Why Looker Studio Speed is So Slow And the Ultimate Fix

Slow Looker Studio speed when loading a report is one of the worst nuisances that every marketer dislikes. But why is Looker Studio speed so slow at times?

Creating dashboards that load faster and respond well to viewer changes is a dream that Looker Studio users seek to have. But how can you get it?

Today, we will explain the three main factors that lead to a slower Looker Studio and the four solutions that will help you speed it up in this article. 

Alors, commençons.

What affects Looker Studio speed of your reports?

There are three reasons why Looker Studio speed may be so slow. These may include:

Interroger d'énormes quantités de données pour vos rapports

When you run a query that needs to load a large amount of data on your dashboard, you may experience some delays. Reports with long timeframes or with a large number of charts are often the reasons impacting Looker Studio speed. 

Utiliser des requêtes complexes pour charger vos rapports

Another reason why Looker Studio speed is so slow is when you use many complex queries to build your dashboards. Performing a lot of data crunching, like utiliser des blends ou d'appliquer trop de dimensions sans importance ou inutiles, est un piège courant dont la conséquence est un rapport plus lent.

Jeux de données sous-performants sur vos tableaux de bord

When your data sources are unresponsive or slower, you will surely have an underperforming dashboard for all the reports that depend on those data sets. Fetching large data sets directly from such sources is often a reason why Looker Studio speed is slow.

How to make Looker Studio faster

After we’ve known the possible reasons that make our dashboards load sluggishly, let’s now dive into the solutions that can accelerate its performance. Whether you are dealing with bigger or smaller data sets, applying these tips will increase your Looker Studio speed. 

Alors, plongeons directement !

Réduisez la complexité de vos tableaux de bord

A dashboard that is too complex or filled with clutter may affect the load times in google Looker Studio compared to a clean and concise dashboard. Adding too many charts, using longer timeframes, or applying a higher cardinality and data crunching can negatively impact Looker Studio speed of the loading of your reports.

C'est pourquoi vous devriez éviter d'utiliser des périodes plus longues, car il faudra moins de temps pour charger, traiter et visualiser les données pour trois mois que pour une année. 

Also, aim to use fewer dimensions in your reports to speed up your dashboards because, as we’ve seen, a higher cardinality is another reason why Looker Studio speed is so slow. Moreover, avoid too much data blending ou des champs précalculés, car cela peut également affecter les temps de chargement de vos tableaux de bord.

So, to fix Looker Studio speed slowness, you should reduce unnecessary fields, calculations, transformations, timeframes, and widgets in your reports to enjoy a faster Looker Studio speed.

Also, splitting your reports into multiple pages can reduce the complexity of your dashboards, which will significantly improve the Looker Studio speed and its performance.

Ajustez la fraîcheur des données pour une fréquence de rafraîchissement prolongée

Les données qui n'ont pas besoin d'être mises à jour plus souvent peuvent conduire à un tableau de bord plus rapide que celles qui nécessitent des intervalles de rafraîchissement plus courts. Vos ensembles de données ont probablement des exigences différentes quant à la fraîcheur des données, et réduire la fréquence de mise à jour peut accélérer le temps de chargement de vos rapports.

This is possible because Looker Studio provides features that improve your report performance. For example, the cache system in Google Looker Studio vous permet de récupérer vos données en interne à partir du stockage temporaire, ce qui est beaucoup plus rapide que d'obtenir les données directement de vos sources de données en direct.

To improve the performance of your reports in Looker Studio, reduce the frequency with which your data in the cache system is updated. Thus, your reports will use the cache system to answer repetitive queries, which can improve your report load times.

Looker Studio has a default refresh rate for each data source, where it automatically refreshes the cached data. If you need to tweak this default value, here’s the process:

1. Allez à la source de données que vous devez changer, et trouvez Fraîcheur des données en haut. 
2. Dans la fenêtre contextuelle de fraîcheur des données, sélectionnez une option de rafraîchissement plus longue qui est disponible sous le “Vérifier les données fraîches :»
3. Enfin, cliquez sur Définir la fraîcheur des données, et vous serez prêt.

There are other benefits to the cache system beyond improving your Looker Studio speed. If you use paid services to load your reports into Looker Studio, this feature will save you on costs for repeated queries on your live data sets.

Use Looker Studio’s Extract Data Connector

One of the main solutions to a slower Looker Studio is using extracted data sources to build your reports. Le connecteur Extract Data vous permet d'explorer un sous-ensemble de vos données en les extrayant de vos connecteurs et en les stockant en cache pour une utilisation ultérieure.

Thus, it eliminates the time Looker Studio uses each time it loads your reports, making it load faster. Also, exploring a subset of your data makes it more responsive to work with than with the live connectors.

Astuce Pro : Utilisez Dataslayer pour Google Data Studio avec le connecteur Extract Data et profitez des meilleures expériences, de l'efficacité et de la performance avec ces outils puissants.

Le connecteur Extract Data, cependant, est statique, et vous devez continuer à actualiser vos sources de données pour maintenir leur fraîcheur. Néanmoins, c'est un inconvénient mineur car vous pouvez utiliser des horaires pour mettre à jour vos données à des intervalles spécifiques.

Comment configurer une source de données extraites

To set up an Extracted Data Source, follow this process on your Looker Studio:

1. After you’ve signed in to Looker Studio, click Créer en haut à gauche, et sélectionnez Source de données.

2. Utilisez la barre de recherche pour trouver le connecteur Extract Data dans la liste des connecteurs.

3. Sélectionnez Extract Data dans les résultats de recherche, puis choisissez une source de données existante à partir de laquelle vous souhaitez extraire des données.

4. Ensuite, ajoutez le Dimensions et Metrics que vous souhaitez extraire de la Available Fields liste. Les champs sélectionnés apparaîtront à l'extrême droite, où vous pouvez également définir Auto-Update pour les mises à jour programmées. 
5. Vous pouvez appliquer des agrégations, des filtres et des plages de dates pour personnaliser la source de données extraite selon vos besoins. Enfin, cliquez sur Enregistrer et Extraire.

Une fois que vous avez créé avec succès une source de données extraite, vous pouvez l'utiliser comme n'importe quel autre connecteur. Cependant, contrairement aux connecteurs en direct, cette nouvelle source de données extraite sera beaucoup plus rapide. Ainsi, elle améliorera la performance et la vitesse de vos rapports et explorations.

Accélérez le temps de réponse avec le moteur BI BigQuery

Pour les ensembles de données volumineux de plus de 100 Mo ou lorsque la fraîcheur des données est critique, la mise en cache et le connecteur Data Extract peuvent être inefficaces pour réduire le temps de réponse de vos rapports Data Studio. Et — c'est exactement à ce moment-là que BigQuery BI Engine vient à la rescousse.

BigQuery BI Engine is a fast, in-memory analysis service that lets you analyze your data in BigQuery. It allows you to use BigQuery data in Looker Studio, eliminating the data processing time.

Ainsi, en intégrer vos données dans BigQuery and integrating the BI engine with Looker Studio, you can speed up your data exploration and analysis. You enjoy the best, rich, and most interactive dashboards in Looker studio. And more importantly, you will not compromise performance, data freshness, and scale.

Astuce Pro : Utilisez Dataslayer pour BigQuery pour analyser des millions de lignes provenant de différentes sources de données et les combiner dans BigQuery. De cette façon, vous pouvez visualiser ou créer des rapports plus rapidement dans Data Studio et d'autres plateformes de reporting que vous aimez.

Accelerate Looker Studio’s performance with Dataslayer

Dataslayer pour Looker Studio est un outil puissant qui vous aidera à prendre le contrôle de toutes vos données marketing. Cela vous facilite et accélère la création et la mise à jour de vos tableaux de bord.

Dataslayer peut vous aider à importer toutes vos données de campagne depuis Facebook, TikTok, Bing, Google Ads, Google Analytics, et plus encore. Vous économiserez également votre temps de reporting avec des rapports visuels époustouflants grâce à nos Looker Studio templates. Tout en profitant d'immenses possibilités avec de nouvelles sources de données et de meilleures expériences de reporting.

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