Existe uma maneira de acelerar os relatórios do Data Studio com grandes volumes de dados?
Usamos o Supermetrics para um relatório trimestral no Data Studio, que possui um filtro de dados que permite aos gerentes de marca verem os dados apenas de suas páginas. Os tempos de carregamento são muito longos e parecem desproporcionais às velocidades usuais no Supermetrics, e eu me perguntei se há uma solução para isso.
Oi,
Se você usar o Supermetrics para o Google Sheets, pode alterar a granularidade dos seus dados trabalhando com tabela dinâmica e usar essa tabela dinâmica como fonte de dados. O objetivo é construir uma arquitetura de dados consistente com seus gráficos e visualizações de dados e não superdimensionada. Essa é a melhor maneira que encontrei para reduzir o carregamento.
Atenciosamente,
Olá Mathias,
Há várias coisas que podem contribuir para a desaceleração dos relatórios do Data Studio, especialmente em grandes volumes, como intervalos de datas longos e campos calculados complexos. Temos um guia abrangente de melhores práticas para o Data Studio em nosso centro de suporte que ajuda a otimizar as velocidades de carregamento – você pode encontrá-lo aqui:
https://support.supermetrics.com/support/solutions/articles/19000126988-best-practices-for-data-studio
Além disso, você também pode usar o conector gratuito Extract Data do Google em conjunto com o Supermetrics para acelerar os relatórios. Aqui está um ótimo blog que descreve a abordagem, bem como como configurá-la:
https://supermetrics.com/blog/google-data-studio-slow
Por último, mas não menos importante, você pode considerar o uso de um data warehouse como fonte de dados.
Por exemplo, o Google BigQuery integra-se muito bem com o Data Studio. Você pode usar os mesmos conectores do Supermetrics para mover dados para o BigQuery e, em seguida, visualizá-los no Data Studio. Há vários benefícios nessa abordagem, sendo um deles velocidades de carregamento mais rápidas. Para saber mais sobre essa abordagem, confira o link abaixo:
https://supermetrics.com/product/bigquery
Espero que tudo isso ajude!
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