GSP622

Ringkasan

Data Studio memungkinkan Anda mencerna data melalui dasbor interaktif dan laporan visual yang menarik sebagai pertimbangan untuk membuat keputusan bisnis yang lebih cerdas.

Dengan Data Studio, Anda dapat:

• Menghubungkan sumber data: Akses berbagai data dengan mudah. Dengan konektor bawaan dan konektor dari partner, Anda dapat terhubung ke hampir semua jenis aliran data.
• Membuat visualisasi: Ubah data menjadi kisah menarik berbentuk seni visualisasi data. Anda dapat dengan cepat membuat dasbor menggunakan alat pelaporan berbasis web di Data Studio.
• Membagikan tampilan: Bagikan laporan dan dasbor kepada individu, tim, atau publik. Lakukan kolaborasi secara real time. Sematkan laporan di halaman mana pun.

Di lab ini, Anda akan membuat visualisasi data dengan Data Studio. Pertama, Anda akan menjelajahi contoh tagihan Google Cloud dan mempelajari cara mengekspor datanya ke BigQuery. Data warehouse serverless dari Google untuk perusahaan ini sangat mudah disesuaikan skalanya dan dirancang untuk mengefisienkan pekerjaan analis data melalui performa yang sebanding dengan harganya.

Setelah menjalankan beberapa kueri SQL pada data penagihan, Anda akan mengekspor metrik tersebut ke Data Studio. Di sana, Anda akan menjelajahi fitur utama layanan tersebut dan membuat visualisasi data penagihan Anda sendiri.

Yang akan Anda pelajari

Di lab ini, Anda akan mempelajari cara:

• Menggunakan layanan penagihan di Konsol Google Cloud untuk mengeksplorasi project dan resource cloud computing yang dikonsumsinya.
• Mengekspor data penagihan ke BigQuery.
• Mengeksplorasi data penagihan di BigQuery.
• Menjalankan kueri SQL untuk lebih memahami konsumsi layanan Google Cloud oleh suatu project.
• Mengekspor data hasil kueri ke Data Studio.
• Mempelajari alat Data Studio dan membuat visualisasi dengan data hasil kueri.

Setelah siap, scroll ke bawah dan ikuti langkah-langkah berikut untuk menyiapkan lingkungan lab.

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.

Cara memulai lab dan login ke Google Cloud Console

1. Klik tombol Start Lab. Jika Anda perlu membayar lab, dialog akan terbuka untuk memilih metode pembayaran. Di sebelah kiri ada panel Lab Details yang berisi hal-hal berikut:

   • Tombol Open Google Cloud console
   • Waktu tersisa
   • Kredensial sementara yang harus Anda gunakan untuk lab ini
   • Informasi lain, jika diperlukan, untuk menyelesaikan lab ini

2. Klik Open Google Cloud console (atau klik kanan dan pilih Open Link in Incognito Window jika Anda menjalankan browser Chrome).

   Lab akan menjalankan resource, lalu membuka tab lain yang menampilkan halaman Sign in.

   Tips: Atur tab di jendela terpisah secara berdampingan.

   Catatan: Jika Anda melihat dialog Choose an account, klik Use Another Account.

3. Jika perlu, salin Username di bawah dan tempel ke dialog Sign in.

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

   Anda juga dapat menemukan Username di panel Lab Details.

4. Klik Next.

5. Salin Password di bawah dan tempel ke dialog Welcome.

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

   Anda juga dapat menemukan Password di panel Lab Details.

6. Klik Next.

   Penting: Anda harus menggunakan kredensial yang diberikan lab. Jangan menggunakan kredensial akun Google Cloud Anda. Catatan: Menggunakan akun Google Cloud sendiri untuk lab ini dapat dikenai biaya tambahan.

7. Klik halaman berikutnya:

   • Setujui persyaratan dan ketentuan.
   • Jangan tambahkan opsi pemulihan atau autentikasi 2 langkah (karena ini akun sementara).
   • Jangan mendaftar uji coba gratis.

Setelah beberapa saat, Konsol Google Cloud akan terbuka di tab ini.

Catatan: Untuk mengakses produk dan layanan Google Cloud, klik Navigation menu atau ketik nama layanan atau produk di kolom Search.

Tugas 1. Mempelajari project demo dan tagihan terkaitnya

Dalam tugas ini, Anda akan mempelajari data penagihan dan mengidentifikasi set data yang ingin dijadikan fokus perhatian. Lab ini menyediakan sampel data untuk Anda gunakan.

1. Di Konsol Google Cloud, pada Navigation menu (), klik Billing.

2. Di jendela Billing, klik Manage billing accounts.

3. Klik GCP Cost Management Billing Demo.

   Jendela Billing Account Overview akan terbuka.

4. Di panel Billing account, klik Manage billing account.

   Project Google Cloud yang terkait dengan akun penagihan ini akan muncul:

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

   Keempat project Google Cloud ini mengilustrasikan skema umum perusahaan, yang berisi berbagai project untuk pengembangan, produksi, penyimpanan, dan pengujian sandbox.

   Catatan: Data penagihan yang Anda gunakan di lab ini terkait dengan keempat project ini. Data ini berbentuk file CSV (spreadsheet).

5. Di Konsol Cloud, pada Navigation menu (), klik Billing > Overview.

   Jendela ini berisi ringkasan tentang akun penagihan.

6. Scroll ke bawah untuk menjelajahi data dan diagram yang melacak akun penagihan.

7. Di Konsol Cloud, pada Navigation menu (), klik Billing > Reports.

   Jendela ini menyediakan laporan untuk akun penagihan. Perhatikan tren biaya per project, peningkatan dan penurunan harga, serta kemampuan untuk memfilter laporan.

Tugas 2. Mengekspor data ke BigQuery: Informasi saja

Dalam tugas ini, Anda akan menggunakan BigQuery untuk menjalankan kueri dan memfilter set data berukuran besar, menggabungkan hasilnya, dan melakukan operasi kompleks untuk mengoptimalkan analisis data. BigQuery adalah data warehouse yang terkelola sepenuhnya, yang berjalan di Google Cloud.

Catatan: Tugas ini hanya untuk tujuan demonstrasi. Simak saja dan jangan coba mereplikasi langkah-langkah ini di lingkungan lab Anda karena tidak akan berfungsi. Anda dapat mengikuti langkah-langkah ini di project Google Cloud Anda sendiri nanti jika ingin memproses data penagihan di BigQuery.

Data penagihan yang Anda lihat di bagian sebelumnya diekspor ke BigQuery saat lab ini dimulai. Bagian ini menjelaskan prosesnya hanya sebagai informasi.

1. Di Konsol Google Cloud, pada Navigation menu (), klik Billing > Billing export.

   Jendela Billing export akan terbuka dengan tab BigQuery Export yang dipilih secara default.

2. Klik Edit settings untuk menampilkan opsi ekspor.

   Catatan: Opsi ini dinonaktifkan untuk Anda karena Anda tidak memiliki izin untuk mengonfigurasi ekspor penagihan.

3. Klik Projects, lalu pilih project yang berisi akun penagihan.

4. Klik Billing export dataset, lalu pilih set data BigQuery yang akan menghosting data ini.

5. Klik Save.

   Tindakan ini memulai tugas untuk menyimpan data penagihan sebagai tabel di set data BigQuery yang dipilih.

Perhatikan bahwa proses ekspor data penagihan perlu waktu beberapa jam hingga satu hari.

Data penagihan untuk lab ini telah diekspor ke tabel di BigQuery. Berdasarkan konvensi project.dataset.table di BigQuery, jalur lengkap ke data penagihan tersebut adalah:

ctg-storage.bigquery_billing_export.gcp_billing_export_v1_01150A_B8F62B_47D999

Gunakan jalur ini untuk menjalankan kueri pada data project.

Tugas 3. Menjelajahi data penagihan di BigQuery

Dalam tugas ini, Anda akan menggunakan kueri SQL di BigQuery untuk melihat informasi yang tersedia. Data penagihan diekspor secara otomatis ke BigQuery saat lab dimulai.

1. Di Konsol Cloud, pada Navigation menu (), klik BigQuery.

2. Di bagian Select a recent project, klik kotak yang berisi Project ID Anda.

   Catatan: Project ID Anda berada di panel kiri dalam petunjuk lab.

3. Dalam dialog Welcome, klik Done.

   Konsol BigQuery akan terbuka. Panel Explorer menampilkan project. Nama project-nya adalah Project ID Anda.

4. Di Query editor, ketik kode berikut, lalu klik Run:

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

SELECT * menghasilkan semua nilai kolom dari tabel yang dipilih.

Anda akan melihat tabel hasil di bagian Query results.

Periksa progres saya

Klik Periksa progres saya untuk memverifikasi tugas yang telah dijalankan. Jika berhasil menjalankan kueri untuk mengidentifikasi semua nilai kolom dari sebuah tabel, Anda akan menerima skor penilaian.

Menjelajahi data penagihan di BigQuery.

Jawab pertanyaan berikut

• Periksa tabel dengan men-scroll ke kiri dan kanan, lalu jawab pertanyaan berikut agar Anda lebih memahami data ini:

Di bawah tabel di Query results, terdapat lebih dari 1 juta baris data.

Anda menemukan jawaban untuk pertanyaan ini dengan melihat tabel BigQuery yang dibuat dalam kueri SQL pertama Anda. Untuk menjawab pertanyaan yang lebih rumit, Anda perlu menjalankan kueri SQL yang lebih rumit untuk menganalisis data dan mendapatkan insight berharga.

Tugas 4. Menjalankan kueri SQL di BigQuery dan membuat visualisasi data dengan Data Studio

Dalam tugas ini, Anda akan mengajukan dua pertanyaan, dan menggunakan BigQuery untuk mendapatkan jawabannya. Kemudian, Anda akan menggunakan Data Studio untuk membuat laporan dengan visualisasi data yang memperlihatkan informasi yang dicari.

Dalam tugas sebelumnya, Anda mempelajari akun penagihan sampel di BigQuery yang memiliki jutaan baris informasi. Agar informasi ini bermanfaat, Anda harus dapat menganalisis datanya untuk memperoleh informasi spesifik. Di BigQuery, Anda menjalankan kueri SQL untuk menjawab pertanyaan dan mendapatkan informasi spesifik tersebut.

Catatan: Data penagihan yang disediakan di lab ini bersifat dinamis, jadi jumlah log dan baris dalam tabel berbeda. Kueri dan output konsol Anda mungkin berbeda dengan gambar dalam petunjuk lab.

Pertanyaan 1: Jenis layanan mana yang paling sering dan paling jarang digunakan?

Anda ingin mengetahui jenis layanan yang paling sering dan paling jarang digunakan, jadi Anda harus mengidentifikasi:

• Jenis layanan yang digunakan keempat project di atas
• Jenis layanan yang paling sering dan paling jarang digunakan

Untuk mendapatkan jawabannya, jalankan kueri SQL pada data penagihan yang dihosting di BigQuery.

Menjalankan kueri untuk mengidentifikasi jenis layanan

1. Di Query editor, hapus kueri saat ini.

2. Di Query editor, ketik kode berikut, lalu klik Run:

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

Kueri ini mengidentifikasi layanan yang terkait dengan setiap log.

Kolom service.description berisi layanan Google Cloud yang terkait dengan setiap log. Kata kunci GROUP BY mengagregasi baris set hasil yang memiliki kriteria sama (dalam hal ini, deskripsi layanan) dan menghasilkan semua entri unik yang ditemukan untuk kriteria tersebut.

Di bagian Query results, di tab Results, Anda dapat melihat bahwa keempat project tersebut menggunakan 15 jenis layanan Google Cloud.

Periksa progres saya

Klik Periksa progres saya untuk memverifikasi tugas yang telah dijalankan. Jika berhasil menjalankan kueri untuk mengidentifikasi nilai kolom service.description, Anda akan menerima skor penilaian.

Menjalankan kueri untuk mengidentifikasi nilai kolom service.description.

Menjalankan kueri untuk menemukan jenis layanan yang paling sering dan paling jarang digunakan

1. Di Query editor, hapus kueri saat ini.

2. Di Query editor, ketik kode berikut, lalu klik Run:

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

Kueri ini mengidentifikasi jenis layanan yang paling sering dan paling jarang digunakan.

Fungsi COUNT(*) menghasilkan jumlah baris yang memiliki kriteria sama (dalam hal ini, deskripsi layanan).

BigQuery menampilkan hasil di bagian Query results dalam tabel dengan dua kolom: description dan num. Bandingkan angka di kolom num untuk mengidentifikasi jenis layanan yang paling sering dan paling jarang digunakan.

Periksa progres saya

Klik Periksa progres saya untuk memverifikasi tugas yang telah dijalankan. Jika berhasil menjalankan kueri untuk mengetahui layanan yang paling sering dan paling jarang digunakan, Anda akan menerima skor penilaian.

Menjalankan kueri untuk mengetahui layanan yang paling sering dan paling jarang digunakan.

Membuat visualisasi di Data Studio

1. Buka Data Studio di tab baru.

2. Klik Create > Report.

3. Pilih Country dan masukkan nama Company.

4. Setujui Terms of Service, lalu klik Continue.

5. Di preferensi email, pilih Yes to all (terhubung ke email sementara Anda sebagai peserta).

6. Klik Continue.

7. Di panel Add data to report, klik Connect to data.

8. Di jendela Google Connectors, pilih BigQuery.

9. Klik Authorize.

10. Di Recent Projects, pilih Custom Query.

11. Di Billing Project, pilih project ID Anda.

12. Di panel Customer Query, ketik kueri yang digunakan sebelumnya:

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

13. Klik Add.

14. Klik Add to report.

15. Klik Untitled Report, dan ganti nama laporan ini menjadi Services Breakdown.

16. Klik Add a Chart, lalu pilih Pie chart.

    

    Data Studio membuat diagram lingkaran tentang penggunaan layanan.

17. Di panel Setup, klik Blend data.

18. Di konsol Blend Data, di bagian Metric, tahan kursor di Record Count, lalu klik X untuk menghapus metrik tersebut.

19. Klik Add metric, lalu pilih num.

    Anda mungkin harus men-scroll ke bawah untuk melihat opsi menu num.

20. Klik Save, lalu klik Close.

Tutup tab browser Data Studio dan kembali ke tab browser konsol BigQuery. Sekarang Anda siap untuk menjawab pertanyaan kedua.

Pertanyaan 2: Region mana yang paling sering dan paling jarang digunakan?

Untuk mengetahui region yang paling sering dan paling jarang digunakan di keempat project di atas, Anda harus mengidentifikasi:

• Region yang menjalankan layanan Google Cloud
• Region yang paling sering dan paling jarang digunakan

Menjalankan kueri untuk mengidentifikasi region yang menjalankan layanan Google Cloud

1. Di Query editor, hapus kueri saat ini.

2. Di Query editor, ketik kode berikut, lalu klik Run:

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

Hasilnya berupa satu kolom region yang mencantumkan region yang menjalankan layanan Google Cloud. Nilai null berarti region tidak diketahui.

Periksa progres saya

Klik Periksa progres saya untuk memverifikasi tugas yang telah dijalankan. Jika Anda berhasil menjalankan kueri untuk mengidentifikasi region yang menjalankan layanan Google Cloud, Anda akan menerima skor penilaian.

Menjalankan kueri untuk mengidentifikasi region yang menjalankan layanan Google Cloud.

Menjalankan kueri untuk mengidentifikasi region yang paling sering dan paling jarang digunakan

1. Di Query editor, hapus kueri saat ini.

2. Di Query editor, ketik kode berikut, lalu klik Run:

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

Hasilnya berupa dua kolom, yaitu region dan num. Bandingkan hasilnya untuk mengidentifikasi region yang paling sering dan paling jarang digunakan.

Periksa progres saya

Klik Periksa progres saya untuk memverifikasi tugas yang telah dijalankan. Jika Anda berhasil menjalankan kueri untuk mengetahui region yang paling sering dan paling jarang digunakan suatu layanan, Anda akan menerima skor penilaian.

Menjalankan kueri untuk mengetahui region yang paling sering dan paling jarang digunakan suatu layanan.

Membuat visualisasi region di Data Studio

1. Buka Data Studio di tab baru.

2. Klik Create > Report.

3. Di panel Add data to report, klik Connect to data.

4. Di jendela Google Connectors, pilih BigQuery.

5. Di Recent Projects, pilih Custom Query.

6. Di Billing Project, pilih project ID Anda.

7. Ketik kueri yang digunakan sebelumnya:

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

8. Klik Add.

9. Klik Add to report.

10. Klik Untitled Report, dan ganti nama laporan ini menjadi Regions Breakdown.

11. Klik Add a Chart, lalu pilih Pie chart.

    Data Studio membuat diagram lingkaran tentang penggunaan layanan.

12. Di panel Setup, klik Blend data.

13. Di konsol Blend Data, di bagian Metric, tahan kursor di Record Count, lalu klik X untuk menghapus metrik tersebut.

14. Klik Add metric, lalu pilih num.

    Anda mungkin harus men-scroll ke bawah untuk melihat opsi menu num.

15. Klik Save, lalu klik Close.

    Anda berhasil membuat dua visualisasi data dari kueri data penagihan.

16. Klik Data Studio

17. Untuk melihat visualisasi yang baru saja Anda buat, klik Regions Breakdown.

Selamat!

Di lab ini, Anda menjelajahi layanan penagihan di konsol dan mempelajari cara mengekspor data penagihan ke BigQuery. Setelah menjelajahi data dengan kueri SQL, Anda mengekspor data gabungan ke Data Studio untuk membuat visualisasi diagram lingkaran konsumsi layanan dan region.

Langkah berikutnya untuk belajar lebih lanjut

• Lihat lab berjudul Memeriksa Data Penagihan BigQuery di Google Spreadsheet.

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: 27 Agustus 2025

Lab Terakhir Diuji: 27 Agustus 2025

Hak cipta 2026 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.