A velocidade com que um relatório do Data 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 Data 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 Data Studio.
Ajustar a taxa de atualização de dados
A maioria dos tipos de fontes tem uma opção de atualização de dados. A exceção são as fontes de dados extraídas. Essa opção permite equilibrar a necessidade de informações atualizadas com a performance do relatório e os possíveis custos ou cotas de consulta. Cada tipo de fonte de dados tem um limite de atualização de dados padrão, mas você pode ajustar conforme necessário. Por exemplo, se você estiver avaliando a performance dos anúncios no seu site ou app, as atualizações diárias de dados podem ser suficientes. Por outro lado, nos relatórios gerados com base em análises de rede social, talvez os dados precisem ser atualizados várias vezes ao dia.
Saiba mais sobre como gerenciar a atualização de dados.
Usar uma fonte de dados extraída
Uma fonte de dados extraída é um resumo estático de até 100 MB de dados. Depois de criadas, as solicitações de dados do seu relatório vão para esse resumo, não para o conjunto de dados subjacente. O uso de uma fonte de dados extraída pode fazer com que os relatórios e as análises detalhadas sejam carregados com mais rapidez e sejam mais responsivos do que quando se trabalha com uma conexão ativa aos dados.
As fontes de dados extraídas não têm uma opção de atualização de dados. Em vez disso, você pode programar quando quer que os dados na fonte de dados extraída sejam atualizados.
Saiba mais sobre como extrair dados.
Melhorias para fontes de dados do BigQuery
As seções a seguir discutem dicas para melhorar a performance em relatórios que usam dados do BigQuery.
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 Data Studio para acelerar a exploração e a análise de dados. Com o BI Engine, você pode criar painéis e relatórios interativos e avançados no Data Studio sem comprometer o desempenho, a escala, a segurança ou a atualização dos dados.
Primeiros passos ao usar o Data Studio com o BI Engine.
Ativar a API BigQuery Storage Read
Para consultas que usam resultados paginados, ativar a 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 da consulta.
Para ativar a API BigQuery Storage Read, conceda as seguintes permissões ao usuário do BigQuery conectado ao Data Studio:
bigquery.readsessions.createbigquery.readsessions.getData