הגדרות אדמין – ניתוחים עצמאיים

התכונה ניתוחים בשירות עצמי מאפשרת למשתמשי Looker להעלות קבצים בפורמטים CSV, ‏ XLS ו-XLSX ל-Looker, ואז לשלוח שאילתות לנתונים ולהציג אותם בתרשימים ב-Looker Explore, בלי להגדיר מודל LookML או להגדיר בקרת גרסאות של Git.

אדמינים ב-Looker יכולים לבחור באפשרות Self-service Explores (ניתוחים בשירות עצמי) בתפריט Admin (אדמין) ב-Looker כדי להגדיר את התכונה Self-service Explores ולראות העלאות של נתונים במופע.

לפני שמתחילים

כדי להשתמש ב'ניתוחים בהגדרה עצמית', מופע Looker שלכם צריך לעמוד בדרישות הבאות:

  • להשתמש ב-Looker בגרסה 25.20 ואילך לחיבורים ל-BigQuery, או ב-Looker בגרסה 26.8 ואילך לחיבורים ל-Snowflake.
  • יש לו חיבור למסד נתונים של BigQuery או Snowflake, והחיבור צריך להיות מוגדר באופנים הבאים:
    • החיבור צריך להיות מוגדר עם ההיקף כל הפרויקטים. כדי לוודא מה היקף הגישה של החיבור, בודקים את העמודה היקף הגישה בכרטיסייה מסדי נתונים בדף חיבורים בתפריט הניהול של Looker. אחרי שיוצרים את החיבור, אי אפשר לערוך את הערך של היקף הפרויקט של החיבור.
    • צריך להפעיל את החיבור לטבלאות נגזרות מתמידות (PDT). כדי לוודא שהפעלתם PDT בחיבור, פותחים את הדף Connections (חיבורים) ב-Looker, לוחצים על הלחצן Edit (עריכה) של החיבור, לוחצים כדי לפתוח את הכרטיסייה Optional Settings (הגדרות אופציונליות) ומוודאים שהמתג Enable PDTs (הפעלת PDT) מופעל.
    • בחיבורים ל-Snowflake, אדמין מסד נתונים צריך להעניק את ההרשאה CREATE STAGE לתפקיד ב-Looker. פרטים נוספים זמינים בדף התיעוד בנושא יצירת חיבור Looker ל-Snowflake.
  • לכל משתמש שייצור ניתוחים בשירות עצמי, צריך להיות בחשבון המשתמש שלו ב-Looker הרשאה upload_data, שמאפשרת למשתמש להעלות קובצי CSV למופע.

הפעלת ניתוחים בשירות עצמי

כדי שהמשתמשים יוכלו ליצור ניתוחים עצמאיים, אדמין ב-Looker צריך להגדיר את התכונה. לשם כך, הוא צריך לבצע את השלבים הבאים:

  1. בקטע כללי בתפריט אדמין של Looker, בוחרים בדף האדמין Self-service Explores.
  2. בדף האדמין Self-service Explores, בתפריט הנפתח Default connection, בוחרים את החיבור ל-BigQuery או ל-Snowflake שבו רוצים להשתמש לאחסון הנתונים של Self-service Explores. ‫Looker ישמור את הנתונים במסד הנתונים הזה עבור ניתוחי הנתונים בשירות עצמי במופע שלכם.
  3. לוחצים על הלחצן בדיקת החיבור כדי לוודא שהחיבור תקין ושהאפשרות PDTs מופעלת בו, כדי שיוכל לתמוך בהעלאות נתונים. (בקטע לפני שמתחילים מוסבר על הדרישות לחיבורים להעלאות נתוני תמיכה). אם הבדיקה תיכשל, לא תוכלו להפעיל את העלאות הנתונים. כדי לראות פרטים נוספים על החיבור ולבדוק את החיבור כדי לראות איפה הוא נכשל, אפשר לעבור אל דף האדמין 'חיבורים'.
  4. לוחצים על הלחצן הפעלת העלאות של נתונים.
  5. אם רוצים שהמופע של Looker יתמוך בהעלאת נתונים מ-Google Sheets, צריך להשתמש גם במסוף Google Cloud כדי להפעיל את ממשקי ה-API הנדרשים. מידע נוסף מופיע בקטע הפעלת ממשקי ה-API לתמיכה בהעלאות ל-Google Sheets בדף הזה.

הפעלת ממשקי ה-API כדי לתמוך בהעלאות ל-Google Sheets

כדי לאפשר ל-Looker לתמוך בהעלאת נתונים מ-Google Sheets לחיבורים ל-BigQuery, צריך להפעיל את ממשקי ה-API הבאים במסוף Google Cloud על ידי משתמש IAM עם הרשאת IAM roles/serviceusage.serviceUsageAdmin:

  • צריך להפעיל את ה-API הזה בפרויקט שמכיל את החיבור ל-BigQuery שצוין בתפריט הנפתח חיבור ברירת מחדל בדף האדמין ניתוחים בשירות עצמי: Google Cloud

    • ‫BigQuery API: נדרש לכל הפעולות ב-BigQuery

  • צריך להפעיל את ממשקי ה-API האלה בפרויקט שמשויך לחשבון השירות שמשמש להעלאת נתונים (חשבון השירות שמשמש לתהליכי PDT בחיבור ל-BigQuery, שיכול להיות זהה או שונה מהפרויקט שצוין בתפריט הנפתח חיבור ברירת מחדל בדף האדמין Self-service Explores): Google Cloud Google Cloud

    • ‫BigQuery API: נדרש לכל הפעולות ב-BigQuery
    • ‫Google Sheets API: נדרש כדי לאחזר את השמות של כל הגיליונות במסמך Google Sheets
    • ‫Google Drive API: נדרש כדי ש-BigQuery יוכל לקרוא קבצים מ-Drive

כדי להפעיל את ממשקי ה-API:

  1. במסוף Google Cloud , בתפריט הנפתח Default connection בדף הניהול Self-service Explores, לוחצים על כלי לבחירת פרויקטים ובוחרים את הפרויקט שמכיל את החיבור ל-BigQuery.

  2. בתפריט הניווט במסוף Google Cloud , עוברים אל APIs & Services (ממשקי API ושירותים) > Library (ספרייה) ופותחים את BigQuery API.

    מעבר אל BigQuery API

  3. בדף BigQuery API, אם ה-API עדיין לא מופעל, לוחצים על Enable (הפעלה).

  4. עדיין בדף BigQuery API, במסוף Google Cloud לוחצים על כלי לבחירת פרויקטים ובוחרים את הפרויקט שמשויך לחשבון השירות שמשמש להעלאת נתונים (חשבון השירות שמשמש לתהליכי PDT בחיבור ל-BigQuery). Google Cloud

  5. בדף BigQuery API, אם ה-API עדיין לא מופעל, לוחצים על Enable (הפעלה).

  6. בתפריט הניווט של מסוף Google Cloud , עוברים אל APIs & Services > Library (ממשקי API ושירותים > ספרייה) ופותחים את Google Sheets API.

    מעבר אל Google Sheets API

  7. בדף Google Sheets API, אם ה-API עדיין לא מופעל, לוחצים על Enable (הפעלה).

  8. בתפריט הניווט של המסוף, עוברים אל APIs & Services > Library (ממשקי API ושירותים > ספרייה) ופותחים את Google Drive API. Google Cloud

    מעבר אל Google Drive API

  9. בדף Google Drive API, אם ה-API עדיין לא מופעל, לוחצים על Enable.

הפעלת OAuth להעלאות ל-Google Sheets

אחרי שמפעילים את האפשרות לניתוח נתונים בשירות עצמי ומפעילים את ממשקי ה-API כדי לתמוך בהעלאות של גיליונות אלקטרוניים של Google, אפשר גם לאפשר למשתמשים להשתמש בניווט ב-Google Drive כדי לבחור מסמכים ב-Google Sheets להעלאת נתונים.

כדי להפעיל את הניווט ב-Google Drive במופע Looker, משתמש IAM עם התפקידים הנדרשים צריך ליצור לקוח OAuth במסוף Google Cloud ואז להזין את פרטי הכניסה של OAuth בדף האדמין Self-service Explores במופע Looker, כמו שמתואר בהליך שבקטע הזה.

כדי ליצור את לקוח ה-OAuth ולהזין את פרטי הכניסה במופע Looker, פועלים לפי השלבים הבאים:

  1. במסוף Google Cloud , משתמשים ב Google Cloud כלי לבחירת פרויקטים במסוף כדי לבחור את Google Cloud הפרויקט שמשויך לחשבון השירות שמשמש להעלאת נתונים (חשבון השירות שמשמש לתהליכי PDT בחיבור ל-BigQuery).

    כניסה ל Google Cloud מסוף

  2. בתפריט הראשי של מסוף Google Cloud , עוברים אל APIs & Services > Credentials.

  3. בדף Credentials, לוחצים על התפריט הנפתח Create Credentials ובוחרים באפשרות מזהה לקוח OAuth.

  4. בתפריט הנפתח Application type בוחרים באפשרות אפליקציית אינטרנט.

  5. בשדה Name (שם), מזינים שם ללקוח OAuth, כמו Looker upload data from Sheets.

  6. בקטע Authorized JavaScript origins לוחצים על הלחצן Add URI. מזינים את כתובת ה-URL של המופע ב-Looker:

    https://LOOKER_INSTANCE_URL

  7. לוחצים על יצירה.

  8. אחרי שלוחצים על יצירה, מופיע החלון נוצר לקוח OAuth. בחלון הזה מוצגים מזהה הלקוח וסוד הלקוח שנוצרו במסוף Google Cloud עבור לקוח OAuth. מעתיקים את הערכים האלה ורושמים אותם.

  9. במופע Looker, בוחרים באפשרות Self-service Explores (ניתוחים בשירות עצמי) בקטע General (כללי) בחלונית Admin (אדמין).

  10. בדף Self-service Explores, בשדות Client ID ו-Client secret, מדביקים את הערכים שהעתקתם ממסוף Google Cloud כשיצרתם את לקוח OAuth במסוף Google Cloud .

  11. לוחצים על Save.

מעכשיו, כשהמשתמשים מעלים נתונים באמצעות האפשרות ייבוא מ-Cloud, Looker מציג ניווט ב-Google Drive לבחירת מסמכי Google Sheets.

צפייה בהעלאות הנתונים במופע Looker

אם האפשרות 'ניתוחים בהתאמה אישית' מופעלת במופע שלכם, אדמין ב-Looker יכול להשתמש בטבלה העלאות נתונים בדף האדמין ניתוחים בהתאמה אישית כדי לראות את הנתונים שהמשתמשים העלו במופע.

בטבלה העלאות נתונים מוצגים הפרטים הבאים על העלאות הנתונים במופע:

  • השם של התכונה 'חיפוש עצמי', שהוא גם היפר-קישור שפותח את התכונה 'חיפוש עצמי'
  • הבעלים של העלאת הנתונים
  • התאריך שבו הנתונים הועלו
  • לחצן מחיקה שמאפשר לאדמינים של Looker למחוק את העלאת הקובץ ואת הניתוח בשירות עצמי שמשויך אליו

אדמינים ב-Looker יכולים לפתוח כל ניתוח נתונים בשירות עצמי במופע באמצעות הקישורים בטבלה העלאות נתונים. עם זאת, בקטע Self-service Explores בתפריט Explore של Looker מופיעים רק ניתוחים בשירות עצמי שנמצאים בבעלותכם או שהבעלים שיתפו איתכם באופן ספציפי. בתפריט Explore לא מופיעים כל ה-Explores בשירות עצמי במופע למנהלי Looker, כי זה עלול להפוך את התפריט Explore למסורבל.

הסרת העלאת נתונים

הבעלים של העלאת נתונים יכול להסיר את ההעלאה שלו מהדף עריכת ניתוח נתונים בשירות עצמי. בנוסף, אדמין ב-Looker יכול להסיר העלאת נתונים מדף האדמין Self-service Explores (ניתוחים בשירות עצמי) לפי השלבים הבאים:

  1. בקטע כללי בתפריט אדמין של Looker, בוחרים בדף האדמין Self-service Explores.
  2. בטבלה העלאות נתונים, לוחצים על הלחצן מחיקה של העלאת הנתונים שרוצים להסיר.
  3. לוחצים על מחיקה בתיבת הדו-שיח לאישור.