Gibt es eine Möglichkeit, Data Studio-Berichte mit großen Datenmengen zu beschleunigen?

Hallo, Wenn Sie Supermetrics für Google Sheets verwenden, können Sie die Granularität Ihrer Daten mit einer Pivot-Tabelle ändern und diese Pivot-Tabelle als Datenquelle nutzen. Das Ziel ist es, eine Datenarchitektur zu erstellen, die mit Ihren Grafiken und Dataviz konsistent ist und nicht überdimensioniert. Das ist der beste Weg, den ich gefunden habe, um die Ladezeit zu reduzieren. Beste Grüße,

Hallo Mathias, Es gibt eine Reihe von Faktoren, die dazu beitragen können, dass Data Studio-Berichte langsamer werden, insbesondere bei hohen Volumina, wie lange Datumsbereiche und komplexe berechnete Felder. Wir haben einen umfassenden Leitfaden zu bewährten Praktiken für Data Studio in unserem Support-Center, der Ihnen hilft, die Ladegeschwindigkeit zu optimieren – Sie finden ihn hier: https://support.supermetrics.com/support/solutions/articles/19000126988-best-practices-for-data-studio Darüber hinaus können Sie auch den kostenlosen Extract Data-Connector von Google gemeinsam mit Supermetrics verwenden, um Berichte zu beschleunigen. Hier ist ein großartiger Blog, der den Ansatz sowie die Einrichtung beschreibt: https://supermetrics.com/blog/google-data-studio-slow Zu guter Letzt sollten Sie in Betracht ziehen, ein Data Warehouse als Datenquelle zu verwenden. Zum Beispiel integriert sich Google BigQuery sehr gut mit Data Studio. Sie können dieselben Supermetrics-Connectoren verwenden, um Daten nach BigQuery zu verschieben und sie dann in Data Studio zu visualisieren. Es gibt eine Reihe von Vorteilen bei diesem Ansatz, einer davon sind schnellere Ladegeschwindigkeiten. Um mehr über diesen Ansatz zu erfahren, schauen Sie sich den untenstehenden Link an: https://supermetrics.com/product/bigquery Ich hoffe, das hilft Ihnen weiter!