Entiende las limitaciones de la combinación de datos en Google Data Studio y aprende los consejos para superar esas limitaciones. Tendrás un impacto notable y obtendrás las percepciones más valiosas de tus fuentes de datos. 

Google Data Studio, es sin duda la mejor herramienta gratuita para visualizar tus datos de diferentes fuentes. Te ayuda a desbloquear información invaluable y posibilidades con sus poderosas herramientas y funcionalidades, como la función de combinación de datos. Además, Data Studio te brinda una ventaja competitiva inigualable para tu empresa, llevando así tu negocio al siguiente nivel.

Sin embargo, como muchas otras herramientas de Google, es fácil sobrevivir — pero difícil de dominar. Funciones como el data blending son fáciles de aprovechar, pero solo los profesionales entienden sus trampas comunes.

Afortunadamente, hablaremos sobre las siete limitaciones del data blending en Google Data Studio y cómo puedes superarlas. ¿Estás listo? Comencemos.

Pero primero, lo básico:

¿Qué es Data Blending?

Data blending en Google Data Studio es el proceso de combinar múltiples fuentes de datos en un único conjunto de datos para que puedas crear gráficos, tablas y controles para tu visualización de datos. Para que puedas unir varias fuentes de datos en un blend, necesitas entender el concepto de data joining. Entonces, ¿qué es?

Entendiendo el data joining en Google Data Studio

Debido a que este es un gran concepto del data blending, a menudo es un desafío que muchos marketers encuentran confuso. Combinar dos tablas en Data Studio requiere una configuración de join con un operador de join y una condición de join. Así es como se ve la ventana de configuración de join en Data Studio:

Unión de datos es el proceso de combinar dos conjuntos de datos, uno al lado del otro, con una columna de datos compartida de cada conjunto de datos. Antes del 17 de febrero de 2022, la configuración de unión estaba limitada a la configuración de Left Outer join.

Las nuevas configuraciones de unión en Data Studio ahora incluyen cuatro otras condiciones de unión:

• Inner join – devuelve solo las filas coincidentes de ambas tablas, la izquierda y la derecha.
• Left outer join – devuelve las filas coincidentes de la tabla derecha con las filas no coincidentes de la tabla izquierda.
• Right outer join – devuelve las filas coincidentes de las tablas izquierda con las filas no coincidentes de la tabla derecha.
• Full outer join – devuelve todas las filas que coinciden en la tabla izquierda o derecha.
• Unión cruzada – devuelve cada combinación posible de filas de la tabla izquierda y de la tabla derecha.

Las seis principales limitaciones de la mezcla de datos en Google Data Studio 

La mezcla en Google Data Studio está limitada a cinco fuentes de datos

Otra limitación de mezclar datos en Google Data Studio es que estás limitado a cinco fuentes. Si tienes más de cinco fuentes que deseas combinar, no tendrás la oportunidad con Google Data Studio.

Por lo tanto, puedes perderte informes avanzados o en profundidad que requieren más fuentes para crear una tabla detallada con demasiadas columnas. Si necesitas más que esto, considera usar Google Sheets.

• Consejo Profesional: Utiliza Dataslayer para Google Data Studio para desbloquear más de 40 fuentes de datos para la mezcla

Google Data Studio no maneja automáticamente ningún valor faltante o mal calculado

Mientras que Google Data Studio te mostrará cuando tu mezcla tiene un error de configuración, no corregirá estos errores automáticamente. Tales errores pueden resultar de un cálculo roto o de un campo faltante en las claves de unión. 

Por ejemplo, los campos faltantes se convertirán en 'null.' GDS no los reemplazará con ceros '0' ni con ningún otro valor personalizado si no lo haces antes de fusionar los datos.

En caso de tales errores de configuración, verás un campo ‘missing’ en rosa en la condición de unión o un cuadro rojo alrededor de la configuración de unión por errores en tus tablas.

Considera usar filtros pre-blend y calcular tus campos con precisión, o aplica la solución manualmente para asegurar que todas las claves de unión sean válidas y coincidan.

La mezcla puede crear conjuntos de datos innecesariamente grandes.

En Google Data Studio, sin un control estricto sobre qué datos incluir en tu mezcla, tu mezcla puede generar rápidamente un conjunto de datos grande con demasiados campos. Estos conjuntos de datos innecesarios a menudo ralentizan el rendimiento y reducen tu productividad. Además, podrías incurrir en costos considerables si consultas cada vez más datos a través de tus conexiones pagadas o servicios de API.

Por lo tanto, tus mezclas deben incluir solo los campos que deseas visualizar, que pueden ser solo un subconjunto de tus datos. Además, ten cuidado con las operaciones de cross-join, ya que pueden causar demasiados datos en una mezcla.

Los gráficos de mezcla calculan todas las filas incluso si no se utilizan.

Cuando trabajas con mezclas, a menudo encontrarás el error ‘Este gráfico solicitó demasiados datos.’ Como hemos mencionado, si generaste demasiados datos en tu mezcla, puedes tener un problema al visualizarlos en gráficos. Pero, ¿por qué?

Esta limitación ocurre porque un gráfico en una mezcla calculará todas las filas disponibles incluso si nunca las usará. Eso significa que Google Data Studio calculará todos los campos en tus datos y usará solo aquellos que seleccionaste. 

Por lo tanto, piensa más antes de usar operadores de unión como cross join e incluye solo los campos que necesitas para tus mezclas para evitar estos errores.

Los datos combinados pueden estar equivocados

Es común encontrar que los resultados de tus datos combinados no son los que esperabas. Esta inexactitud puede ser muy difícil de notar si trabajas con datos complejos. Este problema a menudo resulta de la forma en que Google Data Studio crea las tablas para tu combinación.

Data Studio consultará los datos de cada tabla antes de unirlos en una combinación final con tu condición de unión preferida. Si aplicaste los rangos de fechas, filtros o campos calculados en tus tablas antes de unirlas, esto puede explicar la salida diferente de tu combinación.

Esa podría ser típicamente la razón. De lo contrario, Data Studio hace esto en segundo plano, por lo que estás limitado a ver la lógica de lo que probablemente pudo haber salido mal.

Puedes probar pequeñas piezas de datos antes de combinar tus conjuntos de datos complejos. Además, asegúrate de que todas tus tablas y filtros pre-calculados sean precisos.

• Leer más: Cinco maneras de evitar el muestreo de datos en Google Analytics

La usabilidad del conector depende del esquema de la base de datos interna

Mientras que Google Data Studio ofrece varios conectores para que los uses en la combinación de datos, cada conexión a menudo proporciona un único enlace para cada una de tus propiedades. Por lo tanto, tus fuentes de datos preferidas pueden no ofrecer más opciones de propiedades de conexión para diferentes segmentos de datos.

Puedes integrar tus fuentes de datos directamente con las APIs en lugar de los conectores para obtener más flexibilidad y evitar estas limitaciones. De esa manera, puedes personalizar la estructura de tus fuentes de datos como desees.

Cómo superar las limitaciones de la combinación de datos en Google Data Studio

Google Data Studio es potente para la visualización de datos. Si bien la combinación en Data Studio tiene algunas desventajas, son fáciles de sortear. Y, básicamente, hay consejos para trabajar algunas de ellas en Google Data Studio. Otros métodos complejos requieren que uses Google Sheets, una excelente herramienta para la manipulación de datos.

Entonces, Google Sheets será nuestra herramienta principal para manejar todas las limitaciones de Google Data Studio. Comencemos con los consejos.

Consejos generales a seguir al mezclar datos en Google Data Studio:

• Elige datos de muestra bien entendidos para probar y fortalecer tu comprensión de la mezcla.
• Asegúrate de que todas tus tablas estén en el orden exacto que deseas.
• Asegúrate de que el número de dimensiones en cada una de tus tablas sea mínimo, cuando sea posible.
• Asegúrate de estar utilizando los filtros y campos calculados correctos.
• Comienza con menos tablas, como dos, y luego sigue agregando otras mientras observas los resultados.
• No utilices una condición de unión compleja al principio, especialmente una que resulte en la menor cantidad de campos posible.

Cómo utilizar Google Sheets para superar las limitaciones de la mezcla en Data Studio.

La mayoría, si no todas, las limitaciones de Google Data Studio para mezclar datos se pueden solucionar fácilmente con Google Sheets. Puede ser un proceso complejo, pero vale la pena.

De esa manera, sería útil que combinaras tus datos en Google Sheets y luego los llevaras de regreso a Data Studio para informes. En Google Sheets, tendrás más flexibilidad y control sobre tus datos que lo que tendrías en Data Studio. 

Además, cargar datos es más fácil, rápido y manejable en Google Sheets. Google Sheets ofrece excelentes fórmulas para manipular tus datos automáticamente sin demasiados problemas.

Así que arremanguémonos y conozcamos algunas funciones útiles para unir datos en Google Sheets. Ahora, puedes analizar tus datos en una sola tabla y obtener información significativa.

Leer más: Por qué Google Data Studio es tan lento y cómo solucionarlo

Entendiendo las funciones de combinación de datos en Google Sheets 

Después de extraer tus datos de tus fuentes favoritas con Dataslayer, lo que debes hacer a continuación es trabajar en tus datos. Aquí tienes algunas de las funciones poderosas para ayudarte en Google Sheets:

VLOOKUP

Buscar información de un gran conjunto de datos puede ser desalentador. Afortunadamente, la función VLOOKUP de Google Sheets está disponible para ayudarte a buscar tus datos. Esta función es particularmente útil al tratar con múltiples fuentes de datos — es más efectiva sin importar el número de filas en tus datos.

VLOOKUP es una función de búsqueda vertical, lo que significa que busca valores específicos en columnas verticales. Para utilizar esta función de manera eficiente, usa columnas como tus campos. Además, VLOOKUP es solo para coincidencias exactas, así que no pienses en usarlo para aproximaciones. 

La sintaxis para VLOOKUP es:

VLOOKUP(clave_de_búsqueda, rango, índice, [ordenado])

Aquí, la clave_de_búsqueda es el valor que deseas buscar. El rango es de donde quieres buscarlo, y el índice es el índice de columna del valor que se devolverá. Luego, el último parámetro es si deseas una coincidencia exacta (configurada como falso o '0') o una coincidencia aproximada (configurada como verdadero u omitir).

• Consejo Profesional: Usa referencia absoluta para buscar el valor y arrastra la fórmula a otras celdas para reutilizar la función.

Aquí está el mejor artículo para ayudarte a aprender Cómo usar VLOOKUP.

ÍNDICE Y COINCIDENCIA

Utiliza el COINCIDENCIA función para encontrar celdas con valores aproximados, y el ÍNDICE función para obtener el valor de una celda con un índice especificado. Por lo tanto, puedes obtener mejores resultados donde VLOOKUP no pudo buscar efectivamente valores aproximados.

La sintaxis para INDEX es:

INDEX(reference, [row], [column])

La sintaxis para MATCH es:

MATCH(search_key, range, [search_type])

La sintaxis para usar tanto INDEX como MATCH es:

INDEX(reference, MATCH(search_key, range, [search_type]), [column])

Aquí está el mejor artículo para ayudarte a aprender Cómo usar INDEX y MATCH 

Macros

La automatización es clave hoy en día. Las macros pueden ayudarte a definir funciones personalizadas para automatizar tus acciones de informes repetitivas. Esta funcionalidad te ahorrará horas de realizar tareas repetitivas, especialmente en tareas más grandes y cotidianas. Ahorrarás tiempo y energía mientras minimizas errores al trabajar con tus datos.

Configurar macros es fácil; puedes escribirlas o grabar tus acciones para obtener más control y flexibilidad en tu análisis de datos.

Si necesitas una guía completa para configurar macros en Google Sheets, consulta este artículo: Macros de Google Sheets. 

• Consejo: Después de mezclar tus datos en Google Sheets, ahora puedes conectarlos a Google Data Studio para informes.

Próximos pasos

La mezcla de datos es un tema avanzado. Aunque es un concepto desafiante, esperamos que este artículo te haya sido útil. Hay innumerables formas en las que puedes usar los datos mezclados para tus informes. Esperamos que las limitaciones de Google Data Studio para la mezcla de datos no te hayan impedido aprovecharlo al máximo.

También hemos compartido algunos consejos y algunas funciones de Google Sheets para ayudarte a superar esas limitaciones de la mezcla de datos en Google Data Studio. 

La lista de funciones que compartimos, sin embargo, no es exhaustiva — pero son las funciones básicas que pueden satisfacer la mayoría de tus necesidades de mezcla de datos. Así que asegúrate de seguir desarrollando tus habilidades para manejar tus datos de marketing de manera creativa.

Además, consulta cómo puedes usar Dataslayer para ayudarte a extraer todos tus datos de marketing de diferentes fuentes a tus plataformas de informes favoritas, ya sea Google Sheets, BigQuery o Google Data Studio.