まずはデータを転送するテーブルを作成します。
テーブル名：DEMO_SHIRATORI
それではtroccoで転送設定の作成をしていきます。
先にSnowflakeへの接続先情報を作成します。
完成です。
転送設定の作成に移ります。
転送設定名はdemoとします。
入力ファイル形式は、CSV・JSONを選択できます。
ローカルのファイルを選択します。
転送先Snowflakeの設定をします。
先程作成した接続先情報を読み込んで使用します。
生成されるテーブルのプレビューができます。
データ設定のカラム定義で転送先テーブルのカラム名を設定します。
元カラム名とデータ型は自動で入力されます。
出力オプションの設定でもカラム設定をします。
（詳しく調べられていませんが、上記を設定しなくても転送はできます。
しかし、その場合Snowflake側で小数点以下が四捨五入されてしまいました。
上記を設定したところ、小数点以下も問題なく入りました。）
ジョブを実行していきます。
成功したようです。
実行ログも表示されます。長いので割愛。
Snowflakeで確認します。
しっかり転送されていますね！
troccoでの転送は以上となります。
特に難しい操作などなく、非常にわかりやすいです！
転送したデータから偏差値を算出していきたいと思います。
使用する関数はSTDDEV()です。
指定したカラムから標準偏差を返してくれます。
AVG_SCORE：scoreの平均値
STDDEV_SCORE：scoreの標準偏差
DV：上記を利用して算出した偏差値
偏差値を算出することに成功しました！
それではこちらのデータをLookerで可視化したいと思います。
先程算出した偏差値などのデータは新しいテーブルに保存しておきます。
テーブル名：DEMO_SHIRATORI_2
Snowflakeとのコネクションを作成します。
Additional Peramsでロールやウェアハウスの指定ができます。
コネクションが作成できたらLookMLプロジェクトを作成します。
Create Profectを押下するとLookMLモデル画面に遷移します。
ここでは、先ほど作成したコネクションを使用すること、
demo_shiratori_2というviewをexploreとして使用することが書いてあります。
viewの中身は下図の通りです。
DEMO_SHIRATORI_2の参照したいカラムを定義していきます。
モデルを作成したら、Gitの設定に移ります。
右上のConfigure Gitボタンを押下します。
Githubのリポジトリ、次ページでユーザ名とパスワードを指定して設定完了です。
Varidate→Commit→Pull/Mergeして完了です。
ようやく可視化まで来ました。
バナーのExploreからdemo_shiratori_2を選択します。
下図のような画面でデータを可視化していくことになります。
trocco・Snowflake・Lookerの連携をつらつらと書き連ねました。
この記事で少しでも上記サービスに興味を持っていただけると幸いです。