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データ分析を行う便利なツールはたくさんあると思います。
例えば、Google BigQueryを活用してデータ分析を行い、Microsoft Excelに記録している場合、手間と労力がかかるため、非効率だと感じることがあるかもしれません。
この記事では、Google BigQueryとMicrosoft Excelを連携して「Google BigQueryの情報を自動的にMicrosoft Excelに記録する」方法をご紹介します。
これにより、事務作業の負担が減り、業務の効率化に繋がるかもしれません。
アプリ連携やフローボット作成には、 ノーコードツールYoomを活用します。
詳しい連携方法や設定手順について解説しますので、最後までご覧ください。
以下の方はGoogle BigQueryとMicrosoft Excelを連携してみましょう。
それではここからノーコードツールYoomを使って、「Google BigQueryの情報を自動的にMicrosoft Excelに記録する」方法をご紹介します。
[Yoomとは]
Google BigQueryの情報をGoogle BigQueryのAPIを利用して受け取り、Microsoft Excelの提供するAPIを用いてMicrosoft Excelに記録することで実現が可能です。
一般的に実現にはプログラミングの知識が必要ですが、ノーコードツールのYoomを用いることでプログラミング知識がなくても簡単に実現できます。
今回のフローは大きくわけて以下のプロセスで構成されています。
Yoomのアカウント発行はこちらから行ってください。
すでにアカウントをお持ちの方はログインしておきましょう！
下準備として、Yoomとアプリを連携しましょう。
Yoomのワークスペースにログイン後、マイアプリをクリックし、新規接続を選択しましょう。
マイアプリ一覧でGoogle BigQueryを選択します。
連携するアカウントを選択しましょう。
「次へ」をクリックします。
Google アカウントへのアクセスを求める画面で、「すべて選択」にチェックをして、「続行」をクリックしてください。
これでGoogle BigQueryのマイアプリ登録ができました。
先ほどと同様に、マイアプリを選択後、新規接続をクリックしましょう。
マイアプリ一覧でMicrosoft Excelを選択してください。
連携するアカウントを選択しましょう。
パスワードを入力します。
これでMicrosoft Excelのマイアプリ登録ができました。
次に、テンプレートをコピーします。
下のバナーをクリックしましょう。
↓こちら
Yoomのテンプレートサイトに移動したら、「このテンプレートを試す」をクリックしましょう。
テンプレートのコピーが完了したと表示されたら「OK」をクリックしましょう。
これでテンプレートのコピーができました。
次に、フローボットを設定しましょう。
先ほどコピーした「指定したスケジュールになったら」をクリックしてください。
タイトルは事前に入力されていますが、変更可能です。
スケジュール設定では、Google BigQueryから情報を取得したい曜日にチェックをして、時刻を入力しましょう。
設定したら、保存してください。
次に、「レコードを検索」をクリックしましょう。
タイトルは入力していますが、変更できます。
Google BigQueryと連携するアカウント情報を確認しましょう。
アクションは「レコードを検索」を選択します。
設定したら「次へ」をクリックしてください。
注）Google BigQueryは一部有料プランで利用できるアプリです。
有料プランは、2週間の無料トライアルを行うことができ、無料トライアル中には制限対象のアプリを使用することができます。
プロジェクトID、データセットID、テーブルID、フィールド名、検索条件、値の必須項目を設定してください。
設定後、テストを実行しましょう。
テストが成功し、Google BigQueryのアウトプットが取得できたら保存しましょう。
アウトプットについてはこちらをご確認ください。
いよいよ最後の設定ステップです。
「レコードを追加」をクリックしてください。
タイトルは入力済みですが、変更できます。
Microsoft Excelと連携するアカウント情報を確認しましょう。
実行アクションは「レコードを追加する」を選択します。
注）Microsoft365（旧Office365）には、家庭向けプランと一般法人向けプラン（Microsoft365 Business）があります。
一般法人向けプランに加入していない場合には認証に失敗する可能性があります。
ファイルの保存場所を選びましょう。
ドライブID、アイテムID、シート名、テーブル範囲を設定します。
追加するレコードの値の項目に、Google BigQueryのアウトプットを選択します。
設定できたら、テストをクリックして、Microsoft Excelに情報が追加できたら保存しましょう。
保存をクリックすると、設定が完了しましたと表示されるので、「OK」をクリックして動作チェックしましょう。
これでフローボットが完成しました！
Yoomには他にも便利な機能がたくさんありますので、ご紹介します。
自由にカスタマイズして、もっと業務が効率よく行えるように設定してみましょう。
フローボット作成ページの右上にある３点リーダをクリックして「ワークフローの完了を通知」をONにしましょう。
完了通知をONにすると、フローボット起動者にMicrosoft Excelに情報を記録できたことが通知されます。
これにより、正常にフローボットが作動しているか容易に確認することができます。
お使いのチャットツールと連携すれば、チーム全体でGoogle BigQueryの情報を共有しやすくなります。
ここではSlackを連携していますが、マイアプリ登録を行えば、他のチャットツールを組み合わせることができます。
Yoomには多数のテンプレートがあります。
ここではGoogle BigQueryを活用したテンプレートを3つご紹介します。
1.毎日Google BigQueryの情報をGoogle スプレッドシートに記録するテンプレートです。
手動でGoogle スプレッドシートに追加している場合、手間がかかります。
毎日の定型業務が自動化できれば、事務作業の負担が減るため、生産性の向上が期待できるでしょう。
2.毎日YouTubeレポートを取得し、Google BigQueryにレコード登録するテンプレートです。
手作業でYouTubeのレポートを取得し、Google BigQueryにレコード登録していると、ミスや漏れが発生することがあるかもしれません。
YouTubeとGoogle BigQueryを連携すれば、ヒューマンエラーを軽減できるため、確認や修正作業の時間を短縮できるでしょう。
3.Notionで登録された情報をもとに、Google BigQueryのレコードを作成するテンプレートです。
Notionに情報を追加したらすぐに、Google BigQueryのレコードを作成できるため、情報の整合性を保つことができそうです。
これにより、正確性の高い情報をもとに業務を行えるでしょう。
Google BigQueryの情報をMicrosoft Excelへ自動記録することが可能です。
例えば、マーケティング部でターゲット層の分析を行っているとしましょう。
手作業で情報を取得して、追加している場合、手間と時間がかかります。
日々の定型業務を自動化できれば、作業負担を軽減し、生産性の向上が期待できます。
Google BigQueryとMicrosoft Excelを連携することで、分析などのクリエイティブ性の高い業務に集中することができそうです。
Google BigQueryの情報をMicrosoft Excelに自動追加できるため、情報の整合性を保つことができます。
例えばデータエンジニアがGoogle BigQueryで分析した情報を、Microsoft Excelでマーケティングチームに共有して製品開発を行なっているとしましょう。
手作業でMicrosoft Excelに情報を追加していると、情報のズレが発生し、最新情報ではない可能性があります。
Google BigQueryとMicrosoft Excelを連携すれば、情報の整合性を保つことが期待できます。
これにより、異なるチームで業務を進める場合でも、円滑に進行できるでしょう。
Google BigQueryとMicrosoft Excelを連携することで、入力ミスや漏れを防げます。
例えば、開発チームがGoogle BigQueryで製品の使用状況を分析して、課題をMicrosoft Excelに記録しているとしましょう。
手動の場合、数字の記入ミスなどが発生し、正確な情報分析が行えないかもしれません。
自動的にGoogle BigQueryの情報をMicrosoft Excelに記録できれば、信頼性の高い情報をもとに業務を進めることが可能になります。
これにより、情報の確認作業が軽減され、業務の生産性が向上するでしょう。
Google BigQueryとMicrosoft Excelを連携することで、データ収集と情報追加のプロセスを自動化できます。
これにより、手動で情報を追加する作業や人的エラーを減らし、正確性の高い情報をもとに分析できるようになります。
Yoomを活用すれば、ノーコードでアプリ連携やフローボットを作成できます。
専門的な知識がなくても、操作や設定ができるため、誰でもチャレンジしやすいツールだと思います。
この機会に、Google BigQueryとMicrosoft Excelを連携して、一連のデータ分析フローを自動化してみませんか？
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