A velocidade com que um relatório do Data Studio é carregado e responde às alterações do visitante, como a aplicação de filtros ou a alteração do intervalo de datas, depende de vários fatores, incluindo o seguinte:
- o desempenho do conjunto de dados subjacente
- A quantidade de dados que está a ser consultada pelas visualizações no relatório
- a complexidade dessas consultas
- latência de rede
Alguns destes fatores estão fora do seu controlo (ou do controlo do Data Studio). Por exemplo, pode não haver muito que possa fazer para melhorar a capacidade de resposta da plataforma de dados subjacente ou acelerar a ligação de rede. No entanto, existem algumas medidas que pode tomar para otimizar o desempenho dos seus relatórios no Data Studio.
Ajuste a taxa de atualidade dos dados
A maioria dos tipos de origens de dados tem uma opção de atualização de dados (a exceção são as origens de dados extraídos). Esta opção permite equilibrar a sua necessidade de informações atualizadas com o desempenho dos relatórios e os potenciais custos ou quotas de consultas. Cada tipo de origem de dados tem o seu próprio limite de atualização de dados predefinido, mas pode ajustar este limite conforme necessário. Por exemplo, se estiver a medir o desempenho dos anúncios no seu site ou app, pode considerar que as atualizações de dados diárias são suficientes. Por outro lado, os relatórios baseados em estatísticas de redes sociais podem precisar de ter os dados atualizados várias vezes por dia.
Saiba mais sobre como gerir a atualidade dos dados.
Use uma origem de dados extraídos
Uma origem de dados extraída é um resumo estático de até 100 MB de dados. Depois de criada, os pedidos de dados do seu relatório são enviados para este resumo e não para o conjunto de dados subjacente. A utilização de uma origem de dados extraída pode fazer com que os relatórios e as explorações carreguem mais rapidamente e sejam mais adaptáveis do que quando trabalha com uma ligação direta aos dados.
As origens de dados extraídas não têm uma opção de atualização dos dados. Em alternativa, pode agendar a atualização dos dados na origem de dados extraída.
Saiba mais sobre a extração de dados.
Melhorias para origens de dados do BigQuery
As secções seguintes abordam sugestões para melhorar o desempenho dos relatórios que usam dados do BigQuery.
Acelere as origens 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, pode analisar dados armazenados no BigQuery com um tempo de resposta a consultas inferior a um segundo e elevada simultaneidade.
O BI Engine integra-se com o Data Studio para acelerar a exploração e a análise de dados. Com o BI Engine, pode criar relatórios e painéis de controlo interativos e detalhados no Data Studio sem comprometer o desempenho, a escala, a segurança nem a atualização dos dados.
Comece a usar o Data Studio com o BI Engine.
Ative a API BigQuery Storage Read
Para consultas que usam resultados paginados, a ativação da API BigQuery Storage Read pode melhorar os tempos de consulta. O Data Studio usa automaticamente a API Storage Read quando isso melhora os tempos de execução das consultas.
Para ativar a API BigQuery Storage Read, conceda as seguintes autorizações ao utilizador do BigQuery que está ligado ao Data Studio:
bigquery.readsessions.createbigquery.readsessions.getData