Primeiras aulas do curso Google Data Studio: acessando o MySQL

Google Data Studio: acessando o MySQL

Google Cloud - Apresentação

Oi, gente, tudo bem? Meu nome é Victorino Vila e esse é mais um curso de Data Studio. Ele é uma continuação do curso anterior. No curso anterior criamos uma planilha no Google Sheet e colocamos no Google Drive e então consultamos os dados daquela planilha. Uma fonte de dados bem simples.

Nesse treinamento já vamos trabalhar com uma fonte de dados mais complexa, vamos trabalhar com um banco de dados real, o MySQL. Só que vamos entender que quando estamos trabalhando no Data Studio, que é uma ferramenta que está na nuvem, o MySQL tem que estar também em um local onde através do protocolo de internet eu consiga acessar os dados dessa base.

Então ela pode estar on-premises na empresa e a área de segurança abre umas portas para que o Data Studio consiga ler esse dado, ou colocamos esse MySQL na nuvem.

Então é o que nós vamos fazer, vamos criar uma conta na Google Cloud, vamos criar um banco de dados MySQL no Google Cloud, vamos trabalhar na parte de segurança e ver como conseguimos habilitar o acesso do Data Studio a esta base e vamos popular essa base com dados de uma empresa fictícia de suco de frutas.

Depois que configurarmos nossa base de dados fonte, vamos continuar aprendendo Data Studio e então vamos ver algumas funcionalidades a mais que não vimos no curso anterior. Basicamente vamos ver o gráfico de linha, os problemas de agregação quando temos fórmulas que envolvam os nossos dados, que temos que levar em consideração realmente na hora que eu agrego a informação, por exemplo um preço não pode somar, coisas desse tipo.

Nós vamos ver como podemos trabalhar melhor com formato de cards, ver o gráfico de dispersão, ver o gráfico de árvore. Nós vamos ver Mapa Gauge e o gráfico de marcador, ou seja, vamos dar uma revisão em vários outros componentes que não foram vistos no Data Studio anterior. E depois vamos dedicar um capítulo especial a discutir como é efetuada a atualização do dado.

Então vamos ver como é que o usuário consegue atualizar o dado e vamos ver como eu consigo fazer a atualização de forma automática, de tal maneira que o próprio Data Studio consiga atualizar a informação. Então esse curso exige que você tenha feito o curso anterior.

É basicamente uma continuação do curso anterior, inclusive nós vamos continuar evoluindo na mesma aplicação e o mesmo relatório que implementamos no curso de Data Studio inicial. Então se você não fez o curso inicial, eu aconselho que você faça o inicial primeiro para depois voltar aqui conosco nesse segundo curso de Data Studio.

Então espero que vocês gostem desse curso, vamos em frente, um abraço, até o próximo vídeo.

Google Cloud - Acesso do Data Studio à base de dados

Vamos começar? Antes de iniciarmos esse treinamento eu vou falar um pouco sobre como o Data Studio enxerga um banco de dados. E no caso nós vamos usar o MySQL como exemplo, mas eu poderia usar qualquer outro tipo de banco de dados relacional.

Vamos supor que tenhamos a minha máquina, o meu desktop ou meu laptop. E como é que costumamos trabalhar normalmente quando vai fazer um dashboard? Utilizando, por exemplo, o Power Bi Desktop ou o Tableau ou o Clicksense. Dando 3 exemplos de ferramentas que são concorrentes do Data Studio.

Nós geralmente pegamos o nosso banco de dados MySQL, instalamos na nossa máquina, eu faço um acesso a esse banco via localhost e acabo instalando, digamos assim, uma ferramenta cliente do produto que eu vou desenvolver o dashboard. Ou seja, coloco o Power Bi Desktop ou os clientes correspondentes ao Click e ao Tableau, que foram 2 exemplos que eu dei logo no início desse vídeo.

E claro, a ferramenta consegue enxergar facilmente o banco de dados porque está tudo no mesmo ambiente. Normalmente nós transformamos isso em um cache, então você tem a internet. E depois que temos esse cache desenvolvido, publicamos isso.

Depois que gerarmos um cache com o dashboard e o dado embutido, publicamos isso na nuvem e na interface específica do Power Bi, por exemplo, o Power Bi web, naquela conta que você entra ou o correspondente ao Click e ao Tableau, você entra na internet e consegue enxergar o seu dashboard.

Porém, como vimos no curso anterior de Data Studio, o Data Studio não está instalado na minha máquina, então essa entidade cliente não existe. O Data Studio está na web, na nuvem. E o que fizemos no curso passado?

No curso passado carregamos uma planilha que estava no Google Drive, ou seja, também na nuvem e fizemos um dashboard acessando os dados da planilha diretamente no Data Studio. Então eu da minha máquina não tinha o MySQL, então da minha máquina, através do browser, eu fazia o desenho do meu dashboard, cuja fonte estava na nuvem junto com o Data Studio.

Mas agora a minha intenção é fazer um dashboard pelo Data Studio acessando o banco de dados. Então digamos que eu queria colocar a minha primeira arquitetura. Eu preciso fazer com que esse Data Studio enxergue esse banco de dados.

Só que esse banco de dados está comigo, como é que fazemos isso? Se estivéssemos em uma empresa, em uma organização e esse banco de dados seja um banco de dados on-premise ou o banco de dados que está instalado na empresa, o que o pessoal costuma fazer hoje é pedir para o pessoal de segurança colocar no firewall uma abertura para a porta 3306.

Porque a 3306 é a porta padrão de acesso ao MySQL e na minha máquina, que na verdade é o papel do servidor, onde está o MySQL, eu vou colocar um IP público, um “http://” e vou colocar um endereço do tipo “mysql.aminhaempresa.com.br”, um endereço web público.

E claro, para que isso seja bem seguro, vamos colocar um protocolo https, através de um certificado de segurança para fazer com que o tráfego dessas informações esteja criptografado. E fazendo essas modificações, aí sim o Data Studio vai conseguir acessar o MySQL que está na minha rede interna.

Mas aqui estamos fazendo o treinamento com nossos computadores caseiros. Eu tenho o meu laptop, a minha rede que é Claro NET, uma internet caseira e eu não tenho firewall, não tenho IP público, não tenho https para colocar aqui. Então como vamos fazer esse tipo de acesso agora utilizando MySQL, mas que ele não pode estar na minha máquina? Isso eu vou explicar no próximo vídeo. Um abraço e até o próximo vídeo.

Google Cloud - Arquitetura em nuvem

Então no vídeo passado eu cheguei a esse esquema de cima, porém eu não tenho um IP público, não tenho acesso https e nem tenho firewall.

Como é que eu vou fazer para o meu Data Studio enxergar o MySQL? Primeiro lugar esse banco MySQL não vai poder mais estar na minha máquina, ele vai ter que estar em um lugar também na nuvem, para que o Data Studio possa enxergá-lo. Então na verdade ele vai estar do outro lado.

Eu posso colocar esse MySQL em qualquer serviço de nuvem disponível. Amazon, eu posso colocar na Azure, posso colocar em uma outra nuvem privada qualquer. Eu vou usar a nuvem da Google, que é a Google Cloud. Então nós vamos colocar o nosso MySQL no Google Cloud. E claro, de alguma maneira, o meu Data Studio vai enxergar esse banco.

Só que eu preciso manipular esse banco também. E então, para quem já fez cursos de MySQL, o MySQL Workbench é o software mais apropriado, existem outros, mas é o mais apropriado, eu gosto de usá-lo porque ele é da própria MySQL, para poder manipular o banco. Mas o meu Workbench, eu o instalo localmente na minha máquina. Como eu faço para o meu Workbench enxergar esse MySQL na nuvem?

O que acontece é que tanto do lado esquerdo, quanto do lado direito, eu tenho firewalls que são disponibilizados pelo Google Cloud para proteger esse banco MySQL, afinal, ele está na nuvem e pode ter dados que, por exemplo, nem todos possam ver.

Então para o meu MySQL Workbench enxergar esse MySQL e também para o Data Studio enxergar esse MySQL, eu vou ter que, claro, configurar nos firewalls determinadas portas de comunicação para que tanto eu, quanto o Workbench da minha máquina possa acessar e manipular esse banco para podermos ver o nome das tabelas, pode até colocar dados dentro desse banco.

E também o Data Studio precisa enxergar esse banco e tem que passar por essas 2 barreiras que são barreiras disponibilizadas pelo Google Cloud.

Esquema visual composto por figuras geométricas de cores diversas, iniciando do lado esquerdo com um retângulo contendo a legenda "MySQL WORKBENCH", sobreposto a outro retângulo com a legenda "Minha máquina". Ao lado deste último, há uma figura com várias pontas no centro da imagem. Ao lado, no canto direito superior da tela, há um quadrado com a legenda "pla" contendo uma seta que aponta para outro retângulo de legenda "DATA STUDIO". Abaixo deste último, há um quadrado central de legenda "Google Cloud" contendo um cilindro de legenda "MySQL" que também aponta para "DATA STUDIO". Encostados no limite esquerdo e no limite superior do  quadrado "Google Cloud", estão dois retângulos rentes à linha da figura com a legenda "Firewall (3306)" em ambos.

O que nós vamos fazer nos próximos vídeos é criar esse ambiente que está em cima. Vamos criar uma conta na Google Cloud, vamos criar uma instance MySQL, vamos instalar na nossa máquina o MySQL Workbench, criar essa porta de comunicação entre a minha máquina e o MySQL.

Colocar dados dentro desse banco e depois configurar para que o Data Studio enxergue essa base e assim vamos poder entrar no Data Studio e continuar a construção dos nossos dashboards. É um monte de coisas que vamos fazer, mas vamos fazer aos poucos, espero que vocês entendam e aprendam como configurar um ambiente desse.

Um abraço e até o próximo vídeo.

Sobre o curso Google Data Studio: acessando o MySQL

O curso Google Data Studio: acessando o MySQL possui 217 minutos de vídeos, em um total de 66 atividades. Gostou? Conheça nossos outros cursos de Business Intelligence em Data Science, ou leia nossos artigos de Data Science.

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