GSuite導入 BigQueryとData Studioを用いてデータ解析

# はじめに
社内業務効率化をするために、データ解析を行いたいというイメージはあるが、
ツールの種類が多すぎて、方針が定まらないなどが多いかと思います。

最近では社内の業務効率化の一貫で、GSuiteを導入されている企業が多いと思います。
Googleはデータ解析の利用にも、非常に秀でているので、Googleのサービスを極力使用して、データ解析の業務効率化をしてみましょう。

今回の設計図は以下です。
[こちらのサイト](https://www.topgate.co.jp/gcp12-how-to-analyze-big-data-with-bigquery)を参考に、[国税庁の法人番号公表サイト](http://www.houjin-bangou.nta.go.jp/download/zenken/#csv-unicode)のcsvデータを使用させていただきました。

![フロー図](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/168714/bc2003a9-a043-ca28-7f51-88ab59e959ec.png)

# 1. csvデータを用意する
自身のお持ちのcsvファイルをご用意ください。
今回デモでは、[国税庁の法人番号公表サイト](http://www.houjin-bangou.nta.go.jp/download/zenken/#csv-unicode)のcsvデータを使用しますので、サンプルで試される方は、こちらから「csv形式 unicode」の東京都のzipファイルをダウンロードしてください。
![法人番号サイト.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/168714/e777d846-8e5b-463f-d5ce-0fcc793b5fb9.png)

# 2. Google Driveにアップロードする
今回はGSuiteを利用していることを想定していますので、ファイル管理はGSuite上で行われていることを想定します。
GSuiteを契約されている場合は、ストレージが無制限であるため、大きなファイルサイズも気にせずアップロードできます。
先ほどダウンロードしたcsvファイルを、Google Driveにアップロードします。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/168714/df530004-9f56-af78-12ad-a148b3f38e19.png)

BigQueryからファイルを参照できるように、リンクを取得しましょう。
使用するcsvファイルを右クリックして、「共有可能なリンクを取得」を選択してください。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/168714/c50a7ead-c2f6-a144-ae68-8e1b3c4cb527.png)
以下のポップアップが表示されたら、リンクをコピーしましょう。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/168714/67c312c8-474a-e35b-1c7a-84fb0f1c77f9.png)

# 3. BigQueryで解析する
BigQueryのコンソール画面を起動します。
コンソール画面の開き方が分からない方は[こちら](https://cloud.google.com/bigquery/?hl=ja)を参照してください。
使用するリソースとデータセットを作成します。データセットを選択すると、右下に「テーブルを作成」がありますので選択してください。
テーブルの作成元からは、直接UploadやCloud Storageなどとも連携出来ることが確認できますが、今回はドライブを利用します。
先程コピーしたリンクを貼り付けましょう。[こちらのサイト](https://www.topgate.co.jp/gcp12-how-to-analyze-big-data-with-bigquery)を参考にしながら、適宜必要な項目を入力します。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/168714/c809dfaf-7d4e-10fc-fc04-cd29e3363748.png)

テーブルの作成が完了すると、左下に「table_1」(※自分で命名したテーブル名)が作成されたことが確認できます。
選択をすると、左下にテーブルが読み込まれていることが確認できます。
それでは、早速データを解析していきたいので、青枠にクエリを入力していきます。
今回は以下のように入力しました。

```sample.sql
SELECT city, count(compuny_number) AS company_number FROM `gcp-data-analytics.dataset.table_1` GROUP BY city　ORDER BY company_number DESC
```

クエリを入力したら、赤枠の「実行」を押してみましょう。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/168714/58adbcda-8e61-bf7c-6684-2495abd46f8b.png)

結果が右下に表示されたことが確認できます。
このように様々作成したクエリをBigQueryで実行すると、大規模のデータに対しても高速に結果を返すことができますので、各々目的の結果に加工していきます。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/168714/170cadbe-3674-8de0-8484-97e17b1fc46f.png)

## 出力した結果を保存する
上の画像の青枠「結果を保存する」を選択しましょう。
csvやjson形式、スプレッドシートとしてなど保存できます。
今回は業務上、チームメンバーにも閲覧してもらいたいので、スプレッドシート形式で出力してみましょう。
選択して、Google Driveに戻ってみると、「result-●●」の形式で保存されていることが確認できます。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/168714/5e7d4dcc-2b76-3516-b490-158c5ca2c753.png)

## Data Studioと連携する
上の画像の赤枠「データポータルで調べる」を選択しましょう。
Data Studioについては次の章で説明します。

# 4. Data Studioでビジュアル化
作成したデータを営業職や販売スタッフなどに、手軽にデータ活用していただきたいので、整理したデータをBIツールで加工しましょう。
BIツールで検索するとTableauの情報が多く出てきますが、日頃GSuiteを使い慣れているのあれば、Data Studioも使いやすいかもしれないですね。
先程連携した、BigQueryの実行結果が下の図の右側に反映されています。
試しに円グラフとテーブル形式で表示してみましょう。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/168714/0b35b8be-aca7-7b14-dde1-d5b5341fb1b7.png)


# まとめ
一言でデータ解析をするといっても、何から手を付けていいかがイメージできないかもしれませんが、
自分の普段扱っているデータで試してみてください。
非常にお手軽な上に、Data Studioは現在無料のため、BigQueryのみの課金でデータを解析することが可能です。
BigQueryやData Studioは Google Driveと非常にシームレスにデータ受け渡しができます。
またデータBigQueryでクエリ作成を難しく感じる場合には、TreasureDataを導入したり、BIツールはTableauなど他社のサービスとも連携がしやすかったりします。
様々な選択肢がある分、導入のコストが高く感じますが、データ解析は解析したい目的がありきの作業になります。
難しく考えずに是非一度試して実感してみましょう。