Looker で BigQuery のデータを分析

Jerod Johnson
Senior Technology Evangelist

CData Connect AI を使用して Looker から BigQuery のデータに接続し、リアルタイムのBigQuery のデータを使用してカスタムアプリを構築できます。

Looker は、リアルタイムのビジネスアナリティクスの探索、分析、共有を支援するビジネスインテリジェンスおよびビッグデータ分析プラットフォームです。CData Connect AI と組み合わせると、ビジネスアプリケーション用にBigQuery のデータへ即座にクラウド間でアクセスできます。この記事では、Connect AI で BigQuery に接続し、Looker でBigQuery のデータに接続する方法を説明します。

CData Connect AI は、BigQuery 向けの純粋なクラウド間インターフェースを提供し、ネイティブにサポートされるデータベースにデータをレプリケートすることなく、Looker でリアルタイムのBigQuery のデータからレポートを作成できます。データを操作するアプリケーションを作成する際、Looker はデータを収集するための SQL クエリを生成します。最適化されたデータ処理機能を標準搭載しており、CData Connect AI はフィルタや JOIN などのサポート対象の SQL 操作を BigQuery へ直接送信し、サーバーサイド処理を活用して要求されたBigQuery のデータを迅速に返します。

BigQuery データ連携について

CData は、Google BigQuery のライブデータへのアクセスと統合を簡素化します。お客様は CData の接続機能を以下の目的で活用しています：

OAuth、OAuth JWT、GCP インスタンスなど、すぐに使える幅広い認証スキームのサポートにより、BigQuery へのアクセスを簡素化します。
BigQuery と他のアプリケーション間の双方向データアクセスにより、データワークフローを強化します。
SQL ストアドプロシージャを通じて、ジョブの開始・取得・キャンセル、テーブルの削除、ジョブロードの挿入など、主要な BigQuery アクションを実行できます。

多くの CData のお客様は、Google BigQuery をデータウェアハウスとして使用しており、CData ソリューションを使用して、別々のソースからビジネスデータを BigQuery に移行し、包括的な分析を行っています。また、BigQuery データの分析やレポート作成に当社の接続機能を使用するお客様も多く、両方のソリューションを使用しているお客様も多数います。

CData が Google BigQuery 体験をどのように向上させるかについての詳細は、ブログ記事をご覧ください：https://jp.cdata.com/blog/what-is-bigquery

はじめに

Looker 用の BigQuery 接続を設定

Looker から BigQuery への接続は、CData Connect AI を通じて実現できます。Looker からBigQuery のデータを操作するには、まず BigQuery への接続を作成・設定します。

Connect AI にログインして「Sources」をクリック、次に「 Add Connection」をクリック

接続を追加パネルから「BigQuery」を選択

BigQuery に接続するために必要な認証プロパティを入力します。
BigQuery 接続プロパティの取得・設定方法

Google BigQuery はOAuth 認証標準を使用します。個々のユーザーとしてGoogle API にアクセスするには、組み込みクレデンシャルを使うか、OAuth アプリを作成します。

OAuth では、Google Apps ドメインのユーザーとしてサービスアカウントを使ってアクセスすることもできます。サービスカウントでの認証では、OAuth JWT を取得するためのアプリケーションを登録する必要があります。

OAuth 値に加え、DatasetId、ProjectId を設定する必要があります。詳細はヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。
「Save & Test」をクリック
BigQuery 接続の追加ページで「Permissions」タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新します。

パーソナルアクセストークンの追加

REST API、OData API、または仮想 SQL Server を通じて Connect AI に接続する場合、パーソナルアクセストークン（PAT）を使用して Connect AI への接続を認証します。アクセスを細かく管理するため、サービスごとに個別の PAT を作成することをお勧めします。

Connect AI アプリの右上にある歯車アイコン（）をクリックして設定ページを開きます。
設定ページで「Access Tokens」セクションに移動し、「 Create PAT」をクリックします。
PAT に名前を付けて「Create」をクリックします。
パーソナルアクセストークンは作成時にのみ表示されるため、必ずコピーして今後の使用に備えて安全に保管してください。

接続が設定され PAT が生成されたので、Looker からBigQuery のデータに接続する準備が整いました。

Looker で BigQuery に接続

以下の手順では、CData Connect AI から Looker に接続して新しい BigQuery データソースを作成する方法を説明します。

Looker にログインします
ナビゲーションペインで「Admin」を選択します。
「Database」カテゴリで「Connections」を選択します。
Connections ページで「Add Connection」をクリックします。
接続設定を入力します：
- Name: モデルで使用する接続名。
- Dialect: Microsoft SQL Server 2017+ を選択します。
- SSH Server: 無効のままにします。
- Remote Host:Port: 最初のフィールドに tds.cdata.com、2 番目のフィールドに 14333 を入力します。
- Database: 接続したい CData Connect AI データソースの接続名を入力します（例：QuickBooksOnline1）。
- Username: CData Connect AI のユーザー名を入力します。これは CData Connect AI インターフェースの右上に表示されます。例：test@cdata.com
- Password: 設定ページで生成した PAT を入力します。
特に変更する必要がない限り、残りの接続設定はデフォルト値のままにしてください。
ページ下部の「Test These Settings」をクリックして、CData Connect AI に接続できることを確認します。
「Add Connection」をクリックして接続を作成し、Connections ページに戻ります。

これで Looker で接続を使用できるようになりました。CData Connect AI アカウントから追加のデータソースに接続するには、上記のセットアップ手順を繰り返し、各データソースの Database の値を変更してください。

SQL Runner と Explore 機能を使用して Looker ビジュアライゼーションを作成

SQL Runner を使用して Looker でビジュアライゼーションを作成するには、以下の手順に従ってください：

Looker インターフェースで、左側のナビゲーションペインから「Develop」>「SQL Runner」を選択します。
SQL Runner インターフェースで、前の手順で作成した接続を選択します。
次に、テーブルの横にある歯車アイコンをクリックし、「Explore Table」を選択します。
次に、左側のメニューでテーブルからフィールドを選択し、「Run」をクリックします。これで、Visualization アコーディオンを展開すると、デフォルトで棒グラフが表示されます。
CData Connect AI を使用して Looker でBigQuery のデータのビジュアライゼーションを作成できました！