Como deixar o Looker Data Studio mais rápido

PUBLICADO POR AYLTON INACIO
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O seu dashboard do Looker Studio está lento? Existem vários motivos possíveis que geram isso, por exemplo, o tamanho da sua base de dados, o tipo e também como está usando a ferramenta.

Neste post vou deixar algumas dicas para deixar o Looker Studio mais rápido e também vou mostrar como usar o recurso Extrair Dados, que ajuda e muito no desempenho.

▶ Se preferir, acesse "Como deixar o Looker Data Studio mais rápido - Extração de dados | Cache | Desempenho" no YouTube.

Dicas para deixar o Looker Studio mais rápido:

• Use a Extração de Dados
• Evite usar bases de dados com muitas colunas ou linhas sem necessidade
• Otimize sempre sua base de dados para deixar os dados prontos para o Looker
• Se possível, tenha dados processados já na sua base de dados
• Considere usar tipos de base como Cloud SQL para MySQL ou BigQuery para grande volume
• Evite colocar muitos elementos em uma mesma página (menos é mais)
• Ao usar combinação de dados, considere usar a menor quantidade possível de tabelas e campos
• Evite usar intervalo de data muito grande
• Na sua origem de dados, configure o período de atualização para o mais longo possível.
• Deixe o layout do Dashboard o mais simples possível

Extrair Dados

A Extração de Dados do Looker Studio permite criar uma "cópia" de um momento dos seus dados fornecendo uma visão estática para melhorar o desempenho consideravelmente.

Vou considerar neste post que você já trabalha com Looker Studio e sabe criar e gerenciar as origens de dados do seu dashboard.

Imagine um dashboard que usa uma tabela com dados do Google Planilhas (esquerda) e uma outra tabela que usa dados da Extração (direita), como na imagem a seguir:

Repare que visualmente as duas tabelas são iguais, mas ao selecionar um filtro, a da direita (Extração de Dados) retorna o resultado praticamente de forma instantânea enquanto a da esquerda (Google Planilhas) ainda processa os dados.

O primeiro passo para usar a Extração no Looker é criar a sua origem de dados normalmente do tipo Reutilizável, no nosso exemplo usando o Google Planilhas, que seria apenas a tabela da esquerda.

Depois é só criar uma nova Fonte de Dados do tipo Extrair Dados; selecionar a origem criada anteriormente; escolher dimensões e métricas; configurar filtro se desejar; definir os momentos de atualização dos dados.

Lembre-se sempre que os elementos do seu dashboard que usarem a origem da Extração não terão dados em tempo real, mesmo atualizando o cache, pois trata-se de uma cópia.

Se você não configurar a atualização automática, terá que editar sua origem e Extrair novamente sempre que precisar de dados novos no seu dashboard.