Google Sheets koppelen aan BigQuery laat je gigantische datasets analyseren binnen de vertrouwde spreadsheetomgeving. Met Verbonden bladen werk je met miljarden rijen zonder dat je sheet traag wordt, omdat de data in BigQuery blijft.
De functie heet Verbonden bladen. Je legt een verbinding met een BigQuery-dataset en bouwt daarop draaitabellen, grafieken en formules. Sheets stuurt je vragen door naar BigQuery en toont alleen de resultaten.
Een verbinding opzetten
Voor de koppeling heb je toegang tot een BigQuery-project nodig. Vraag je beheerder welk Google Cloud-project en welke dataset je mag gebruiken, en of er een budget aan vasthangt.
Sheets verbinden met BigQuery
- Open een spreadsheet en klik op Gegevens.
- Kies Gegevensconnectors en dan Verbinden met BigQuery.
- Selecteer het Google Cloud-project waar je toegang toe hebt.
- Kies de dataset en de tabel die je wilt analyseren.
- Klik op Verbinden. De tabel is nu beschikbaar als verbonden bron.
De data blijft in BigQuery
De data wordt niet naar Sheets gekopieerd. Je werkt met een live verbinding, waardoor je datasets analyseert die veel groter zijn dan de cellimiet van een gewone spreadsheet. Lees meer over BigQuery in Looker en BigQuery.
Analyseren op verbonden data
Op een verbonden bron werk je bijna net als op gewone data, maar dan op enorme schaal. Sheets vertaalt je draaitabel, grafiek of formule naar een query die BigQuery uitvoert.
| Wat je maakt | Hoe het werkt |
|---|---|
| Draaitabel | Vat miljarden rijen samen in BigQuery |
| Grafiek | Visualiseert het resultaat van een query |
| Extract | Haalt een afgebakende deelset naar Sheets voor snel werk |
| Formule | Verwijst naar de verbonden tabel |
Een extract is handig als je een vaste deelset vaak hergebruikt. Een extract haalt een afgebakend stuk data naar Sheets, waarna je er snel mee werkt zonder elke keer BigQuery te bevragen. Houd er rekening mee dat een extract maximaal 500.000 rijen of 10 MB ophaalt; de standaardlimiet staat op 25.000 rijen, die je in de extract-editor kunt aanpassen.
Vernieuw extracts bewust
Maak een extract voor cijfers die je vaak nodig hebt maar niet live hoeven te zijn. Vernieuw het periodiek voor verse data, handmatig of via een schema. Zo bespaar je queries op BigQuery terwijl je sheet snel blijft.
Sinds 2026 kun je in Verbonden bladen ook voorspellingen maken op je BigQuery-data. Sheets gebruikt hiervoor BigQuery ML en het TimesFM-model van Google, zodat je trends kunt doortrekken zonder zelf SQL of een datasciencemodel te schrijven. Controleer de uitkomsten altijd kritisch voordat je er beslissingen op baseert.
Kosten en toegang beheren
BigQuery rekent af op basis van verwerkte data. Verbonden bladen kunnen dus kosten genereren.
Elke vernieuwing kost queries
Elke vernieuwing van een verbonden blad stuurt een query naar BigQuery, en BigQuery rekent af op verwerkte data. Een zware draaitabel die vaak vernieuwt, kan oplopen. Stel automatische vernieuwing bewust in en gebruik filters om alleen de nodige data te bevragen. Overleg met je beheerder over budgetten en toegang voordat je grote analyses opzet.
Wie de sheet opent, heeft ook BigQuery-toegang nodig om de verbonden data te zien. Deel je het bestand breder, regel dan de juiste machtigingen in Google Cloud. Dit is typisch werk voor een beheerder.
Hoeveel rijen kan ik analyseren met BigQuery in Sheets?
Miljarden rijen of meer. De data blijft in BigQuery, dus je bent niet beperkt door de cellimiet van een gewone spreadsheet. Alleen als je data via een extract naar Sheets haalt, geldt een limiet van maximaal 500.000 rijen of 10 MB.
Kost het koppelen geld?
BigQuery rekent af op verwerkte data per query. Elke vernieuwing van een verbonden blad genereert een query. Beheer dit met filters en bewuste vernieuwingsinstellingen, en overleg met je beheerder over het budget.
Heeft iedereen die de sheet opent BigQuery-toegang nodig?
Ja. Om de verbonden data te zien is BigQuery-toegang vereist. Regel de machtigingen in Google Cloud via je beheerder.
Wat is een extract?
Een extract is een afgebakende deelset van de BigQuery-data die naar Sheets wordt gehaald, zodat je er snel mee werkt zonder telkens BigQuery te bevragen. De standaardlimiet is 25.000 rijen, met een maximum van 500.000 rijen of 10 MB.
Kan ik voorspellingen maken op de gekoppelde data?
Ja. Sinds 2026 kun je in Verbonden bladen prognoses maken met BigQuery ML en het TimesFM-model, zonder zelf SQL te schrijven. Beoordeel de uitkomsten kritisch.
Hoe houd ik mijn cijfers actueel?
Vernieuw handmatig met de vernieuwknop, of stel een schema in voor automatische updates. Plan automatische vernieuwingen verstandig in om onnodige querykosten te voorkomen.
Verbonden bladen maken Sheets geschikt voor data die normaal niet in een spreadsheet past. Zet de verbinding zorgvuldig op, gebruik filters en houd de kosten in de gaten samen met je beheerder.