BigQuery và Google Data Studio là hai công cụ mạnh mẽ giúp bạn khai thác và trực quan hóa dữ liệu hiệu quả. Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn cách kết hợp BigQuery với Google Data Studio, tận dụng tối đa ưu điểm của cả hai để tạo dashboard ấn tượng và phân tích dữ liệu chuyên sâu. Tôi, với tư cách là chuyên gia SEO website ProSkills, sẽ chia sẻ kiến thức và kinh nghiệm thực tế để bạn có thể sử dụng thành thạo bộ đôi công cụ này. Bạn sẽ được hướng dẫn từng bước, từ việc tạo tài khoản Google Cloud Platform (GCP) đến việc chạy truy vấn SQL và trực quan hóa dữ liệu trên Data Studio.
Google BigQuery là gì?
BigQuery là một kho dữ liệu doanh nghiệp được quản lý hoàn toàn bởi Google. Nó cho phép bạn truy vấn lượng dữ liệu khổng lồ chỉ trong vài giây bằng ngôn ngữ SQL. Nhiều người lầm tưởng BigQuery là công cụ phức tạp chỉ dành cho chuyên gia phân tích, nhưng thực tế không phải vậy. BigQuery hỗ trợ rất nhiều công việc kỹ thuật hậu trường (ví dụ: quản lý cơ sở dữ liệu, cơ sở hạ tầng), giúp bạn tiết kiệm thời gian và tập trung vào việc phân tích, khai thác thông tin chi tiết từ dữ liệu. Khi kết hợp với Google Data Studio, BigQuery trở thành một công cụ vô cùng hiệu quả để nâng cao chiến lược marketing của bạn.
Hình ảnh minh họa giao diện BigQuery trên Google Cloud Platform
Hướng Dẫn Tạo Tài Khoản Google Cloud Platform (GCP) Miễn Phí
BigQuery là một dịch vụ thuộc Google Cloud Platform (GCP), do đó bạn cần có tài khoản GCP để sử dụng BigQuery. Tin vui là Google cung cấp gói Free Tier với 300 đô la tín dụng trong 12 tháng đầu tiên. Đặc biệt, với BigQuery, bạn được miễn phí 1TB truy vấn mỗi tháng. Bạn cần cung cấp thông tin thẻ tín dụng để đăng ký, nhưng sẽ không bị tính phí nếu sử dụng trong giới hạn cho phép.
Tạo Dự Án GCP: Chỉ 4 Bước Đơn Giản
Sau khi đăng ký tài khoản GCP, bạn sẽ được chuyển hướng đến trang tổng quan GCP. Đây là nơi tổng hợp tất cả các dự án và dịch vụ của bạn. Bước đầu tiên là tạo một dự án mới để sử dụng cho BigQuery. Dự án sẽ chứa tất cả các tài nguyên GCP của bạn.
Để tạo dự án mới, bạn chỉ cần làm theo 4 bước sau:
- Chọn menu thả xuống của dự án.
- Nhấp vào “New Project”.
- Đặt tên cho dự án (Project name), không cần quan tâm đến “Location” lúc này.
- Nhấp vào “Create”.
Quá trình tạo dự án có thể mất khoảng một phút. Bạn sẽ thấy dấu tích khi hoàn tất.
Hình ảnh minh họa các bước tạo dự án mới trên GCP
Định Cấu Hình Tập Dữ Liệu (Dataset) Cho Data Studio Trong BigQuery
Tiếp theo, chúng ta sẽ chuyển sang BigQuery. Bạn có thể tìm thấy BigQuery trong mục “Big Data” ở menu điều hướng.
Trong giao diện BigQuery, bạn cần thêm nguồn dữ liệu (data source) để chạy truy vấn. Trong bài viết này, chúng ta sẽ sử dụng tập dữ liệu mẫu Google Analytics 360 (Google Analytics Sample) trong 12 tháng. Đây là một tập dữ liệu phong phú, cho phép bạn thực hiện nhiều phân tích khác nhau.
Đầu tiên, nhấp vào “Add Data”, chọn “Explore public datasets” và tìm kiếm tập dữ liệu Google Analytics. Chọn “View Dataset” để mở tập dữ liệu trong một cửa sổ mới. Tất cả các tập dữ liệu có sẵn sẽ hiển thị ở bên trái giao diện BigQuery.
Hình ảnh minh họa cách thêm tập dữ liệu Google Analytics Sample
Trước khi chạy truy vấn, chúng ta cần tạo một tập dữ liệu mới trong dự án của mình. Bước này rất quan trọng, đặc biệt khi bạn muốn lưu kết quả truy vấn vào một bảng (Tình huống 2).
Nhấp vào tên dự án của bạn, sau đó nhấp vào “Create Dataset”. Bạn có thể giữ nguyên các giá trị mặc định cho location, encryption và expiration. Chỉ cần điền ID tập dữ liệu và nhấp vào “Create dataset” để xác nhận.
Chạy Truy Vấn SQL và Trực Quan Hóa Kết Quả Trong Google Data Studio
Bây giờ chúng ta đã sẵn sàng để viết truy vấn SQL. Dưới đây là một truy vấn mẫu để lấy dữ liệu cấp người dùng, tổng số lượt truy cập và lượt xem trang:
SELECT fullVisitorId,
visitId,
trafficSource.source,
trafficSource.medium,
totals.visits,
totals.pageviews,
FROM `bigquery-public-data.google_analytics_sample.ga_sessions_20170801`Bạn có thể dán truy vấn này vào Query Editor của BigQuery và nhấn “Run”. BigQuery sẽ hiển thị bản xem trước kết quả trước khi chạy truy vấn.
Hình ảnh minh họa kết quả truy vấn trong BigQuery
Tình huống 1: Khám Phá Truy Vấn SQL Trong Data Studio Explorer (Tạm Thời)
Sau khi chạy truy vấn, bạn có thể nhấp vào “Explore Data” để mở báo cáo Data Studio Explorer. Đây là cách nhanh chóng để trực quan hóa kết quả truy vấn, đặc biệt hữu ích khi bạn đang trong giai đoạn khám phá dữ liệu.
Hình ảnh minh họa nút “Explore Data” trong BigQuery
Nếu muốn lưu kết quả Data Studio Explorer vào báo cáo chính thức, bạn có thể chọn “Create a new report and share” trong mục “Share”. Tuy nhiên, cách này sẽ khác với tình huống thứ hai.
Khi báo cáo Data Studio được tải, bạn đang truy vấn dữ liệu trực tiếp từ BigQuery. Để kiểm tra, bạn có thể chỉnh sửa nguồn dữ liệu (data source) và sau đó chỉnh sửa kết nối (Edit Connection). Bạn sẽ thấy tùy chọn “Custom Query” hiển thị truy vấn bạn đã viết. Bạn có thể chỉnh sửa truy vấn trực tiếp trong Data Studio và nhấp vào “Reconnect” để áp dụng thay đổi.
Tình huống 2: Kết Nối Bảng BigQuery với Data Studio (Vĩnh Viễn)
Trong tình huống này, bạn sẽ tạo một bảng kết nối vĩnh viễn với Data Studio. Thay vì sử dụng Data Studio Explorer, chúng ta sẽ lưu kết quả truy vấn vào một bảng BigQuery.
Hình ảnh minh họa cách lưu kết quả truy vấn vào bảng BigQuery
Khi chọn tùy chọn “BigQuery table”, bạn cần chọn tập dữ liệu và đặt tên cho bảng. Đây là lý do tại sao chúng ta đã tạo tập dữ liệu trong dự án ở bước trước.
Hình ảnh minh họa cách chọn tập dữ liệu khi lưu kết quả truy vấn
Sau khi tạo bảng, bạn có thể quay lại Data Studio, chọn trình kết nối BigQuery và tìm bảng mới tạo trong mục “My Projects”. Lưu ý rằng đây là bảng cố định, mọi sửa đổi phải được thực hiện trực tiếp trong BigQuery.
Kết Luận
Hy vọng bài viết này đã giúp bạn hiểu rõ cách kết hợp BigQuery với Google Data Studio để khai thác và trực quan hóa dữ liệu hiệu quả. Việc kết hợp hai công cụ này sẽ mang lại cho bạn những thông tin chi tiết và hỗ trợ đắc lực cho các quyết định chiến lược. Hãy bắt đầu khám phá sức mạnh của BigQuery và Google Data Studio ngay hôm nay!
FAQ
1. Tôi có thể sử dụng BigQuery miễn phí không?
Có, Google cung cấp gói Free Tier cho GCP, bao gồm 300 đô la tín dụng và 1TB truy vấn BigQuery miễn phí mỗi tháng.
2. Sự khác biệt giữa hai tình huống kết nối BigQuery với Data Studio là gì?
Tình huống 1 (Data Studio Explorer) cho phép bạn khám phá dữ liệu nhanh chóng và trực tiếp, trong khi tình huống 2 (kết nối bảng) tạo kết nối vĩnh viễn và ổn định hơn.
3. Tôi cần biết SQL để sử dụng BigQuery không?
Có, BigQuery sử dụng SQL để truy vấn dữ liệu. Tuy nhiên, có rất nhiều tài nguyên học SQL trực tuyến, bao gồm cả khóa học SQL căn bản của Gitiho.
4. Tôi có thể kết nối BigQuery với các công cụ trực quan hóa dữ liệu khác ngoài Data Studio không?
Có, BigQuery có thể kết nối với nhiều công cụ khác nhau, nhưng Data Studio được tích hợp chặt chẽ với hệ sinh thái của Google và cung cấp nhiều tính năng hữu ích.
5. Làm thế nào để tối ưu hiệu suất truy vấn BigQuery?
Có nhiều cách để tối ưu hiệu suất truy vấn, bao gồm việc thiết kế schema hiệu quả, sử dụng các hàm phân vùng và clustering, và giới hạn lượng dữ liệu được quét.
