Benard Kiplangat Setembro 14, 2022 
Um relatório lento no Google Data Studio é uma das piores inconveniências que todo marketer não gosta. Mas por que o Google Data Studio é tão lento às vezes?
Criar painéis que carregam mais rápido e respondem bem às mudanças dos visualizadores é um sonho que os usuários do Google Data Studio buscam. Mas como você pode conseguir isso?
Hoje, explicaremos os três principais fatores que levam a um Google Data Studio mais lento e as quatro soluções que o ajudarão a acelerar neste artigo.
Então, vamos começar.
O que afeta a velocidade dos seus relatórios do Google Data Studio?
Existem três razões pelas quais o Google Data Studio pode ser tão lento. Estas podem incluir:
Consultar grandes quantidades de dados para os seus relatórios
Quando você executa uma consulta que precisa carregar uma grande quantidade de dados no seu painel, pode experimentar alguns atrasos. Relatórios com longos períodos de tempo ou com um grande número de gráficos são frequentemente as razões que impactam a velocidade do seu Google Data Studio.
Usando consultas complexas para carregar os seus relatórios
Outra razão pela qual o Google Data Studio é tão lento é quando você usa muitas consultas complexas para construir seus painéis. Realizar muitas operações de processamento de dados, como usar blends ou aplicar muitas dimensões irrelevantes ou desnecessárias, é uma armadilha comum cuja consequência é um relatório mais lento.
Conjuntos de dados com desempenho insatisfatório nos seus painéis
Quando suas fontes de dados estão sem resposta ou mais lentas, você certamente terá um painel de desempenho insatisfatório para todos os relatórios que dependem desses conjuntos de dados. Buscar grandes conjuntos de dados diretamente dessas fontes é frequentemente uma razão pela qual seus painéis no Google Data Studio carregam lentamente.
Como tornar o Data Studio mais rápido
Depois de conhecermos as possíveis razões que fazem nossos painéis carregarem lentamente, vamos agora explorar as soluções que podem acelerar seu desempenho. Seja lidando com conjuntos de dados maiores ou menores, aplicar essas dicas irá acelerar o tempo de carregamento do seu Data Studio.
Então, vamos mergulhar de cabeça!
Reduza a complexidade dos seus painéis
Um painel que é muito complexo ou cheio de desordem pode afetar os tempos de carregamento no Google Data Studio em comparação a um painel limpo e conciso. Adicionar muitos gráficos, usar períodos de tempo mais longos ou aplicar uma maior cardinalidade e processamento de dados pode impactar negativamente a velocidade dos seus relatórios no Google Data Studio.
É por isso que você deve evitar usar períodos de tempo mais longos, pois levará menos tempo para carregar, processar e visualizar dados de três meses do que de um ano.
Além disso, procure usar menos dimensões em seus relatórios para acelerar seus painéis, pois, como vimos, uma maior cardinalidade é outra razão pela qual o Google Data Studio é tão lento. Além disso, evite muito integração de dados ou campos pré-calculados, pois isso também pode afetar os tempos de carregamento dos seus painéis.
Portanto, para corrigir a lentidão do Data Studio, você deve reduzir campos, cálculos, transformações, períodos de tempo e widgets desnecessários em seus relatórios para aproveitar um Google Data Studio mais rápido.
Além disso, dividir seus relatórios em várias páginas pode reduzir a complexidade dos seus painéis, o que melhorará significativamente a velocidade e o desempenho do Google Data Studio.
Ajustar a frescura dos dados para uma frequência de atualização prolongada
Dados que não precisam ser atualizados com frequência podem levar a um painel mais rápido do que aqueles que necessitam de intervalos de atualização mais curtos. Os seus conjuntos de dados provavelmente têm diferentes requisitos sobre quão frescos os dados devem ser, e reduzir a frequência de atualização pode acelerar o tempo de carregamento dos seus relatórios.
Isso é possível porque o Data Studio oferece funcionalidades que melhoram o desempenho dos seus relatórios. Por exemplo, o sistema de cache no Google Data Studio permite que você acesse seus dados internamente a partir de armazenamento temporário, que é muito mais rápido do que obter os dados diretamente de suas fontes de dados ao vivo.
Para melhorar o desempenho dos seus relatórios no Google Data Studio, reduza a frequência com que os seus dados no sistema de cache são atualizados. Assim, os seus relatórios usarão o sistema de cache para responder a consultas repetitivas, o que pode melhorar os tempos de carregamento dos seus relatórios.
O Data Studio tem uma taxa de atualização padrão para cada fonte de dados, onde atualiza automaticamente os dados em cache. Se você precisar ajustar este valor padrão, aqui está o processo:
- Vá até a fonte de dados que você precisa alterar e encontre Frescura dos dados no topo.
- Na janela pop-up de frescura dos dados, selecione uma opção de atualização mais longa que está disponível em “Verificar dados frescos:”
- Por fim, clique Definir Frescura dos Dados, e estará tudo pronto.
Existem outros benefícios para o sistema de cache além de melhorar a velocidade de carregamento. Se você usar serviços pagos para carregar seus relatórios no Google Data Studio, este recurso economizará custos para consultas repetidas em seus conjuntos de dados ao vivo.
Use o Conector de Extração de Dados do Google Data Studio
Uma das principais soluções para um Google Data Studio mais lento é usar fontes de dados extraídas para construir seus relatórios. O conector de Extração de Dados permite explorar um subconjunto dos seus dados, puxando-os dos seus conectores e armazenando-os como cache para uso posterior.
Assim, elimina o tempo que o Data Studio utiliza cada vez que carrega os seus relatórios, tornando-o mais rápido. Além disso, explorar um subconjunto dos seus dados torna-o mais responsivo para trabalhar do que com os conectores ao vivo.
Dica Profissional: Use Dataslayer para Google Data Studio com o conector Extract Data e desfrute das melhores experiências, eficiência e desempenho com estas ferramentas poderosas.
O conector Extract Data, no entanto, é estático, e você deve continuar a atualizar suas fontes de dados para manter a frescura. No entanto, é um pequeno inconveniente, pois você pode usar agendamentos para atualizar seus dados em intervalos de tempo específicos.
Como configurar uma Fonte de Dados Extraída
Para configurar uma Fonte de Dados Extraída, siga este processo no seu Google Data Studio:
- Após ter feito login no Google Data Studio, clique Criar no canto superior esquerdo, e selecione Fonte de Dados.
- Use a barra de pesquisa para encontrar o conector Extract Data na lista de conectores.
- Selecione Extract Data nos resultados da pesquisa, em seguida, escolha uma fonte de dados existente da qual deseja extrair dados.
- Em seguida, adicione o Dimensões e Métricas que deseja extrair da Campos Disponíveis lista. Os campos selecionados aparecerão à direita, onde você também pode definir Auto-Update para atualizações programadas.
- Você pode aplicar agregações, filtros e intervalos de datas para personalizar a fonte de dados extraída de acordo com suas necessidades. Por fim, clique em Salvar e Extrair.
Uma vez que você cria com sucesso uma fonte de dados extraída, você pode usá-la como qualquer outro conector. No entanto, ao contrário dos conectores ao vivo, essa nova fonte de dados extraída será muito mais rápida. Assim, isso melhorará o desempenho e a velocidade de seus relatórios e explorações.
Acelere o tempo de resposta com o BigQuery BI engine
Para grandes conjuntos de dados com mais de 100 MB ou onde a atualidade dos dados é crítica, o cache e o conector Data Extract podem ser ineficientes para reduzir o tempo de resposta dos seus relatórios do Data Studio. E — é exatamente quando BigQuery BI Engine vem em seu socorro.
O BigQuery BI Engine é um serviço de análise rápido e em memória que permite analisar seus dados no BigQuery. Ele permite que você use dados do BigQuery no Google Data Studio, eliminando o tempo de processamento de dados.
Assim, ao levando os seus dados para o BigQuery e integrando o motor de BI com o Google Data Studio, você pode acelerar sua exploração e análise de dados. Você desfruta dos melhores, mais ricos e interativos painéis no Google Data Studio. E o mais importante, você não comprometerá o desempenho, a frescura dos dados e a escalabilidade.
Dica Profissional: Use Dataslayer para BigQuery para analisar milhões de linhas de diferentes fontes de dados e combiná-las no BigQuery. Assim, você pode visualizar ou criar relatórios mais rápidos no Data Studio e em outras plataformas de relatórios que você ama.
Acelere o desempenho do Google Data Studio com o Dataslayer
Dataslayer para Google Data Studio é uma ferramenta poderosa que o ajudará a controlar todos os seus dados de marketing. Ela torna mais fácil e rápido para você criar e atualizar seus painéis.
O Dataslayer pode ajudá-lo a importar todos os dados da sua campanha do Facebook, TikTok, Bing, Google Ads, Google Analytics e mais. Você também economizará seu tempo de relatório com relatórios visuais impressionantes com nossos modelos do Google Data Studio. Tudo isso enquanto você desfruta de imensas possibilidades com novas fontes de dados e melhores experiências de relatório.
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