Existe-t-il un moyen d'accélérer les rapports Data Studio avec de grands volumes de données ?

Salut, Si vous utilisez Supermetrics pour Google Sheet, vous pouvez modifier la granularité de vos données en travaillant avec un tableau croisé dynamique et utiliser ce tableau croisé dynamique comme source de données. L'objectif est de construire une architecture de données cohérente avec vos graphiques et dataviz et non surdimensionnée. C'est la meilleure façon que j'ai trouvée pour réduire le temps de chargement. Cordialement,

Salut Mathias, Il y a plusieurs facteurs qui pourraient contribuer au ralentissement des rapports Data Studio, surtout à des volumes élevés, tels que de longues plages de dates et des champs calculés complexes. Nous avons un guide complet des meilleures pratiques pour Data Studio sur notre centre de support qui vous aide à optimiser les vitesses de chargement – vous pouvez le trouver ici : https://support.supermetrics.com/support/solutions/articles/19000126988-best-practices-for-data-studio De plus, vous pouvez également utiliser le connecteur gratuit Extract Data de Google conjointement avec Supermetrics pour accélérer les rapports. Voici un excellent blog qui décrit l'approche ainsi que comment le configurer : https://supermetrics.com/blog/google-data-studio-slow Enfin, vous pourriez envisager d'utiliser un entrepôt de données comme source de données. Par exemple, Google BigQuery s'intègre très bien avec Data Studio. Vous pouvez utiliser les mêmes connecteurs Supermetrics pour déplacer des données vers BigQuery, puis les visualiser dans Data Studio. Il y a plusieurs avantages à cette approche, l'un d'eux étant des vitesses de chargement plus rapides. Pour en savoir plus sur cette approche, consultez le lien ci-dessous : https://supermetrics.com/product/bigquery J'espère que tout cela vous aide !