A velocidade com que um relatório do Looker Studio é carregado e responde às alterações do leitor, como a aplicação de filtros ou a mudança do período, depende de vários fatores, entre eles:
- A performance do conjunto de dados
- A quantidade de dados consultados pelas visualizações no relatório
- A complexidade dessas consultas
- A latência da rede
Alguns desses fatores não podem ser controlados por você (ou pelo Looker Studio). Por exemplo, não é possível melhorar a capacidade de resposta da plataforma de dados ou acelerar a conexão de rede. No entanto, você pode fazer alguns ajustes para otimizar a performance do relatório no Looker Studio.
Ajustar a taxa de atualização de dados
O Looker Studio já usa alguns recursos de ajuste de performance internamente, e estamos sempre trabalhando para a melhoria deles. Por exemplo, o Looker Studio otimiza a performance de relatórios ao buscar dados em um sistema de armazenamento temporário chamado de cache. Isso é bem mais rápido do que buscar informações diretamente do conjunto de dados. Além disso, é possível diminuir os custos de serviços pagos, como o BigQuery, reduzindo o número de consultas que precisam ser realizadas pelo conjunto de dados.
A frequência com que os dados no cache são alterados é chamada de taxa de atualização de dados. As taxas reais variam de acordo com o conector, mas, se possível, considere aumentar o intervalo. Assim, você pode melhorar a performance dos seus relatórios usando o cache para responder a consultas repetitivas. Por outro lado, talvez você não tenha as informações mais atualizadas.
Saiba como gerenciar a atualização de dados.
Usar uma fonte de dados extraída
Por padrão, as fontes de dados mantêm uma conexão ativa com o conjunto de dados. Se o cache (descrito acima) expirar ou se você realizar uma nova consulta que não pode ser feita no cache, o Looker Studio vai acessar seu conjunto de dados para conseguir as informações. Para evitar essas buscas lentas, transfira até 100 MB de dados de qualquer fonte para uma fonte de dados extraída.
Escolha os campos de que você precisa, aplique filtros e adicione um período para criar um resumo dos seus dados. Dessa forma, as explorações e os relatórios são carregados com mais rapidez e ficam mais responsivos do que quando se trabalha com uma conexão ativa aos dados. A desvantagem é que a fonte extraída é estática: os dados não serão alterados no relatório até que a própria fonte seja atualizada. Isso não deve atrapalhar muito, já que você pode programar a atualização automática dela.
Saiba mais sobre como extrair dados.
Acelerar as fontes de dados do BigQuery com o BI Engine
O BigQuery BI Engine é um serviço rápido de análise na memória. Ao usar o BI Engine, é possível analisar os dados armazenados no BigQuery com tempo de resposta de consulta abaixo de um segundo e alta simultaneidade.
O BI Engine se integra ao Looker Studio para acelerar a exploração e a análise de dados. Com o BI Engine, você pode criar painéis e relatórios interativos e avançados no Looker Studio sem comprometer a performance, a escala, a segurança ou a atualização dos dados.