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Descripción general

Data Studio te permite aprovechar el potencial de tus datos con informes vistosos y paneles interactivos que inspiran decisiones empresariales más inteligentes.

Con Data Studio, puedes hacer lo siguiente:

• Conectarte: Accede con facilidad a una gran variedad de datos. Con los conectores integrados y de socios, puedes conectarte prácticamente a cualquier tipo de flujo de datos.
• Visualizar: Convierte tus datos en historias convincentes del arte de visualización de datos. Puedes compilar paneles rápidamente con las herramientas de informes basadas en la Web de Data Studio.
• Compartir: Comparte tus informes y paneles con personas, equipos o todo el mundo. Colabora en tiempo real. Incorpora tu informe a cualquier página.

En este lab, crearás visualizaciones de datos con Data Studio. Primero explorarás una factura de Google Cloud de muestra y aprenderás a exportar los datos de facturación a BigQuery, el almacén de datos empresarial de Google, altamente escalable y sin servidores, diseñado para permitir que los analistas de datos sean más productivos, además de ofrecer una relación precio-rendimiento inigualable.

Después de ejecutar algunas consultas en SQL sobre tus datos de facturación, exportarás esas métricas a Data Studio, para explorar las funciones principales del servicio y compilar tus propias visualizaciones de datos de facturación.

Qué aprenderás

En este lab, aprenderás a realizar las siguientes tareas:

• Usar el servicio de facturación en la consola de Google Cloud para explorar proyectos y los consumos de recursos de computación en la nube correspondientes
• Exportar datos de facturación a BigQuery
• Explorar tus datos de facturación en BigQuery
• Ejecutar consultas en SQL para comprender mejor el consumo de servicios de Google Cloud de un proyecto
• Exportar a Data Studio los datos que consultaste
• Explorar las herramientas de Data Studio y generar visualizaciones con los datos que consultaste

Cuando tengas todo listo, desplázate hacia abajo y sigue los pasos que se muestran a continuación para configurar el entorno de tu lab.

Configuración y requisitos

Antes de hacer clic en el botón Comenzar lab

Lee estas instrucciones. Los labs cuentan con un temporizador que no se puede pausar. El temporizador, que comienza a funcionar cuando haces clic en Comenzar lab, indica por cuánto tiempo tendrás a tu disposición los recursos de Google Cloud.

Este lab práctico te permitirá realizar las actividades correspondientes en un entorno de nube real, no en uno de simulación o demostración. Para ello, se te proporcionan credenciales temporales nuevas que utilizarás para acceder a Google Cloud durante todo el lab.

Para completar este lab, necesitarás lo siguiente:

• Acceso a un navegador de Internet estándar. Se recomienda el navegador Chrome.

Nota: Usa una ventana del navegador privada o de incógnito (opción recomendada) para ejecutar el lab. Así evitarás conflictos entre tu cuenta personal y la cuenta de estudiante, lo que podría generar cargos adicionales en tu cuenta personal.

• Tiempo para completar el lab (recuerda que, una vez que comienzas un lab, no puedes pausarlo).

Nota: Usa solo la cuenta de estudiante para este lab. Si usas otra cuenta de Google Cloud, es posible que se apliquen cargos a esa cuenta.

Cómo iniciar tu lab y acceder a la consola de Google Cloud

1. Haz clic en el botón Comenzar lab. Si debes pagar por el lab, se abrirá un diálogo para que selecciones la forma de pago. A la izquierda, se encuentra el panel Detalles del lab, que tiene estos elementos:

   • El botón para abrir la consola de Google Cloud
   • El tiempo restante
   • Las credenciales temporales que debes usar para el lab
   • Otra información para completar el lab, si es necesaria

2. Haz clic en Abrir la consola de Google Cloud (o haz clic con el botón derecho y selecciona Abrir el vínculo en una ventana de incógnito si ejecutas el navegador Chrome).

   El lab inicia recursos y abre otra pestaña en la que se muestra la página de acceso.

   Sugerencia: Ordena las pestañas en ventanas separadas, una junto a la otra.

   Nota: Si ves el diálogo Elegir una cuenta, haz clic en Usar otra cuenta.

3. De ser necesario, copia el nombre de usuario a continuación y pégalo en el diálogo Acceder.

   {{{user_0.username | "Username"}}}

   También puedes encontrar el nombre de usuario en el panel Detalles del lab.

4. Haz clic en Siguiente.

5. Copia la contraseña que aparece a continuación y pégala en el diálogo Te damos la bienvenida.

   {{{user_0.password | "Password"}}}

   También puedes encontrar la contraseña en el panel Detalles del lab.

6. Haz clic en Siguiente.

   Importante: Debes usar las credenciales que te proporciona el lab. No uses las credenciales de tu cuenta de Google Cloud. Nota: Usar tu propia cuenta de Google Cloud para este lab podría generar cargos adicionales.

7. Haz clic para avanzar por las páginas siguientes:

   • Acepta los Términos y Condiciones.
   • No agregues opciones de recuperación o autenticación de dos factores (esta es una cuenta temporal).
   • No te registres para obtener pruebas gratuitas.

Después de un momento, se abrirá la consola de Google Cloud en esta pestaña.

Nota: Para acceder a los productos y servicios de Google Cloud, haz clic en el menú de navegación o escribe el nombre del servicio o producto en el campo Buscar.

Tarea 1: Explora los proyectos de demostración y sus facturas asociadas

En esta tarea, explorarás tus datos de facturación y, luego, identificarás el conjunto de datos en el que te quieres enfocar. Este lab te proporciona datos de muestra que puedes utilizar.

1. En el menú de navegación () de la consola de Google Cloud, haz clic en Facturación.

2. En la ventana Facturación, haz clic en Administrar cuentas de facturación.

3. Haz clic en GCP Cost Management Billing Demo.

   Se abrirá la ventana Descripción general de la cuenta de facturación.

4. En el panel Cuenta de facturación, haz clic en Administrar la cuenta de facturación.

   A continuación, se mostrarán los proyectos de Google Cloud asociados con esta cuenta de facturación:

   • CTG - Storage
   • CTG - Dev
   • CTG - Prod
   • CTG - Sandbox

   Estos cuatro proyectos de Google Cloud ilustran un esquema empresarial común, donde hay distintos proyectos para pruebas de desarrollo, producción, almacenamiento y zona de pruebas.

   Nota: Los datos de facturación con los que trabajarás en este lab están asociados con estos cuatro proyectos. Los datos están en formato de archivo CSV (hoja de cálculo).

5. En el menú de navegación () de la consola de Cloud, haz clic en Facturación > Descripción general.

   En esta ventana se muestra una descripción general de la cuenta de facturación.

6. Desplázate hacia abajo para explorar los datos y gráficos que realizan un seguimiento de tu cuenta de facturación.

7. En el menú de navegación () de la consola de Cloud, haz clic en Facturación > Informes.

   En este ventana, se muestra un informe de tu cuenta de facturación. Mira las tendencias de costos por proyecto, cuándo suben y bajan los precios, y explora las opciones para filtrar el informe.

Tarea 2: Exporta los datos a BigQuery (únicamente con fines informativos)

En esta tarea, usarás BigQuery para consultar y filtrar fácilmente grandes conjuntos de datos, agregar resultados y realizar operaciones complejas para optimizar el análisis de datos. BigQuery es un almacén de datos completamente administrado que se ejecuta en Google Cloud.

Nota: Esta tarea es solo una demostración. Sigue los pasos, pero no intentes replicarlos en el entorno del lab, ya que no funcionarán. Puedes seguirlos en tu propio proyecto de Google Cloud más adelante si quieres transferir tus datos de facturación a BigQuery.

Los datos de facturación que exploraste en la sección anterior se exportaron a BigQuery cuando se inició este lab. En esta sección, se describe el proceso únicamente con fines informativos.

1. En el menú de navegación () de la consola de Google Cloud, haz clic en Facturación > Exportación de la facturación.

   Se abrirá la ventana Exportación de la facturación con la pestaña BigQuery Export seleccionada de forma predeterminada.

2. Haz clic en Editar configuración para ver las opciones de exportación.

   Nota: Esta opción está inhabilitada porque no tienes permiso para configurar la exportación de la facturación.

3. Haz clic en Proyectos y, luego, selecciona el proyecto que contiene tu cuenta de facturación.

4. Haz clic en Conjunto de datos para la exportación de facturación y, luego, define el conjunto de datos de BigQuery en el que quieres alojar estos datos.

5. Haz clic en Guardar.

   Esto inicia un trabajo en el que se guardan tus datos de facturación como una tabla en el conjunto de datos de BigQuery seleccionado.

Ten en cuenta que las exportaciones de facturación tardan entre algunas horas y un día en completarse.

Los datos de facturación para este lab ya se exportaron a una tabla en BigQuery. Siguiendo la convención project.dataset.table de BigQuery, la ruta de acceso completa a los datos de facturación es la siguiente:

ctg-storage.bigquery_billing_export.gcp_billing_export_v1_01150A_B8F62B_47D999

Usarás esta ruta de acceso para consultar datos del proyecto.

Tarea 3: Explora tus datos de facturación en BigQuery

En esta tarea, usarás una consulta en SQL en BigQuery para ver qué información está disponible. Los datos de facturación se exportaron automáticamente a BigQuery cuando se inició el lab.

1. En el Menú de navegación () de la consola de Cloud, haz clic en BigQuery.

2. En Selecciona un proyecto reciente, haz clic en el mosaico que contiene el ID de tu proyecto.

   Nota: El ID de tu proyecto se encuentra en el panel de la izquierda en las instrucciones del lab.

3. En el diálogo Te damos la bienvenida, haz clic en Listo.

   Se abrirá la consola de BigQuery. En el panel Explorador, aparecerá tu proyecto. El nombre del proyecto es tu ID del proyecto.

4. En el Editor de consultas, escribe lo siguiente y, luego, haz clic en Ejecutar:

SELECT * FROM `ctg-storage.bigquery_billing_export.gcp_billing_export_v1_01150A_B8F62B_47D999`

SELECT * devuelve los valores de todas las columnas de una tabla específica.

Deberías ver la tabla resultante en la sección Resultados de la consulta.

Revisar mi progreso

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar la tarea realizada. Si ejecutaste correctamente la consulta para obtener todos los valores de la columna de una tabla, recibirás una puntuación de evaluación.

Explorar tus datos de facturación en BigQuery

Responde las siguientes preguntas

• Inspecciona la tabla (asegúrate de desplazarte a la izquierda y a la derecha) y responde las siguientes preguntas para familiarizarte con estos datos:

En la tabla que se muestra en los Resultados de la consulta, hay más de 1 millón de filas de datos.

Encontraste la respuesta a esta pregunta mirando la tabla de BigQuery creada en tu primera consulta en SQL. Para responder preguntas más complejas, ejecutarás consultas en SQL más complejas para analizar tus datos y obtener estadísticas valiosas.

Tarea 4: Realiza consultas en SQL en BigQuery y crea visualizaciones de datos con Data Studio

En esta tarea, responderás dos preguntas y usarás BigQuery para obtener esa información. Luego, usarás Data Studio para crear informes con visualizaciones de datos y compartir esas estadísticas.

En la tarea anterior, exploraste una cuenta de facturación de muestra en BigQuery con millones de filas de información. Para que esta información sea útil, debes poder analizar los datos y obtener información específica. En BigQuery, puedes ejecutar consultas en SQL para responder preguntas y adquirir información específica.

Nota: Los datos de facturación proporcionados en este lab son dinámicos; por lo que la cantidad de registros y filas en la tabla será diferente. Es posible que los resultados de tu consulta y la consola difieran de los que se muestran en las imágenes de las instrucciones del lab.

Pregunta 1: ¿Qué tipos de servicios se usan más y cuáles menos?

Si quieres saber qué tipos de servicios se usan más y qué tipos de servicio se usan menos, debes determinar lo siguiente:

• Qué tipos de servicios usan los cuatro proyectos.
• Cuáles son los tipos de servicios que se usan más y cuáles se usan menos.

Para obtener las respuestas, ejecuta consultas en SQL sobre los datos de facturación alojados en BigQuery.

Ejecuta una consulta para identificar los tipos de servicios

1. En el Editor de consultas, borra la consulta actual.

2. En el Editor de consultas, escribe lo siguiente y, luego, haz clic en Ejecutar:

SELECT service.description FROM `ctg-storage.bigquery_billing_export.gcp_billing_export_v1_01150A_B8F62B_47D999` GROUP BY service.description

Esta consulta revela qué servicio se asocia con cada registro.

La columna service.description indica qué servicio de Google Cloud se asocia con cada registro. La palabra clave GROUP BY agrega filas de un conjunto de resultados que comparten criterios comunes (en este caso, la descripción del servicio) y devuelve todas las entradas únicas que se encuentren para esos criterios.

En la sección Resultados de la consulta de la pestaña Resultados, verás que los cuatro proyectos usan 15 tipos diferentes de servicios de Google Cloud.

Revisar mi progreso

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar la tarea realizada. Si ejecutaste correctamente una consulta para obtener los valores de la columna service.description, recibirás una puntuación de evaluación.

Ejecutar la consulta para obtener los valores de la columna service.description

Ejecuta una consulta para averiguar qué tipos de servicios se usan más y cuáles menos

1. En el Editor de consultas, borra la consulta actual.

2. En el Editor de consultas, escribe lo siguiente y, luego, haz clic en Ejecutar:

SELECT service.description, COUNT(*) AS num FROM `ctg-storage.bigquery_billing_export.gcp_billing_export_v1_01150A_B8F62B_47D999` GROUP BY service.description

Esta consulta determina qué tipos de servicios se usan más y cuáles menos.

La función COUNT(*) devuelve la cantidad de filas que comparten los mismos criterios (en este caso, la descripción del servicio).

BigQuery muestra tus resultados en la sección Resultados de la consulta en una tabla con dos columnas: description y num. Compara los números de la columna num para determinar qué tipo de servicio se usó más y cuál menos.

Revisar mi progreso

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar la tarea realizada. Si ejecutaste correctamente la consulta para descubrir qué servicios se usan más y cuáles menos, recibirás una puntuación de evaluación.

Ejecutar la consulta para averiguar qué servicios se usan más y cuáles menos

Visualiza los datos en Data Studio

1. Abre Data Studio en una pestaña nueva.

2. Haz clic en Crear > Informe.

3. Selecciona País y, luego, ingresa el nombre de la Empresa.

4. Acepta las Condiciones del Servicio y, luego, haz clic en Continuar.

5. En preferencias de correo electrónico, selecciona Sí a todo (esta opción está conectada con tu correo electrónico temporal de estudiante).

6. Haz clic en Continuar.

7. En el panel Agregar datos al informe, haz clic en Conectarse a datos.

8. En la ventana Conectores de Google, selecciona BigQuery.

9. Haga clic en Autorizar.

10. En Proyectos recientes, selecciona Consulta personalizada.

11. En Proyecto de facturación, selecciona el ID del proyecto.

12. En el panel Consulta del cliente, escribe la consulta que usaste anteriormente:

SELECT service.description, COUNT(*) AS num FROM `ctg-storage.bigquery_billing_export.gcp_billing_export_v1_01150A_B8F62B_47D999` GROUP BY service.description

13. Haz clic en Agregar.

14. Haz clic en Agregar al informe.

15. Haz clic en el campo Informe sin título, y cambia el nombre de este informe a Services Breakdown.

16. Haz clic en Agregar un gráfico y selecciona Circular.

    

    Data Studio genera un gráfico circular sobre el uso de los servicios.

17. En el panel Configuración, haz clic en Combinar datos.

18. En la consola de Combinar datos, en la sección Métrica, coloca el cursor sobre Record Count y haz clic en la X para quitar esa métrica.

19. Haz clic en Agregar métrica y selecciona num.

    Es posible que debas desplazarte hacia abajo para ver la opción num en el menú.

20. Haz clic en Guardar y, luego, en Cerrar.

Cierra la pestaña del navegador de Data Studio y regresa a la pestaña del navegador de la consola de BigQuery. Ya puedes responder la segunda pregunta.

Pregunta 2: ¿Qué regiones se usan más y cuáles menos?

Para averiguar qué regiones se usan más y qué regiones se usan menos en los cuatro proyectos, debes determinar lo siguiente:

• En qué regiones se ejecutan los servicios de Google Cloud
• Qué regiones se usan más y cuáles menos

Ejecuta la consulta para determinar en qué regiones se ejecutan los servicios de Google Cloud

1. En el Editor de consultas, borra la consulta actual.

2. En el Editor de consultas, escribe lo siguiente y, luego, haz clic en Ejecutar:

SELECT location.region FROM `ctg-storage.bigquery_billing_export.gcp_billing_export_v1_01150A_B8F62B_47D999` GROUP BY location.region

Los resultados están en una sola columna region, que contiene una lista de las regiones en las que se ejecutó el servicio de Google Cloud. El valor null significa que la región es desconocida.

Revisar mi progreso

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar la tarea realizada. Si ejecutó correctamente la consulta para obtener las regiones en la que se ejecutó el servicio de Google Cloud, verá una puntuación de evaluación.

Ejecutar la consulta para obtener la región en la que se ejecutó el servicio de Google Cloud

Ejecuta la consulta para determinar qué regiones se usan más y cuáles menos.

1. En el Editor de consultas, borra la consulta actual.

2. En el Editor de consultas, escribe lo siguiente y, luego, haz clic en Ejecutar:

SELECT location.region, COUNT(*) AS num FROM `ctg-storage.bigquery_billing_export.gcp_billing_export_v1_01150A_B8F62B_47D999` GROUP BY location.region

Los resultados estarán en dos columnas: region y num. Compáralos para determinar cuáles regiones se usan más y cuáles menos.

Revisar mi progreso

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar la tarea realizada. Si ejecutaste correctamente la consulta para averiguar cuáles regiones usa más un servicio y cuáles menos, recibirás una puntuación de evaluación.

Ejecutar la consulta para averiguar cuáles regiones usa más un servicio y cuáles usa menos

Crea una visualización de Data Studio para las regiones

1. Abre Data Studio en una pestaña nueva.

2. Haz clic en Crear > Informe.

3. En el panel Agregar datos al informe, haz clic en Conectarse a datos.

4. En la ventana Conectores de Google, selecciona BigQuery.

5. En Proyectos recientes, selecciona Consulta personalizada.

6. En Proyecto de facturación, selecciona el ID del proyecto.

7. Escribe la consulta que usaste anteriormente:

SELECT location.region, COUNT(*) AS num FROM `ctg-storage.bigquery_billing_export.gcp_billing_export_v1_01150A_B8F62B_47D999` GROUP BY location.region

8. Haz clic en Agregar.

9. Haz clic en Agregar al informe.

10. Haz clic en el campo Informe sin título, y cambia el nombre de este informe a Regions Breakdown.

11. Haz clic en Agregar un gráfico y selecciona Circular.

    Data Studio genera un gráfico circular sobre el uso de los servicios.

12. En el panel Configuración, haz clic en Combinar datos.

13. En la consola de Combinar datos, en la sección Métrica, coloca el cursor sobre Record Count y haz clic en la X para quitar esa métrica.

14. Haz clic en Agregar métrica y selecciona num.

    Es posible que debas desplazarte hacia abajo para ver la opción num en el menú.

15. Haz clic en Guardar y, luego, en Cerrar.

    Creaste correctamente dos visualizaciones de datos a partir de tus consultas sobre datos de facturación.

16. Haz clic en Data Studio .

17. Para ver las visualizaciones que acabas de crear, haz clic en Desglose de regiones.

¡Felicitaciones!

En este lab, exploraste el servicio de facturación en la consola y aprendiste a exportar datos de facturación a BigQuery. Luego de explorar los datos con las consultas en SQL, exportaste tus datos agregados a Data Studio, donde generaste visualizaciones de gráfico circular de servicio y región de consumo.

Próximos pasos y más información

• Consulta el lab titulado Examina datos de facturación de BigQuery en Hojas de cálculo de Google.

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Última actualización del manual: 27 de agosto de 2025

Prueba más reciente del lab: 27 de agosto de 2025

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