BrainChain - ThoughtSpotとGCP BigQueryの接続ガイド

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ThoughtSpotとGCP BigQueryの接続ガイド

湯　鵬飛

2024-04-09

この記事では、ThoughtSpotをGCPのBigQueryに接続する手順、必要な設定、およびベストプラクティスについて詳しく説明します。安全かつ効率的にBigQueryのデータをThoughtSpotで分析する方法を学びましょう。

ChatGPT 4

User

You

ThoughtSpotを使ってGCPのBigQueryと繋がりたいです。
どうすればいいですか？

ChatGPT

ThoughtSpotとGCPのBigQueryを接続するためには、いくつかのステップを踏む必要があります。ここで、基本的な手順といくつかのベストプラクティスをご紹介します。

基本的な手順

GCPの設定:
- GCPコンソールにログインし、BigQueryを使用したいプロジェクトを選択します。
- BigQuery APIが有効になっていることを確認してください。
- 必要な権限を持つサービスアカウントを作成します。ThoughtSpotからBigQueryに接続するためには、このサービスアカウントの認証情報が必要です。
サービスアカウントのキーを生成:
- 作成したサービスアカウントでキーを生成し、JSON形式でダウンロードします。このキーはThoughtSpotでの認証に使用されます。
ThoughtSpotの設定:
- ThoughtSpotにログインし、「データ」セクションに移動します。
- 「接続」タブから「新しい接続」を選択し、BigQueryの接続オプションを選びます。
- 必要な接続情報を入力します。これには、プロジェクトID、認証キーのパス（先ほどダウンロードしたJSONキーのパス）、および他の接続パラメータが含まれます。
接続のテストと保存:
- すべての情報を入力した後、接続をテストしてください。問題がなければ、設定を保存します。

ベストプラクティス

セキュリティ: サービスアカウントのキーを安全に保管してください。不要になったキーは削除し、定期的にキーを更新することをお勧めします。
アクセス管理: 必要最小限の権限をサービスアカウントに付与し、不要なアクセスは避けてください。
監視とロギング: GCPとThoughtSpotの両方で監視とロギングを有効にし、異常なアクセスパターンを迅速に検出できるようにします。

ThoughtSpotとBigQueryの接続は、データ分析とビジネスインテリジェンスの強力な組み合わせを提供します。適切な設定とセキュリティ対策を施すことで、貴社のデータ分析環境を効果的に活用できるでしょう。

湯さんがこのプロセスをスムーズに進められるよう、何かご不明点がありましたらお知らせください。また、ThoughtSpotやBigQueryの使用に関する私の意見ですが、これらのツールは大規模データセットに対して高速な分析とインサイト抽出を可能にするため、特にデータ駆動型の意思決定を重視する組織において極めて価値が高いと考えています。

User

You

ありがとうございます。
ではいくつな質問をさせてください。

まず、サービスアカウントを作る際、下記のロールを付与したいと考えていますが、必要最低限でしょうか？
- BigQuery ジョブユーザー
- BigQuery データオーナー
- BigQuery データ編集者
- BigQuery ユーザー
- BigQuery 管理者

ChatGPT

湯さんが提案されたロールについてのご質問に対し、BigQueryにおけるサービスアカウントのロール設定に関して私の考えをお伝えします。

提案されたロールのレビュー

BigQuery ジョブユーザー: ジョブ（クエリ、エクスポート、インポート、コピー操作）の作成と管理ができるようになります。分析やデータの操作を行う際に必要な権限です。
BigQuery データオーナー: データセットに対する所有者権限を付与し、データセットの管理、テーブルの作成や削除などを許可します。広範な権限が付与されるため、注意が必要です。
BigQuery データ編集者: データの読み取り、共有、および変更が可能です。データセットの管理を除く、多くの操作が可能になります。
BigQuery ユーザー: データセットへのメタデータアクセスを許可しますが、データ自体へのアクセスは許可されません。特定のデータセットへのアクセス権を明示的に付与する必要があります。
BigQuery 管理者: BigQueryに関するほぼすべての操作を実行できる最も広範な権限です。このロールを付与する際は、非常に慎重に行う必要があります。

必要最低限のロール

必要最低限の権限については、実際の使用ケースに基づいて決定する必要があります。一般的には、「必要最小限の権限原則」に従って、目的に必要な権限のみを付与することが推奨されます。

ThoughtSpotでの分析のみを行う場合: ジョブを実行し、既存のデータを分析するだけであれば、「BigQuery ジョブユーザー」と「BigQuery データ閲覧者」の組み合わせが必要最低限となります。
データの管理や編集も含む場合: 「BigQuery データ編集者」が適切な選択肢となります。これにより、データの読み取り、変更、共有が可能になります。

特に、「BigQuery 管理者」ロールは非常に広範な権限を付与するため、必要不可欠なケース以外では避けた方が良いでしょう。安全な運用を考慮すると、可能な限り最小限のロールで運用することをお勧めします。

湯さんの目的に応じて、上記の権限を見直し、適切なロールを選択してください。何か追加で質問があれば、お気軽にお尋ねください。

User

You

ThoughtSpotがBigQueryと接続するための手順を書いてみました。

\## 1.Google Cloudコンソールにて、サービスアカウントを作成する  
\### 1.1.サービスアカウントを作成する：  
1\. IAMと管理→サービスアカウント  
2\. 「+サービスアカウントを作成」ボタンを押下  
3\. 「サービスアカウント名」を入れて、「サービスアカウントID」を確認し、「作成して続行」ボタンを押下  
4\. ロール：「BigQuery ジョブユーザー」、「BigQuery データ閲覧者」、「BigQuery データ編集者」を追加  
5\. 「完了」ボタンを押下する  
  
\### 1.2.作成したサービスアカウントでキーを生成し、JSON形式でダウンロード  
1\. 「サービスアカウント」画面にて、先程作成したアカウントを探す  
2\. 同じ行の右サイドに「操作アイコン(縦の・が３つ)」をクリックして、「鍵を管理」メニューをクリックする  
3\. 「鍵を追加」→「新しい鍵を作成」  
4\. 「JSON」→「作成」  
  
\## 2.ThoughtSpotでBigQueryと接続する  
1\. 「データ」→「+新規作成する」→「接続」  
2\. 「接続名を入力」→「Google BigQuery」→「続行」  
3\. 認証タイプ:サービスアカウント  
4\. プロジェクトID:アクセスしたいBigQueryのGCPプロジェクトID  
5\. サービスアカウント:先程ダウンロードしたJSONファイルの中身を全部コピーして、この欄の中に貼り付けください。  
6\. 「続行」を押下すると、BigQueryと接続可能です。

美化してください。

ChatGPT

湯さんが作成されたThoughtSpotとBigQueryの接続手順は、非常に明確で具体的です。以下は、よりフォーマルで洗練された形での手順です。

ThoughtSpot と Google BigQuery の接続手順

Google Cloud Platform (GCP) での準備

サービスアカウントの作成

サービスアカウントの設定:
- Google Cloud Console にアクセスし、「IAM & 管理」セクション下の「サービスアカウント」を選択します。
- 上部にある「+ サービスアカウントを作成」をクリックします。
- 必要な情報を入力し、「サービスアカウント名」と「サービスアカウントID」を設定後、「作成して続行」を押下します。
- ロールの選択:
  - 「ロールを追加」セクションで、「BigQuery ジョブユーザー」、「BigQuery データ閲覧者」、「BigQuery データ編集者」のロールを選択します。
  - 「完了」ボタンを押してサービスアカウントの作成を完了します。

サービスアカウントキーの生成

キーの生成とダウンロード:
- 「サービスアカウント」ページで、作成したサービスアカウントを見つけます。
- サービスアカウント行の「操作」アイコン（縦の三点）をクリックし、「鍵を管理」を選択します。
- 「鍵を追加」→「新しい鍵を作成」を選択し、形式として「JSON」を選び、「作成」をクリックします。生成されたキーファイル（JSON形式）が自動的にダウンロードされます。

ThoughtSpot での接続設定

BigQuery への接続:
- ThoughtSpot にログインし、「データ」セクションから「+ 新規作成する」→「接続」を選択します。
- 接続名を入力し、「データベースの種類」で「Google BigQuery」を選択後、「続行」をクリックします。
- 認証情報の設定:
  - 認証タイプとして「サービスアカウント」を選択します。
  - 「プロジェクトID」欄に、接続したいBigQueryのプロジェクトIDを入力します。
  - 「サービスアカウント」欄には、ダウンロードしたJSONキーファイルの内容を全てコピーして貼り付けます。
- 設定を完了し、「続行」をクリックすることで、ThoughtSpotはBigQueryに接続されます。

この手順に従えば、ThoughtSpotをGoogle BigQueryに接続する過程がスムーズに進行するはずです。手順を実行する上でのヒントや追加の説明は省略していますが、必要に応じて詳細な説明を加えることで、さらに理解を深めることができます。何かご不明点があれば、お気軽にお尋ねください。

User

You

今までのすべての会話を整理したいです。日本語でマインドマップの形で下記のステップでまとめてください。 1.まず「マインドマップ:」という文字列を先頭に入れてください。2.そして改行を入れてください。3.マインドマップの内容を作ってください。必ずmarkdownの記述方式で出力してください。

ChatGPT

マインドマップ:



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- ThoughtSpotとGCP BigQueryの接続   
   - 基本的な手順   
     - GCPの設定   
       - BigQuery APIの有効化   
       - サービスアカウントの作成   
       - サービスアカウントのキーを生成   
     - ThoughtSpotの設定   
       - 「データ」セクションからの接続設定   
       - 接続情報の入力   
       - 接続のテストと保存   
   - ベストプラクティス   
     - セキュリティ   
       - サービスアカウントのキーの安全保管   
       - キーの定期的な更新   
     - アクセス管理   
       - 必要最小限の権限の付与   
     - 監視とロギング   
       - 異常アクセスの迅速な検出   
   - ロールの必要最低限   
     - 必要なロールの選定   
       - BigQuery ジョブユーザー   
       - BigQuery データ閲覧者   
       - BigQuery データ編集者   
   - 接続手順の作成   
     - Google Cloudコンソールでの作業   
       - サービスアカウントの作成   
       - キーの生成とダウンロード   
     - ThoughtSpotでの接続   
       - 接続の設定   
       - 認証情報の設定

User

You

今までのすべての会話をブログに作りたい。マインドマップ作成の内容を除いて、タイトルと集約文、そしてSEO対応のため、キーワードを「,」区切りでまとめてください。出力文のフォーマットは「タイトル:」「集約文:」「キーワード:」の形でお願いいたします。「タイトル:」「集約文:」「キーワード:」は改行2回で区切りしてください。そして「タイトル」「集約文」「キーワード」以外の説明がいりません。そして日本語で出力してください。最後、「キーワード」作るとき、意味が重複な単語をしないで、そして10キーワードを超えないようにお願いします。

ChatGPT

タイトル: ThoughtSpotとGCP BigQueryの接続ガイド

集約文: この記事では、ThoughtSpotをGCPのBigQueryに接続する手順、必要な設定、およびベストプラクティスについて詳しく説明します。安全かつ効率的にBigQueryのデータをThoughtSpotで分析する方法を学びましょう。

キーワード: ThoughtSpot,BigQuery,Google Cloud Platform,サービスアカウント,データ分析,接続手順,セキュリティ,認証,API,データ管理

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