Kecepatan pemuatan dan respons laporan Looker Studio terhadap perubahan audiens, seperti menerapkan filter atau mengubah rentang tanggal bergantung pada sejumlah faktor, termasuk:
- performa set data pokok
- jumlah data yang dikueri oleh visualisasi dalam laporan
- kerumitan kueri tersebut
- latensi jaringan
Beberapa faktor tersebut berada di luar kemampuan kontrol Anda (atau Looker Studio). Misalnya, mungkin tidak banyak yang dapat Anda lakukan untuk meningkatkan daya respons platform data pokok atau mempercepat koneksi jaringan Anda. Namun, ada beberapa hal yang dapat Anda lakukan untuk meningkatkan performa laporan Anda di Looker Studio.
Menyesuaikan rasio keaktualan data
Looker Studio telah menggunakan beberapa fitur penyesuaian performa secara internal (dan kami selalu berupaya membuatnya lebih baik). Misalnya, Looker Studio meningkatkan performa laporan dengan mengambil data dari sistem penyimpanan sementara yang disebut cache. Mengambil data yang di-cache dapat jauh lebih cepat daripada mengambilnya langsung dari set data pokok. Mengambil data yang di-cache juga meminimalkan biaya untuk layanan berbayar, seperti BigQuery, dengan mengurangi jumlah kueri yang harus disalurkan langsung dari set data.
Frekuensi diperbaruinya data dalam cache disebut rasio pembaruan data. Rasio pembaruan aktual bervariasi menurut konektor, tetapi jika memungkinkan, pertimbangkan untuk membuat interval pembaruan yang lebih lama. Hal ini dapat membantu performa laporan Anda melalui penggunaan cache untuk menjawab kueri yang berulang, konsekuensinya adalah Anda mungkin tidak memiliki informasi terbaru.
Pelajari lebih lanjut cara mengelola keaktualan data.
Menggunakan sumber data yang diekstrak
Secara default, sumber data mempertahankan koneksi langsung ke set data pokok Anda. Saat cache (yang dijelaskan di atas) berakhir, atau jika Anda menjalankan kueri baru yang tidak dapat disalurkan dari cache, Looker Studio akan membuka set data Anda untuk mendapatkan data tersebut. Anda dapat menghindari pengambilan data yang berpotensi lambat ini dengan mengekstrak hingga 100 MB data dari sumber data yang ada ke sumber data yang diekstrak.
Pilih kolom tertentu yang Anda butuhkan, terapkan filter, dan tambahkan rentang tanggal untuk membuat ringkasan data Anda. Hal ini dapat membuat laporan dan eksplorasi Anda dimuat lebih cepat serta lebih responsif dibandingkan saat bekerja dengan koneksi langsung ke data Anda. Konsekuensinya, sumber data yang diekstrak bersifat statis: data Anda tidak akan berubah dalam laporan sampai sumber data itu sendiri diperbarui. Namun, hal ini hanyalah gangguan kecil, karena Anda dapat menjadwalkan sumber data yang diekstrak untuk diperbarui secara otomatis.
Pelajari lebih lanjut cara mengekstrak data.
Mempercepat sumber data BigQuery dengan BI Engine
BigQuery BI Engine adalah layanan analisis dalam memori yang cepat. Dengan menggunakan BI Engine, Anda dapat menganalisis data yang disimpan di BigQuery dengan waktu respons kueri sepersekian detik dan dengan konkurensi tinggi.
BI Engine terintegrasi dengan Looker Studio untuk mempercepat eksplorasi dan analisis data. Dengan BI Engine, Anda dapat membuat dasbor dan laporan yang kaya dan interaktif di Looker Studio tanpa mengorbankan performa, skala, keamanan, atau keaktualan data.