dashboard_gcp

Projeto: rj-iplanrio

View de agregação de custos por órgão e mês.\n\n**Propósito**: Pré-agregar custos por órgão com cálculo de % do total e MoM.\nOtimizada para a Tabela Top Órgãos do dashboard.\n\n**Granularidade**:\n- orgao + invoice_month_date\n\n**Métricas Calculadas**:\n- cost_net (total do órgão)\n- percent_of_total (% do órgão no total do mês)\n- mom_pct (variação MoM)\n- trend_direction (UP/DOWN/STABLE)\n\n**Uso no Looker Studio**:\n- Tabela Top 10 Órgãos (filtrar is_current_month = TRUE)\n- Gráfico de pizza por órgão\n- Time series de custo por órgão\n

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agg_gcp_cost_by_orgao

17 colunas • Criado em 02/03/2026, 19:25:58

Abrir no BigQuery

Nome da Coluna	Tipo	Descrição
`invoice_month_date`	`DATE`	Data de referência do mês (primeiro dia do mês).
`orgao`	`STRING`	Órgão/secretaria responsável.
`cost_net`	`FLOAT64`	Custo líquido total do órgão no mês (todos os serviços GCP).
`bigquery_cost_net`	`FLOAT64`	Custo líquido BigQuery do órgão no mês.
`cost_at_list`	`FLOAT64`	Custo de tabela/lista do órgão no mês (preço cheio sem negociações).
`cud_credits`	`NUMERIC`	Créditos CUD (Committed Use Discounts) aplicados ao órgão no mês - valores negativos.
`other_credits`	`NUMERIC`	Outros créditos não-CUD aplicados ao órgão no mês (promocionais, SUDs, etc) - valores negativos.
`negotiated_savings`	`FLOAT64`	Economia obtida via negociações comerciais pelo órgão no mês (diferença entre list price e effective price).
`cud_savings`	`FLOAT64`	Economia obtida via CUD pelo órgão no mês (diferença entre effective price e cost).
`cud_fee_cost`	`FLOAT64`	Custos de taxas de CUD (SKUs específicos) do órgão no mês.
`total_savings`	`FLOAT64`	Total de economias consolidado do órgão (soma de CUD credits + other credits + negotiated savings + CUD savings). Usa COALESCE para evitar NULL.
`percent_of_total`	`FLOAT64`	Percentual do custo do órgão em relação ao total da organização no mês. Fórmula: (cost_net / total_month_cost) × 100.
`previous_month_cost`	`FLOAT64`	Custo do órgão no mês anterior (para comparação MoM).
`mom_pct`	`FLOAT64`	Variação percentual MoM do custo do órgão. Fórmula: ((atual - anterior) / anterior) × 100.
`trend_direction`	`STRING`	Direção da tendência de custo do órgão: - 'UP': aumento > 5% - 'DOWN': redução > 5% - 'STABLE': variação entre -5% e +5%
`is_current_month`	`BOOL`	Flag indicando se é o mês atual (TRUE/FALSE).
`is_previous_month`	`BOOL`	Flag indicando se é o mês anterior (TRUE/FALSE).

agg_gcp_storage_by_orgao

18 colunas • Criado em 03/03/2026, 16:35:23

Abrir no BigQuery

Nome da Coluna	Tipo	Descrição
`snapshot_date`	`DATE`	Data do snapshot (snapshot mais recente disponível).
`orgao`	`STRING`	Órgão/secretaria responsável pelos projetos.
`total_tb`	`FLOAT64`	Métrica principal: Total de armazenamento em Terabytes (TB) para o órgão.
`total_gb`	`FLOAT64`	Total de armazenamento em Gigabytes (GB) para o órgão.
`total_logical_bytes`	`FLOAT64`	Total de bytes armazenados logicamente para o órgão.
`active_tb`	`FLOAT64`	Armazenamento ativo em TB (dados acessados nos últimos 90 dias). Custo padrão.
`long_term_tb`	`FLOAT64`	Armazenamento de longo prazo em TB (dados não acessados por 90+ dias). Custo reduzido.
`active_pct`	`FLOAT64`	Percentual do armazenamento que é Active Storage. Valores altos indicam dados frequentemente acessados.
`long_term_pct`	`FLOAT64`	Percentual do armazenamento que é Long-term Storage. Valores altos indicam oportunidade de economia (dados arquivados).
`total_datasets`	`INT64`	Número total de datasets do órgão (soma de todos os projetos).
`total_tables`	`INT64`	Número total de tabelas do órgão (soma de todos os projetos).
`project_count`	`INT64`	Número de projetos únicos do órgão.
`percent_of_total`	`FLOAT64`	Percentual do armazenamento total da organização que pertence a este órgão. Usado para visualização de distribuição.
`growth_bytes`	`FLOAT64`	Crescimento absoluto em bytes desde o snapshot anterior. Valores negativos indicam redução.
`growth_gb`	`FLOAT64`	Crescimento absoluto em GB desde o snapshot anterior.
`growth_rate_pct`	`FLOAT64`	Taxa de crescimento percentual desde o snapshot anterior. Exemplo: 5.5 = crescimento de 5.5%.
`trend_direction`	`STRING`	Direção da tendência de crescimento: 'UP' (crescimento >5%), 'DOWN' (redução >5%), 'STABLE' (variação ≤5%).
`is_current_snapshot`	`BOOL`	Flag indicando se este é o snapshot mais recente (TRUE/FALSE).

agg_gcp_storage_monthly

19 colunas • Criado em 03/03/2026, 16:35:23

Abrir no BigQuery

Nome da Coluna	Tipo	Descrição
`storage_month`	`DATE`	Mês de referência do armazenamento (primeiro dia do mês).
`orgao`	`STRING`	Órgão/secretaria responsável pelos projetos.
`total_tb`	`FLOAT64`	Métrica principal: Total de armazenamento em Terabytes (TB) no final do mês.
`total_gb`	`FLOAT64`	Total de armazenamento em Gigabytes (GB) no final do mês.
`total_logical_bytes`	`FLOAT64`	Total de bytes armazenados logicamente no final do mês.
`active_tb`	`FLOAT64`	Armazenamento ativo em TB no final do mês (dados acessados nos últimos 90 dias).
`long_term_tb`	`FLOAT64`	Armazenamento de longo prazo em TB no final do mês (dados não acessados por 90+ dias).
`active_pct`	`FLOAT64`	Percentual do armazenamento que é Active Storage no final do mês.
`long_term_pct`	`FLOAT64`	Percentual do armazenamento que é Long-term Storage no final do mês.
`total_datasets`	`INT64`	Número total de datasets do órgão no final do mês.
`total_tables`	`INT64`	Número total de tabelas do órgão no final do mês.
`project_count`	`INT64`	Número de projetos únicos do órgão no mês.
`percent_of_total`	`FLOAT64`	Percentual do armazenamento total mensal que pertence a este órgão.
`mom_growth_tb`	`FLOAT64`	Crescimento absoluto em TB desde o mês anterior (Month-over-Month). Valores negativos indicam redução.
`mom_growth_gb`	`FLOAT64`	Crescimento absoluto em GB desde o mês anterior (Month-over-Month).
`mom_growth_pct`	`FLOAT64`	Taxa de crescimento percentual MoM (Month-over-Month). Exemplo: 5.5 = crescimento de 5.5% em relação ao mês anterior.
`trend_direction`	`STRING`	Direção da tendência MoM: 'UP' (crescimento >5%), 'DOWN' (redução >5%), 'STABLE' (variação ≤5%).
`is_current_month`	`BOOL`	Flag indicando se este é o mês atual (TRUE/FALSE).
`is_previous_month`	`BOOL`	Flag indicando se este é o mês anterior (TRUE/FALSE).

dim_service

3 colunas • Criado em 03/03/2026, 09:22:59

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Nome da Coluna	Tipo	Descrição
`service_description`	`STRING`	Nome do serviço GCP (ex: 'BigQuery', 'Compute Engine'). Chave primária.
`service_category`	`STRING`	Categoria do serviço GCP. Valores possíveis: - Data Analytics - Compute - Storage - Database - Networking - AI & ML - Security - Observability - Other
`service_icon`	`STRING`	Ícone emoji representando a categoria do serviço (para visualização no Looker).

dim_time

12 colunas • Criado em 03/03/2026, 09:23:00

Abrir no BigQuery

Nome da Coluna	Tipo	Descrição
`invoice_month_date`	`DATE`	Data de referência do mês (primeiro dia do mês). Chave primária.
`year`	`INT64`	Ano (ex: 2024).
`month`	`INT64`	Mês numérico (1-12).
`quarter`	`INT64`	Trimestre (1-4).
`year_month_name`	`STRING`	Ano-mês formatado (ex: '2024-01').
`month_name_full`	`STRING`	Nome completo do mês e ano (ex: 'January 2024').
`month_name_short`	`STRING`	Nome abreviado do mês e ano (ex: 'Jan 2024'). Recomendado para filtros no Looker.
`is_current_month`	`BOOL`	Flag indicando se é o mês atual (TRUE/FALSE).
`is_previous_month`	`BOOL`	Flag indicando se é o mês anterior (TRUE/FALSE).
`is_past_month`	`BOOL`	Flag indicando se é um mês passado (< mês atual).
`is_future_month`	`BOOL`	Flag indicando se é um mês futuro (> mês atual).
`month_sequence`	`INT64`	Sequência numérica para ordenação (1, 2, 3, ...). Útil para ordenar gráficos temporais.

fact_gcp_bigquery_jobs_detail

22 colunas • Criado em 03/03/2026, 09:26:04

Abrir no BigQuery

Nome da Coluna	Tipo	Descrição
`project_id`	`STRING`	ID do projeto GCP onde o job foi executado.
`job_id`	`STRING`	ID único do job BigQuery.
`principal_email`	`STRING`	Email do principal que executou o job (usuário ou service account), em lowercase.
`user_email`	`STRING`	Email original do usuário (antes da normalização).
`principal_type`	`STRING`	Tipo do principal: user, service_account, compute_engine, google_apis, unknown.
`is_service_account`	`BOOL`	Flag indicando se o principal é uma service account (TRUE/FALSE).
`orgao`	`STRING`	Órgão/secretaria responsável pelo projeto.
`ambiente`	`STRING`	Ambiente do projeto: prod, dev ou sandbox.
`projeto_base`	`STRING`	Nome base do projeto (sem sufixos -dev, -staging, -sandbox).
`job_type`	`STRING`	Tipo do job BigQuery (QUERY, LOAD, EXTRACT, COPY).
`statement_type`	`STRING`	Tipo de statement SQL (SELECT, INSERT, UPDATE, CREATE_TABLE, etc.).
`creation_time`	`TIMESTAMP`	Timestamp de criação do job (UTC).
`end_time`	`TIMESTAMP`	Timestamp de término do job (UTC).
`job_date_utc`	`DATE`	Data do job em UTC (DATE da creation_time).
`job_month_utc`	`DATE`	Mês do job em UTC (primeiro dia do mês).
`invoice_month_date`	`DATE`	Mês de faturamento (primeiro dia do mês). Usado para particionamento de filtros.
`total_bytes_billed`	`INT64`	Total de bytes faturados pelo job.
`tib_billed`	`FLOAT64`	Total de TiB (tebibytes) faturados pelo job. Calculado: total_bytes_billed / 1024^4.
`total_bytes_project_month`	`INT64`	Total de bytes faturados do projeto no mês (para cálculo de proporção).
`allocated_cost_job`	`FLOAT64`	Custo alocado para este job específico (proporcional aos bytes faturados).
`job_cost_proportion`	`FLOAT64`	Proporção do custo deste job em relação ao total do projeto/mês (0-1).
`cost_per_tib`	`FLOAT64`	Custo por TiB processado ($/TiB). Métrica de eficiência.

fact_gcp_bigquery_storage

25 colunas • Criado em 03/03/2026, 16:35:20

Abrir no BigQuery

Nome da Coluna	Tipo	Descrição
`snapshot_date`	`DATE`	Data do snapshot de armazenamento (primeiro dia do mês de faturamento). Derivado de invoice.month.
`project_id`	`STRING`	ID único do projeto GCP.
`orgao`	`STRING`	Órgão/secretaria responsável pelo projeto. Derivado de raw_dim_gcp_project.
`ambiente`	`STRING`	Ambiente do projeto: prod, dev ou sandbox. Derivado de raw_dim_gcp_project.
`projeto_base`	`STRING`	Nome base do projeto sem sufixo de ambiente.
`total_logical_bytes`	`FLOAT64`	Total de bytes armazenados logicamente (soma de active + long-term storage). Calculado a partir de SKUs de storage no billing. Unidade: bytes.
`active_logical_bytes`	`FLOAT64`	Bytes em armazenamento ativo (tabelas acessadas nos últimos 90 dias). Custo padrão de storage. Unidade: bytes.
`long_term_logical_bytes`	`FLOAT64`	Bytes em armazenamento de longo prazo (tabelas não acessadas por 90+ dias). Custo reduzido (~50% do active). Unidade: bytes.
`time_travel_physical_bytes`	`INT64`	Bytes físicos de time travel. LIMITAÇÃO: Não disponível via billing - sempre 0. Use INFORMATION_SCHEMA para dados reais.
`fail_safe_physical_bytes`	`INT64`	Bytes físicos de fail-safe. LIMITAÇÃO: Não disponível via billing - sempre 0. Use INFORMATION_SCHEMA para dados reais.
`total_gb`	`FLOAT64`	Total de armazenamento em Gigabytes (GB). Conversão: bytes / 1024^3.
`total_tb`	`FLOAT64`	Total de armazenamento em Terabytes (TB). Conversão: bytes / 1024^4. Métrica principal para visualização.
`active_gb`	`FLOAT64`	Armazenamento ativo em Gigabytes (GB). Conversão: active_logical_bytes / 1024^3.
`active_tb`	`FLOAT64`	Armazenamento ativo em Terabytes (TB). Conversão: active_logical_bytes / 1024^4.
`long_term_gb`	`FLOAT64`	Armazenamento de longo prazo em Gigabytes (GB). Conversão: long_term_logical_bytes / 1024^3.
`long_term_tb`	`FLOAT64`	Armazenamento de longo prazo em Terabytes (TB). Conversão: long_term_logical_bytes / 1024^4.
`dataset_count`	`INT64`	Número de datasets únicos no projeto. LIMITAÇÃO: Não disponível via billing - sempre NULL. Use INFORMATION_SCHEMA para dados reais.
`table_count`	`INT64`	Número total de tabelas no projeto. LIMITAÇÃO: Não disponível via billing - sempre NULL. Use INFORMATION_SCHEMA para dados reais.
`total_storage_cost`	`FLOAT64`	Custo total de storage do BigQuery no mês (BRL). Soma de active_storage_cost + long_term_storage_cost.
`active_storage_cost`	`FLOAT64`	Custo de Active Storage no mês (BRL). Fonte: SKUs de 'Active Storage' no billing.
`long_term_storage_cost`	`FLOAT64`	Custo de Long-term Storage no mês (BRL). Fonte: SKUs de 'Long Term Storage' no billing.
`previous_total_bytes`	`FLOAT64`	Total de bytes do snapshot anterior (mesmo projeto). Usado para cálculo de crescimento.
`growth_bytes`	`FLOAT64`	Crescimento absoluto em bytes desde o snapshot anterior. Valores negativos indicam redução de armazenamento.
`growth_gb`	`FLOAT64`	Crescimento absoluto em GB desde o snapshot anterior. Conversão: growth_bytes / 1024^3.
`growth_rate_pct`	`FLOAT64`	Taxa de crescimento percentual desde o snapshot anterior. Exemplo: 5.5 = crescimento de 5.5%.

fact_gcp_cost_monthly

20 colunas • Criado em 02/03/2026, 19:25:48

Abrir no BigQuery

Nome da Coluna	Tipo	Descrição
`invoice_month_date`	`DATE`	Data de referência do mês de faturamento (primeiro dia do mês). Derivado de invoice.month (YYYYMM).
`project_id`	`STRING`	ID único do projeto GCP. Excluídos registros sem project_id (custos organization-level).
`orgao`	`STRING`	Órgão/secretaria responsável pelo projeto. Derivado de raw_dim_gcp_project.
`ambiente`	`STRING`	Ambiente do projeto: prod, dev ou sandbox. Derivado de raw_dim_gcp_project.
`service_description`	`STRING`	Nome do serviço GCP (ex: BigQuery, Compute Engine, Cloud Storage).
`cost_gross`	`FLOAT64`	Custo bruto antes de créditos (SUM de cost do billing). Valores em BRL (Reais), geralmente >= 0 (valores negativos indicam ajustes/refunds). Fonte: raw_gcp_billing.cost.
`cost_at_list`	`FLOAT64`	Custo de tabela/lista antes de descontos (SUM de cost_at_list). Preço cheio sem negociações. Valores em BRL (Reais), geralmente >= 0 (valores negativos indicam ajustes/refunds). Fonte: raw_gcp_billing.cost_at_list.
`cost_at_effective_price`	`FLOAT64`	Custo com preço efetivo após negociações mas antes de CUD (SUM de cost_at_effective_price_default). Valores em BRL (Reais), geralmente >= 0 (valores negativos indicam ajustes/refunds). Fonte: raw_gcp_billing.cost_at_effective_price_default.
`credits`	`FLOAT64`	Soma de TODOS os créditos aplicados (valores negativos ou zero). Inclui CUD, SUDs, promotional credits, etc. Valores em BRL (Reais), geralmente <= 0 (valores positivos podem ocorrer em ajustes de arredondamento). Fonte: raw_gcp_billing.credits.
`cud_credits`	`NUMERIC`	Créditos de Committed Use Discounts (CUD) - valores negativos. Inclui: COMMITTED_USAGE_DISCOUNT, COMMITTED_USAGE_DISCOUNT_DOLLAR_BASE, FEE_UTILIZATION_OFFSET. Valores em BRL (Reais), geralmente <= 0. Fonte: raw_gcp_billing.credits (filtrado por tipo).
`other_credits`	`NUMERIC`	Outros créditos não-CUD - valores negativos. Inclui: CREDIT_TYPE_UNSPECIFIED, PROMOTION, SUSTAINED_USAGE_DISCOUNT, DISCOUNT, FREE_TIER, SUBSCRIPTION_BENEFIT, RESELLER_MARGIN. Valores em BRL (Reais), geralmente <= 0 (valores positivos podem ocorrer em ajustes de arredondamento). Fonte: raw_gcp_billing.credits (filtrado por tipo).
`negotiated_savings`	`FLOAT64`	Economia obtida via negociações comerciais (diferença entre list price e effective price). Valores positivos indicam economia real. Valores em BRL (Reais), geralmente >= 0. Fonte: calculado (cost_at_list - cost_at_effective_price).
`cud_savings`	`FLOAT64`	Economia obtida via CUD (diferença entre effective price e cost final). Valores positivos indicam economia real. Valores em BRL (Reais), geralmente >= 0. Fonte: calculado (cost_at_effective_price - cost).
`cud_fee_cost`	`FLOAT64`	Custo de taxas de CUD (SKUs específicos: 5515-81A8-03A2, 7424-6E54-5CD0). Valores em BRL (Reais), geralmente >= 0. Fonte: raw_gcp_billing.cost (filtrado por sku.id).
`cost_net`	`FLOAT64`	Métrica primária: Custo líquido após TODOS os créditos (cost_gross + credits). Este é o valor efetivamente faturado e deve ser usado para todas as análises. Valores em BRL (Reais), faixa: qualquer valor (pode ser negativo se créditos excederem custos). Fonte: calculado (cost_gross + credits).
`usage_amount`	`FLOAT64`	Quantidade de uso agregada do mês (quando aplicável ao serviço). Unidade varia por serviço (GB, horas, requisições, etc). Faixa: >= 0. Fonte: raw_gcp_billing.usage.amount.
`active_users_count`	`INT64`	Número de usuários humanos únicos ativos no BigQuery no mês. NULL para outros serviços. Faixa: >= 0 ou NULL. Fonte: raw_gcp_bigquery_cost_allocated_v1 (principal_type = 'user').
`active_service_accounts_count`	`INT64`	Número de service accounts únicas ativas no BigQuery no mês. NULL para outros serviços. Faixa: >= 0 ou NULL. Fonte: raw_gcp_bigquery_cost_allocated_v1 (is_service_account = true).
`jobs_count`	`INT64`	Total de jobs executados no BigQuery no mês. NULL para outros serviços. Faixa: >= 0 ou NULL. Fonte: raw_gcp_bigquery_cost_allocated_v1.job_id (COUNT DISTINCT).
`total_bytes_billed`	`INT64`	Total de bytes faturados no BigQuery no mês. NULL para outros serviços. Faixa: >= 0 ou NULL. Fonte: raw_gcp_bigquery_cost_allocated_v1.total_bytes_billed (SUM).

kpi_gcp_cost_summary

26 colunas • Criado em 02/03/2026, 19:26:10

Abrir no BigQuery

Nome da Coluna	Tipo	Descrição
`invoice_month_date`	`DATE`	Data de referência do mês (primeiro dia do mês).
`total_cost_net`	`FLOAT64`	Custo total líquido da organização no mês (todos os serviços GCP).
`bigquery_cost_net`	`FLOAT64`	Custo total líquido do BigQuery no mês.
`total_cost_at_list`	`FLOAT64`	Custo total de tabela/lista (preço cheio sem negociações) no mês.
`total_cud_credits`	`NUMERIC`	Total de créditos CUD (Committed Use Discounts) aplicados no mês - valores negativos.
`total_other_credits`	`NUMERIC`	Total de outros créditos não-CUD aplicados no mês (promocionais, SUDs, etc) - valores negativos.
`total_negotiated_savings`	`FLOAT64`	Total de economia obtida via negociações comerciais no mês (diferença entre list price e effective price).
`total_cud_savings`	`FLOAT64`	Total de economia obtida via CUD no mês (diferença entre effective price e cost).
`total_cud_fee_cost`	`FLOAT64`	Total de custos de taxas de CUD (SKUs específicos) no mês.
`total_savings`	`FLOAT64`	Total de economias consolidado (soma de CUD credits + other credits + negotiated savings + CUD savings). Usa COALESCE para evitar NULL.
`total_active_users`	`INT64`	Total de usuários humanos ativos no BigQuery no mês.
`total_service_accounts`	`INT64`	Total de service accounts ativas no BigQuery no mês.
`total_jobs`	`INT64`	Total de jobs executados no BigQuery no mês.
`previous_month_total_cost`	`FLOAT64`	Custo total do mês anterior (para comparação MoM).
`previous_month_bigquery_cost`	`FLOAT64`	Custo BigQuery do mês anterior (para comparação MoM).
`previous_month_users`	`INT64`	Usuários ativos do mês anterior (para comparação MoM).
`previous_month_service_accounts`	`INT64`	Service accounts ativas do mês anterior (para comparação MoM).
`mom_pct_total`	`FLOAT64`	Variação percentual MoM do custo total. Fórmula: ((atual - anterior) / anterior) × 100.
`mom_pct_bigquery`	`FLOAT64`	Variação percentual MoM do custo BigQuery.
`mom_pct_users`	`FLOAT64`	Variação percentual MoM de usuários ativos BigQuery.
`forecast_next_month_total`	`FLOAT64`	Previsão de custo total para o próximo mês (média móvel 3 meses).
`forecast_next_month_bigquery`	`FLOAT64`	Previsão de custo BigQuery para o próximo mês (média móvel 3 meses).
`trend_direction`	`STRING`	Direção da tendência de custo: - 'UP': aumento > 5% - 'DOWN': redução > 5% - 'STABLE': variação entre -5% e +5%
`cost_per_user`	`FLOAT64`	Custo BigQuery por usuário ativo (métrica de eficiência). Fórmula: bigquery_cost_net / total_active_users.
`is_current_month`	`BOOL`	Flag indicando se é o mês atual (TRUE/FALSE).
`is_previous_month`	`BOOL`	Flag indicando se é o mês anterior (TRUE/FALSE).