Ein grünes Häkchen bestätigt, dass das Script keine Fehler enthält.

2. Klicken Sie auf Vorschau der Ergebnisse anzeigen, um sich eine Stichprobe der zurückgegebenen Daten anzusehen.

3. Klicken Sie auf Verbinden, um die Daten in Ihre Tabelle zu übernehmen.

   Dadurch wird die Tabelle Connected Sheet 1 erstellt, in die die Daten übernommen werden.

4. Klicken Sie im Abschnitt Fertig! Ihre Daten wurden verbunden auf das X.

Sie können die Daten mit der Filterfunktion organisieren und analysieren. Je nachdem, was Sie analysieren möchten, ist es jedoch möglicherweise effizienter, nur einen Teil der Daten zu übernehmen.

Abgeschlossene Aufgabe testen

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. Wenn Sie erfolgreich eine Abfrage ausgeführt haben, um alle Abrechnungsdaten in Ihre Tabelle zu übernehmen, erhalten Sie ein Testergebnis.

Alle Abrechnungsdaten in Ihre Tabelle übernehmen.

Abfrage optimieren

1. Bewegen Sie den Mauszeiger links unten auf das Aktualisierungssymbol für Vorschau auf gesamten Datenbestand, klicken Sie auf das Dreipunkt-Menü () und dann auf Verbindungseinstellungen.

   Der BigQuery-Editor wird geöffnet.

2. Löschen Sie im BigQuery-Abfrageeditor die aktuelle Abfrage und geben Sie Folgendes ein:

SELECT billing_account_id, usage.amount, usage.unit, credits, Cost, Currency, project.ancestry_numbers, project.id, project.name, sku.description, usage_start_time, usage_end_time, FROM billing_dataset.enterprise_billing WHERE project.name IN ('CTG - Dev', 'CTG - Prod') AND service.description = 'Compute Engine' AND cost > 0 AND EXTRACT(month FROM usage_end_time) = 9 AND EXTRACT(year FROM usage_end_time) = 2020 ORDER BY project.name

In dieser Abfrage wird Folgendes verwendet:

• SELECT, um die Spalten festzulegen
• WHERE, um nur Daten auszuwählen, bei denen der project.name CTG - Dev oder CTG - Prod lautet und der Dienst für den Monat September 2020 Compute Engine ist, um die Anzahl der Zeilen im Tabellenblatt zu begrenzen
• ORDER BY, um die Ergebnisse nach project.name zu sortieren

3. Wenn das grüne Häkchen angezeigt wird, klicken Sie auf Verbinden.

4. Sehen Sie sich nun die Änderungen in der aktualisierten Tabelle an.

Abgeschlossene Aufgabe testen

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. Wenn Sie die Abfrage erfolgreich optimiert und die Daten in Ihre Tabelle eingefügt haben, erhalten Sie ein Testergebnis.

Abfrage optimieren.

Aufgabe 3: Tabelle organisieren und analysieren

Im Rahmen dieser Aufgabe verwenden Sie einige Funktionen von Google Sheets, um Ihre Abrechnungsdaten zu organisieren und zu analysieren.

Tabelle organisieren

1. Klicken Sie in Google Sheets auf Unbenannte Tabelle und benennen Sie die Tabelle in Mein Abrechnungsbericht um.

2. Klicken Sie auf Datei > Verschieben () > Meine Ablage und dann auf Neuer Ordner ().

3. Geben Sie im Dialogfeld Neuer Ordner das Wort Abrechnungsberichte ein und klicken Sie auf Erstellen () und dann auf Verschieben.

4. Wenn Sie alle Zeilen und Spalten markieren möchten, klicken Sie auf die leere Zelle oben links.

5. Wenn Sie die Größe der Zelle ändern möchten, klicken Sie auf die äußerste rechte Ecke der obersten Zelle der ersten Spalte und doppelklicken Sie dann.

   Die Breite der Zellen ändert sich, sodass der Text in die jeweilige Spalte passt.

Abgeschlossene Aufgabe testen

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen.

Tabelle organisieren.

Aufgabe 4: Daten analysieren

Im Rahmen dieser Aufgabe erstellen Sie Tabellen und Diagramme, um Ihre Daten zu analysieren.

Berechnete Spalte

1. Klicken Sie oben auf Berechnete Spalte.

2. Klicken Sie im Dialogfeld Berechnete Spalte hinzufügen auf Spalten und wählen Sie dann Kosten aus.

   Möglicherweise müssen Sie nach unten scrollen, um die Option „Kosten“ zu sehen.

3. Geben Sie im Feld Name eingeben die Worte Summe der Spalte „Kosten“ ein und klicken Sie auf Hinzufügen.

4. Klicken Sie auf Übernehmen.

   „Summe der Spalte ‚Kosten‘“ wird als Spalte in die Tabelle eingefügt.

Diagramm

1. Klicken Sie oben auf Diagramm, übernehmen Sie die Standardeinstellungen und klicken Sie dann auf Erstellen.

2. Führen Sie im Diagrammeditor im Bereich Einrichtung die folgenden Schritte aus:

   a. Klicken Sie auf X-Achse hinzufügen und wählen Sie Beschreibung aus.

   b. Klicken Sie auf Reihe hinzufügen und wählen Sie Summe der Spalte „Kosten“ aus.

3. Klicken Sie auf Übernehmen.

   Ein einfaches Säulendiagramm wird angezeigt.

4. Wenn Sie die Größe des Diagramms ändern möchten, klicken Sie darauf und ziehen Sie die Ecken nach außen.

5. Bewegen Sie den Mauszeiger im Diagramm auf die verschiedenen Bereiche, um die Pop-up-Beschreibungen einzublenden.

6. Klicken Sie auf das Diagramm, dann auf das Dreipunkt-Menü () und wählen Sie Diagramm bearbeiten aus.

7. Klicken Sie auf Säulendiagramm und wählen Sie Kreisdiagramm aus.

   Die Darstellung ändert sich in ein Kreisdiagramm.

Abgeschlossene Aufgabe testen

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen.

Diagrammdaten analysieren.

Pivot-Tabelle

1. Kehren Sie zum Tab „Connected Sheet 1“ zurück und klicken Sie auf Pivot-Tabelle.

2. Übernehmen Sie im Dialogfeld Pivot-Tabelle erstellen die Standardeinstellungen und klicken Sie auf Erstellen.

3. Gehen Sie im Editor für Pivot-Tabellen so vor:

   a. Klicken Sie unter Rows (Zeilen) auf Hinzufügen und wählen Sie Beschreibung aus.

   b. Klicken Sie unter Columns (Spalten) auf Hinzufügen und wählen Sie Name aus.

   c. Klicken Sie unter Values (Werte) auf Hinzufügen und wählen Sie Summe der Spalte „Kosten“ aus.

4. Klicken Sie auf Übernehmen.

5. Wenn Sie alle Zeilen und Spalten markieren möchten, klicken Sie auf die leere Zelle oben links.

6. Wenn Sie die Größe der Zelle ändern möchten, klicken Sie auf die äußerste rechte Ecke der obersten Zelle der ersten Spalte und doppelklicken Sie dann.

   Die Breite der Zellen ändert sich, sodass der Text in die jeweilige Spalte passt.

Abgeschlossene Aufgabe testen

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen.

Daten in der Pivot-Tabelle analysieren.

Aufgabe 5: Zeitplan für die Aktualisierung Ihrer Daten festlegen

Im Rahmen dieser Aufgabe aktualisieren Sie Ihre Daten regelmäßig, um die Tabelle auf dem neuesten Stand zu halten. Dabei werden auch alle Diagramme und Pivot-Tabellen in der Tabelle aktualisiert.

Hinweis: Für eine wiederholte Abfrage in BigQuery zur Aktualisierung der Daten in Ihrem privaten Konto können zusätzliche Kosten anfallen.

Sie können ein Makro aufnehmen und mit einem Trigger versehen, der den Zeitplan für Ihre Abfrage festlegt, um Ihre Daten automatisch zu aktualisieren.

Makro zum Aktualisieren Ihrer Daten aufnehmen

1. Klicken Sie in Google Sheets auf Tabelle1.

2. Klicken Sie oben im Menü auf Erweiterungen > Makros > Makro aufnehmen.

   Das Makro zeichnet nun den folgenden Schritt auf.

3. Klicken Sie auf den Tab Connected Sheet 1 und dann auf Vorschau aktualisieren.

4. Klicken Sie im Dialogfeld Makro auf Speichern.

5. Geben Sie im Feld Name den Wert Daten aktualisieren ein und klicken Sie auf Speichern.

Zeitplan für Ihr Makro erstellen

1. Klicken Sie oben im Menü auf Erweiterungen > Apps Script.

   Apps Script wird in einem neuen Tab geöffnet.

2. Klicken Sie im Fenster Aufgezeichnete Makros im linken Bereich auf Trigger.

3. Klicken Sie im Dialogfeld Willkommen auf Dashboard aufrufen.

4. Klicken Sie im Fenster Trigger auf Neuen Trigger erstellen.

   Der Standard-Trigger startet das Makro, wenn Sie die Tabelle öffnen. Sie ändern ihn so, dass das Makro alle zwölf Stunden gestartet wird.

5. Führen Sie im Dialogfeld Trigger für aufgezeichnete Makros hinzufügen die folgenden Schritte aus:

   a. Klicken Sie auf Ereignisquelle auswählen und wählen Sie Zeitgesteuert aus.

   b. Klicken Sie auf Typ des zeitbasierten Triggers auswählen und wählen Sie Stundentimer aus.

   c. Klicken Sie auf Stundenintervall auswählen und wählen Sie Alle 12 Stunden aus.

   d. Klicken Sie auf Speichern.

6. Klicken Sie im Dialogfeld Konto auswählen auf Ihren Lab-Nutzernamen, um zu den aufgezeichneten Makros zu gelangen.

7. Klicken Sie im Dialogfeld Auf Ihr Google-Konto zugreifen auf Zulassen.

   So kann die Tabelle auf in BigQuery gespeicherte Daten zugreifen und Tabellen aufrufen und verwalten, in denen diese Anwendung installiert ist.

8. Sehen Sie sich Ihren Trigger in der Triggerliste an.

Nun wird Ihre Tabelle alle zwölf Stunden mit den Daten aus BigQuery aktualisiert.

Aufgabe 6: Ändern, wer Abfragen und Ergebnisse sehen und bearbeiten darf

Im Rahmen dieser Aufgabe bestimmen Sie, wer Abfragen und Ergebnisse sehen und bearbeiten darf, indem Sie den Zugriff auf die Tabelle festlegen. Den Zugriff legen Sie durch Freigeben der Tabelle fest.

Für bestimmte Personen freigeben

1. Kehren Sie zum Google Sheets-Tab zurück.

2. Klicken Sie in Google Sheets auf Teilen.

3. Geben Sie im Dialogfeld Teilen die E‑Mail-Adresse der Person ein, für die Sie die Datei freigeben möchten.

Hinweis: Wenn die E‑Mail-Adresse nicht zu Google Workspace Enterprise oder Google Workspace for Education gehört, kann die Person die Datei nur ansehen. Hinweis: Sie können Dateien auf dieser Plattform nicht für E‑Mail-Adressen freigeben, die kein Konto der Plattform sind.

4. Wenn Sie Personen nicht darüber informieren möchten, dass Sie die Datei freigeben, entfernen Sie das Häkchen aus dem Kästchen Personen benachrichtigen. Wenn die Option aktiviert ist, wird an jede von Ihnen eingegebene E‑Mail-Adresse eine E‑Mail-Benachrichtigung gesendet.

5. Klicken Sie auf Freigeben.

Mit einem Link zur Datei freigeben

In diesem Schritt geben Sie einen Link zur Datei frei.

1. Klicken Sie in Google Sheets auf Teilen.

2. Klicken Sie auf Eingeschränkt und wählen Sie Qwiklabs aus.

3. Klicken Sie auf Betrachter. Sehen Sie sich an, wie sich die Optionen ändern. Alle Personen in der Gruppe, die den Link hat, können die Datei ansehen, aber nicht ändern oder für andere freigeben.

4. Klicken Sie auf Kommentator. Alle Personen in dieser Gruppe können Kommentare abgeben und Vorschläge machen, die Datei jedoch nicht bearbeiten oder selbst freigeben.

5. Klicken Sie auf Mitbearbeiter. Alle Personen in dieser Gruppe können Änderungen vornehmen, Vorschläge annehmen oder ablehnen sowie die Datei für andere freigeben. Das umfasst auch die Verwendung des Daten-Connectors in Google Sheets zur Abfrage der Quelldaten.

6. Klicken Sie auf Link kopieren.

7. Kopieren Sie den Link und fügen Sie ihn in eine E‑Mail ein.

8. Klicken Sie auf Fertig.

Abgeschlossene Aufgabe testen

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen.

Mit einem Link zur Datei freigeben.

Das wars! Sie haben das Lab erfolgreich abgeschlossen.

Sie haben den Data Connector in Google Sheets verwendet, um Abfragen in BigQuery zu erstellen und Daten in eine Tabelle zu übernehmen. Anschließend haben Sie die Daten analysiert, einen Zeitplan für die automatische Aktualisierung der Tabelle festgelegt und erfahren, wie Sie Ihre Tabelle freigeben können.

Weitere Informationen

Sehen Sie sich das Lab Einführung in SQL für BigQuery und Cloud SQL an, um mehr über Abfragen in BigQuery zu erfahren.

Weitere Informationen zu Google Sheets und zum BigQuery Connector.

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Anleitung zuletzt am 6. Februar 2025 aktualisiert

Lab zuletzt am 6. Februar 2025 getestet

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