A la hora de cargar nuestros reportes en Looker Studio, siempre es beneficioso conocer los factores que pueden afectar a su rendimiento y por lo tanto, al tiempo de carga. Vamos a ver varios de ellos y a explicarte cómo puedes optimizar al máximo el rendimiento de Looker Studio.
Estos son los que más debes tener en cuenta:
- La cantidad de widgets por página: Usar muchos widgets en una sola página puede afectar al rendimiento de Looker Studio, ya que deberán cargar todos a la vez. Si estás en esta situación, puedes optimizar la carga repartiendo los widgets entre varias páginas.
- El tipo de Widgets: Dependiendo de la complejidad y la cantidad de datos que contenga el widget, Looker Studio puede tardar más en procesarlo. Es importante elegir bien el widget que mejor se adecúe a la información que queremos mostrar y configurarlo para que procese sólo la información que necesitamos.
- Los filtros: A la hora de filtrar, es importante saber que primero cargarán todos los datos y luego se aplicarán los filtros, por lo que si hemos hecho una consulta muy grande aunque necesitemos pocos datos, el tiempo de carga será el del total de datos.
- El rango y las dimensiones temporales: Cuanto mayor sea el rango de tiempo del que queremos obtener datos, y menores las unidades de muestra temporales de los datos, más cantidad de información será procesada, y por tanto, aumentará el tiempo de carga. Recomendamos seleccionar solo el periodo de tiempo que vayas a trabajar y las dimensiones que necesites.
¿Qué otras formas hay de optimizar la carga en Looker Studio?
- Utiliza la opción de Dataslayer para limitar el número de filas que se muestran. De esta forma reducirás la cantidad de datos que deben ser procesados.
- En los widgets que sea posible, ajusta un rango temporal fijo y que cubra solo los datos que deseas obtener.
- Utiliza el conector de Google Extract Data para cargar la información (únicamente si refrescas la información 1 vez al día o a la semana).
- Si trabajas con volúmenes de datos muy elevados, la mejor opción es subir los datos a BigQuery automáticamente y sin utilizar nada de código gracias a Dataslayer, y después utilizar el conector de BigQuery de Google en Looker Studio.
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