Un informe lento en Google Data Studio es una de las peores molestias que a cada marketero le desagrada. Pero, ¿por qué es tan lento Google Data Studio a veces?

Crear dashboards que carguen más rápido y respondan bien a los cambios del espectador es un sueño que los usuarios de Google Data Studio desean tener. Pero, ¿cómo puedes lograrlo?

Hoy, explicaremos los tres factores principales que conducen a un Google Data Studio más lento y las cuatro soluciones que te ayudarán a acelerarlo en este artículo. 

Así que, empecemos.

¿Qué afecta la velocidad de tus informes de Google Data Studio?

Hay tres razones por las que Google Data Studio puede ser tan lento. Estas pueden incluir:

Consultar grandes cantidades de datos para tus informes

Cuando ejecutas una consulta que necesita cargar una gran cantidad de datos en tu panel, puedes experimentar algunos retrasos. Los informes con largos periodos de tiempo o con un gran número de gráficos suelen ser las razones que afectan la velocidad de tu Google Data Studio. 

Usar consultas complejas para cargar tus informes

Otra razón por la que Google Data Studio es tan lento es cuando utilizas muchas consultas complejas para construir tus paneles. Realizar muchos cálculos de datos, como usar blends o aplicar demasiadas dimensiones poco importantes o innecesarias, es un error común cuya consecuencia es un informe más lento.

Conjuntos de datos de bajo rendimiento en tus paneles

Cuando tus fuentes de datos son poco receptivas o más lentas, seguramente tendrás un panel de bajo rendimiento para todos los informes que dependen de esos conjuntos de datos. Obtener grandes conjuntos de datos directamente de tales fuentes es a menudo una razón por la que tus paneles en Google Data Studio se cargan lentamente.

Cómo hacer que Data Studio sea más rápido

Después de conocer las posibles razones que hacen que nuestros dashboards se carguen lentamente, ahora profundicemos en las soluciones que pueden acelerar su rendimiento. Ya sea que estés manejando conjuntos de datos más grandes o más pequeños, aplicar estos consejos acelerará el tiempo de carga de tu Data Studio. 

¡Así que, vamos a empezar!

Reduce la complejidad de tus dashboards

Un dashboard que es demasiado complejo o está lleno de desorden puede afectar los tiempos de carga en Google Data Studio en comparación con un dashboard limpio y conciso. Agregar demasiados gráficos, usar marcos de tiempo más largos o aplicar una mayor cardinalidad y procesamiento de datos puede impactar negativamente la velocidad de tus informes en Google Data Studio.

Por eso, deberías evitar usar marcos de tiempo más largos, ya que tomará menos tiempo cargar, procesar y visualizar datos para tres meses que para un año. 

Además, busca usar menos dimensiones en tus informes para acelerar tus dashboards porque, como hemos visto, una mayor cardinalidad es otra razón por la que Google Data Studio es tan lento. Además, evita demasiados mezcla de datos o campos precalculados, ya que también puede afectar los tiempos de carga de tus dashboards.

Por lo tanto, para solucionar la lentitud de Data Studio, deberías reducir campos innecesarios, cálculos, transformaciones, marcos de tiempo y widgets en tus informes para disfrutar de un Google Data Studio más rápido.

Además, dividir tus informes en múltiples páginas puede reducir la complejidad de tus dashboards, lo que mejorará significativamente la velocidad y el rendimiento de Google Data Studio.

Ajusta la frescura de los datos para una frecuencia de actualización prolongada

Los datos que no necesitan ser actualizados con frecuencia pueden llevar a un panel más rápido que aquellos que requieren intervalos de actualización más cortos. Es probable que tus conjuntos de datos tengan diferentes requisitos sobre cuán actualizados deben estar los datos, y reducir la frecuencia de actualización puede acelerar el tiempo de carga de tus informes.

Esto es posible porque Data Studio ofrece características que mejoran el rendimiento de tus informes. Por ejemplo, el sistema de caché en Google Data Studio te permite obtener tus datos internamente desde un almacenamiento temporal, lo cual es mucho más rápido que obtener los datos directamente de tus fuentes de datos en vivo.

Para mejorar el rendimiento de tus informes en Google Data Studio, reduce la frecuencia con la que tus datos en el sistema de caché son actualizados. Así, tus informes utilizarán el sistema de caché para responder consultas repetitivas, lo que puede mejorar los tiempos de carga de tus informes.

Data Studio tiene una tasa de actualización predeterminada para cada fuente de datos, donde actualiza automáticamente los datos en caché. Si necesitas ajustar este valor predeterminado, aquí está el proceso:

1. Ve a la fuente de datos que necesitas cambiar y encuentra La frescura de los datos en la parte superior. 
2. En el emergente de frescura de datos, selecciona una opción de actualización más larga que esté disponible bajo el “Verificar datos actualizados:”
3. Finalmente, haz clic Establecer la frescura de los datos, y estarás listo.

Hay otros beneficios en el sistema de caché más allá de mejorar la velocidad de carga. Si utilizas servicios de pago para cargar tus informes en Google Data Studio, esta función te ahorrará costos por consultas repetidas sobre tus conjuntos de datos en vivo.

Utiliza el conector de extracción de datos de Google Data Studio

Una de las principales soluciones para un Google Data Studio más lento es utilizar fuentes de datos extraídas para construir tus informes. El conector de extracción de datos te permite explorar un subconjunto de tus datos al extraerlos de tus conectores y almacenarlos como caché para su uso posterior.

Así, elimina el tiempo que Data Studio utiliza cada vez que carga tus informes, haciendo que se cargue más rápido. Además, explorar un subconjunto de tus datos lo hace más receptivo para trabajar que con los conectores en vivo.

Consejo Profesional: Utiliza Dataslayer para Google Data Studio con el conector de extracción de datos y disfruta de las mejores experiencias, eficiencia y rendimiento con estas poderosas herramientas.

El conector Extract Data, sin embargo, es estático, y debes seguir actualizando tus fuentes de datos para mantener la frescura. No obstante, es un inconveniente menor ya que puedes usar horarios para actualizar tus datos en períodos de tiempo específicos.

Cómo configurar una Fuente de Datos Extraída

Para configurar una Fuente de Datos Extraída, sigue este proceso en tu Google Data Studio:

1. Después de iniciar sesión en Google Data Studio, haz clic en Crear en la parte superior izquierda, y selecciona Fuente de Datos.

2. Utiliza la barra de búsqueda para encontrar el conector Extract Data en la lista de conectores.

3. Seleccionar Extract Data en los resultados de búsqueda, luego selecciona una fuente de datos existente de la que deseas extraer datos.

4. A continuación, agrega el Dimensiones y Métricas quieres extraer de la Campos Disponibles lista. Los campos seleccionados aparecerán en el extremo derecho, donde también puedes configurar Actualización Automática para actualizaciones programadas. 
5. Puedes aplicar agregaciones, filtros y rangos de fechas para personalizar la fuente de datos extraída según tus necesidades. Finalmente, haz clic en Guardar y Extraer.

Una vez que hayas creado con éxito una fuente de datos extraída, puedes usarla como cualquier otro conector. Sin embargo, a diferencia de los conectores en vivo, esta nueva fuente de datos extraída será mucho más rápida. Por lo tanto, mejorará el rendimiento y la velocidad de tus informes y exploraciones.

Acelera el tiempo de respuesta con el motor BI de BigQuery

Para conjuntos de datos grandes de más de 100 MB o donde la frescura de los datos es crítica, la caché y el conector de Data Extract pueden ser ineficientes para reducir el tiempo de respuesta de tus informes de Data Studio. Y — eso es exactamente cuando BigQuery BI Engine viene al rescate.

BigQuery BI Engine es un servicio de análisis rápido en memoria que te permite analizar tus datos en BigQuery. Te permite usar los datos de BigQuery en Google Data Studio, eliminando el tiempo de procesamiento de datos.

Así que, al llevar tus datos a BigQuery y al integrar el motor de BI con Google Data Studio, puedes acelerar tu exploración y análisis de datos. Disfrutas de los mejores, más ricos y más interactivos paneles en Google Data Studio. Y lo más importante, no comprometerás el rendimiento, la frescura de los datos y la escalabilidad.

Consejo Profesional: Utiliza Dataslayer para BigQuery para analizar millones de filas de diferentes fuentes de datos y combinarlas en BigQuery. De esa manera, puedes visualizar o crear informes más rápidos en Data Studio y otras plataformas de informes que te encantan.

Acelera el rendimiento de Google Data Studio con Dataslayer

Dataslayer para Google Data Studio es una herramienta poderosa que te ayudará a tomar el control de todos tus datos de marketing. Facilita y acelera la creación y actualización de tus paneles.

Dataslayer puede ayudarte a importar todos tus datos de campañas de Facebook, TikTok, Bing, Google Ads, Google Analytics y más. También ahorrarás tiempo en tus informes con impresionantes informes visuales con nuestro plantillas de Google Data Studio. Todo mientras disfrutas de inmensas posibilidades con nuevas fuentes de datos y mejores experiencias de informes.

Prueba Dataslayer hoy y obtén todos estos beneficios para tu empresa.