Ein langsamer Bericht in Google Data Studio ist eine der schlimmsten Belästigungen, die jeder Marketer nicht mag. Aber warum ist Google Data Studio manchmal so langsam?

Dashboards zu erstellen, die schneller laden und gut auf Änderungen der Betrachter reagieren, ist ein Traum, den Google Data Studio-Nutzer haben möchten. Aber wie können Sie das erreichen?

Heute erklären wir die drei Hauptfaktoren, die zu einem langsameren Google Data Studio führen, und die vier Lösungen, die Ihnen helfen, es in diesem Artikel zu beschleunigen. 

Lassen Sie uns also beginnen.

Was beeinflusst die Geschwindigkeit Ihrer Google Data Studio-Berichte?

Es gibt drei Gründe, warum Google Data Studio so langsam sein kann. Diese können Folgendes umfassen:

Abfragen riesiger Datenmengen für Ihre Berichte

Wenn Sie eine Abfrage ausführen, die eine große Menge an Daten auf Ihrem Dashboard laden muss, können Sie Verzögerungen erleben. Berichte mit langen Zeiträumen oder mit einer großen Anzahl von Diagrammen sind oft die Gründe, die die Geschwindigkeit Ihres Google Data Studio beeinflussen. 

Verwendung komplexer Abfragen zum Laden Ihrer Berichte

Ein weiterer Grund, warum Google Data Studio so langsam ist, liegt darin, dass Sie viele komplexe Abfragen verwenden, um Ihre Dashboards zu erstellen. Eine Menge Datenverarbeitung durchzuführen, wie Blends zu verwenden oder zu viele unwichtige oder unnötige Dimensionen anzuwenden, ist eine häufige Falle, deren Konsequenz ein langsamerer Bericht ist.

Leistungs schwache Datensätze auf Ihren Dashboards

Wenn Ihre Datenquellen nicht reagieren oder langsamer sind, haben Sie sicherlich ein leistungsschwaches Dashboard für alle Berichte, die von diesen Datensätzen abhängen. Das Abrufen großer Datensätze direkt aus solchen Quellen ist oft ein Grund, warum Ihre Dashboards in Google Data Studio langsam laden.

Wie man Data Studio schneller macht

Nachdem wir die möglichen Gründe erkannt haben, die unsere Dashboards langsam laden lassen, wollen wir nun in die Lösungen eintauchen, die die Leistung beschleunigen können. Egal, ob Sie es mit größeren oder kleineren Datensätzen zu tun haben, die Anwendung dieser Tipps wird die Ladezeiten Ihres Data Studio beschleunigen. 

Also, lassen Sie uns gleich loslegen!

Reduzieren Sie die Komplexität Ihrer Dashboards

Ein Dashboard, das zu komplex oder mit Unordnung gefüllt ist, kann die Ladezeiten in Google Data Studio im Vergleich zu einem sauberen und prägnanten Dashboard beeinträchtigen. Zu viele Diagramme hinzuzufügen, längere Zeiträume zu verwenden oder eine höhere Kardinalität und Datenverarbeitung anzuwenden, kann die Geschwindigkeit Ihrer Berichte in Google Data Studio negativ beeinflussen.

Deshalb sollten Sie längere Zeiträume vermeiden, da es weniger Zeit in Anspruch nimmt, Daten für drei Monate zu laden, zu verarbeiten und zu visualisieren, als für ein Jahr. 

Ziel ist es auch, in Ihren Berichten weniger Dimensionen zu verwenden, um Ihre Dashboards zu beschleunigen, denn wie wir gesehen haben, ist eine höhere Kardinalität ein weiterer Grund, warum Google Data Studio so langsam ist. Vermeiden Sie außerdem zu viele Datenmischung oder vorab berechnete Felder, da dies ebenfalls die Ladezeiten Ihrer Dashboards beeinflussen kann.

Um die Langsamkeit von Data Studio zu beheben, sollten Sie unnötige Felder, Berechnungen, Transformationen, Zeitrahmen und Widgets in Ihren Berichten reduzieren, um ein schnelleres Google Data Studio zu genießen.

Außerdem kann das Aufteilen Ihrer Berichte in mehrere Seiten die Komplexität Ihrer Dashboards reduzieren, was die Geschwindigkeit und Leistung von Google Data Studio erheblich verbessert.

Datenaktualität anpassen für eine verlängerte Aktualisierungsfrequenz

Daten, die nicht häufiger aktualisiert werden müssen, können zu einem schnelleren Dashboard führen als solche, die kürzere Aktualisierungsintervalle benötigen. Ihre Datensätze haben wahrscheinlich unterschiedliche Anforderungen an die Aktualität der Daten, und die Reduzierung der Aktualisierungsfrequenz kann die Ladezeiten Ihrer Berichte verkürzen.

Dies ist möglich, da Data Studio Funktionen bietet, die die Leistung Ihrer Berichte verbessern. Zum Beispiel: das Caching-System in Google Data Studio ermöglicht es Ihnen, Ihre Daten intern aus dem temporären Speicher abzurufen, was viel schneller ist, als die Daten direkt von Ihren Live-Datenquellen zu holen.

Um die Leistung Ihrer Berichte in Google Data Studio zu verbessern, reduzieren Sie die Häufigkeit, mit der Ihre Daten im Caching-System aktualisiert werden. So verwenden Ihre Berichte das Caching-System, um wiederkehrende Abfragen zu beantworten, was die Ladezeiten Ihrer Berichte verbessern kann.

Data Studio hat eine standardmäßige Aktualisierungsrate für jede Datenquelle, bei der die zwischengespeicherten Daten automatisch aktualisiert werden. Wenn Sie diesen Standardwert anpassen müssen, hier ist der Prozess:

1. Gehen Sie zu der Datenquelle, die Sie ändern müssen, und suchen Sie Datenaktualität oben. 
2. Wählen Sie im Pop-up zur Datenaktualität eine längere Aktualisierungsoption, die unter „Überprüfen Sie auf neue Daten:”
3. Klicke schließlich Datenaktualität festlegen, und Sie sind bereit.

Es gibt weitere Vorteile des Cache-Systems, die über die Verbesserung Ihrer Ladegeschwindigkeit hinausgehen. Wenn Sie kostenpflichtige Dienste nutzen, um Ihre Berichte in Google Data Studio zu laden, wird Ihnen diese Funktion Kosten für wiederholte Abfragen Ihrer Live-Datensätze sparen.

Nutzen Sie den Extract Data Connector von Google Data Studio

Eine der Hauptlösungen für ein langsameres Google Data Studio besteht darin, extrahierte Datenquellen zu verwenden, um Ihre Berichte zu erstellen. Der Extract Data Connector ermöglicht es Ihnen, einen Teil Ihrer Daten zu erkunden, indem Sie sie aus Ihren Verbindern abrufen und als Cache für die spätere Verwendung speichern.

Dadurch wird die Zeit eliminiert, die Data Studio jedes Mal benötigt, um Ihre Berichte zu laden, was die Ladezeiten verkürzt. Außerdem ist das Erforschen eines Teils Ihrer Daten reaktionsschneller zu bearbeiten als mit den Live-Connectoren.

Pro-Tipp: Verwenden Sie Dataslayer für Google Data Studio Nutzen Sie den Extract Data Connector und genießen Sie die besten Erfahrungen, Effizienz und Leistung mit diesen leistungsstarken Tools.

Der Extract Data Connector ist jedoch statisch, und Sie sollten Ihre Datenquellen regelmäßig aktualisieren, um die Frische zu erhalten. Dennoch ist es eine geringe Unannehmlichkeit, da Sie Zeitpläne verwenden können, um Ihre Daten in bestimmten Zeitrahmen zu aktualisieren.

So richten Sie eine extrahierte Datenquelle ein

Um eine extrahierte Datenquelle einzurichten, folgen Sie diesem Prozess in Ihrem Google Data Studio:

1. Nachdem Sie sich bei Google Data Studio angemeldet haben, klicken Sie auf Erstellen oben links und wählen Sie Datenquelle.

2. Verwenden Sie die Suchleiste, um den Extract Data Connector in der Liste der Connectoren zu finden.

3. Wählen Sie Extract Data in den Suchergebnissen, und wählen Sie dann eine vorhandene Datenquelle aus, aus der Sie Daten extrahieren möchten.

4. Als Nächstes fügen Sie die Dimensionen und Metriken die Sie aus dem Verfügbare Felder Liste hinzu. Ausgewählte Felder erscheinen ganz rechts, wo Sie auch Automatische Aktualisierung für geplante Aktualisierungen. 
5. Sie können Aggregationen, Filter und Datumsbereiche anwenden, um die extrahierte Datenquelle an Ihre Bedürfnisse anzupassen. Schließlich klicken Sie auf Speichern und Extrahieren.

Sobald Sie eine extrahierte Datenquelle erfolgreich erstellt haben, können Sie sie wie jeden anderen Connector verwenden. Im Gegensatz zu den Live-Connectors wird diese neu extrahierte Datenquelle jedoch viel schneller sein. Dadurch wird die Leistung und Geschwindigkeit Ihrer Berichte und Erkundungen verbessert.

Beschleunigen Sie die Reaktionszeit mit der BigQuery BI-Engine

Für große Datensätze mit über 100 MB oder wenn die Datenaktualität kritisch ist, kann das Caching und der Data Extract Connector ineffizient sein, um die Antwortzeit für Ihre Data Studio-Berichte zu reduzieren. Und – genau dann BigQuery BI Engine kommt zur Rettung.

Die BigQuery BI Engine ist ein schneller, speicherinterner Analyse-Service, der es Ihnen ermöglicht, Ihre Daten in BigQuery zu analysieren. Sie können BigQuery-Daten in Google Data Studio verwenden, wodurch die Datenverarbeitungszeit entfällt.

Indem Sie Ihre Daten nach BigQuery bringen und die BI-Engine mit Google Data Studio integrieren, können Sie Ihre Datenexploration und -analyse beschleunigen. Sie genießen die besten, reichhaltigsten und interaktivsten Dashboards in Google Data Studio. Und noch wichtiger ist, dass Sie keine Kompromisse bei Leistung, Datenaktualität und Skalierung eingehen müssen.

Pro-Tipp: Verwenden Sie Dataslayer für BigQuery um Millionen von Zeilen aus verschiedenen Datenquellen zu analysieren und sie in BigQuery zu kombinieren. So können Sie schnellere Berichte in Data Studio und anderen Reporting-Plattformen erstellen oder visualisieren, die Sie lieben.

Beschleunigen Sie die Leistung von Google Data Studio mit Dataslayer

Dataslayer für Google Data Studio ist ein leistungsstarkes Tool, das Ihnen hilft, die Kontrolle über all Ihre Marketingdaten zu übernehmen. Es macht es einfacher und schneller, Ihre Dashboards zu erstellen und zu aktualisieren.

Dataslayer kann Ihnen helfen, alle Ihre Kampagnendaten von Facebook, TikTok, Bing, Google Ads, Google Analytics und mehr zu importieren. Sie werden auch Ihre Berichtszeit mit beeindruckenden visuellen Berichten mit unseren Google Data Studio-Vorlagen. Dabei genießen Sie immense Möglichkeiten mit neuen Datenquellen und besseren Berichterfahrungen.

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