¿Por qué mi dashboard en Data Studio carga lento y cómo optimizarlo?

A la hora de cargar nuestros reportes en Google Data 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 Data 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 Data 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, Data 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 Data 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 Data Studio.
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