Criar painéis de custos dos clientes usando o Data Studio

É possível combinar a exportação de dados do Channel Services com o Data Studio para criar painéis de custos que podem ser compartilhados com o cliente ou parceiro de canal (somente distribuidor), preenchidos com custos configurados usando configurações de reprecificação.

Nesta página, mostramos como reutilizar o painel genérico de insights de uso e custo de faturamento com os dados do cliente ou parceiro de canal para que você possa compartilhar com eles. Talvez você já conheça esse painel se tiver configurado seu próprio painel de custos seguindo as instruções em Visualizar seus custos com o Data Studio.

Objetivos

Neste tutorial, mostramos como concluir estas tarefas:

  • Configurar sua própria cópia do painel de faturamento de insights de uso e custo com custos configurados pelo revendedor.

  • Entender como adaptar a visualização do BigQuery a um cliente ou parceiro de canal específico (somente distribuidor).

Custos

Neste documento, você vai usar os seguintes componentes faturáveis do Google Cloud:

  • BigQuery: Depending on the size of the BigQuery dataset, you might incur storage costs for the export table in BigQuery and query costs for analysis. Also, if your customer or channel partner views the dashboard, you might also incur query costs.
  • BI Engine: If you choose to create BI Engine reservations to improve the performance of your dashboards, you incur costs for the reservation you create in BI Engine.

Para gerar uma estimativa de custo baseada na projeção de uso, use a calculadora de preços.

Novos Google Cloud usuários podem estar qualificados para um teste sem custo financeiro.

Para mais informações sobre os preços do BigQuery, consulte Preços na documentação do BigQuery.

Para mais informações sobre preços do BI Engine, consulte a página Preços. As BI Engine reservas podem melhorar a performance dos painéis do Data Studio. Esta página não inclui instruções sobre como criar reservas do BI Engine. Saiba como reservar capacidade do BI Engine .

Antes de começar

  1. Configurar a exportação de dados do Channel Services para o BigQuery.

    Para usar o painel, ative as exportações do BigQuery para os dados do Channel Services.

    Depois de ativar a exportação de dados, leva algumas horas para que o conjunto de dados seja preenchido com dados do Cloud Billing. Talvez você veja alguma transferência de dados de rede primeiro, depois algumas cobranças de VM, depois o uso do Pub/Sub e assim por diante. Quando o conjunto de dados estiver completo, será possível executar consultas.

  2. Se sua organização já tiver configurado as exportações do BigQuery, você precisará de permissões para criar visualizações do BigQuery no projeto que hospeda os conjuntos de dados.

    Opcionalmente, se você quiser criar um novo conjunto de dados para as visualizações do BigQuery, precisará de permissões para criar conjuntos de dados do BigQuery.

  3. Receba as seguintes informações sobre seu Google Cloud ambiente:

    • O ID do projeto em que a exportação do BigQuery está hospedada.
    • Os nomes dos conjuntos de dados para a exportação e para as visualizações dos dados de custo do cliente.

Criar visualizações do BigQuery dos custos do cliente

Normalmente, os custos compartilhados com clientes e parceiros de canal contêm apenas os custos desse cliente ou parceiro de canal e não contêm seu próprio custo. Com a exportação de dados do Channel Services, é possível criar visualizações do BigQuery para reduzir a visibilidade dos dados sem usar armazenamento extra. Saiba mais sobre as visualizações do BigQuery.

  1. No Google Cloud console, acesse a página BigQuery.

    Acessar o BigQuery

  2. No editor de consultas, digite a seguinte instrução:

    CREATE OR REPLACE VIEW
  `PROJECT_ID.DATASET_NAME.VIEW_NAME` AS (
  SELECT
    * EXCEPT(cost,
      credits,
      customer_name,
      customer_cost,
      customer_repricing_config_name,
      channel_partner_name,
      channel_partner_cost,
      channel_partner_repricing_config_name,
      customer_correlation_id),
    COALESCE((
      SELECT
        SUM(c.customer_amount)
      FROM
        UNNEST(credits) AS c),0) AS credits_sum_amount,
    COALESCE((
      SELECT
        SUM(c.customer_amount)
      FROM
        UNNEST(credits) AS c),0) + customer_cost AS net_cost,
    PARSE_DATE("%Y%m", invoice.month) AS Invoice_Month,
    DATE(export_time) AS date,
  FROM
    `PROJECT_ID.DATASET_NAME.reseller_billing_detailed_export_v1`
  WHERE
    DATE(export_time) >= DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 13 MONTH)
    -- Adjust this to your use case.
    AND billing_account_id = 'BILLING_SUBACCOUNT_ID')

    Em que as variáveis são estas:

    • PROJECT_ID: o ID do projeto que hospeda os conjuntos de dados de exportação.
    • DATASET_NAME: o conjunto de dados do BigQuery que contém a exportação. Você pode escolher um conjunto de dados diferente para a visualização do BigQuery.
    • VIEW_NAME: o nome da visualização do BigQuery.
    • BILLING_SUBACCOUNT_ID: o ID da subconta de faturamento da revenda para restringir os dados de custo.

  3. Clique em Executar.

Para informações sobre como executar consultas, consulte Como executar consultas interativas.

Ajustar a consulta ao seu caso de uso

Se você estiver criando o painel para um parceiro de canal, substitua customer_cost/customer_amount/customer_name por channel_partner_cost/channel_partner_amount/channel_partner_name. Não há IDs de CRM para parceiros de canal.

Se você quiser nomes de recursos do cliente para filtrar a visualização, mude a última linha da cláusula WHERE para filtrar em customer_name/customer_correlation_id/channel_partner_name.

Converter valores de custo não em dólares americanos

A consulta anterior não realiza a conversão de moeda. Para converter todos os custos em dólares americanos usando as informações na exportação, primeiro, mude a parte relevante da consulta (envolvendo credits_sum_amount, net_cost) para:

COALESCE((
  SELECT
    SUM(c.customer_amount)
  FROM
    UNNEST(credits) AS c),0)/currency_conversion_rate AS credits_sum_amount,
COALESCE((
  SELECT
    SUM(c.customer_amount)
  FROM
    UNNEST(credits) AS c),0)/currency_conversion_rate + customer_cost/currency_conversion_rate AS net_cost,

Em seguida, adicione currency à lista EXCEPT e substitua a coluna currency na consulta:

'USD' AS currency,

Substituir a contagem de registros pelo valor de uso

Na guia "Visão geral" do painel, a tabela à direita contém o detalhamento da contagem de registros por SKU. Se você achar que o valor de uso é mais útil (por exemplo, para parceiros do Google Workspace, esse campo representa a contagem de licenças), personalize essa tabela de acordo com sua necessidade.

Para mudar a "Contagem de registros" para o valor de uso:

  1. Abra o painel e clique em Editar.

  2. Mantenha o ponteiro sobre a tabela e clique em Mostrar propriedades () para abrir a guia Configuração.

  3. Na guia Configuração, em Métrica, clique em Contagem de registros.

  4. Na lista de campos, pesquise e selecione usage.amount.

  5. Mantenha o ponteiro sobre SOMA e clique no ícone ().

  6. Na caixa "Nome", digite um nome como "Valor de uso" ou "Licenças".

Criar e compartilhar uma cópia do painel

Para criar uma cópia:

  1. Abra o painel de faturamento de insights de uso e custo.

  2. No canto superior direito, clique em Menu () e em Fazer uma cópia.

  3. Crie uma fonte de dados usando a visualização que você acabou de criar. Selecione a visualização como a fonte de dados do novo relatório.

  4. Clique em Copiar relatório.

Agora, é possível acessar o painel pela página inicial do Data Studio.

Para compartilhar o relatório com o cliente:

  1. No canto superior direito, clique em Edit.

  2. Mude o nome do relatório. Faça as mudanças desejadas.

  3. Clique em Compartilhar no canto superior direito e compartilhe o relatório com o cliente. Saiba mais sobre as maneiras de compartilhar um painel.

Limpar

Se você não quiser mais manter o painel, exclua a visualização e o painel do Data Studio.

  1. Para excluir a visualização do BigQuery, siga as instruções para excluir visualizações.

  2. Para excluir o painel do Data Studio, abra o Data Studio, localize o painel e, no menu , clique em Remover.

  3. Se você criou reservas do BI Engine, poderá excluir as não utilizadas.

A seguir