Looker

Looker: 公開されているLookML Blockをクローンして使う方法

こんにちは、エクスチュアの權泳東(権泳東/コン・ヨンドン)です。

今回は公開LookML Blockを使って自分のLookerに同じダッシュボードをクローンする方法についてです。

LookML Blockとは、Lookerで使える各テンプレートの事です。

弊社では今までGCP課金額をGoogleデータポータル(旧Googleデータスタジオ)でダッシュボードを作り、そこで各プロジェクト別・サービス別の課金額をモニタリングしてました。

せっかくLookerがあるので、Lookerでも同じものを作ろうとしたところ、すでに同様のLookMLのBlockが公開されてました!
人生は楽なもんです。

Google Cloud Billing by Datatonic | Looker

さて、ではこのBlockを使って弊社のLookerにもGCP課金ダッシュボードを作ります。

前提条件は以下のとおりです:

 

公開GitリポジトリからLookMLプロジェクトを作成する

DevelopmentモードをONにして、Develop > Manage LookML Projects > New LookML Project から新しいLookMLプロジェクトを作成します。

Starting Pointで[Clone Public Git Repository]を選び、公開LookMLのgitリポジトリのURLを入力します。
この時、プロトコルはhttps:ではなくてgit:に置き換えたものを入力する必要があります。

Clone Public Git Repository を選択

[Create Project]ボタンをクリックすると、あっという間にLookMLがcloneされてプロジェクトが出来上がります。

LookMLをクローン

クローンしたLookMLを変更する

クローンしたLookMLはREAD ONLY状態のため、変更が出来ません。
[Devploy to Production]ボタンの右側にあるプルダウンメニューから、[Project Settings]を開き、[Reset Git Connection]ボタンをクリックするとGit設定がリセットされるので、本プロジェクトで利用するGitリポジトリに変更します。

Gitリポジトリをリセット

これでLookMLを編集可能になりました。
まずは接続先を変更します。

Models設定のconnectionがデフォルトだと sandbox という名前になってるので、これを実際のconnection名に変更します。

connectionを編集

次に、Views設定の冒頭で派生テーブル(Derived Table)を定義してるのですが、そのSQL文の中のFROM句で指定しているデータセットとテーブルを、実際の課金データ/ログデータのテーブル名に書き換えます。

参照テーブルを変更

編集後、変更をcommitしたらダッシュボードの出来上がりです。

作成したダッシュボードを確認する

Browse > LookML Dashboards を開くと、Billingというダッシュボードが出来上がってるので早速開きます。

クローンされたダッシュボード

爆速でダッシュボードが出来上がりました。
弊社のGCP Billingの通貨設定はUSドルなのでダッシュボードもドル表記になってます。

Lookerのサイトでは様々なBlockが公開されているので、これを使えばダッシュボード構築があっという間です。

Accelerate your Analytics with Looker Blocks | Looker

ダッシュボードだけではなく、各種ビジュアライゼーション毎のBlockが既に多数公開されているので、コホート分析やファネル分析のためにイチからLookMLを書かなくても先人たちが作った素晴らしいテンプレートを活用出来ます。
これでデータ分析基盤構築がますます捗ります。

弊社では第3世代BIツール Looker の導入支援を行っております。
お問い合わせはこちらからどうぞ

ブログへの記事リクエストはこちらまで

エンタープライズサーチ(Enterprise Search)って何?前のページ

Google Analytics 360 + BigQueryでよく使うSQL例 6選次のページ

ピックアップ記事

  1. 最速で理解したい人のためのIT用語集

関連記事

  1. Adobe Analytics

    Adobe AnaltyicsとGoogle Analytics の「生Webビーコン」をBigQu…

    こんにちは、エクスチュアの權泳東(権泳東/コン・ヨンドン)です。…

  2. Adobe Analytics

    Looker: Sankey Diagramを使ってサイト内フローを可視化する

    こんにちは、エクスチュアの權泳東(権泳東/コン・ヨンドン)です。…

  3. Adobe Analytics

    Adobe Analytics: BigQuery+Lookerでアトリビューション分析

    こんにちは、エクスチュアの權泳東(権泳東/コン・ヨンドン)です。…

  4. Adobe Analytics

    Adobe AnaltyicsとGoogle Analytics の「生Webビーコン」をBigQu…

    こんにちは、エクスチュアの權泳東(権泳東/コン・ヨンドン)です。…

  5. Google Cloud Platform

    Looker: LookerbotでSlackにグラフ画像をスケジュール投稿する

    こんにちは、エクスチュアの權泳東(権泳東/コン・ヨンドン)です。…

  6. Google Cloud Platform

    Looker: LookerbotをGoogle Cloud Platformで動かす

    こんにちは、エクスチュアの權泳東(権泳東/コン・ヨンドン)です。…

カテゴリ
最近の記事
  1. 【dbts25】Snowflake×PostgreSQLのニ…
  2. TROCCO dbt連携編
  3. KARTEの「フレックスエディタ(β)」登場!ノーコードでこ…
  4. dbt Projects on Snowflake使ってみた…
  5. Cortex Analystを使ってみた
  1. KARTE

    KARTE 成果の出るアイデアを考える_ツールを活用できていないと感じたら
  2. Google Cloud Platform

    【GCP】Cloud Workflowsでデータパイプラインの構築を試してみた①…
  3. IT用語集

    DTM(Dynamic Tag Manager)って何?
  4. Mouseflow

    訪問者の不満を見つける
  5. KARTE

    KARTE「オフラインデータをオンライン接客に活用する」
PAGE TOP