Menggunakan Sheet yang Terhubung

Anda dapat menggunakan Sheet yang Terhubung untuk menganalisis set data BigQuery langsung dalam antarmuka Google Spreadsheet yang sudah dikenal. Jelajahi data Anda dengan diagram, formula, dan tabel pivot, berkolaborasi dengan pemangku kepentingan, dan pertahankan satu sumber tepercaya tanpa mengandalkan ekspor spreadsheet manual.

Sheet yang Terhubung menjalankan kueri BigQuery atas nama Anda, baik atas permintaan Anda maupun berdasarkan jadwal yang ditentukan. Hasil kueri tersebut disimpan di spreadsheet untuk analisis dan berbagi.

Contoh kasus penggunaan

Berikut adalah beberapa kasus penggunaan yang menunjukkan bagaimana Sheet yang Terhubung memungkinkan Anda menganalisis data dalam jumlah besar dalam satu spreadsheet, tanpa perlu memahami SQL.

• Perencanaan bisnis: Buat dan siapkan set data, lalu izinkan orang lain menemukan insight dari data. Misalnya, analisis data penjualan untuk menentukan produk mana yang terjual lebih baik di berbagai lokasi.

• Layanan pelanggan: Cari tahu toko mana yang memiliki keluhan terbanyak per 10.000 pelanggan.

• Penjualan: Buat laporan keuangan dan penjualan internal, serta bagikan laporan pendapatan dengan Sales Rep.

Kontrol akses

Akses langsung ke set data dan tabel BigQuery dikontrol dalam BigQuery. Jika Anda ingin memberikan akses ke Google Spreadsheet saja kepada pengguna, bagikan spreadsheet dan jangan berikan akses BigQuery.

Pengguna dengan akses Google Spreadsheet saja dapat melakukan analisis di spreadsheet dan menggunakan fitur Google Spreadsheet lainnya, tetapi pengguna tersebut tidak dapat melakukan tindakan berikut:

• Memuat ulang data BigQuery secara manual di spreadsheet.
• Menjadwalkan pemuatan ulang data dalam spreadsheet.

Saat Anda memfilter data di Sheet yang Terhubung, kueri yang Anda kirim ke BigQuery akan diperbarui berdasarkan project yang Anda pilih. Anda dapat melihat kueri yang dijalankan dengan filter log berikut di project terkait:

resource.type="bigquery_resource"
protoPayload.metadata.firstPartyAppMetadata.sheetsMetadata.docId != NULL_VALUE

Kontrol Layanan VPC

Anda dapat menggunakan Kontrol Layanan VPC untuk membatasi akses ke resourceGoogle Cloud . Karena Kontrol Layanan VPC tidak mendukung Spreadsheet, Anda mungkin tidak dapat mengakses data BigQuery yang dilindungi oleh Kontrol Layanan VPC. Jika Anda memiliki izin yang diperlukan dan memenuhi batasan akses Kontrol Layanan VPC, Anda dapat mengonfigurasi perimeter Kontrol Layanan VPC agar mengizinkan kueri untuk dikeluarkan melalui Sheet yang Terhubung. Untuk melakukannya, Anda harus mengonfigurasi perimeter menggunakan hal berikut:

• Tingkat akses atau aturan masuk untuk mengizinkan permintaan dari alamat IP tepercaya, identitas, dan perangkat klien tepercaya dari luar perimeter.
• Aturan keluar untuk mengizinkan hasil kueri disalin ke spreadsheet pengguna.

Pelajari cara mengonfigurasi kebijakan ingress dan egress serta mengonfigurasi tingkat akses untuk mengonfigurasi aturan dengan benar. Untuk mengonfigurasi perimeter agar memungkinkan penyalinan data yang diperlukan, gunakan file YAML berikut:

- egressTo:
    operations:
    - serviceName: 'bigquery.googleapis.com'
      methodSelectors:
      - permission: 'bigquery.vpcsc.importData'
    resources:
    - projects/628550087766 # Sheets-owned Google Cloud project
  egressFrom:
    identityType: ANY_USER_ACCOUNT

Catatan: Refresh yang terjadwal pada Sheet yang Terhubung tidak menyebarkan konteks pengguna akhir apa pun, seperti alamat IP atau informasi perangkat. Perimeter Kontrol Layanan VPC yang menggunakan konteks pengguna akhir untuk membatasi akses akan menyebabkan refresh terjadwal gagal.

Sebelum memulai

Jika Anda belum memiliki project Google Cloud yang disiapkan untuk penagihan, ikuti langkah-langkah berikut:

1. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

   Roles required to select or create a project

   • Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
   • Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.
   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   Go to project selector

2. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

3. BigQuery secara otomatis diaktifkan dalam project baru. Untuk mengaktifkan BigQuery dalam project yang sudah ada, buka

   Aktifkan BigQuery API, jika belum diaktifkan.

   Peran yang diperlukan untuk mengaktifkan API

   Untuk mengaktifkan API, Anda memerlukan izin serviceusage.services.enable. Jika Anda membuat project, kemungkinan Anda sudah memiliki izin ini melalui peran Pemilik (roles/owner). Jika tidak, Anda bisa mendapatkan izin ini melalui peran Service Usage Admin (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Pelajari cara memberikan peran.

   Mengaktifkan API

Untuk menghindari penagihan berkelanjutan, Anda dapat menghapus resource yang Anda buat. Lihat Pembersihan untuk detail selengkapnya.

Membuka data BigQuery di Spreadsheet yang Terhubung

Anda dapat membuka set data, tabel, dan kueri tersimpan di Sheet yang Terhubung.

Set data terbuka

Contoh berikut menggunakan set data publik untuk menunjukkan cara menghubungkan ke BigQuery dari Google Spreadsheet:

1. Buat atau buka spreadsheet Google Spreadsheet.

2. Klik Data, klik Data Connectors, lalu klik Connect to BigQuery.

   Catatan: Jika Anda tidak melihat opsi konektor data, lihat Sebelum memulai.

3. Pilih project Google Cloud yang mengaktifkan penagihan.

4. Klik Public datasets.

5. Di kotak penelusuran, ketik chicago, lalu pilih set data chicago_taxi_trips.

6. Pilih tabel taxi_trips lalu klik Connect.

   

   Spreadsheet Anda akan terlihat seperti berikut:

   

Mulai menggunakan spreadsheet. Anda dapat membuat tabel pivot, formula, diagram, kolom kalkulasi, dan kueri terjadwal menggunakan teknik Google Spreadsheet yang familier. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat tutorial Sheet yang Terhubung.

Meskipun spreadsheet hanya menampilkan pratinjau 500 baris, semua tabel pivot, formula, dan diagram menggunakan seluruh kumpulan data. Jumlah maksimum baris untuk hasil yang ditampilkan untuk tabel pivot adalah 200.000.

Anda juga dapat mengekstrak data ke Google Spreadsheet. Jumlah maksimum baris dan sel untuk hasil yang ditampilkan untuk ekstrak data bergantung pada kondisi berikut:

• Jika jumlah baris kurang dari atau sama dengan 50.000, tidak ada batas sel.
• Jika jumlah baris lebih besar dari 50.000, tetapi kurang dari atau sama dengan 500.000, jumlah sel harus kurang dari atau sama dengan 5 juta.
• Jika jumlah baris lebih dari 500.000, penarikan data tidak didukung.

Saat Anda menggunakan Sheet yang Terhubung untuk membuat diagram, tabel pivot, formula, atau sel komputasi lainnya dari data Anda, Sheet yang Terhubung akan menjalankan kueri di BigQuery atas nama Anda. Untuk melihat kueri ini, lakukan hal berikut:

1. Pilih sel atau diagram yang Anda buat.
2. Tahan kursor di atas Refresh.
3. Opsional: Untuk memuat ulang hasil kueri di Sheet yang Terhubung, klik Muat ulang.

4. Untuk melihat kueri di BigQuery, klik Detail kueri di BigQuery.

   Kueri akan terbuka di konsol Google Cloud .

Buka tabel

Untuk membuka tabel di Sheet yang Terhubung, ikuti langkah-langkah berikut:

1. Di konsol Google Cloud , buka halaman BigQuery.

   Buka BigQuery

2. Di panel kiri, klik Explorer:

   

   Jika Anda tidak melihat panel kiri, klik Luaskan panel kiri untuk membuka panel.

3. Di panel Explorer, luaskan project Anda, klik Datasets, lalu klik set data yang berisi tabel yang ingin Anda buka di Google Spreadsheet.

4. Klik Overview > Tables, dan di samping nama tabel, klik View actions, lalu pilih Open in > Connected Sheets.

Membuka kueri tersimpan

Pastikan Anda memiliki kueri tersimpan. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Membuat kueri tersimpan.

Untuk membuka kueri tersimpan di Spreadsheet yang Terhubung, ikuti langkah-langkah berikut:

1. Di konsol Google Cloud , buka halaman BigQuery.

   Buka BigQuery

2. Di panel kiri, klik Explorer:

   

3. Di panel Explorer, luaskan project Anda, lalu klik Queries. Temukan kueri tersimpan yang ingin Anda buka di Sheet yang Terhubung.

4. Klik Open actions di samping kueri tersimpan, lalu klik Open in > Connected Sheets.

   Atau, klik nama kueri tersimpan untuk membukanya di panel detail, lalu klik Open in > Connected Sheets.

Menggunakan analisis percakapan di Spreadsheet yang Terhubung

Anda dapat menggunakan analisis percakapan di Sheet yang Terhubung untuk mengajukan pertanyaan tentang dan menganalisis data BigQuery menggunakan bahasa alami. Gemini menerjemahkan pertanyaan Anda menjadi kueri SQL yang dioptimalkan, mengeksekusinya, dan meringkas tren utama, serta memungkinkan Anda memasukkan objek database langsung yang dapat diperbarui langsung ke dalam workbook.

Untuk menganalisis data dan membuat objek database di Sheet yang Terhubung, selesaikan langkah-langkah berikut:

1. Buka panel samping Gemini.

   Saat pertama kali menggunakan analisis percakapan, Anda mungkin melihat perintah untuk mengizinkan akses BigQuery. Untuk melanjutkan, klik Get connected.

2. Di kolom teks, masukkan pertanyaan Anda. Anda dapat mempertahankan konteks di beberapa pertanyaan.

3. Minta Gemini membuat objek yang aktif dan dapat dimuat ulang.

4. Untuk menambahkan hasil langsung ke spreadsheet, klik Sisipkan. Anda dapat memuat ulang objek secara manual kapan saja atau menjadwalkan pemuatan ulang.

Siapkan data Anda untuk analisis

Anda dapat mengurutkan dan memfilter miliaran baris data BigQuery langsung di Google Spreadsheet untuk mempermudah pengerjaannya. Klik ikon Filter di bagian atas kolom untuk mengurutkan data atau menerapkan filter menurut kondisi dan nilai. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Mengurutkan & memfilter data BigQuery di Google Spreadsheet.

Agar data Anda lebih mudah dibaca tanpa mengubah skema BigQuery yang mendasarinya, Anda dapat menetapkan nama kustom (alias) ke header kolom. Untuk menyiapkan alias, lakukan hal berikut:

1. Di bagian atas kolom yang ingin diganti namanya, klik panah bawah.
2. Pilih Rename column with alias.
3. Masukkan nama baru.
4. Klik Simpan.

Anda tidak dapat menetapkan alias ke kolom kalkulasi, dan alias apa pun yang Anda buat hanya akan dipertahankan dalam satu koneksi BigQuery di satu workbook. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Mulai menggunakan data BigQuery di Google Spreadsheet.

Menganalisis data di Spreadsheet yang Terhubung

Anda dapat melakukan analisis mendalam pada data BigQuery menggunakan alat Google Spreadsheet yang sudah dikenal. Anda dapat membuat diagram, membuat tabel pivot yang mendukung hingga 100.000 hasil, dan menerapkan fungsi spreadsheet yang didukung untuk meringkas set data Anda. Anda juga dapat mengekstrak hingga 500.000 baris atau 10 MB data BigQuery untuk analisis offline.

Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Menganalisis & memuat ulang data BigQuery di Google Spreadsheet.

Menulis kueri kustom di Sheet yang Terhubung

Untuk melakukan analisis yang lebih kompleks, seperti menggabungkan data dari beberapa tabel BigQuery, Anda dapat menulis kueri GoogleSQL kustom langsung di dalam Sheet yang Terhubung.

Untuk menulis kueri, lakukan hal berikut:

1. Klik Kueri tersimpan > Editor kueri.
2. Masukkan kueri. Anda dapat mengonfigurasi parameter untuk menggunakan nilai sel spreadsheet tertentu di dalam kueri.
3. Klik Sisipkan hasil.

Untuk mengetahui informasi selengkapnya dan melihat contoh kueri, lihat Menulis & mengedit kueri.

Memantau penggunaan BigQuery dari Sheet yang Terhubung

Sebagai administrator BigQuery, Anda dapat memantau dan mengaudit konsumsi resource dari Sheet yang Terhubung untuk memahami pola penggunaan, mengelola biaya, dan mengidentifikasi laporan yang sering digunakan. Bagian berikut menyediakan contoh kueri SQL untuk membantu Anda memantau penggunaan ini di tingkat organisasi dan project. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat tampilan JOBS.

Semua kueri yang berasal dari Spreadsheet yang Terhubung diberi awalan ID pekerjaan yang unik: sheets_dataconnector. Anda dapat menggunakan awalan ini untuk memfilter tugas dalam tampilan INFORMATION_SCHEMA.JOBS.

Menggabungkan penggunaan Sheet yang Terhubung oleh pengguna di tingkat organisasi

Kueri berikut memberikan ringkasan pengguna Sheet yang Terhubung teratas di organisasi Anda selama 30 hari terakhir, yang diberi peringkat berdasarkan total data yang ditagih. Kueri ini menggabungkan jumlah total kueri, total byte yang ditagih, dan total slot milidetik untuk setiap pengguna. Informasi ini berguna untuk memahami adopsi dan mengidentifikasi konsumen resource teratas.

SELECT
  user_email,
  COUNT(*) AS total_queries,
  SUM(total_bytes_billed) AS total_bytes_billed,
  SUM(total_slot_ms) AS total_slot_ms
FROM
  `region-REGION_NAME.INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_ORGANIZATION`
WHERE
  -- Filter for jobs created in the last 30 days
  creation_time >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 30 DAY)
  -- Filter for jobs originating from Connected Sheets
  AND job_id LIKE 'sheets_dataconnector%'
  -- Filter for completed jobs
  AND state = 'DONE'
  AND (statement_type IS NULL OR statement_type <> 'SCRIPT')
GROUP BY
  1
ORDER BY
  total_bytes_billed DESC;

Ganti REGION_NAME dengan region untuk project Anda. Contoh, region-us.

Catatan: Anda harus menggunakan penentu region untuk mengkueri tampilan INFORMATION_SCHEMA. Lokasi eksekusi kueri harus cocok dengan region tampilan INFORMATION_SCHEMA.

Hasilnya akan terlihat mirip dengan berikut ini:

+---------------------+---------------+--------------------+-----------------+
| user_email          | total_queries | total_bytes_billed | total_slot_ms   |
+---------------------+---------------+--------------------+-----------------+
| [e-mail]   | 152           | 12000000000        | 3500000         |
| [e-mail]     | 45            | 8500000000         | 2100000         |
| [e-mail] | 210           | 1100000000         | 1800000         |
+---------------------+---------------+--------------------+-----------------+

Menemukan log tugas kueri Sheet yang Terhubung di tingkat organisasi

Kueri berikut memberikan log mendetail dari setiap tugas yang dijalankan oleh Sheet yang Terhubung. Informasi ini berguna untuk mengaudit dan mengidentifikasi kueri tertentu yang berbiaya tinggi.

SELECT
  job_id,
  creation_time,
  user_email,
  project_id,
  total_bytes_billed,
  total_slot_ms
FROM
  `region-REGION_NAME.INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_ORGANIZATION`
WHERE
  creation_time >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 30 DAY)
  AND job_id LIKE 'sheets_dataconnector%'
  AND state = 'DONE'
  AND (statement_type IS NULL OR statement_type <> 'SCRIPT')
ORDER BY
  creation_time DESC;

Ganti REGION_NAME dengan region untuk project Anda. Contoh, region-us.

Catatan: Anda harus menggunakan penentu region untuk mengkueri tampilan INFORMATION_SCHEMA. Lokasi eksekusi kueri harus cocok dengan region tampilan INFORMATION_SCHEMA.

Hasilnya akan terlihat mirip dengan berikut ini:

+---------------------------------+---------------------------------+-----------------+------------+--------------------+---------------+
| job_id                          | creation_time                   | user_email      | project_id | total_bytes_billed | total_slot_ms |
+---------------------------------+---------------------------------+-----------------+------------+--------------------+---------------+
| sheets_dataconnector_bquxjob_1  | 2025-11-06 00:26:53.077000 UTC  | [e-mail] | my_project | 12000000000        | 3500000       |
| sheets_dataconnector_bquxjob_2  | 2025-11-06 00:24:04.294000 UTC  | [e-mail] | my_project | 8500000000         | 2100000       |
| sheets_dataconnector_bquxjob_3  | 2025-11-03 23:17:25.975000 UTC  | [e-mail] | my_project | 1100000000         | 1800000       |
+---------------------------------+---------------------------------+-----------------+------------+--------------------+---------------+

### Menggabungkan penggunaan Sheet yang Terhubung oleh pengguna di level project

Jika Anda tidak memiliki izin tingkat organisasi atau hanya perlu memantau project tertentu, jalankan kueri berikut untuk mengidentifikasi pengguna Sheet yang Terhubung teratas dalam project selama 30 hari terakhir. Kueri ini menggabungkan jumlah total kueri, total byte yang ditagih, dan total slot milidetik untuk setiap pengguna. Informasi ini berguna untuk memahami adopsi dan mengidentifikasi konsumen resource teratas.

SELECT
  user_email,
  COUNT(*) AS total_queries,
  SUM(total_bytes_billed) AS total_bytes_billed,
  SUM(total_slot_ms) AS total_slot_ms
FROM
  -- This view queries the project you are currently running the query in.
  `region-REGION_NAME`.INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_PROJECT
WHERE
  -- Filter for jobs created in the last 30 days
  creation_time >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 30 DAY)
  -- Filter for jobs originating from Connected Sheets
  AND job_id LIKE 'sheets_dataconnector%'
  -- Filter for completed jobs
  AND state = 'DONE'
  AND (statement_type IS NULL OR statement_type <> 'SCRIPT')
GROUP BY
  user_email
ORDER BY
  total_bytes_billed DESC
LIMIT
  10;

Ganti REGION_NAME dengan region untuk project Anda. Contoh, region-us.

Catatan: Anda harus menggunakan penentu region untuk mengkueri tampilan INFORMATION_SCHEMA. Lokasi eksekusi kueri harus cocok dengan region tampilan INFORMATION_SCHEMA.

Hasilnya akan terlihat mirip dengan berikut ini:

+---------------------+---------------+--------------------+-----------------+
| user_email          | total_queries | total_bytes_billed | total_slot_ms   |
+---------------------+---------------+--------------------+-----------------+
| [e-mail]   | 152           | 12000000000        | 3500000         |
| [e-mail]     | 45            | 8500000000         | 2100000         |
| [e-mail] | 210           | 1100000000         | 1800000         |
+---------------------+---------------+--------------------+-----------------+

### Menemukan log tugas kueri Sheet yang Terhubung di level project

Jika Anda tidak memiliki izin level organisasi atau hanya perlu memantau project tertentu, jalankan kueri berikut untuk melihat log mendetail dari semua kueri Sheet yang Terhubung untuk project saat ini:

SELECT
  job_id,
  creation_time,
  user_email,
  total_bytes_billed,
  total_slot_ms,
  query
FROM
  -- This view queries the project you are currently running the query in.
  `region-REGION_NAME.INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_PROJECT`
WHERE
  creation_time >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 30 DAY)
  AND job_id LIKE 'sheets_dataconnector%'
  AND state = 'DONE'
  AND (statement_type IS NULL OR statement_type <> 'SCRIPT')
ORDER BY
  creation_time DESC;

Ganti REGION_NAME dengan region untuk project Anda. Contoh, region-us.

Catatan: Anda harus menggunakan penentu region untuk mengkueri tampilan INFORMATION_SCHEMA. Lokasi eksekusi kueri harus cocok dengan region tampilan INFORMATION_SCHEMA.

Hasilnya akan terlihat mirip dengan berikut ini:

+---------------------------------+---------------------------------+------------------+--------------------+-----------------+---------------------------------+
| job_id                          | creation_time                   | user_email       | total_bytes_billed | total_slot_ms   |  query                          |
+---------------------------------+---------------------------------+------------------+--------------------+-----------------+---------------------------------+
| sheets_dataconnector_bquxjob_1  | 2025-11-06 00:26:53.077000 UTC  | [e-mail]  | 12000000000        | 3500000         |  SELECT ... FROM dataset.table1 |
| sheets_dataconnector_bquxjob_2  | 2025-11-06 00:24:04.294000 UTC  | [e-mail]  | 8500000000         | 2100000         |  SELECT ... FROM dataset.table2 |
| sheets_dataconnector_bquxjob_3  | 2025-11-03 23:17:25.975000 UTC  | [e-mail]  | 1100000000         | 1800000         |  SELECT ... FROM dataset.table3 |
+---------------------------------+---------------------------------+------------------+--------------------+-----------------+---------------------------------+

Pembersihan

Agar akun Google Cloud Anda tidak dikenai biaya untuk resource yang digunakan dalam tutorial ini:

Perhatian: Menghapus project memiliki efek berikut:

• Semua hal dalam project akan dihapus. Jika Anda menggunakan project yang ada untuk mengerjakan tugas di dokumen ini, saat Anda menghapusnya, pekerjaan lain dalam project tersebut juga akan dihapus.
• Project ID kustom akan hilang. Saat membuat project ini, Anda mungkin juga membuat project ID kustom yang masih ingin digunakan pada masa mendatang. Agar tidak kehilangan URL yang menggunakan project ID tersebut, seperti URL appspot.com, hapus resource yang dipilih di dalam project, bukan menghapus seluruh project.

Jika Anda berencana mempelajari beberapa arsitektur, tutorial atau panduan memulai, dengan menggunakan kembali project dapat membantu Anda agar tidak melampaui batas kuota project.

1. Di konsol Google Cloud , buka halaman Manage resources.

   Buka Kelola resource

2. Pada daftar project, pilih project yang ingin Anda hapus, lalu klik Delete.
3. Pada dialog, ketik project ID, lalu klik Shut down untuk menghapus project.

Langkah berikutnya

• Memulai data BigQuery di Google Spreadsheet.
• Lihat video dari playlist Menggunakan Sheet yang Terhubung.
• Selesaikan lab Spreadsheet yang Terhubung: Qwik Start.
• Selesaikan lab Memeriksa Data Penagihan BigQuery di Google Spreadsheet.
• Dapatkan badge keahlian Menganalisis Data BigQuery di Spreadsheet yang Terhubung.