Un rapport lent dans Google Data Studio est l'une des pires nuisances que chaque marketer déteste. Mais pourquoi Google Data Studio est-il si lent par moments ?

Créer des dashboards qui se chargent plus rapidement et réagissent bien aux changements des utilisateurs est un rêve que les utilisateurs de Google Data Studio souhaitent réaliser. Mais comment y parvenir ?

Aujourd'hui, nous allons expliquer les trois principaux facteurs qui entraînent un Google Data Studio plus lent et les quatre solutions qui vous aideront à l'accélérer dans cet article. 

Alors, commençons.

Qu'est-ce qui affecte la vitesse de vos rapports Google Data Studio ?

Il y a trois raisons pour lesquelles Google Data Studio peut être si lent. Celles-ci peuvent inclure :

Interroger d'énormes quantités de données pour vos rapports

Lorsque vous exécutez une requête qui doit charger une grande quantité de données sur votre dashboard, vous pouvez rencontrer des délais. Les rapports avec de longues périodes ou avec un grand nombre de graphiques sont souvent les raisons qui impactent la vitesse de votre Google Data Studio. 

Utiliser des requêtes complexes pour charger vos rapports

Une autre raison pour laquelle Google Data Studio est si lent est lorsque vous utilisez de nombreuses requêtes complexes pour construire vos dashboards. Effectuer beaucoup de traitement de données, comme 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

Lorsque vos sources de données sont non réactives ou plus lentes, vous aurez sûrement un tableau de bord sous-performant pour tous les rapports qui dépendent de ces ensembles de données. Extraire de grands ensembles de données directement à partir de ces sources est souvent une raison pour laquelle vos tableaux de bord dans Google Data Studio se chargent lentement.

Comment rendre Data Studio plus rapide

Après avoir identifié les raisons possibles qui rendent nos tableaux de bord lents à charger, plongeons maintenant dans les solutions qui peuvent accélérer ses performances. Que vous traitiez des ensembles de données plus ou moins volumineux, appliquer ces conseils accélérera le temps de chargement de votre Data Studio. 

Alors, plongeons directement !

Réduisez la complexité de vos tableaux de bord

Un tableau de bord trop complexe ou encombré peut affecter les temps de chargement dans Google Data Studio par rapport à un tableau de bord propre et concis. Ajouter trop de graphiques, utiliser des périodes plus longues ou appliquer une cardinalité plus élevée et un traitement des données peut avoir un impact négatif sur la vitesse de vos rapports dans Google Data Studio.

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. 

De plus, visez à utiliser moins de dimensions dans vos rapports pour accélérer vos tableaux de bord, car, comme nous l'avons vu, une cardinalité plus élevée est une autre raison pour laquelle Google Data Studio est si lent. De plus, évitez trop de data blending ou des champs précalculés, car cela peut également affecter les temps de chargement de vos tableaux de bord.

Donc, pour résoudre la lenteur de Data Studio, vous devez réduire les champs, calculs, transformations, périodes et widgets inutiles dans vos rapports pour profiter d'un Google Data Studio plus rapide.

De plus, diviser vos rapports en plusieurs pages peut réduire la complexité de vos tableaux de bord, ce qui améliorera considérablement la vitesse et la performance de Google Data Studio.

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.

Cela est possible car Data Studio offre des fonctionnalités qui améliorent la performance de vos rapports. Par exemple, le système de cache dans Google Data 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.

Pour améliorer la performance de vos rapports dans Google Data Studio, réduisez la fréquence à laquelle vos données dans le système de cache sont mises à jour. Ainsi, vos rapports utiliseront le système de cache pour répondre à des requêtes répétitives, ce qui peut améliorer les temps de chargement de vos rapports.

Data Studio a un taux de rafraîchissement par défaut pour chaque source de données, où il rafraîchit automatiquement les données mises en cache. Si vous devez ajuster cette valeur par défaut, voici le processus :

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.

Il y a d'autres avantages au système de cache au-delà de l'amélioration de la vitesse de chargement. Si vous utilisez des services payants pour charger vos rapports dans Google Data Studio, cette fonctionnalité vous fera économiser sur les coûts des requêtes répétées sur vos ensembles de données en direct.

Utilisez le Connecteur de données extrait de Google Data Studio

L'une des principales solutions à un Google Data Studio plus lent est d'utiliser des sources de données extraites pour construire vos rapports. 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.

Ainsi, il élimine le temps que Data Studio utilise chaque fois qu'il charge vos rapports, ce qui le rend plus rapide. De plus, explorer un sous-ensemble de vos données le rend plus réactif à travailler qu'avec les connecteurs en temps réel.

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

Pour configurer une source de données extraites, suivez ce processus sur votre Google Data Studio :

1. Après vous être connecté à Google Data Studio, cliquez 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 est un service d'analyse rapide en mémoire qui vous permet d'analyser vos données dans BigQuery. Il vous permet d'utiliser les données BigQuery dans Google Data Studio, éliminant ainsi le temps de traitement des données.

Ainsi, en intégrer vos données dans BigQuery et en intégrant le moteur BI avec Google Data Studio, vous pouvez accélérer votre exploration et analyse de données. Vous bénéficiez des meilleurs tableaux de bord riches et les plus interactifs dans Google Data Studio. Et surtout, vous ne compromettez pas la performance, la fraîcheur des données, et l'échelle.

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.

Accélérez la performance de Google Data Studio avec Dataslayer

Dataslayer pour Google Data 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 modèles Google Data Studio. Tout en profitant d'immenses possibilités avec de nouvelles sources de données et de meilleures expériences de reporting.

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