BigQuery 搭配 Connected Sheets 分析

課程概述

BigQuery 是 Google Cloud 的無伺服器資料倉儲，幾秒就能分析 PB 等級的資料。問題是，不是每個團隊成員都會寫 SQL。Connected Sheets 把 BigQuery 的運算力接進大家熟悉的 Google Sheets 介面，業務分析師、行銷人員、管理階層都能直接操作大規模數據，一行程式碼都不用寫。

你將學到

• 在 Google Sheets 中建立 BigQuery 連線
• 使用樞紐分析表（Pivot Table）探索數十億列資料
• 建立圖表與公式來視覺化 BigQuery 數據
• 理解 Connected Sheets 的運作原理與計費方式
• 設定資料刷新排程以維持報表即時性

核心概念

Connected Sheets 運作原理

Connected Sheets 不會把 BigQuery 的資料整批複製到 Sheets。它其實是在背後對 BigQuery 發查詢，只把彙總後的結果傳回 Sheets。所以你在 Sheets 裡「操作」的雖然是數十億列資料，Sheets 實際要處理的只有彙總後那幾百到幾千列。

常見使用場景

場景	做法	適合對象
銷售報表	連結 BigQuery 銷售資料 → 樞紐分析表	業務主管
使用者行為分析	連結 GA4 BigQuery Export → 圖表	行銷分析師
財務 ETL 驗證	連結 BigQuery → 公式比對	財務團隊
Ad-hoc 探索	連結 BigQuery → 篩選 + 排序	資料分析師

計費模型

Connected Sheets 的查詢成本跟 BigQuery on-demand 查詢一樣（每 TB 約 $6.25 USD）。要注意的是，每次在 Sheets 刷新資料、改樞紐分析表條件、或套用篩選器，都會打一次 BigQuery 查詢。資料集大的話，建議開 BigQuery 分區（Partitioning）和叢集（Clustering）來控管成本。

權限控管

使用 Connected Sheets 的用戶需要：

1. BigQuery 的資料存取權限（roles/bigquery.dataViewer）
2. BigQuery 的 Job 執行權限（roles/bigquery.jobUser）
3. Google Sheets 的編輯權限

實作重點

• 在 Google Sheets 中選擇「資料」→「資料連接器」→「連線至 BigQuery」即可開始
• 預覽（Preview）分頁預設顯示前 500 列僅供檢視，樞紐分析表、圖表與公式仍會對 BigQuery 全量資料執行查詢與彙總
• 使用「擷取」功能可將 BigQuery 查詢結果快取到 Sheets，加快後續操作
• 常見錯誤：忘記授予 BigQuery jobUser 角色，導致連線時出現權限錯誤
• 建議搭配 BigQuery 排程查詢（Scheduled Query）將結果寫入暫存表，再由 Connected Sheets 讀取，可大幅節省查詢成本

Skill Badge 指引

Lab 連結：Analyze BigQuery Data in Connected Sheets — 完成此 lab 可獲得 Skill Badge

延伸學習

• BigQuery ML 建模實戰 — 進一步在 BigQuery 中建立機器學習模型
• Cloud SQL for PostgreSQL 管理實作 — 認識另一種雲端資料庫服務
• Gemini 輔助數據分析 — 用 AI 加速你的資料分析流程