Verstehen Sie die Einschränkungen des Datenblendings in Google Data Studio und lernen Sie Tipps, um diese zu überwinden. Sie werden einen bemerkenswerten Einfluss ausüben und die wertvollsten Einblicke aus Ihren Datenquellen gewinnen. 

Google Data Studio ist zweifellos das beste kostenlose Tool, um Ihre Daten aus verschiedenen Quellen zu visualisieren. Es hilft Ihnen, unschätzbare Einblicke und Möglichkeiten mit seinen leistungsstarken Tools und Funktionen, wie der Datenblending-Funktion, freizuschalten. Darüber hinaus verschafft Ihnen Data Studio einen unübertroffenen Wettbewerbsvorteil für Ihr Unternehmen und hebt Ihr Geschäft auf die nächste Stufe.

Wie viele andere Google-Tools ist es jedoch einfach, sich damit zurechtzufinden – aber extrem schwierig, es zu meistern. Funktionen wie das Datenblending sind leicht zu nutzen, um ihre Vorteile oder Fähigkeiten zu erkennen, aber nur die Profis verstehen ihre häufigen Fallstricke.

Glücklicherweise werden wir über die sieben Einschränkungen des Datenblendings in Google Data Studio sprechen und wie Sie diese überwinden können. Sind Sie bereit? Lassen Sie uns anfangen.

Aber zuerst die Grundlagen:

Was ist Data Blending?

Data Blending in Google Data Studio ist der Prozess des Zusammenführens mehrerer Datenquellen in einen einzigen Datensatz, damit Sie Diagramme, Tabellen und Steuerelemente für Ihre Datenvisualisierung erstellen können. Um mehrere Datenquellen zu einem Blend zu verbinden, müssen Sie das Konzept von Datenverknüpfung. Was ist das also?

Verständnis der Datenverknüpfung in Google Data Studio

Da dies ein großes Konzept des Data Blendings ist, stellt es oft eine Herausforderung dar, die viele Marketer verwirrend finden. Das Zusammenführen von zwei Tabellen in Data Studio erfordert eine Verknüpfungskonfiguration mit einem Verknüpfungsoperator und einer Verknüpfungsbedingung. So sieht das Fenster für die Verknüpfungskonfiguration in Data Studio aus:

Datenverknüpfung ist der Prozess des Zusammenführens von zwei Datensätzen nebeneinander mit einer gemeinsamen Daten-Spalte aus jedem Datensatz. Vor dem 17. Februar 2022 war die Verknüpfungskonfiguration auf die Left Outer Join-Konfiguration beschränkt.

Die neuen Join-Konfigurationen in Data Studio enthalten jetzt vier weitere Join-Bedingungen:

• Inner Join – gibt nur übereinstimmende Zeilen aus sowohl der linken als auch der rechten Tabelle zurück.
• Left Outer Join – gibt die übereinstimmenden Zeilen der rechten Tabelle mit den nicht übereinstimmenden Zeilen der linken Tabelle zurück.
• Right Outer Join – gibt die übereinstimmenden Zeilen der linken Tabellen mit den nicht übereinstimmenden Zeilen der rechten Tabelle zurück.
• Full Outer Join – gibt alle übereinstimmenden Zeilen entweder der linken oder der rechten Tabelle zurück.
• Cross Join – gibt jede mögliche Kombination von Zeilen aus der linken und der rechten Tabelle zurück.

Die sechs Hauptbeschränkungen von Data Blending in Google Data Studio 

Das Blending in Google Data Studio ist auf fünf Datenquellen beschränkt.

Eine weitere Einschränkung beim Blending von Daten in Google Data Studio besteht darin, dass Sie auf fünf Quellen beschränkt sind. Wenn Sie mehr als fünf Quellen zusammenführen möchten, haben Sie mit Google Data Studio keine Chance.

Daher könnten Ihnen fortgeschrittene oder tiefgehende Berichte entgehen, die mehr Quellen erfordern, um eine detaillierte Tabelle mit zu vielen Spalten zu erstellen. Wenn Sie mehr als das benötigen, ziehen Sie die Verwendung von Google Sheets in Betracht.

• Pro-Tipp: Verwenden Sie Dataslayer für Google Data Studio um über 40 Datenquellen für das Blending freizuschalten.

Google Data Studio behandelt fehlende oder fehlerhaft berechnete Werte nicht automatisch.

Während Google Data Studio Ihnen anzeigt, wenn Ihr Blending einen Konfigurationsfehler aufweist, wird es diese Fehler nicht automatisch beheben. Solche Fehler können aus einer fehlerhaften Berechnung oder einem fehlenden Feld in den Join-Schlüsseln resultieren. 

Zum Beispiel werden die fehlenden Felder zu „null.“ GDS wird sie nicht durch Nullen „0“ oder andere benutzerdefinierte Werte ersetzen, wenn Sie dies nicht tun, bevor Sie die Daten zusammenführen.

Im Falle solcher Konfigurationsfehler sehen Sie ein pinkfarbenes ‚fehlendes‘ Feld in der Verknüpfungsbedingung oder ein rotes Kästchen um die Verknüpfungskonfiguration für Fehler in Ihren Tabellen.

Erwägen Sie, Pre-Blend-Filter zu verwenden und Ihre Felder genau zu berechnen, oder wenden Sie die Korrektur manuell an, um sicherzustellen, dass alle Verknüpfungsschlüssel gültig und übereinstimmend sind.

Blending kann unnötig große Datensätze erstellen

In Google Data Studio kann Ihr Blend ohne strenge Kontrolle darüber, welche Daten Sie in Ihr Blend einbeziehen, schnell einen großen Datensatz mit zu vielen Feldern erzeugen. Diese unnötigen Datensätze verlangsamen oft die Leistung und reduzieren Ihre Produktivität. Außerdem könnten Sie beträchtliche Kosten verursachen, wenn Sie immer mehr Daten über Ihre kostenpflichtigen Verbindungen oder API-Dienste abfragen.

Daher sollten Ihre Blends nur die Felder enthalten, die Sie visualisieren möchten, was möglicherweise nur eine Teilmenge Ihrer Daten ist. Seien Sie auch vorsichtig mit den Cross-Join-Operationen, da sie zu viel Daten in einem Blend verursachen können.

Blend-Diagramme berechnen alle Zeilen, auch wenn sie nicht verwendet werden

Wenn Sie mit Blends arbeiten, werden Sie häufig auf den Fehler ‚Dieses Diagramm hat zu viele Daten angefordert‘ stoßen. Wie bereits erwähnt, wenn Sie zu viele Daten in Ihrem Blend generiert haben, könnten Sie Probleme haben, diese in Diagrammen zu visualisieren. Aber warum?

Diese Einschränkung tritt auf, weil ein Diagramm in einem Blend alle verfügbaren Zeilen berechnet, selbst wenn es diese nie verwenden wird. Das bedeutet, dass Google Data Studio alle Felder in Ihren Daten berechnet und nur die von Ihnen ausgewählten verwendet. 

Daher denken Sie mehr nach, bevor Sie Verknüpfungsoperatoren wie Cross Join verwenden, und schließen Sie nur die Felder ein, die Sie für Ihre Blends benötigen, um diese Fehler zu vermeiden.

Blend-Daten können falsch sein

Es ist üblich, dass die Ergebnisse Ihrer Blenddaten nicht den Erwartungen entsprechen. Diese Ungenauigkeit kann sehr schwer zu erkennen sein, wenn Sie mit komplexen Daten arbeiten. Dieses Problem resultiert oft aus der Art und Weise, wie Google Data Studio die Tabellen für Ihr Blend erstellt.

Data Studio wird die Daten für jede Tabelle abfragen, bevor sie in einen finalen Blend mit Ihrer bevorzugten Join-Bedingung zusammengeführt werden. Wenn Sie die Datumsbereiche, Filter oder berechneten Felder auf Ihre Tabellen angewendet haben, bevor Sie sie zusammengeführt haben, kann dies die unterschiedlichen Ausgaben für Ihren Blend erklären.

Das könnte typischerweise der Grund sein. Andernfalls macht Data Studio dies im Hintergrund, sodass Sie nur die Logik sehen können, was wahrscheinlich schiefgegangen sein könnte.

Sie können kleine Datenmengen ausprobieren, bevor Sie Ihre komplexen Datensätze zusammenführen. Stellen Sie außerdem sicher, dass alle Ihre vorab berechneten Tabellen und Filter genau sind.

• Weiterlesen: Fünf Wege, um Daten-Sampling in Google Analytics zu vermeiden

Die Benutzerfreundlichkeit des Connectors hängt vom internen Datenbankschema ab.

Während Google Data Studio mehrere Connectoren anbietet, die Sie für die Datenblending verwenden können, bietet jede Verbindung oft einen einzelnen Link für jede Ihrer Eigenschaften. Daher bieten Ihre bevorzugten Datenquellen möglicherweise keine weiteren Verbindungseigenschaften für verschiedene Datensegmente an.

Sie können Ihre Datenquellen direkt mit den APIs anstelle der Connectoren integrieren, um mehr Flexibilität zu erhalten und diese Einschränkungen zu vermeiden. So können Sie die Struktur Ihrer Datenquellen nach Ihren Wünschen anpassen.

Wie man die Einschränkungen des Datenblending in Google Data Studio überwindet

Google Data Studio ist leistungsstark für die Datenvisualisierung. Während das Blending in Data Studio einige Nachteile hat, sind diese leicht zu umgehen. Grundsätzlich gibt es Tipps, um einige davon in Google Data Studio zu nutzen. Andere komplexe Workarounds erfordern, dass Sie Google Sheets verwenden, ein ausgezeichnetes Tool zur Datenmanipulation.

Google Sheets wird unser bevorzugtes Tool sein, um alle Einschränkungen von Google Data Studio zu bewältigen. Lassen Sie uns mit den Tipps beginnen.

Allgemeine Tipps, die beim Mischen von Daten in Google Data Studio beachtet werden sollten:

• Wählen Sie gut verstandene Stichprobendaten aus, um Ihr Verständnis des Mischens zu testen und zu stärken.
• Stellen Sie sicher, dass alle Ihre Tabellen in der genauen Reihenfolge sind, in der Sie sie haben möchten.
• Achten Sie darauf, dass die Anzahl der Dimensionen in jeder Ihrer Tabellen, wenn möglich, minimal ist.
• Stellen Sie sicher, dass Sie die richtigen Filter und berechneten Felder verwenden.
• Beginnen Sie mit weniger Tabellen, wie zwei, und fügen Sie dann weitere hinzu, während Sie die Ergebnisse beobachten.
• Verwenden Sie zunächst keine komplexe Join-Bedingung, insbesondere eine, die zu möglichst wenigen Feldern führt.

Wie man Google Sheets verwendet, um die Einschränkungen des Mischens in Data Studio zu überwinden.

Die meisten, wenn nicht sogar alle, Einschränkungen des Google Data Studio beim Mischen von Daten können leicht mit Google Sheets behoben werden. Es kann ein komplexer Prozess sein, aber es lohnt sich.

So wäre es hilfreich für Sie, Ihre Daten in Google Sheets zu verbinden und sie dann für das Reporting in Data Studio zurückzuholen. In Google Sheets haben Sie mehr Flexibilität und Kontrolle über Ihre Daten als in Data Studio. 

Darüber hinaus ist das Laden von Daten in Google Sheets einfacher, schneller und besser zu handhaben. Google Sheets bieten großartige Formeln, um Ihre Daten automatisch ohne zu viele Schwierigkeiten zu manipulieren.

Lassen Sie uns also die Ärmel hochkrempeln und einige nützliche Funktionen für das Zusammenführen von Daten in Google Sheets kennenlernen. Jetzt können Sie Ihre Daten in einer einzigen Tabelle analysieren und sinnvolle Erkenntnisse gewinnen.

Weiterlesen: Warum Google Data Studio so langsam ist und wie man es behebt

Verstehen der Data Blending-Funktionen in Google Sheets 

Nachdem Sie Ihre Daten aus Ihren bevorzugten Quellen mit Dataslayer abgerufen haben, müssen Sie als Nächstes an Ihren Daten arbeiten. Hier sind einige der leistungsstarken Funktionen, die Ihnen in Google Sheets helfen:

VLOOKUP

Die Suche nach Informationen aus einem großen Datensatz kann entmutigend sein. Glücklicherweise steht Ihnen die VLOOKUP-Funktion in Google Sheets zur Verfügung, um nach Ihren Daten zu suchen. Diese Funktion ist besonders nützlich, wenn Sie mit mehreren Datenquellen arbeiten — sie ist effektiver, unabhängig von der Anzahl der Zeilen in Ihren Daten.

VLOOKUP ist eine vertikale Suchfunktion, was bedeutet, dass sie nach spezifischen Werten in vertikalen Spalten sucht. Um diese Funktion effizient zu nutzen, verwenden Sie Spalten als Ihre Felder. Darüber hinaus ist VLOOKUP nur für exakte Übereinstimmungen geeignet, denken Sie also nicht daran, sie für Annäherungen zu verwenden. 

Die Syntax für VLOOKUP ist:

VLOOKUP(such_key, Bereich, Index, [ist_sort])

Hier ist der searck_key der Wert, nach dem Sie suchen möchten. Der Bereich ist der Ort, von dem aus Sie suchen möchten, und der Index ist der Spaltenindex des Wertes, der zurückgegeben wird. Der letzte Parameter ist, ob Sie eine exakte Übereinstimmung wünschen (auf false oder ‘0’ setzen) oder eine lockere Übereinstimmung (auf true setzen oder weglassen).

• Pro-Tipp: Verwenden Sie absolute Referenzen, um den Wert zu suchen, und ziehen Sie die Formel in andere Zellen, um die Funktion wiederzuverwenden.

Hier ist der beste Artikel, um Ihnen beim Lernen zu helfen Wie man VLOOKUP verwendet.

INDEX UND MATCH

Verwenden Sie den MATCH Funktion zum Finden von Zellen mit ungefähren Werten, und die INDEX Funktion, um den Wert einer Zelle mit einem angegebenen Index zu erhalten. Daher können Sie beides tun, um bessere Ergebnisse zu erzielen, wo VLOOKUP nicht effektiv nach ungefähren Werten suchen konnte.

Die Syntax für INDEX ist:

INDEX(Bezug, [Zeile], [Spalte])

Die Syntax für MATCH ist:

MATCH(Suchschlüssel, Bereich, [Suchtyp])

Die Syntax für die Verwendung von INDEX und MATCH ist:

INDEX(Bezug, MATCH(Suchschlüssel, Bereich, [Suchtyp]), [Spalte])

Hier ist der beste Artikel, um Ihnen beim Lernen zu helfen Wie man INDEX und MATCH verwendet 

Makros

Automatisierung ist heutzutage König. Makros können Ihnen helfen, benutzerdefinierte Funktionen zu definieren, um Ihre wiederkehrenden Reporting-Aktionen zu automatisieren. Diese Funktionalität wird Ihnen Stunden bei der Durchführung wiederholender Aufgaben sparen, insbesondere bei größeren, alltäglichen Aufgaben. Sie werden Zeit und Energie sparen und gleichzeitig Fehler minimieren, während Sie an Ihren Daten arbeiten.

Das Einrichten von Makros ist einfach; Sie können sie schreiben oder Ihre Aktionen aufzeichnen, um mehr Kontrolle und Flexibilität in Ihrer Datenanalyse zu erhalten.

Wenn Sie einen umfassenden Leitfaden zum Einrichten von Makros in Google Sheets benötigen, lesen Sie diesen Artikel: Google Sheets Makros. 

• Tipp: Nachdem Sie Ihre Daten in Google Sheets gemischt haben, können Sie sie jetzt mit Google Data Studio für Berichterstattung verbinden.

Nächste Schritte

Datenmischung ist ein fortgeschrittenes Thema. Obwohl es ein herausforderndes Konzept ist, hoffen wir, dass Ihnen dieser Artikel hilfreich war. Es gibt unzählige Möglichkeiten, wie Sie die gemischten Daten für Ihre Berichterstattung nutzen können. Hoffentlich haben die Einschränkungen von Google Data Studio für die Datenmischung Sie nicht davon abgehalten, das Beste daraus zu machen.

Wir haben auch einige Tipps und einige Google Sheets-Funktionen geteilt, um Ihnen zu helfen, diese Einschränkungen der Datenmischung in Google Data Studio zu überwinden. 

Die Liste der Funktionen, die wir geteilt haben, ist jedoch nicht erschöpfend – aber es sind die Kernfunktionen, die die meisten Ihrer Anforderungen an die Datenmischung erfüllen können. Achten Sie also darauf, Ihre Fähigkeiten im kreativen Umgang mit Ihren Marketingdaten weiter auszubauen.

Sehen Sie sich auch an, wie Sie Dataslayer um Ihnen zu helfen, alle Ihre Marketingdaten aus verschiedenen Quellen in Ihre bevorzugten Berichterstattungsplattformen zu ziehen, sei es Google Sheets, BigQuery oder Google Data Studio.