Benard Kiplangat 28 de Maio de 2022
Entenda as limitações da combinação de dados no Google Data Studio e aprenda dicas para ultrapassar essas limitações. Você terá um impacto notável e obterá os insights mais valiosos de suas fontes de dados.
Google Data Studio é sem dúvida a melhor ferramenta gratuita para visualizar os seus dados de diferentes fontes. Ajuda-o a desbloquear insights e possibilidades inestimáveis com as suas ferramentas poderosas e funcionalidades, como a funcionalidade de data blending. Além disso, o Data Studio oferece-lhe uma vantagem competitiva inigualável para a sua empresa, levando assim o seu negócio para o próximo nível.
No entanto, como muitas outras ferramentas do Google, é fácil de usar — mas difícil de dominar. Funcionalidades como o data blending são fáceis de aproveitar, mas apenas os profissionais compreendem as suas armadilhas comuns.
Felizmente, vamos falar sobre as sete limitações do data blending no Google Data Studio e como você pode superá-las. Está pronto? Vamos começar.
Mas primeiro, o básico:
O que é Data Blending?
Data blending no Google Data Studio é o processo de mesclar múltiplas fontes de dados em um único conjunto de dados para você criar gráficos, tabelas e controles para a sua visualização de dados. Para juntar várias fontes de dados em um blend, você precisa entender o conceito de data joining. Então, o que é?
Compreendendo o data joining no Google Data Studio
Porque este é um grande conceito de data blending, muitas vezes é um desafio que muitos profissionais de marketing acham confuso. Combinar duas tabelas no Data Studio requer uma configuração de junção com um operador de junção e condição de junção. Esta é como a janela de configuração de junção aparece no Data Studio:
Junção de dados é o processo de mesclar dois conjuntos de dados, lado a lado, com uma coluna de dados compartilhada de cada conjunto de dados. Antes de 17 de fevereiro de 2022, a configuração de junção estava limitada à configuração de junção Left Outer.
As novas configurações de junção no Data Studio agora incluem quatro outras condições de junção:
- Inner join – retorna apenas as linhas correspondentes de ambas as tabelas, esquerda e direita.
- Left outer join – retorna as linhas correspondentes na tabela da direita com as linhas não correspondentes na tabela da esquerda.
- Right outer join – retorna as linhas correspondentes nas tabelas da esquerda com as linhas não correspondentes na tabela da direita.
- Full outer join – retorna todas as linhas correspondentes em qualquer uma das tabelas à esquerda ou à direita.
- Cross join – retorna todas as combinações possíveis de linhas da tabela à esquerda e da tabela à direita.
As Seis Principais Limitações da Mesclagem de Dados no Google Data Studio
A mesclagem no Google Data Studio é limitada a cinco fontes de dados
Outra limitação da mesclagem de dados no Google Data Studio é que você está limitado a cinco fontes. Se você tiver mais de cinco fontes que deseja mesclar, não terá oportunidade com o Google Data Studio.
Portanto, você pode perder relatórios avançados ou detalhados que exigem mais fontes para criar uma tabela detalhada com muitas colunas. Se você precisar de mais do que isso, considere usar o Google Sheets.
- Dica Profissional: Use Dataslayer para Google Data Studio para desbloquear mais de 40 fontes de dados para mesclagem
O Google Data Studio não lida automaticamente com valores ausentes ou mal calculados
Embora o Google Data Studio mostre quando seu blend tem um erro de configuração, ele não corrigirá esses erros automaticamente. Esses erros podem resultar de um cálculo quebrado ou de um campo ausente nas chaves de junção.
Por exemplo, os campos ausentes se tornarão 'null.' O GDS não os substituirá por zeros '0' ou quaisquer outros valores personalizados para você, se você não fizer isso antes de misturar os dados.
Em caso de erros de configuração, você verá um campo ‘ausente’ em rosa na condição de junção ou uma caixa vermelha ao redor da configuração de junção para erros em suas tabelas.
Considere usar filtros pré-blend e calcular seus campos com precisão, ou aplique a correção manualmente para garantir que todas as chaves de junção sejam válidas e correspondam.
A mistura pode criar conjuntos de dados desnecessariamente grandes.
No Google Data Studio, sem um controle rigoroso sobre quais dados incluir em seu blend, seu blend pode rapidamente gerar um grande conjunto de dados com muitos campos. Esses conjuntos de dados desnecessários frequentemente atrasam o desempenho e reduzem sua produtividade. Além disso, você pode incorrer em custos consideráveis se consultar cada vez mais dados através de suas conexões pagas ou serviços de API.
Portanto, seus blends devem incluir apenas os campos que você deseja visualizar, que podem ser apenas um subconjunto dos seus dados. Além disso, tenha cuidado com as operações de cross-join, pois isso pode causar excesso de dados em um blend.
Gráficos de blend calculam todas as linhas, mesmo que não sejam utilizadas.
Quando você trabalha com blends, frequentemente encontrará o erro ‘Este gráfico solicitou dados demais.’ Como mencionamos, se você gerou dados demais em seu blend, pode ter problemas para visualizá-los em gráficos. Mas por quê?
Essa limitação ocorre porque um gráfico em um blend calculará todas as linhas disponíveis, mesmo que nunca as utilize. Isso significa que o Google Data Studio calculará todos os campos em seus dados e usará apenas aqueles que você selecionou.
Portanto, pense mais antes de usar operadores de junção como cross join e inclua apenas os campos que você precisa para suas blends para evitar esses erros.
Os dados da blend podem estar errados
É comum encontrar que os resultados dos seus dados da blend não são aqueles que você esperava. Essa imprecisão pode ser muito difícil de perceber se você trabalha com dados complexos. Esse problema muitas vezes resulta da maneira como o Google Data Studio cria as tabelas para sua blend.
O Data Studio consultará os dados de cada tabela antes de juntá-los em uma blend final com sua condição de junção preferida. Se você aplicou os intervalos de datas, filtros ou campos calculados em suas tabelas antes de juntá-las, isso pode explicar a saída diferente para sua blend.
Essa poderia ser a razão típica. Caso contrário, o Data Studio faz isso em segundo plano, então você está limitado a ver a lógica do que poderia ter dado errado.
Você pode experimentar pequenos pedaços de dados antes de misturar seus conjuntos de dados complexos. Além disso, certifique-se de que todas as suas tabelas pré-calculadas e filtros estão precisos.
A usabilidade do conector depende do esquema interno do banco de dados
Embora o Google Data Studio ofereça vários conectores para você usar na mistura de dados, cada conexão geralmente fornece um único link para cada uma de suas propriedades. Portanto, suas fontes de dados preferidas podem não oferecer mais escolhas de propriedades de conexão para diferentes segmentos de dados.
Você pode integrar suas fontes de dados diretamente com as APIs em vez dos conectores para obter mais flexibilidade e evitar essas limitações. Dessa forma, você pode personalizar a estrutura das suas fontes de dados da maneira que preferir.
Como superar as limitações da mistura de dados no Google Data Studio
O Google Data Studio é poderoso para visualização de dados. Embora a combinação no Data Studio tenha algumas desvantagens, elas são fáceis de contornar. E basicamente, existem dicas para trabalhar algumas delas no Google Data Studio. Outros contornos complexos exigem que você use o Google Sheets, uma excelente ferramenta para manipulação de dados.
Portanto, o Google Sheets será nossa ferramenta preferida para lidar com todas as limitações do Google Data Studio. Vamos começar com as dicas.
Dicas gerais a seguir ao combinar dados no Google Data Studio:
- Escolha dados amostrados bem compreendidos para testar e fortalecer sua compreensão da combinação.
- Certifique-se de que todas as suas tabelas estejam na ordem exata que você deseja.
- Certifique-se de que o número de dimensões em cada uma de suas tabelas seja mínimo, quando possível.
- Garanta que você está usando os filtros corretos e os campos calculados.
- Comece com menos tabelas, como duas, e depois continue adicionando outras enquanto observa os resultados.
- Não use uma condição de junção complexa no início, especialmente uma que resulte em o menor número possível de campos.
Como usar o Google Sheets para superar as limitações da combinação no Data Studio
A maioria, se não todas, as limitações do Google Data Studio para mesclar dados podem ser facilmente corrigidas com Google Sheets. Pode ser um processo complexo, mas vale a pena.
Dessa forma, seria útil para você mesclar seus dados no Google Sheets e depois levá-los de volta ao Data Studio para relatórios. No Google Sheets, você terá mais flexibilidade e controle sobre seus dados do que teria no Data Studio.
Além disso, carregar dados é mais fácil, rápido e gerenciável no Google Sheets. O Google Sheets oferece ótimas fórmulas para manipular seus dados automaticamente sem muitos problemas.
Então, vamos arregaçar as mangas e conhecer algumas funções úteis para junção de dados no Google Sheets. Agora, você pode analisar seus dados em uma única tabela e obter insights significativos.
Leia mais: Por que o Google Data Studio é tão lento e como consertá-lo
Compreendendo as funções de mesclagem de dados no Google Sheets
Após extrair seus dados das suas fontes favoritas com o Dataslayer, o que você deve fazer a seguir é trabalhar nos seus dados. Aqui estão algumas das funções poderosas para ajudar você no Google Sheets:
VLOOKUP
Procurar informações em um grande conjunto de dados pode ser assustador. Felizmente, a função VLOOKUP do Google Sheets está disponível para ajudar você a buscar seus dados. Esta função é particularmente útil ao lidar com várias fontes de dados — ela é mais eficaz não importa o número de linhas nos seus dados.
VLOOKUP é uma função de busca vertical, o que significa que procura valores específicos em colunas verticais. Para utilizar esta função de forma eficiente, use colunas como seus campos. Além disso, VLOOKUP é apenas para correspondências exatas, então não pense em usá-la para aproximações.
A sintaxe para VLOOKUP é:
VLOOKUP(search_key, range, index, [is_sort])
Aqui, o search_key é o valor que você deseja pesquisar. O range é onde você deseja pesquisar, e o index é o índice da coluna do valor que será retornado. Em seguida, o último parâmetro indica se você deseja a correspondência exata (definido como false ou ‘0’) ou uma correspondência aproximada (definido como true ou omitido).
- Dica Profissional: Use referência absoluta para pesquisar o valor e arraste a fórmula para outras células para reutilizar a função.
Aqui está o melhor artigo para ajudá-lo a aprender Como usar o VLOOKUP.
INDEX E MATCH
Use o MATCH função para encontrar células com valores aproximados, e o INDEX função para obter o valor de uma célula com um índice especificado. Assim, você pode obter melhores resultados onde o VLOOKUP não conseguia procurar eficazmente valores aproximados.
A sintaxe para INDEX é:
INDEX(referência, [linha], [coluna])
A sintaxe para MATCH é:
MATCH(chave_de_busca, intervalo, [tipo_de_busca])
A sintaxe para usar INDEX e MATCH é:
INDEX(referência, MATCH(chave_de_busca, intervalo, [tipo_de_busca]), [coluna])
Aqui está o melhor artigo para ajudá-lo a aprender Como usar INDEX e MATCH
Macros
A automação é o rei atualmente. Macros podem ajudá-lo a definir funções personalizadas para automatizar suas ações de relatório repetitivas. Esta funcionalidade lhe economizará horas fazendo tarefas repetitivas, especialmente em tarefas maiores do dia a dia. Você economizará tempo e energia enquanto minimiza erros ao trabalhar com seus dados.
Configurar macros é fácil; você pode escrevê-las ou gravar suas ações para obter mais controle e flexibilidade na sua análise de dados.
Se você precisa de um guia abrangente para configurar macros no Google Sheets, confira este artigo: Macros do Google Sheets.
- Dica: Após misturar seus dados no Google Sheets, você pode agora conectá-los ao Google Data Studio para relatórios.
Próximos passos
A mistura de dados é um tema avançado. Embora seja um conceito desafiador, esperamos que este artigo tenha sido útil para você. Existem inúmeras maneiras de usar os dados misturados para seus relatórios. Esperamos que as limitações do Google Data Studio para mistura de dados não tenham impedido você de aproveitar ao máximo.
Também compartilhamos algumas dicas e algumas funções do Google Sheets para ajudá-lo a superar essas limitações da mistura de dados no Google Data Studio.
A lista de funções que compartilhamos, no entanto, não é exaustiva — mas elas são as funções principais que podem atender à maioria das suas necessidades de mistura de dados. Portanto, certifique-se de continuar desenvolvendo suas habilidades para lidar com seus dados de marketing de forma criativa.
Além disso, veja como você pode usar Dataslayer para ajudá-lo a reunir todos os seus dados de marketing de diferentes fontes para suas plataformas de relatórios favoritas, seja Google Sheets, BigQuery ou Google Data Studio.
