Comprendi le limitazioni del data blending in Google Data Studio e scopri i suggerimenti per superare queste limitazioni. Avrai un impatto straordinario e otterrai gli insight più preziosi dalle tue fonti di dati. 

Google Data Studio è senza dubbio il miglior strumento gratuito per visualizzare i tuoi dati provenienti da diverse fonti. Ti aiuta a sbloccare preziose intuizioni e possibilità con i suoi potenti strumenti e funzionalità, come la funzione di data blending. Inoltre, Data Studio ti offre un vantaggio competitivo senza pari per la tua azienda, portando così il tuo business al livello successivo.

Tuttavia, come molti altri strumenti di Google, è facile da usare — ma difficile da padroneggiare. Funzioni come il data blending sono facili da utilizzare e comprenderne i vantaggi, ma solo i professionisti capiscono le loro insidie comuni.

Fortunatamente, parleremo delle sette limitazioni del data blending in Google Data Studio e di come puoi superarli. Sei pronto? Iniziamo.

Ma prima, le basi:

Che cos'è il Data Blending?

Data blending in Google Data Studio è il processo di fusione di più fonti di dati in un unico dataset per creare grafici, tabelle e controlli per la tua visualizzazione dei dati. Per unire diverse fonti di dati in un blend, è necessario comprendere il concetto di data joining. Quindi, cos'è?

Comprendere il data joining in Google Data Studio

Poiché questo è un grande concetto di data blending, è spesso una sfida che molti marketer trovano confusa. Combinare due tabelle in Data Studio richiede una configurazione di join con un operatore di join e una condizione di join. Ecco come appare la finestra di configurazione del join in Data Studio:

Data joining è il processo di unire due set di dati, affiancati, con una colonna di dati condivisa da ciascun set di dati. Prima del 17 febbraio 2022, la configurazione del join era limitata alla configurazione del Left Outer join.

Le nuove configurazioni del join in Data Studio ora includono altre quattro condizioni di join:

• Inner join – restituisce solo le righe corrispondenti da entrambe le tabelle sinistra e destra.
• Left outer join – restituisce le righe corrispondenti nella tabella di destra con le righe non corrispondenti nella tabella di sinistra.
• Right outer join – restituisce le righe corrispondenti nelle tabelle a sinistra con le righe non corrispondenti nella tabella a destra.
• Full outer join – restituisce tutte le righe corrispondenti nella tabella a sinistra o a destra.
• Cross join – restituisce ogni possibile combinazione di righe dalla tabella a sinistra e dalla tabella a destra.

Le Sei Principali Limitazioni del Data Blending in Google Data Studio 

Il Blending in Google Data Studio è limitato a cinque fonti di dati

Un'altra limitazione del blending dei dati in Google Data Studio è che sei limitato a cinque fonti. Se hai più di cinque fonti che desideri unire, non avrai possibilità con Google Data Studio.

Pertanto, potresti perdere report avanzati o approfonditi che richiedono più fonti per creare una tabella dettagliata con troppe colonne. Se hai bisogno di più di questo, considera di usare Google Sheets.

• Consiglio da professionista: Usa Dataslayer per Google Data Studio sbloccare oltre 40 fonti di dati per il blending

Google Data Studio non gestisce automaticamente valori mancanti o mal calcolati

Mentre Google Data Studio ti mostrerà quando il tuo blend ha un errore di configurazione, non correggerà automaticamente questi errori. Tali errori possono derivare da un calcolo errato o da un campo mancante nelle chiavi di join. 

Ad esempio, i campi mancanti diventeranno 'null.' GDS non li sostituirà con zeri '0' o con altri valori personalizzati per te se non lo fai prima di unire i dati.

In caso di tali errori di configurazione, vedrai un campo rosa ‘mancante’ nella condizione di join o una casella rossa attorno alla configurazione di join per errori nelle tue tabelle.

Considera di utilizzare filtri pre-blend e calcolare accuratamente i tuoi campi, o applica la correzione manualmente per garantire che tutte le chiavi di join siano valide e corrispondano.

Il blending può creare set di dati inutilmente grandi

In Google Data Studio, senza un controllo rigoroso su quali dati includere nel tuo blend, il tuo blend può generare rapidamente un grande dataset con troppi campi. Questi dataset inutili spesso rallentano le prestazioni e riducono la tua produttività. Inoltre, potresti incorrere in costi considerevoli se interroghi sempre più dati attraverso le tue connessioni a pagamento o i servizi API.

Pertanto, i tuoi blend dovrebbero includere solo i campi che desideri visualizzare, che possono essere solo un sottoinsieme dei tuoi dati. Inoltre, fai attenzione alle operazioni di cross-join, poiché potrebbero causare troppi dati in un blend.

I grafici di blend calcolano tutte le righe anche se non vengono utilizzate

Quando lavori con i blend, spesso ti imbatterai nell'errore ‘Questo grafico ha richiesto troppi dati.’ Come abbiamo accennato, se hai generato troppi dati nel tuo blend, potresti avere problemi a visualizzarli nei grafici. Ma perché?

Questa limitazione si verifica perché un grafico in un blend calcolerà tutte le righe disponibili anche se non verranno mai utilizzate. Ciò significa che Google Data Studio calcolerà tutti i campi nei tuoi dati e utilizzerà solo quelli che hai selezionato. 

Pertanto, pensa di più prima di utilizzare operatori di join come il cross join e includi solo i campi di cui hai bisogno per i tuoi blend per evitare questi errori.

I dati del blend potrebbero essere errati

È comune scoprire che i risultati dei tuoi dati di blend non sono quelli che ti aspettavi. Questa imprecisione può essere molto difficile da notare se lavori con dati complessi. Questo problema deriva spesso dal modo in cui Google Data Studio crea le tabelle per il tuo blend.

Data Studio interrogherà i dati per ciascuna tabella prima di unirli in un blend finale con la tua condizione di join preferita. Se hai applicato le fasce di date, i filtri o i campi calcolati sulle tue tabelle prima di unirle, questo può spiegare l'output diverso per il tuo blend.

Questa potrebbe essere tipicamente la ragione. Altrimenti, Data Studio lo fa in background, quindi sei limitato a vedere la logica di ciò che potrebbe essere andato storto.

Puoi provare piccoli pezzi di dati prima di mescolare i tuoi set di dati complessi. Assicurati anche che tutte le tue tabelle e i filtri pre-calcolati siano accurati.

• Leggi di più: Cinque modi per evitare il campionamento dei dati in Google Analytics

L'usabilità del connettore dipende dal schema interno del database

Sebbene Google Data Studio offra diversi connettori per l'uso nel data blending, ogni connessione fornisce spesso un solo link per ciascuna delle tue proprietà. Pertanto, le tue fonti di dati preferite potrebbero non offrire più scelte di proprietà di connessione per diversi segmenti di dati.

Puoi integrare le tue fonti di dati direttamente con le API invece dei connettori per ottenere maggiore flessibilità ed evitare queste limitazioni. In questo modo, puoi personalizzare la struttura delle tue fonti di dati come preferisci.

Come superare le limitazioni del Data Blending in Google Data Studio

Google Data Studio è potente per la visualizzazione dei dati. Sebbene il blending in Data Studio abbia alcuni svantaggi, sono facili da aggirare. E fondamentalmente, ci sono suggerimenti per risolverne alcuni in Google Data Studio. Altri workaround complessi richiedono di utilizzare Google Sheets, un ottimo strumento per la manipolazione dei dati.

Quindi, Google Sheets sarà il nostro strumento principale per gestire tutte le limitazioni di Google Data Studio. Iniziamo con i suggerimenti.

Suggerimenti generali da seguire mentre si effettua il blending dei dati in Google Data Studio:

• Scegli dati campionati ben compresi per testare e rafforzare la tua comprensione del blending.
• Assicurati che tutte le tue tabelle siano nell'ordine esatto in cui desideri che siano.
• Assicurati che il numero di dimensioni in ciascuna delle tue tabelle sia minimo, quando possibile.
• Assicurati di utilizzare i filtri e i campi calcolati corretti.
• Inizia con meno tabelle, come due, poi continua ad aggiungerne altre mentre osservi i risultati.
• Non utilizzare una condizione di join complessa all'inizio, specialmente una che risulti in il minor numero possibile di campi.

Come utilizzare Google Sheets per superare le limitazioni del blending in Data Studio

La maggior parte, se non tutte, le limitazioni di Google Data Studio per il blending dei dati possono essere facilmente risolte con Google Sheets. Può essere un processo complesso, ma ne vale la pena.

In questo modo, sarebbe utile per te unire i tuoi dati in Google Sheets, per poi riportarli in Data Studio per la reportistica. In Google Sheets, avrai maggiore flessibilità e controllo sui tuoi dati rispetto a quanto sarebbe stato in Data Studio. 

Inoltre, caricare i dati è più facile, veloce e gestibile in Google Sheets. Google Sheets offre ottime formule per manipolare i tuoi dati automaticamente senza troppi problemi.

Quindi rimbocchiamoci le maniche e conosciamo alcune funzioni utili per il join dei dati in Google Sheets. Ora puoi analizzare i tuoi dati in un'unica tabella e ottenere approfondimenti significativi.

Leggi di più: Perché Google Data Studio è così lento e come risolverlo

Comprendere le funzioni di Data Blending in Google Sheets 

Dopo aver estratto i tuoi dati dalle tue fonti preferite con Dataslayer, ciò che devi fare dopo è lavorare sui tuoi dati. Ecco alcune delle potenti funzioni per aiutarti in Google Sheets:

VLOOKUP

Cercare informazioni in un ampio set di dati può essere scoraggiante. Fortunatamente, la funzione VLOOKUP di Google Sheets è disponibile per aiutarti a cercare i tuoi dati. Questa funzione è particolarmente utile quando si gestiscono più fonti di dati — è più efficace indipendentemente dal numero di righe nei tuoi dati.

VLOOKUP è una funzione di ricerca verticale, il che significa che cerca valori specifici in colonne verticali. Per utilizzare questa funzione in modo efficiente, utilizza le colonne come tuoi campi. Inoltre, VLOOKUP è per corrispondenze esatte solamente, quindi non pensare di usarlo per approssimazioni. 

La sintassi per VLOOKUP è:

VLOOKUP(search_key, range, index, [is_sort])

Qui, il searck_key è il valore che vuoi cercare. L'intervallo è da dove vuoi cercarlo, e l'indice è l'indice della colonna del valore che verrà restituito. Infine, l'ultimo parametro è se vuoi la corrispondenza esatta (impostato su false o '0') o una corrispondenza approssimativa (impostato su true o omesso).

• Consiglio da professionista: Utilizza il riferimento assoluto per cercare il valore e trascina la formula in altre celle per riutilizzare la funzione.

Ecco il miglior articolo per aiutarti a imparare Come utilizzare VLOOKUP.

INDEX E MATCH

Utilizza il MATCH funzione per trovare celle con valori approssimativi, e il INDEX funzione per ottenere il valore di una cella con un indice specificato. Pertanto, puoi ottenere risultati migliori dove il VLOOKUP potrebbe non cercare efficacemente valori approssimativi.

La sintassi per INDEX è:

INDEX(riferimento, [riga], [colonna])

La sintassi per MATCH è:

MATCH(chiave_di_ricerca, intervallo, [tipo_di_ricerca])

La sintassi per utilizzare sia INDEX che MATCH è:

INDEX(riferimento, MATCH(chiave_di_ricerca, intervallo, [tipo_di_ricerca]), [colonna])

Ecco il miglior articolo per aiutarti a imparare Come utilizzare INDEX e MATCH 

Macro

L'automazione è fondamentale al giorno d'oggi. Le macro possono aiutarti a definire funzioni personalizzate per automatizzare le tue azioni di reporting ripetitive. Questa funzionalità ti farà risparmiare ore di lavoro su compiti ripetitivi, specialmente su attività più grandi e quotidiane. Risparmierai tempo ed energia riducendo al minimo gli errori quando lavori sui tuoi dati.

Impostare le macro è facile; puoi scriverle o registrare le tue azioni per avere maggiore controllo e flessibilità nella tua analisi dei dati.

Se hai bisogno di una guida completa per impostare le macro in Google Sheets, dai un'occhiata a questo articolo: Macro di Google Sheets. 

• Suggerimento: Dopo aver unito i tuoi dati su Google Sheets, ora puoi collegarli a Google Data Studio per il reporting.

Prossimi passi

La fusione dei dati è un argomento avanzato. Sebbene sia un concetto impegnativo, speriamo che questo articolo ti sia stato utile. Ci sono innumerevoli modi in cui puoi utilizzare i dati fusi per il tuo reporting. Speriamo che le limitazioni di Google Data Studio per la fusione dei dati non ti abbiano impedito di ottenere il massimo da esso.

Abbiamo anche condiviso alcuni suggerimenti e alcune funzioni di Google Sheets per aiutarti a superare quelle limitazioni della fusione dei dati in Google Data Studio. 

Tuttavia, l'elenco delle funzioni che abbiamo condiviso non è esaustivo — ma sono le funzioni principali che possono soddisfare la maggior parte delle tue esigenze di fusione dei dati. Assicurati quindi di continuare a sviluppare le tue abilità per gestire i tuoi dati di marketing in modo creativo.

Inoltre, scopri come puoi utilizzare Dataslayer per aiutarti a raccogliere tutti i tuoi dati di marketing da diverse fonti e portarli sulle tue piattaforme di reporting preferite, che siano Google Sheets, BigQuery o Google Data Studio.