Como conectar o LinkedIn ao Google Data Studio com o Planilhas Google?

Conectar o LinkedIn ao Google Data Studio pode ser um incômodo, especialmente para iniciantes. Não é viável gerenciar pipelines para todas as suas fontes de dados, mas seus relatórios não podem ser suspensos enquanto você espera que a engenharia ou TI responda ao seu tíquete. Neste artigo, você aprenderá como conectar o Linkedin ao Google Data Studio gratuitamente usando o Planilhas Google. 

Uma visão geral da rede do LinkedIn

O LinkedIn é uma rede de mídia social amplamente utilizada por profissionais que desejam interagir facilmente com outros profissionais. O LinkedIn se concentra principalmente em oportunidades de emprego, treinamento profissional e contatos profissionais. Também pode ser usado para campanhas de negócios, promoção de organizações, demonstração de habilidades, destaque de conquistas e uma série de outras finalidades. Empresas, corporações e indivíduos estão aproveitando ao máximo o LinkedIn. Os anunciantes podem usar Promoções Sociais Pagas, bem como postagens para anunciar seu Conteúdo no site. Uma das organizações mais importantes da internet, o LinkedIn possui uma grande base de clientes e mais de 850 milhões de membros até outubro de 2022. Usando o LinkedIn Ads, você pode acompanhar a eficácia de suas campanhas e o número de cliques que resultam em vendas.

O Data Studio oferece suporte ao uso de dados do LinkedIn.

Os dados do LinkedIn podem ser acessados ​​usando uma variedade de conectores. Eaglytics tem os conectores mais benéficos para mim.

Dependendo de qual conector do LinkedIn você usa, você pode acessar uma variedade de pontos de dados diferentes. A Eaglytics fornece os seguintes conectores do LinkedIn para o Google Data Studio:

• Anúncios do LinkedIn 
• LinkedIn Company Pages

Certifique-se de selecionar o conector adequado para seus painéis com base nos dados necessários.  

O Data Studio é um produto do Google

Todos os recursos e funcionalidades fornecidos pela versão gratuita do Google Data Studio podem ser acessados ​​por meio de um navegador da web. Mais de 240 fontes de dados podem ser conectadas gratuitamente. Google Adwords, Google BigQuery, YouTube e provedores de terceiros, como Shopify, MySQL, PostgreSQL, HubSpot, etc., podem ser acessados ​​por meio desses conectores. Os usuários podem arrastar e soltar conjuntos de dados em uma tela gráfica no Google Data Studio. O usuário pode configurar dimensões e métricas, especificar classificação e filtragem e personalizar a forma como os relatórios e visualizações são exibidos de acordo com suas necessidades. Os modelos e elementos visuais pré-criados do Google Data Studio podem ajudá-lo a desbloquear a força total da visualização, utilizando esses recursos visuais.

Os recursos mais notáveis ​​do Google Data Studio para relatórios de anúncios do LinkedIn

• Quando se trata de criar relatórios do LinkedIn Ads, o Google Data Studio oferece aos clientes acesso a uma ampla variedade de modelos e layouts pré-criados, para que possam analisar seus dados e obter informações importantes.
• Os usuários podem se conectar facilmente a fontes de dados ao vivo, bem como transmitir registros de dados usando a seleção variada de conectores do Google Data Studio. Além disso, existe a opção de atualizar os dados periodicamente.
• Análises e relatórios colaborativos são simplificados com o Google Data Studio, que incorpora a funcionalidade e permite que os usuários compartilhem resultados de negócios em tempo real.
• Controles e filtros de dados: o Google Data Studio fornece uma ferramenta para controlar dinamicamente as visualizações adicionando filtros de dados e controlando os gráficos e painéis.

Conecte o LinkedIn ao Google Data Studio gratuitamente

Saiba como conectar o LinkedIn ao Google Data Studio gratuitamente usando o Planilhas Google para visualização e tomada de decisão baseada em dados. Além disso, há outra maneira de conectar o LinkedIn ao Google Data Studio usando o Supermetrics . Basta seguir 3 etapas fáceis para conectar o LinkedIn ao Google Data Studio com as planilhas do Google gratuitas:

1. Use o Campaign Manager do LinkedIn para obter dados

No canto superior direito do LinkedIn, clique no botão “Anunciar”. Se você tiver mais de uma conta, certifique-se de selecionar o perfil que deseja analisar. Depois de selecionar um perfil, o LinkedIn deve encaminhá-lo para a página de desempenho da campanha, que é a primeira página que você verá.

Não se esqueça de selecionar o relatório “Desempenho da campanha” e dividi-lo por dia!

Duas coisas devem ser feitas na página. Para começar, selecione o período a ser examinado. Qualquer período de tempo, de alguns dias a alguns meses, é bom para esse propósito. Em seguida, no menu do lado direito, selecione “Exportar”. Estamos procurando o relatório “Desempenho da campanha”, mas você tem a opção de usar qualquer um dos outros, se desejar. O LinkedIn exporta automaticamente métricas diárias por padrão. Opções mensais ou permanentes estão disponíveis, se desejar. Clique no botão Exportar CSV na parte inferior da página.

2. Carregue e organize os dados no Planilhas Google

Para usar esses dados no Data Studio, você precisa importá-los para o Planilhas Google. O método mais fácil é simplesmente copiar e colar o relatório completo em uma nova planilha do Google. Para carregar e converter um arquivo CSV em uma planilha do Google, siga estas instruções.

Para começar, vá para o Google Drive e selecione “Novo upload de arquivo”. Clique no arquivo quando terminar de carregar. Mesmo que não seja uma planilha do Google, isso abrirá o arquivo no Google Drive. Salve seu documento como uma Planilha do Google clicando em Arquivo e depois em “Salvar como Planilhas do Google”. Você pode renomeá-lo para algo como “Q1 LinkedIn Ad Data” depois de salvá-lo.

Para que os nomes das métricas apareçam na primeira linha de dados, remova as cinco primeiras linhas de dados!

Para carregar seus dados no Data Studio, você deve primeiro preparar seus dados no Planilhas Google. É fácil ver a fonte e a data nas primeiras quatro linhas, seguindo uma linha em branco na quinta. A exclusão das cinco primeiras linhas torna a linha 6 a nova linha 1. Como o Data Studio usará a linha 1 para o nome de suas métricas e dimensões, isso é fundamental. Como resultado, o Data Studio agora está pronto para importação. Ao conectar o LinkedIn ao Google Data Studio, lembre-se disso.

3. Abra o Data Studio e importe a Planilha Google

Abra um novo relatório do Data Studio no aplicativo. A lista de conectores gratuitos inclui o Planilhas Google, portanto, selecione-a quando for solicitada uma fonte de dados. Quando você abre o Data Studio, ele solicita uma planilha. Você deve conseguir encontrar sua nova planilha rolando ou procurando por ela no topo da lista. A folha padrão é a Folha 1, mas você pode alterá-la se desejar. Escolha sua planilha na lista de conectores do Planilhas Google. Deve estar no topo da lista O Data Studio faz uma lista de dimensões e métricas que podem ser usadas nas várias tabelas, gráficos e exibições do relatório com base nos dados da primeira linha do relatório.

Com o Data Studio, é fácil determinar se uma estatística é uma porcentagem, bem como se é um agregado ou não. Como alternativa, se o Data Studio não for exibido corretamente, você poderá corrigi-lo facilmente na lista ou em um gráfico. Use este guia para descobrir quais métricas devem ser agregadas de que maneira.

Os dados do painel podem ser analisados

Quando se trata do modelo do LinkedIn e do relatório “Desempenho da campanha”, abordaremos alguns detalhes aqui. De acordo com o nome da planilha, os dados são discriminados por dia para cada campanha ativa. Como resultado, se você estiver conduzindo muitas campanhas, cada dia terá seu próprio conjunto de dados. Quando combinado com dados como impressões, cliques e muito mais, essa é uma ótima maneira de avaliar o desempenho de sua campanha ao longo do tempo. KPIs de campanha de alto nível, como CPC médio, CPM ou taxa de engajamento, podem ser encontrados na visão geral de métricas de cada campanha do Data Studio. Todos esses são fatores que tornam a conexão do LinkedIn ao Google Data Studio uma opção para os proprietários de empresas.

Dicas profissionais:

Nosso foco agora está nas campanhas. E se você quiser se aprofundar? Crie um novo relatório seguindo as etapas 1 a 3. No relatório “Desempenho do anúncio”, as análises específicas do anúncio são exibidas com informações de toda a campanha. Assim, você pode observar quais dos seus anúncios estão funcionando melhor em uma campanha, analisando todos eles. Os tipos de campanha, incluindo redes de audiência, conversões e campanhas de discussão, são objeto de outros estudos.

Conclusão

Você ainda tem problemas para conectar o LinkedIn ao google data studio? O Eaglytics Reporting e o Data Studio agora permitem que você use relatórios personalizados adaptados às necessidades específicas de seus clientes. Não há limitações para o que você pode ver no LinkedIn Ads Campaign Manager. Muitas vezes, uma métrica ou dimensão também pode ser incluída na lista.

Como conectar o WooCommerce ao Google Data Studio?

Conectar o WooCommerce ao Google data Studio é muito fácil, como você descobrirá em breve. Com um conector de terceiros como Power My Analytics ou PMA, você pode extrair seus dados do WooCommerce diretamente para o Google Data Studio. Como o GDS não se conecta diretamente ao WooCommerce, você precisa de PMA e ferramentas relacionadas para coletar dados valiosos. Embora você possa usar o Google Analytics para rastrear dados, isso não pode oferecer tudo o que o WooCommerce oferece. Portanto, você deve conectar a plataforma WooCommerce ao GDS. Ensinaremos como conectar WooCommerce ao Google Data Studio com PMA. Para começar, discutiremos WooCommerce, PMA e dados do Google separadamente. 

O que é Woocommerce?

WooCommerce é um plug-in de comércio eletrônico gratuito (código aberto) projetado apenas para usuários do WordPress. Ele permite que qualquer empresa crie uma loja online para vender sua lista de produtos ou serviços. Ele também fornece suporte na forma de modelos para dar às pessoas a flexibilidade de criar suas lojas online favoritas. 

O WooCommerce não apenas coleta dados inestimáveis ​​para profissionais de marketing e analistas. Ele também separa esses dados para ajudar os usuários a criar relatórios diferentes. É aí que ele ganha das ferramentas de análise de comércio eletrônico populares, como o Google Analytics. Além disso, WooCommerce produz dados sobre suas vendas reais que você pode usar para melhor

Criação de relatórios no Data Studio. Mas conectar o WooCommerce ao Google Data Studio é difícil sem um conector de terceiros. Neste ponto, você precisa usar o PMA para conectar.

PMA – O que é? 

O Power My Analytics é um intermediário entre uma fonte de dados como WooCommerce e Data Studio. Ele integra o GDS com os KPIs WooCommerce de que você precisa. E quando conectado, você pode gerar painéis personalizados para melhores práticas de narrativa e tomada de decisão. Com o PMA, você pode consolidar e visualizar os dados de marketing do WooCommerce em seu GDS. O Power My Analytics também pode extrair dados de outras fontes de dados. 

O que é o Google Data Studio?

O Google Data Studio é uma ferramenta gratuita para contar histórias e visualizar dados. Para usá-lo, você precisa de uma conta do Google. Ele se conecta à maioria dos produtos do Google, permitindo a coleta rápida de dados. É uma ferramenta perfeita que pode gerar e atualizar relatórios automaticamente. Embalada com widgets de visualização, a ferramenta Data Studio permite a apresentação de dados da forma mais simples possível. Além disso, os relatórios do DS são fáceis de personalizar e compartilhar. Ao usar o Google Data Studio como visualizador de dados e ferramenta de relatórios, você pode anexá-lo ao maior número possível de fontes de dados. Um deles pode ser o WooCommerce e você pode usar uma ferramenta como o PMA. 

3 etapas para conectar o WooCommerce ao Google Data Studio com PMA

Sem conectores funcionais de terceiros, como PMA, seria difícil exportar dados do WooCommerce para o GDA. Esses conectores podem economizar seu tempo e garantir que o exercício de integração seja bem-sucedido. Além disso, o PMA não exige que você use um código para concluir o exercício. O conector tecnologicamente avançado funciona automaticamente. Para que você entenda isso, aqui estão as etapas que explicam o processo de conexão com o PMA.

Etapa 01: obtenha um modelo WooCommerce 

Para obter esse modelo, você pode abrir um painel em branco e adicionar uma fonte de dados. Alternativamente, você pode usar um painel WooCommerce. O painel do WooCommerce consiste em uma visão geral, detalhes do pedido, dados do cliente e inventário. Como alternativa, digite o conector PMA WooCommerce e clique em pesquisar. Em seguida, selecione PMA na lista de espera de conectores parceiros. 

Passo 02: Crie uma conta Power My Analytics (PMA)

Certifique-se de ter uma conta com PMA ao conectar WooCommerce ao Google Data Studio com PMA. Caso contrário, crie um primeiro. Esperar não ajudará porque o GDS solicitará que você faça login. Depois de criar uma nova conta, escolha um Power My Analytics Hub. Ele permitirá que você comece um período de teste gratuito de 14 dias. Escolha uma conta também e adicione uma moeda quando solicitado. Se você gostar do produto após o período de teste, poderá usá-lo oficialmente.

Etapa 03: crie uma chave de API

Uma caixa de diálogo PMA aparecerá e solicitará que você insira o endereço do seu site junto com suas chaves de API. Então, o que eles querem que você faça é entrar no seu site WordPress e escolher Configurações no menu WooCommerce. Clique em Avançado, que fica na parte superior da barra de menus. 

Depois disso, clique em RestAPI em um submenu que aparece acima do cabeçalho Configurar página. Digite uma descrição que você possa lembrar mais tarde e, em seguida, altere as permissões para Leitura/Gravação. Clique em Gerar chave de API. Por fim, insira os detalhes da chave de API recém-criada em um pop-up do PMA. 

Dicas para utilizar ao lidar com dados WooCommerce

É necessário usar algumas métricas vitais ao conectar o WooCommerce ao Google Data Studio para a criação de relatórios. O primeiro KPI é um produto. Você deseja identificar os produtos mais vendidos e as vendas líquidas por produto. Outra métrica são os dados do cliente, pois permitem identificar seus melhores clientes com base na frequência com que eles solicitam seu produto ou serviço. Ainda assim, você pode ver a localização deles para saber onde concentrar mais atenção ao fazer marketing ou recompensar clientes. Você pode usar o mapa do Google no Google Data Studio para dados geográficos de comércio eletrônico . Por último, mas não menos importante, está o Inventário, pois você deseja saber quais produtos esgotaram e quais estão demorando muito para serem vendidos. 

Palavra final 

Além da integração WooCommerce Google DS, existem outras integrações que você pode fazer. Por exemplo, você pode usar o PMA para conectar o Google DS ao Facebook , Amazon ou Zoho. O Onlizer também pode realizar qualquer conexão de dados, pois se conecta a centenas de sites de comércio eletrônico baseados em WordPress. Mesmo se você quiser usar dados de uma consulta SQL personalizada, pode usar um conector que permite criar um banco de dados para dados WooCommerce. Além disso, você pode usar os mesmos conectores PMA para extrair dados do Microsoft Ads. Você também concordará conosco que Dataddo, LeadsBridge e Panoply são excelentes conectores, embora haja preços a pagar por mês durante todo o ano. Agora você sabe como conectar o woocommerce ao google data studio e deve fazer isso com confiança.

Finalidade do modelo do Google Data Studio

A resposta para a pergunta Qual é a finalidade do Google Data Studio Template é extrair rapidamente a essência exata e precisa das informações das várias fontes de dados agrupadas em um único bloco. O modelo do Google Data Studio é considerado a maneira mais rápida de obter os relatórios usando informações de fontes ricas em dados, o que é uma estratégia comprovadamente bem-sucedida na conclusão de um processo confiável de tomada de decisão. Combinar dados complexos de vários conectores e habilitá-los em um relatório amigável será uma grande ajuda para um profissional de marketing obter informações sobre os dados. Ao ler este artigo completamente, você se familiarizará com as várias finalidades dos modelos do Data Studio.

Basta baixar um modelo e adicioná-lo à sua conta do Google, com a ajuda de ferramentas, é possível ter uma análise de dados completa para você. Você também pode personalizar o mesmo de acordo com sua necessidade ou o estilo em que deseja que seu relatório seja. Além disso, você também pode criar seu próprio modelo no Google Data Studio e compartilhá-lo com outras pessoas.

Qual é a finalidade do modelo do Google Data Studio?

No Google Data Studio, existem vários modelos disponíveis para diversas finalidades. Em que, com base nas finalidades finais dos diferentes modelos usados, esses modelos do Google Data Studio são marcados em categorias distintas. Você pode usar os modelos do Google Data Studio para fazer uma tonelada de trabalho. Vamos fazer um estudo detalhado sobre as várias finalidades dos modelos no Google Data Studio conforme abaixo:

Para Rastreamento Cross_Channels:

Uma das finalidades notáveis ​​dos modelos no Google Data Studio é o uso de ‘Modelos de painel’, por meio dos quais você pode rastrear as várias plataformas nas mídias sociais para fazer uma comparação entre os detalhes dos anúncios pagos cross_channels. Normalmente, as plataformas como Facebook, LinkedIn e Google armazenam seus detalhes de desempenho de anúncios de marketing em diferentes hubs de armazenamento. Com a ajuda dos modelos do Dashboard, é fácil agrupar todos esses detalhes armazenados em vários locais sob o mesmo teto. Isso seria muito útil para tomar uma decisão rápida e precisa, qual é a escolha certa para fazer seus anúncios.

Para acompanhar o desempenho de seus anúncios:

Depois de identificar o canal que tem audiência considerável para sua marca, é obrigatório acompanhar o desempenho que cada canal tem para seus anúncios. Isso pode ser feito facilmente porque a maioria dos modelos no Google Data Studio são desenvolvidos de forma a segmentar uma plataforma de marketing específica. Da mesma forma, alguns modelos do Google Data Studio serão usados ​​para rastrear o desempenho dos anúncios apenas no Facebook e outros o farão apenas no LinkedIn, etc.

Para acompanhar o desempenho da mídia social:

O desempenho de suas contas de mídia social pode ser rastreado usando os ‘Modelos de relatório para o desempenho de mídia social’. Esses tipos de modelos do Google Data Studio são extremamente úteis para obter uma visão geral clara e o status das atividades de sua conta de mídia rapidamente. Por exemplo, o desempenho do seu canal do Youtube pode ser monitorado usando modelos de relatórios de mídia social em termos de duração média de um vídeo, o número de visualizações de um vídeo específico, quantas vezes o vídeo foi compartilhado e outras informações métricas importantes e úteis .

Para verificar o desempenho do seu site:

Outro objetivo importante do Modelo do Data Studio é que relatórios de SEO atraentes e atraentes para o cliente podem ser criados usando o Google Data Studio. A utilização do ‘SEO_Reporting Template’ permite-lhe verificar o desempenho do seu website e fazer um estudo comparativo com outros websites considerados concorrentes. Mesmo isso pode ser manipulado para obter os desempenhos dentro do seu negócio entre os vários ramos que podem ser feitos. Você também pode criar relatórios de SEO no Google Data Studio.

Google Data Studio para atividades de marketing por e-mail:

É possível conectar sua plataforma de marketing por e-mail, como o Mailchimp, à sua conta do Google Data Studio. Isso permite que você acompanhe o desempenho de seu marketing por meio de atividades de e-mail e, como resultado, você receberá inúmeras estatísticas de marketing, até mesmo uma estatística métrica para cliques exclusivos de e-mails também pode ser obtida.

Modelo do Google Data Studio para comércio eletrônico:

A finalidade mais atraente e valiosa do modelo do Google Data Studio vem com o uso de ‘modelos de relatórios de comércio eletrônico’ no Google Analytics. Este modelo de relatório de comércio eletrônico exibe estatísticas completas e precisas em relação ao total de transações, valor da receita, número de produtos vendidos, tendências de comportamento dos clientes etc., brevemente em questão de segundos.

Para acompanhar o desempenho completo da linha de fundo:

Para obter um desempenho de back-line completo do site, um modelo do Google Data Studio denominado ‘Ahrefs Data Studio Template’ pode ser usado. Possui quatro aspectos interessantes que incluem Ahrefs-Data, páginas de destino, domínio referido e links usando planilhas do Google. Isso é totalmente gratuito para usar este modelo Ahrefs.

Para acompanhar o desempenho do conteúdo: 

O desempenho do conteúdo de blogs e sites pode ser muito bem acompanhado criando um relatório no Google Data Studio é outra finalidade importante do Data Studio Template. À medida que as informações da conta do Google Analytics são incorporadas, todos os principais indicadores de desempenho (KPI) e análises completas serão fornecidas no relatório. O relatório explicaria o desempenho do conteúdo, quais sessões de blog são tendências, os fatores que trazem visitantes, etc.

Para rastrear a velocidade do site: 

A velocidade do site desempenha um papel fundamental, pois sites rápidos ganham prioridade aos olhos do mecanismo de busca. Conhecer informações detalhadas sobre a velocidade de cada página do site, como Tempo médio de carregamento da página, que explica o tempo gasto pelo navegador, para carregar a página desde o início até a conclusão, Tempo médio de download da página, O tempo médio de resposta é tomada pelo servidor para executar a solicitação e o tempo médio de conexão do servidor é possível. O objetivo dos templates no google data studio é deixar todas essas informações muito bem explicadas e ações necessárias podem ser tomadas para melhorar a velocidade do site e ganhar preferência no ranking. 

Para rastrear as palavras-chave: 

A verificação de desempenho de palavras-chave é outra finalidade do Google Data Studio Template. Com a ajuda do modelo de classificação de palavras-chave do Google Data Studio, é possível obter estatísticas exaustivas com KPIs comparados ao longo do tempo. O relatório contém uma divisão dos dados por país, dispositivos, etc. Você pode classificar facilmente seu site acompanhando o desempenho de cada página e as palavras-chave nela contidas. Para identificar palavras-chave em potencial, o Explorador de canibalização de palavras-chave pode ser usado.

Para acompanhar engajamento, estatísticas de conversão e cliques:

Usando o painel de desempenho do Display e do Video-360, você pode acompanhar as estatísticas de engajamento e conversão com cliques. Ele é usado para comparar a experiência do usuário em Display e Video-360.

Para entender a atribuição de CRM:

Um objetivo interessante e importante do Google Data Studio Template é usar o modelo de painel de atribuição de CRM (gerenciamento de relacionamento com o cliente), que mantém os profissionais de marketing entendendo o pulso dos clientes. Com base nos eventos de CRM, as estratégias de marketing podem ser otimizadas de acordo.

Para rastrear a proporção de clientes visitantes:

Se você encontrar mais pessoas visitando seu site, mas a maioria sai sem fazer nenhuma compra, você pode usar o modelo do Google Data Studio para converter o visitante em clientes. Usando modelos de funil de conversão, criando segmentos e configurando o funil, o padrão de comportamento do visitante pode ser julgado. Rastrear o fato de que os visitantes saem do site ou navegam para outras páginas do site fornecerá uma visão de que os pontos responsáveis ​​pela queda do produto são as causas. Isso ajudaria a promover as vendas no site . 

Para medir a eficiência do Google Ads:

Usando os modelos de anúncios do Google , a análise do retorno sobre os gastos com anúncios (ROAS) pode ser feita facilmente. O desempenho dos anúncios do Google pode ser verificado e a interação do público com os anúncios também pode ser rastreada. A tendência de conversões e o custo por conversão podem ser monitorados.

Para consolidar o desempenho do console de pesquisa do Google:

Uma das melhores finalidades do Google Data Studio Template é que, em um único painel, todos os dados sobre o desempenho do console de pesquisa do Google podem ser visualizados em todos os tipos de gadgets, como desktop, celulares e tablets, juntamente com os cliques de URL , URL CTR e porcentagens de CTR do site por meio dos relatórios de SEO gerados pelo Google Data Studio.

Conclusão:

Espero que este artigo tenha fornecido muitos detalhes sobre a finalidade do Google Data Studio Template com configurações aprimoradas para seus recursos e adaptações, por exemplo, um recurso significativo é que, embora os modelos estejam em inglês e a fonte de dados esteja em um idioma diferente, o os relatórios subsequentes serão gerados de acordo com o idioma da fonte de dados, quebrando a barreira do idioma e promovendo o uso universal. O Google também iniciou aulas gratuitas, se você estiver procurando por tutoriais e cursos de certificação, pode aproveitar a Google Analytics Academy, que pode tornar este Google Data Studio uma experiência maravilhosa. 

Quão difícil é aprender o Google Data Studio?

Aprender o Google Data Studio é crucial para profissionais de marketing, anunciantes e outros proprietários de empresas on-line. O GDS é uma ferramenta de geração de relatórios e visualização. Achamos intuitivo e difícil de aprender. Muitos usuários classificam a dificuldade de aprendizado do Google Data Studio entre 2 e 2,5 em uma escala de 5. Seu nível de complexidade em uma escala de 1 a 5 é intermediário. Assim, qualquer pessoa que esteja determinada a aprender GDS pode fazê-lo. Se compararmos o GDS com ferramentas semelhantes, fica mais fácil de entender. Para começar a aprender GDS, siga este guia para saber o que esperar.

Google Data Studio – O que é e para que serve?

Você acabou de ver o termo Google Data Studio. Você já ouviu falar sobre isso, mas nunca se preocupou com isso. O Data Studio do Google é uma das ferramentas de visualização e relatórios de dados mais populares e gratuitas. Desde a sua criação em 2016, o GDS se tornou uma ferramenta sem a qual a maioria dos analistas de dados e profissionais de marketing não pode viver.

Se você não puder pagar pelo Power BI ou Tableau, pode optar pelo GDS porque é gratuito. Você pode criar painéis elegantes e com aparência profissional com o GDS. Depois de criá-los, você pode compartilhá-los com os membros de sua equipe ou clientes. Como vem com modelos pré-criados, o Google Data Studio pode ser divertido de usar depois de aprendê-lo.

Além disso, organiza e apresenta dados em diversos tipos de gráficos. Possui muitas fontes de dados, permitindo que você analise o desempenho de seus anúncios no Facebook, YouTube, Google Analytics, Planilhas Google, etc. Os relatórios de atribuição do Google Ads permitem que você traga insights de clientes e rastreie seus esforços de publicidade. Depois de fazer login usando os detalhes da sua conta do Google, acesse datastudio.google.com para ver a tela inicial.

Aprendendo Google Data Studio – Quais módulos existem?

Francamente, o Data Studio é um sistema extenso com muitos módulos. Qualquer pessoa que ofereça um curso em GDS o dividirá em muitos marcos fáceis de entender. Aqui vamos delinear algumas das coisas cruciais para aprender e colocar em uso eficaz.

Página inicial ou interface do usuário

Mencionamos como você acessa a página inicial ou a interface do usuário do GDS. Sempre que quiser usar este Data Studio, você visitará primeiro a interface do usuário. Portanto, é crucial aprender suas características.

Menu à esquerda – Uma coisa importante que você criará com o GDS é um relatório. Ele conterá gráficos e outros elementos vitais de seus dados. Você deve extrair dados de uma fonte de dados e usar o Explorer para navegar no GDS. Essas funções aparecem no menu à esquerda. O mesmo menu exibirá os relatórios que outros fizeram e enviaram para você e aqueles que você fez ou replicou de outros usuários. Todos os relatórios excluídos também aparecem aqui.

• Menu da barra de ferramentas – Para ver todos os seus relatórios simultaneamente, escolha o menu da barra de ferramentas. Ele mostra todas as fontes de dados com as quais você trabalha e todos os gráficos. A partir daqui, você pode alterar um gráfico sem afetar seu relatório.
• Barra de pesquisa – Se você deseja procurar um determinado relatório, vá para a área da barra de pesquisa. Escreva o nome do relatório e clique para localizá-lo.
• Lista de relatórios – Se você deseja classificar todos os relatórios de acordo com o proprietário, nome ou último aberto, vá para a lista de relatórios.
• Galeria de modelos – Se você deseja criar um novo painel, precisa usar um modelo. Então, vá para a Galeria de modelos no canto superior direito da tela. Escolha um modelo pronto da equipe GDS ou escolha um em branco.

Aprender o Google Data Studio é fácil depois de dominar os menus que explicamos acima. A próxima coisa sobre a qual seu professor falará são as fontes de dados do Data Studio do Google.

O que são fontes de dados no GDS?

Antes de criar um relatório no Data Studio, você precisa criar uma fonte de dados. Para fazer isso, você precisa de um conector de dados e um conjunto de dados. Um conjunto de dados pode ser uma planilha do Google, um canal do YouTube, uma página do Facebook ou qualquer plataforma que hospede seus dados.

Portanto, para vincular o GDS aos seus conjuntos de dados, você precisa de um conector de dados. O conector de dados selecionado ajudará você a criar uma fonte de dados que gerenciará todas as informações relacionadas a essa conexão. Se você lida com uma equipe ampla, faça quantas fontes de dados forem necessárias. Isso também significa que você pode usar muitos conectores de dados.

A partir de agora, você pode acessar mais de quatrocentos conectores de dados e mais de oitocentos conjuntos de dados. Além disso, você pode escolher conectores de terceiros quando não puder usar os gratuitos do Google. Você pode usar esses conectores para acessar seus conjuntos de dados do Twitter, Facebook, LinkedIn, Paypal, etc.

Métricas e dimensões no GDS

Outro módulo crucial ao aprender o Google Data Studio são as métricas e dimensões. Isso permite que você crie relatórios perspicazes. Ao aplicar uma função de agregação como Sum ou Average, você obtém uma métrica. É apenas um valor para contar ou medir. Por outro lado, as dimensões são características que descrevem as métricas. Uma métrica pode ser uma venda mínima, uma venda máxima, um preço médio, o número de clientes que compraram um item, receita de vendas etc.

Ao considerar uma métrica como a receita de vendas de um item, uma dimensão pode descrever o período de vendas, o tipo de pedido, o país de origem da maioria dos clientes etc. A dimensão mínima da métrica de vendas pode ser o dia da semana. A métrica de produto médio pode ter uma dimensão como o tipo de produto.

Fazendo um painel no GDS

Uma das principais coisas que você encontra ao aprender o Data Studio é como criar um painel. O painel ajudará você e outras pessoas a visualizar suas vendas online. O painel deve conter um scorecard mostrando o total de vendas. Também deve ter uma tabela com vendas baseadas em diferentes categorias de produtos. Além disso, um gráfico de linhas ajudará a exibir quanto você vendeu em cada tipo de pedido. Seu instrutor mostrará como criar todos esses itens.

Adicionando uma planilha do Google ao GDS

A maioria das pessoas agora usa o Planilhas Google em vez de planilhas do Excel. Assim, para adicionar os dados que você tem lá, você deve saber como adicionar uma planilha do Google ao GDS. Assim, acesse a página inicial do GDS e clique em Create e em seguida Data Source. Siga as instruções para concluir a configuração da sua conta GDS.

A seguir, você visualizará a página com as fontes de dados. Nesta página, escolha Planilhas Google e clique no botão Autorizar para ajudar o GDS a se conectar ao seu GS pela primeira vez. Selecione um arquivo em sua Planilha Google e dê um nome a ele. Termine clicando em Conectar.

Criando um relatório em branco no GDS

Outra lição imperativa que você aprenderá ao aprender o Google Data Studio é como fazer um novo relatório. É essencial porque você usará o GDS várias vezes para fazer relatórios. Então, abra a página da fonte de dados e escolha Create Report. Está na área superior direita.

O Data Studio oferece a opção de adicionar uma nova fonte de dados ao relatório em branco. Para confirmar isso, clique em Adicionar ao relatório. Você verá então uma tabela aleatória que conterá os campos em seu GDS. Você pode excluir isso escolhendo Excluir no menu. Clique em Relatório sem título e escreva um novo nome para ele.

Você pode dar um nome a ele com base na finalidade do relatório que está criando. Em seguida, use várias ferramentas de relatório na interface. Mude para o lado superior direito, pois é onde essas ferramentas estão. Se você clicar no botão Visualizar, verá o Modo de Edição e o modo de Visualização. Você pode alternar entre eles até ficar satisfeito com a aparência do relatório.

No menu de três pontos, há um botão Atualizar e um botão Fazer uma cópia. Outras opções são Adicionar uma página, Modo de seleção, Desfazer, Refazer, Adicionar dados, Adicionar um gráfico, Visualização da comunidade, Componentes, etc. Há muito que você pode fazer antes de terminar seu relatório. Na seção Tema e layout, escolha temas e layouts que o Google já forneceu.

Adicionando um Scorecard a um relatório no GDS

Outra lição ao aprender o Google Data Studio é como adicionar um scorecard. Você pode pensar em um scorecard como tendo o mesmo propósito de um título. Ele destaca algo sobre um relatório. Então, clique no botão Add a Chart na barra de ferramentas e escolha Scorecard.

Em seguida, arraste o scorecard para o canto superior esquerdo do relatório. Por padrão, ele lerá Record Count. Então, vá para a primeira coluna da métrica padrão e pare quando um ícone de lápis aparecer. Clique para ativar um pop-up para editar a métrica. Adicione um novo nome e clique fora da caixa pop-up para encerrar a tarefa.

Se o número que aparece na nova métrica for muito grande, use o número Compacto na guia Estilo para alterá-lo. Depois de fazer isso, a pequena figura parecerá mais realista para um cliente ou para quem receberá seu relatório.

Adicionando uma tabela a um relatório no GDS

Lembre-se de que você removeu uma tabela padrão anteriormente. Agora você pode adicionar uma tabela que descreva suas necessidades. Então, clique no botão Adicionar um gráfico na sua barra de ferramentas. Selecione Table e arraste ProductCategory para Dimension. Agora escolha a ordem crescente ou decrescente para melhorar a aparência da sua mesa.

Conclusão

Como você pode ver, há várias coisas que você encontrará ao aprender o Google Data Studio. Muitos deles não estão neste artigo. À medida que você continua a aprender, certifique-se de que seu negócio on-line esteja funcionando sem problemas, solicitando nossos modelos GDS. 

Como incorporar o Google Data Studio no site

Antes de iniciarmos o exercício instrucional sobre o método mais eficiente para incorporar o Google Data Studio no site, queremos garantir que o relatório esteja remotamente visível. Por via de regra, o relatório é limitado ao fabricante. No entanto, supondo que eu precise de qualquer outra pessoa para ver e cooperar com o relatório, quero capacitar o ambiente de compartilhamento primeiro.

Garantindo as configurações corretas do Data Studio

Dentro do ponto de interação no modo ‘VISUALIZAR’, teremos a opção de receber os clientes e trocar de compartilhamento.

1) Clique no símbolo para começar a compartilhar.

2.) Clique no menu suspenso “Oferta” e clique em “Bem-vindo indivíduos”

3) Alterne para a guia “Supervisionar acesso” e altere a caixa abaixo para “Qualquer pessoa com a conexão pode ver”. Clique em “Salvar” e “Fechar”.

4) Altere as configurações para ON – Qualquer um com a conexão e aperte o botão Salvar e depois feche.

Quando a configuração de compartilhamento estiver definida com precisão, você poderá seguir o manual para instalar o Google data studio em seu site.

Etapas para incorporar o Google Data Studio no site

Atualmente, é possível incorporar relatórios/painéis do Data Studio incorporando um fragmento de código simples na página inicial do site.

1. Clique em “compartilhar” no menu suspenso e clique em “incorporar relatório”.

2. Clique em “Ativar incorporação” e anote o código que o Google fornece a você.

3. Abra uma página ou postagem do Word Press e adicione um bloco HTML personalizado.

4. Duplique o código do estágio 3 no bloco HTML personalizado.

5. Altere a largura e a altura do invólucro no código conforme necessário.

Além do mais, você está acabado! Para obter a estimativa correta, talvez seja necessário repetir o estágio 5 em várias ocasiões. Observei que a altura do iframe padrão do Google é excessivamente curta 100% do tempo.

Um aviso rápido para futuros usuários-

O Google está mudando continuamente o Google Data Studio. Os meios acima podem ser posteriormente diferentes após 2020. No momento em que esse recurso foi lançado pela primeira vez, as etapas e como ele funciona eram diferentes em relação a agora. O desejo estava disponível em janeiro, mas poderia mudar em fevereiro, março e junho. Em agosto também pode mudar novamente, assim como em outubro e ser totalmente diferente em novembro. A ideia principal pode permanecer inalterada, mas a disposição e a redação dos botões podem ser alteradas.

Incorporar o estúdio de dados do Google no site é carregado com mobilidade.

Todo mundo está focado em obter renda e perdeu a utilidade das solicitações da maioria dos clientes. De implantes simples a capacidade livre para compartilhar entre as associações sem um impacto de estimativa robusto. O Google Data Studio tem uma tonelada de espadas afiadas disponíveis, até novo aviso, que tal nos concentrarmos na versatilidade. Desative o programa para ver como tudo é responsivo, sem programação ou snaps.

O Google ajuda o mundo a dar um grande passo no rumo correto, já que atualmente você precisa criar vários ciclos no Tableau Desktop – ou seus clientes finais ficam com um formulário estático ou medição programada que não funciona para todos os dispositivos, pois a maioria dos clientes usam grandes dimensões de texto em seu PC sem obter as configurações de DPI.

O método mais eficaz para desativar a incorporação de relatórios

Etapa 1: abra o relatório para o qual você precisa desativar a incorporação

Passo 2: Clique no botão “Editar” para explorar o modo “Editar”

Etapa 3: clique no menu suspenso “+Compartilhar” no canto superior direito

Etapa 4: clique na opção “Incorporar relatório”

Etapa 5: desmarque “Ativar incorporação”

Passo 6: Clique no botão “Concluído”

Plataforma Google Data Studio lançada

O Google lançou discretamente sua plataforma Google Data Studio; inclui ETL gratuito, relatórios gratuitos e agora mesmo montando o método para implantá-lo em seu site.

A versão beta gratuita geralmente não é tão grande quanto as pagas; no entanto, os clientes podem criar até cinco relatórios de várias páginas que podem ser compartilhados e alterados por um número ilimitado de clientes. Está disponível nos EUA agora, e o Google diz que levará o Data Studio para diferentes regiões de forma consistente.

Você tinha alguma ideia de que o estúdio de informações do Google é?

• O principal conhecimento comercial gratuito viável apresentado com ETL

• Com recursos de compartilhamento, é divertido e simples de utilizar

• Inquestionavelmente natural

O futuro do Google Data Studio e Business Intelligence

Em última análise, isso será satisfatório e terá um efeito gigantesco em todo o mercado de conhecimento empresarial. Imagine um aplicativo que requer apenas uma conta, uma conexão com a Internet e um navegador da Web. Isso significa que todas as plataformas ou programas de negócios atuais estão em perigo. O Google Data Studio é um item ETL gratuito, um item de anúncio gratuito e em breve terá recursos adicionais de incorporação. Não será difícil ensinar as pessoas a usá-lo.

Esforços de segurança da informação para o Google Data Studio

Esses meios podem deixar qualquer administrador de sistema maluco. Isso é apenas para pessoas que precisam disso para voar no momento e não têm uma estratégia de gerenciamento de informações severa.

1. Use uma necessidade de VPN

2. Faça login em uma VM

3. Ofereça ao cliente final acesso a um ponto de chegada que dispare interfaces e seja facilitado localmente usando botões HTML simples

4. Clicar nesta página de saudação os leva aos painéis do Google Data Studio

Ou, novamente, treine todos para não compartilhar as conexões do estúdio de informações do Google! A melhor prática seria para sempre preparar! Expresse aos clientes finais que compartilhar a conexão pode liberar suas informações na página da web. Por enquanto, seu beta, prossiga com cautela.

Segurança do estúdio de dados do Google – Uma história preparatória básica

Se a segurança é uma preocupação, o que significa que você não precisa de ninguém para ver o acesso ao seu painel, use uma chave secreta antes dessa progressão. Simplesmente saiba que qualquer pessoa pode ver o que é público em seu site e, supondo que seus clientes estejam compartilhando a conexão, isso não será um acordo razoável – com a chance de que a segurança de suas informações seja importante.

Se não for significativo – interaja o texto usando Html.

Práticas recomendadas para criar um relatório no Google Data Studio

A seguir estão algumas práticas recomendadas para fazer um relatório no Google Data Studio.

Entenda a quem seu relatório se destina.

Antes de fazer e transmitir qualquer relatório, sempre pergunte a si mesmo as perguntas que o acompanham

• Por que razão estou relatando, o que estou relatando? Estou denunciando porque… … … …

• Como isso influencia o(s) destinatário(s)? Com base neste relatório, estou apresentando isso à alta administração.

Por exemplo, quando você decide relatar a “taxa de rejeição” a um CEO, quais ações você exige dele?

• Ele deve atualizar os esforços de marketing e reduzir a taxa de rejeição?

• Ele deve demitir o diretor de marketing, já que ele é o responsável por atrair tráfego ruim para o site?

Se você não consegue descobrir qualquer movimento que o CEO deve fazer com base na taxa de rejeição, por que você está detalhando a ocorrência? Portanto, devemos tentar não apresentar painéis estratégicos (como legendas de captura de tela contendo copiar e colar do Google Analytics) para a administração sênior e apresentar a eles insights de resumo de negócios presumivelmente em inglês.

Consultas em andamento sobre a incorporação do Google Data Studio

A incorporação do Google Data Studio está progredindo rapidamente, assim como plataformas destinadas a fazer mau uso do dinheiro dos usuários e desperdiçar seu tempo. O Google está trabalhando duro para concluir a solução rapidamente e torná-la acessível a todos gratuitamente.

A hospedagem é necessária para incorporar o Google Data Studio no site?

Qualquer um que sugira que você compre hospedagem para uma solução fornecida gratuitamente pelo Google quer roubar as pessoas de seu dinheiro duro. Este é um aviso para compradores em potencial: ignore qualquer pessoa que sugira que você compre hospedagem para o processo, pois nenhuma hospedagem é necessária para a solução do Google.

A captura de tela como um botão para incorporar o Google Data Studio travará meu PC?

Isso não vai sobrecarregar seu PC, é um processo simples e gratuito, assim como o Google Data Studio, e a maioria dos clientes não precisa de atualizações imediatas de informações! Pergunte ao seu cliente antes de se preocupar em planejar capturas de tela ou atualizar o clicável.

Incorporar o Google Data Studio no blog do site Atualizar

Este blog ficará atualizado com os detalhes mais recentes fornecidos pelo Google. Vá em frente e compartilhe suas ideias sobre como você utilizou as atualizações deste blog no Google Data Studio. Certifique-se de ler a postagem se tiver dúvidas sobre o Google Studio. Fizemos o possível para responder à maioria das perguntas urgentes de seus clientes. Sinta-se à vontade para nos informar se perdemos alguma atualização recente, pois o Google oferece isso em seu produto final! Sendo uma empresa de análise de dados , estaremos atentos para obter mais atualizações assim que estiverem disponíveis.

Google Data Studio vs. BigQuery – comparação detalhada

Se vamos falar sobre análise de dados, 2023 é o ano para isso. Hoje vamos falar sobre o Google Data Studio Vs. BigQuery. Esperamos que este artigo seja precioso para você . Você pode ser um novato ou um profissional quando se trata de análise de dados. De qualquer forma, você certamente conhece essas duas ferramentas.

Embora tenhamos chamado essas plataformas de ferramentas, não podemos reconhecer Google Data Studio Vs. BigQuery como ferramentas. Não fique confuso; queríamos dizer que uma é uma ferramenta de BI e a outra é um mecanismo de BI. Falaremos sobre qual é qual mais adiante neste artigo. Mas estamos planejando fazer isso de maneira adequada. Portanto, primeiro, aqui está uma introdução à análise de dados.

O que é Data Analytics?

A análise de dados é um processo usado para analisar dados brutos e entregar um produto final capaz de fornecer informações conclusivas. Esse processo de análise de dados usa um processo mecânico e algorítmico automatizado para converter dados brutos em informações valiosas. Para uma empresa, ela pode usar análise de dados para otimizar seu desempenho comercial.

Por exemplo, uma empresa de manufatura pode usar a análise de dados a seu favor. Primeiro, eles registram o tempo de inatividade, o tempo de execução e a fila de trabalho de várias máquinas. Em seguida, analisa esses dados brutos para melhorar o desempenho de suas máquinas. Durante esse processo, a análise de dados verifica duplicações e erros antes de enviar as informações finais.

Por que você precisa de ferramentas como Google Data Studio e BigQuery

Agora, esperamos que você tenha uma melhor compreensão da análise de dados. Mas por que precisamos de ferramentas como Google Data Studio e BigQuery?

Por exemplo, a maioria das empresas e organizações pode facilmente analisar pequenos conjuntos de dados. Mas, quando se trata de uma grande quantidade de dados, eles precisarão de ferramentas avançadas de análise de dados. Em uma situação como essa, a análise de dados e suas ferramentas são úteis. Por isso, quando lidamos com uma grande quantidade de dados, utilizar ferramentas como Google Data Studio e BigQuery pode fazer uma grande diferença. Mais adiante no artigo, discutiremos sobre os usos dessas ferramentas. Antes de fazermos isso, entender o Google Data Studio Vs. BigQuery é crucial. Então vamos começar.

Google Data Studio

O Google Data Studio é uma das melhores ferramentas de visualização de dados que permite criar painéis interativos e relatórios personalizados. A maioria dos recursos do Google Data Studio é simples e totalmente gratuita. Além disso, você pode compartilhar e agendar relatórios com o mínimo de facilidade.

Além disso, como mencionamos anteriormente no artigo, o Google Data Studio é uma ferramenta de BI. BI significa Business Intelligence. Você pode usar esta ferramenta de BI para determinar os principais indicadores de desempenho para o seu negócio. Então você poderá comparar o desempenho ao longo do tempo.

Em outras palavras, o Google Data Studio é uma versão muito mais aprimorada do painel do Google Analytics. Por exemplo, o painel do Data Studio é visualmente mais rico do que o painel do Google Analytics. No Analytics Dashboard, você poderá ver mais números como suas informações. Por outro lado, o Data Studio apresenta gráficos e gráficos mais detalhados. Um dos melhores exemplos é que o Data Studio exibirá os cliques e impressões via gráfico. Portanto, é um método visualmente mais atraente do que o texto antigo simples.

Como usar o Google Data Studio?

O Google Data Studio é uma ferramenta gratuita de BI. Para usar o Data Studio, você precisará de uma conta do Google. Nenhuma instalação é necessária e é um processo simples. No entanto, para fins do artigo, abordaremos como usar o Data Studio. Portanto, se você for um novato, achará a seção a seguir muito importante.

Etapa 1: primeiro, acesse datastudio.google.com.

Etapa 2: use sua Conta do Google para fazer login na sua conta do Data Studio.

Nota: Deve haver várias guias na página inicial do Data Studio (após o login). Mas, como iniciante, primeiro você deve se familiarizar com o ambiente antes de mergulhar nas coisas avançadas. Portanto, nesta próxima etapa, ensinaremos como começar.

Etapa 3: agora vá para a guia Relatórios. Lá, você pode encontrar três tipos de relatório. Black Report, Tutorial Report e Acme Marketing. Recomendamos passar primeiro pelo Relatório do Tutorial. Fazendo isso, você terá uma ideia básica de como o Google Data Studio funciona.

Principais recursos do Google Data Studio

Existem vários recursos disponíveis no Google Data Studio. No entanto, escolhemos os melhores recursos que se destacam dos demais.

Conexão de dados ao vivo

Com mais de 400 fontes, as conexões integradas do Google Data Studio oferecem suporte a conexões nativas como Google Analytics, Planilhas Google, Google Ads, Cloud Storage, BigQuery e muito mais. Quando se trata de fontes de dados externas, ele suporta Adobe Analytics, Facebook, JASON e muito mais. Devido a essas fontes, não haverá necessidade de agendar atualizações periódicas dos dados.

Além disso, ter fontes de dados ao vivo em backup pode ajudar imensamente suas operações. Por exemplo, se você tiver um processo de backup adequado, poderá examinar os resultados do intervalo de datas.

Além disso, com a capacidade de mesclagem do Google Data Studio, você pode mesclar até 4 fontes de dados sem esforço. Você poderá usar esse recurso ao criar relatórios. Por exemplo, ao usar o Data Studio, você poderá combinar dados do Google Analytics, Planilhas Google, Facebook e JASON.

Dica: o Google Data Studio é capaz de lidar com fontes de dados SQL e NoSQL.

Controles de personalização completos

Quando se trata de personalização, o Google Data Studio não tem limitações. Você poderá adicionar e personalizar páginas, tabelas e gráficos com bastante facilidade. Por exemplo, você poderá personalizar o painel de acordo com as cores da sua empresa ou do cliente. Aqui estão algumas das personalizações populares que o Data Studio oferece.

• Você pode criar temas personalizados de acordo com as preferências. Ou selecione o tema pré-preenchido. Outra coisa legal do Google Data Studio é que você pode extrair temas de imagens. Isso dá ao usuário mais opções de personalização criativa.
• Você pode alterar o tamanho e o alinhamento da página de acordo com suas necessidades.
• O Google Data Studio vem com vários gráficos e visuais. Então, é genuinamente uma boa ferramenta de visualização. Por exemplo, você poderá usar gráficos de barras, gráficos de linhas e muito mais. Ou você pode dar um passo adiante usando os recursos visuais do Google Maps.
• Permite usar formatação condicional. Por exemplo, se você precisa destacar os resultados das Sessões Orgânicas que estão abaixo do seu objetivo pretendido, com a formatação condicional, você pode realizá-lo com bastante facilidade.

Controles Dinâmicos

Os controles dinâmicos são um dos motivos pelos quais a maioria das pessoas adora o Google Data Studio. Ele permite que os usuários dividam os dados sem atualizar o relatório. Aqui estão mais alguns benefícios dos controles dinâmicos.

• Você pode filtrar seu conteúdo com intervalo de data e dimensão.
• Você pode incluir ou excluir conteúdo de acordo com suas necessidades, filtrando-os.

Opções de Drill Up e Drill Down

Com as opções Drill Up e Drill Down, você poderá classificar os dados de acordo com níveis altos e baixos. Em outras palavras, você pode organizar a lista em ordem crescente e decrescente.

Métricas Opcionais

Métricas opcionais fornecem uma camada adicional de controle. Você pode personalizar qualquer conjunto de dados sem editar o relatório original. E aqui está como ativar as métricas opcionais. Primeiro, selecione o gráfico. Em seguida, vá para o painel de propriedades localizado em Métricas. Por fim, ative as Métricas Opcionais. Agora você poderá acessar as métricas opcionais passando o mouse sobre o gráfico. Esse recurso oferece a seus usuários vários tipos de métricas.

Marcador personalizado

Com o recurso Custom Bookmark, o usuário poderá marcar os links desejados. É um recurso valioso que permite aos usuários voltar rapidamente aos relatórios anteriores.

Fórmulas Avançadas

Dentro do Google Data Studio, existem muitas fórmulas avançadas disponíveis. Essas fórmulas permitem que os usuários criem uma visualização poderosa.

Campos calculados

Um campo calculado permite criar novas dimensões ou métricas a partir dos dados existentes. Assim, você poderá realizar cálculos, transformar os dados ou desenvolver categorias facilmente.

Um dos usos mais avançados de campos calculados são as instruções CASE. Com a ajuda de instruções CASE, você pode retornar métricas e dimensões de acordo com as expressões condicionais. É comumente usado para criar novos grupos e categorias de dados.

Preços

Como já mencionamos, o Google Data Studio é uma ferramenta Freemium Business Intelligence. Ainda que comparado a outras ferramentas, o Data Studio precisa de muitos aperfeiçoamentos. Você terá uma ideia clara quando discutirmos sobre o BigQuery ao comparar o Google Data Studio Vs. BigQuery. Mas você não obterá todos esses recursos gratuitamente em nenhum outro lugar.

O que precisa ser melhorado?

Embora o Google Data Studio seja uma ótima ferramenta de BI que pode ajudar indivíduos, grandes empresas, autônomos, pequenas e médias empresas, algumas melhorias podem ser feitas. Portanto, nesta seção, falaremos sobre essas melhorias.

Formatação muito melhor: é um fato bem conhecido que o Google Data Studio tem uma formatação única. Mas, quando comparado a outros aplicativos do Google, como o Planilhas Google, não é o mesmo. Às vezes, você pode encontrar alguns problemas de dados relacionados à formatação. Por exemplo, não funcionará corretamente se você não formatar os dados adequadamente.

Não é a ferramenta de BI perfeita: embora o Google Data Studio seja uma boa ferramenta de BI, em comparação com outras ferramentas de BI de ponta, o Data Studio carece de muitas coisas. Por exemplo, ele não possui recursos de análise avançada. Portanto, é necessário melhorar esse departamento.

O recurso de combinação de dados precisa ser aprimorado: quando se trata de combinação de dados, o Google Data Studio pode combinar até 4 fontes de dados. Mas esse recurso de combinação de dados está nos estágios iniciais. Há muitas melhorias a serem feitas nesse departamento também.

BigQuery

O Big Query é um mecanismo de BI totalmente gerenciado que vem com um data warehouse sem servidor. Com esse mecanismo de BI, você poderá obter alta simultaneidade e tempo de resposta abaixo de um segundo. Além disso, o BigQuery pode ser integrado ao Google Data Studio. Veremos isso mais adiante no artigo. Além disso, o BigQuery funciona bem com outras ferramentas de BI, como Looker, Power BI e Tableau.

Além disso, o BigQuery possui recursos de aprendizado de máquina. Suponha que estamos comparando o Google Data Studio Vs. BigQuery, MLis uma das diferenças mais significativas que o BigQuery tem.

O BigQuery é capaz de capturar e analisar conjuntos de dados em tempo real usando recursos de injeção de streaming. Assim, seus insights de negócios estão sempre atualizados e são gratuitos até um byte de dados.

Como usar o BigQuery?

Nesta seção, você aprenderá como usar o Google BigQuery. Esta é uma explicação simples de como criar uma conta e como usar o BigQuery. Entraremos em coisas avançadas mais adiante neste artigo.

Etapa 1: primeiro, acesse cloud.google.com. Este é o site de plataformas de nuvem do Google. Aqui você encontrará muitas ferramentas. Mas, para este tutorial, acesse a página da Web do BigQuery.

Etapa 2: para usar o Bigquery, você precisará de uma conta do Google Cloud. Portanto, crie uma conta do Google Cloud. É totalmente gratuito. Mas você terá que fornecer as informações do seu cartão de crédito. Se quiser, você sempre pode atualizar. Mas, por enquanto, vamos ficar com a versão gratuita.

Etapa 3: depois de criar uma conta do Google Cloud Platform, encontre o BigQuery e selecione-o.

Passo 4: Agora, você pode criar sua primeira análise de dados. Para fazer isso, primeiro prepare seus dados usando um arquivo CSV. Em seguida, clique no botão Criar conjunto de dados. Em seguida, nomeie o conjunto de dados, clique no botão criar conjunto de dados.

Etapa 5: Em seguida, selecione o conjunto de dados e clique no botão Criar Tabelas. Na janela Criar Tabelas, escolha a opção de fazer upload do arquivo de dados e fazer upload do arquivo CSV previamente preparado. Além disso, ative o recurso Esquema. Schema é capaz de reconhecer string, float e números corretamente. Depois disso, clique no botão Criar Tabela. Agora seu primeiro conjunto de dados está pronto; ele será exibido abaixo da seção de consulta não salva. Com conhecimento básico de SQL, você pode executar vários tipos de análise. Quaisquer que sejam as operações, os resultados serão mostrados em subsegundos.

Principais recursos do BigQuery

Agora você está pronto para discutir a parte mais importante do Google Data Studio Vs. Comparação do BigQuery . Nesta seção, falaremos sobre os principais recursos do mecanismo de BI do BigQuery.

Serviços sem servidor

A maioria dos ambientes de armazenamento de dados precisa de hardware de servidor específico para realizar seus cálculos. Portanto, esse tipo de plataforma determina o hardware do servidor antes de iniciar os cálculos. E então, os administradores precisam garantir confiabilidade, desempenho, segurança e resiliência. Essas duas operações são cruciais para a maioria das operações de armazenamento. Mas, ao usar o BigQuery, você pode estender essas limitações facilmente.

Principalmente porque o BigQuery é uma plataforma sem servidor, você não precisa iniciar as operações mencionadas acima. Esse é um dos melhores recursos do mecanismo de BI do BigQuery. Nesse modelo sem servidor, todo o processo é distribuído automaticamente entre várias máquinas paralelas.

Várias linguagens de programação suportadas

Ao usar o BigQuery, você poderá acessar várias linguagens de programação. Além disso, um bom conhecimento de SQL será útil ao fazer análises de dados usando o BigQuery. Além disso, o mecanismo Google BigQuery Bi usa linguagens de programação como Python, Java, C#, PHP, Ruby, Node.js e Go.

Arquitetura da árvore

O BigQuery pode estender seu cálculo para milhares de computadores que atuam como uma árvore de execução. Portanto, qualquer cálculo pode ser concluído em subsegundos. Aqui está uma explicação simples para esse processo.

Primeiro, o servidor raiz obtém as solicitações recebidas. Em seguida, o servidor raiz encaminha essas solicitações para uma ramificação. Este ramo é chamado de misturador. Depois disso, as ramificações modificam a solicitação recebida e a enviam para o nó folha, também conhecido como slot. O nó folha inicia o processo de filtragem e leitura dos dados usando paralelo. Em seguida, devolva-o ao fundo da árvore. Por fim, o mixer captura esses dados e os envia para a Consulta.

Este é o processo de arquitetura de árvore. É um processo um pouco complicado para iniciantes entenderem. No entanto, certifique-se de passar pelo processo novamente se tiver dificuldades de compreensão.

Aprendizado de máquina (ML)

Embora muito poucas empresas adotem o aprendizado de máquina, há muitos benefícios do ML. Quando o aprendizado de máquina vem com o BigQuery, esses benefícios são estendidos para outro nível.

O aprendizado de máquina permite que as empresas democratizem os recursos de ciência de dados mais do que nunca. Por exemplo, o BigQuery ML pode utilizar os modelos em execução em consultas de dados em tempo real.

Para as empresas que tentam acelerar a jornada de análise de dados e ML, o BigQuery ML é a ferramenta perfeita.

Vários tipos de dados

O BigQuery oferece suporte a vários tipos de dados. Por exemplo, ele suporta strings, valores booleanos, números, structs e arrays. Portanto, qualquer operação pode ser feita sem problemas usando o BigQuery.

Segurança

Quando se trata de segurança, o BigQuery do Google é uma das melhores ferramentas de análise disponíveis no mercado. Além disso, sempre que você transfere ou armazena dados, o BigQuery criptografa automaticamente esses dados. Além disso, o BigQuery pode isolar jobs. Ele pode gerenciar a segurança de uma atividade multilocatária. Além disso, o Google BigQuery se integra aos recursos de segurança de outros produtos GCP para fornecer uma visão completa da segurança. Portanto, a segurança dos dados está no mais alto nível quando se trata do BigQuery.

Preços

No BigQuery, você precisa pagar conforme usa. Isso significa que não há preço fixo para um mês. Você será cobrado de acordo com o seu uso. Há duas partes nesse formato de preços. Você tem que pagar por ambas as partes de forma diferente.

• Armazenar
• Consultas

Armazenar

Quando se trata de armazenamento, existem dois modelos de preços.

Ativo: Os dados modificados ou editados durante os últimos 90 dias

O armazenamento ativo custará US$ 0,02 por 1 GB. Este é o custo por mês. portanto, se você armazenar 100 GB de dados por mês,

100 × 0,02 = $ 2

Longo prazo: Os dados que não foram modificados ou editados nos últimos 90 dias

Para armazenamento de longo prazo, você terá que pagar US$ 0,01 por 1 GB. Portanto, se você armazenar 100 GB por 90 dias,

100 × 0,01 × 3 = $ 3

Como você pode ver, vai custar US$ 3 para armazenar 100 GB por 90 dias e é mais barato do que o armazenamento ativo. No entanto, se você modificar esses dados durante o período de 90 dias, o processo retornará a zero.

Consultas

Quando se trata de consultas, existem dois tipos de modelos de preços.

Sob demanda: US$ 1,1 por dados de 1 TB lidos por um mês

Taxa fixa: dependendo dos requisitos, você pode comprar slots.

O que precisa ser melhorado?

No geral, o Google BigQuery é um mecanismo de BI bem equilibrado. Você já sabe que, se seguir a comparação do Google Data Studio Vs. BigQuery. No entanto, existem áreas específicas que precisam ser melhoradas. Então, vamos verificá-los.

Recursos de interface do usuário

Mesmo que o BigQuery venha com recursos UX de interface do usuário de qualidade, ele pode ser melhorado ainda mais, especialmente quando se trata de navegação dentro das pastas.

Pequenos conjuntos de dados

Para conjuntos de big data, o BigQuery é uma das melhores opções do mercado. Mas, quando se trata de pequenos conjuntos de dados, o tempo de inicialização leva 3 ou 4 segundos. Essa é uma grande desvantagem ao competir com outros data warehouses. Então, definitivamente precisa melhorar nesse departamento.

Modelos de preços

Embora o BigQuery tenha vários modelos de preços, algumas pessoas podem levar algum tempo para se acostumar com esses modelos de preços. Esses modelos de preços são mais baratos em comparação com outros mecanismos de BI. Mas todo o sistema de modelos de preços pode confundir algumas pessoas. Portanto, precisa de muito mais simplicidade. O problema é que a maioria das pessoas recua quando as coisas relacionadas a dinheiro ficam complicadas. Portanto, ter um sistema de preços fácil de entender beneficiará muito o BigQuery.

Como visualizar o conector de dados do BigQuery por meio do Google Data Studio?

Esperamos que nossa explicação do Google Data Studio Vs. O BigQuery pode esclarecer sua jornada de análise de dados. Se você seguir o artigo com atenção, agora poderá ter uma boa ideia sobre essas duas plataformas. No entanto, nesta seção, esperamos mostrar como usar o BigQuery Data Connector e o Google Data Studio para visualizar um conjunto de dados.

Em outras palavras, vamos criar um relatório usando a fonte de dados do BigQuery. Então, sem perder muito tempo, vamos começar.

Etapa 1: acesse o site oficial do Google Data Studio e faça login na sua conta.

Passo 2: Em seguida, vá para a guia Relatórios e selecione Modelo de relatório em branco.

Etapa 3: talvez seja necessário concluir as configurações de Conta e Privacidade e Preferências de Marketing. Se for esse o caso, forneça as informações relevantes e clique em Salvar. Agora, novamente, abra o modelo de relatório em branco.

Etapa 4: vá para a guia Adicionar dados ao relatório. Agora digite BigQuery na caixa de pesquisa.

Etapa 5: na lista de Conectores do Google, localize o BigQuery e clique nele.

Etapa 6: após a etapa 5, você precisa autorizar o projeto do Google Cloud ao Google Data Studio. Então, clique no botão Autorizar.

Etapa 7: agora, o processo solicitará permissão para acessar a fonte de dados do BigQuery. Assim, uma caixa de diálogo aparecerá rotulada como Solicitação de permissão. Clique no botão Permitir para conceder ao Google Data Studio permissão para os dados do BigQuery.

Observação: talvez você não veja esta caixa de diálogo se já tiver usado o Google Data Studio.

Etapa 8: selecione Conjuntos de dados públicos em Meus projetos.

Passo 9: Agora selecione o nome do seu projeto Cloud em Billing Projects.

Etapa 10: selecione amostras em conjunto de dados público.

Etapa 11: Finalmente, selecione natalidade em Tabela.

Passo 12: Agora clique no botão Adicionar. Depois disso, o Google Data Studio se conectará à fonte de dados do BigQuery. Todas as tabelas serão exibidas. Nesta página, você pode criar campos calculados. Além disso, você poderá ajustar as propriedades do campo.

Passo 13: Usando a tabela de natalidade, você pode visualizar todos os campos inteiros correspondentes ao seu conjunto de dados. Você pode alterar qualquer valor de campo facilmente.

Etapa 14: Depois de concluir todas as edições, clique no botão Adicionar ao relatório. Se necessário, conceda permissão ao Google Data Studio para visualizar e editar arquivos no Google Drive.

Qual é melhor Google Data Studio vs. BigQuery?

Esperamos que, com nossa comparação do Google Data Studio Vs. BigQuery, você conseguiu aprimorar seu conhecimento quando se trata de análise de dados. Mas qual plataforma é a melhor?

Infelizmente, não podemos escolher um vencedor entre essas duas plataformas. Porque o Google Data Studio é uma ferramenta de BI e o BigQuery é um mecanismo de BI. Portanto, não há dúvida de que o mecanismo de BI é mais poderoso que a ferramenta de BI. No entanto, o Google Data Studio possui alguns recursos excelentes que podem realizar grandes coisas para sua empresa. E é totalmente gratuito. Por outro lado, o BigQuery é capaz de Machine Learning e, o mais importante, é um serviço sem servidor. Portanto, escolher um vencedor não é apenas impossível; é injusto também.

Considerando tudo, podemos dizer que se você planeja iniciar uma carreira como analista de dados, ambas as plataformas são um excelente complemento para sua jornada. Ambos são muito populares e, nos próximos anos, poderemos ver mais desenvolvimento nessas plataformas. Portanto, não vai te matar ficar em contato com essas duas plataformas únicas.

Como obter relatórios em tempo real no Google Data Studio?

É necessário aprender a criar relatórios em tempo real no estúdio de dados do Google se você planeja usá-lo. Google data studio é uma ferramenta de BI (business intelligence) da comunidade Google. O Data Studio permite que o usuário explore, visualize e crie relatórios ao vivo de dados do Google. Ele inclui muitas fontes de dados para tornar os relatórios mais rápidos. O GDS é fácil de usar se você tiver uma conta do Google, um navegador Google Chrome e conhecimento básico de ferramentas de BI. O estúdio de dados do Google ajuda organizações de todos os tamanhos a fazer relatórios ao vivo sem problemas. Ao contrário de muito tempo atrás, o Google Data Studio permite que as empresas visualizem e relatem dados em tempo real.  

Como usa outros aplicativos do Google como base, o Data Studio se integra a eles sem esforço. Você não apenas pode criar relatórios em tempo real com base no Analytics, mas também pode vincular a outra fonte de dados. Você pode compartilhá-los, pois o GDS possui configurações de compartilhamento intuitivas encontradas em outros aplicativos do Google. Além disso, você pode criar temas personalizados do Google Data Studio usando as cores da sua marca. É o pilar que muitas empresas precisam para ter sucesso em seus esforços de marketing e aumentar as visualizações de seus sites. Agora você sabe o que pode fazer com a ferramenta de visualização e geração de relatórios em tempo real do Google Data Studio. Agora, ensinaremos como fazer relatórios de estúdio de dados do Google em tempo real. Antes de fazermos isso, gostaríamos de revelar uma desvantagem do uso do GDS no próximo parágrafo.

O Google Data Studio carece de atualizações ao vivo para dados estáticos

Embora seu objetivo ao usar os recursos do Google Data Studio seja criar painéis ao vivo facilmente acessíveis, essa ferramenta tem um problema. Como não possui atualizações ao vivo, o GDS exige que o usuário atualize os dados em tempo real manualmente para exibir as informações atuais. Você pode criar relatórios em tempo real no estúdio de dados do Google, mas deve fazer um trabalho manual para atualizá-los. Poucas pessoas têm paciência para clicar no botão de atualização manual todas as vezes. Saímos do trabalho manual há muito tempo devido à tecnologia. 

Quando o Google Data Studio coleta dados de vários conectores, ele os mantém como dados temporariamente armazenados em cache. Em seguida, ele usa os dados para preencher os widgets do painel do estúdio de dados. Outro ponto vital a compreender é que o Data Studio do Google trata cada conector de dados de maneira diferente, dependendo do seu tipo. Há dois botões de atualização que você deve conhecer ao criar relatórios em tempo real do estúdio de dados do Google. O primeiro é o botão de atualização do navegador. 

O botão de atualização do navegador reabrirá um relatório e atualizará os dados em cache para fontes de dados automáticas. Os dados armazenados em cache para links de dados automáticos também serão atualizados ao vivo se você tentar alterar o intervalo de dados em seu relatório em tempo real. Se você usar fontes de dados estáticos no estúdio de dados do Google, poderá usar apenas o botão de atualização manual dentro dele. Se você não usar este botão, seus widgets de relatório apresentarão os mesmos dados inseridos inicialmente. 

Quando você clica no botão de atualização manual de dados no Google Data Studio, ele atualiza os dados estáticos em cache em todos os lugares. Portanto, todos aqueles que receberem seus relatórios do Google em tempo real verão as atualizações. Para atualizar seus relatórios de estúdio de dados do Google em tempo real, você tem apenas o botão de atualização manual. Se você se cansar de clicar nele, existe uma solução melhor. 

Alternativas de automação para o botão de atualização manual do Data Studio

Antes de criar relatórios em tempo real no Google Data Studio, você precisa saber como obter atualizações ao vivo ao usar dados estáticos de algumas fontes. Se você escolher o Planilhas Google, só poderá atualizar os dados do painel do Google com o botão de atualização manual. Mas por quanto tempo você pode usá-lo? Você precisa saber como atualizar os relatórios reais ao vivo. Existem ferramentas automáticas que podem economizar seu tempo e fazer um ótimo trabalho:

• Um deles é o Airflow. É uma plataforma de código aberto. Ele permite escrever um processo usando python. O sistema útil usa a sintaxe Cron para processos de agendamento. 
• Existe outra solução de código aberto conhecida como Selenium. Ele usa comandos Selenese para automatizar as ações do navegador. Ao contrário do Airflow, que permite scripts em um idioma, o Selenium oferece suporte a sete idiomas. 
• Há também o GitHub. A plataforma de hospedagem de código permite a colaboração da equipe de qualquer lugar. Ele permite a fusão de diferentes versões de código dos usuários. 

Agora você entende como resolver o problema, mas se tiver dúvidas, pode nos perguntar. Você pode conferir nossos emblemas de sucesso em nosso site. Estouro de pilha tem mais respostas de programadores. Ao começar a criar relatórios reais na interface do Data Studio usando fontes estáticas, você pode atualizar os dados automaticamente com as ferramentas mencionadas acima. A seguir, mostraremos como criar relatórios em tempo real no Google Data Studio. Antes de fazermos isso, discutiremos os conectores de tempo real do estúdio de dados.

O que são conectores de estúdio de dados?

Para criar um relatório do Google Data Studio, você precisa usar conectores. Felizmente, o Google fornece conectores dentro do GDS, incluindo o Google Analytics. Esses conectores oferecem uma conexão ao vivo com diferentes fontes de dados. Quando você precisa carregar um painel ou um relatório, primeiro deve escolher o melhor conector. Quando você precisar de dados do Planilhas Google no Data Studio, os dados serão carregados lentamente. 

Mas se você valoriza mais a velocidade do que os dados atualizados em tempo real, pode usar extrações de dados. Para usar o método de extração, você precisa de um instantâneo dos dados de uma fonte de dados. Para que esses dados apareçam no relatório em tempo real, você precisa atualizar o Data Studio. O botão de atualização manual sobre o qual falamos acima é tudo o que você tem. Por causa desse botão, você não pode usar o Google Data Studio como um painel em tempo real. É aí que você vai precisar de uma pilha de ferramentas automáticas. 

Etapas para criar relatórios em tempo real no Google Data Studio 

Um dos propósitos do Google Data Studio é rastrear dados em tempo real. Agora vamos mostrar como criar um relatório no Data Studio. É fácil criar relatórios no GDS. Os relatórios em tempo real do Google Data Studio são fáceis de criar com dados em tempo real. O GDS tem diferentes conexões de dados automáticas e estáticas. Portanto, para criar relatórios em branco no Google Data Studio, siga as etapas abaixo: 

Passo 1: Acesse sua Conta do Google

• O primeiro passo é fazer login na sua conta do Google.

Etapa 2: escolher como adicionar dados aos relatórios

• Na área superior esquerda, há um sinal positivo. Clique nele e escolha Criar. Depois disso, selecione Relatório.
• Um editor de relatórios aparecerá. Em seguida, você verá o painel Adicionar dados ao relatório. O painel oferece duas opções: Minhas fontes de dados e conectar-se aos dados. 
• Você pode usar a opção Conectar aos dados para escolher um determinado conector e criar uma nova fonte de dados para adicionar ao seu relatório em tempo real. Aqui você tem a liberdade de escolher o tipo de dados ao vivo que pode visualizar. Insira os detalhes da sua conta e clique em adicionar. Como alternativa, você pode escolher Minhas fontes de dados se quiser usar uma fonte de dados existente em seu relatório.

Escolheremos o Planilhas Google para criar relatórios em tempo real no Google Data Studio porque inclui uma conexão ao vivo. A menos que você tenha uma planilha do Google existente, você precisa criar uma nova. Pode ser sobre qualquer coisa que você rastreie regularmente, incluindo vendas. Então, escolha um intervalo de datas, as vendas que você registrou por data e sua região. Assim que terminar, repita os passos acima. Clique em Relatório no Google Data Studio e adicione o Planilhas Google como fonte de dados. 

Etapa 3: selecione sua planilha do Google

Selecione a planilha que você criou acima para permitir que o Data Studio reconheça as dimensões e gere um relatório ao vivo do Google Data Studio. Você pode optar por deixar o relatório como está ou alterar as dimensões para ter a aparência desejada.

Etapa 4: atualize os dados

• Para atualizar os dados no GDS, você precisa usar o botão de atualização manual na parte superior. 
• Quando você altera dados em sua Planilha Google, as alterações não aparecerão em seu relatório, a menos que você clique neste botão. 

Etapa 5: usar a atualização automática do data studio

• Se você se cansar de usar uma atualização manual, use um botão de atualização automática. É uma extensão que você pode encontrar no seu navegador Chrome. Portanto, você precisa instalá-lo e atualizar a página manualmente. 
• Uma coisa a observar é que agora você pode clicar no botão de atualização do navegador. Depois disso, clique no botão de extensão. Isso exibirá um painel mostrando uma programação para o próximo período de atualização. 
• Depois disso, espere ver todas as alterações feitas em sua planilha do Google para refletir no GDS. Você pode usá-lo para fazer relatórios em tempo real no Google Data Studio.

Pode ser necessário usar os scripts de aplicativos do Planilhas Google para coletar dados de suas fontes de dados preferidas. Como o GS não possui recursos adequados para alterar os dados de várias maneiras, pode ser necessário usar uma ferramenta de relatórios em tempo real baseada em nuvem, como o Hevo. Ele pode lidar com muitos dados sem ficar lento como o Planilhas Google. Com o Hevo, você pode extrair dados de várias fontes antes de adicioná-los ao Google Data Studio.

Palavra final

Discutimos como você pode criar relatórios em tempo real no GDS. Anos atrás, o Google não avançava como hoje. Agora você pode criar e visualizar relatórios sem esforço. Se você adicionou dados em tempo real ao Planilhas Google meses atrás, o Google permite que você os use ou crie uma nova Planilha Google. Ao usar uma fonte de dados estática como GS, você deve atualizar os dados clicando no botão de atualização manual. 

Mas, se você se cansar disso, pode tentar o processo de adicionar a extensão de atualização automática do Google Data Studio. Também falamos de fluxo de ar e você pode ver como a ferramenta automática pode ajudá-lo. É uma das opções recomendadas. Antes de encerrarmos este post, acreditamos que você usará o GDS para criar relatórios em tempo real. Se você é totalmente novo nisso, use um tutorial de estúdio de dados para aprender os truques. Ele tem uma boa resposta para qualquer pergunta que você possa ter depois de ler isso. Como alternativa, consulte o estouro de pilha para obter mais respostas. Além disso, você pode nos solicitar assistência com qualquer projeto do Google Data Studio.

Como superar as limitações da combinação de dados no Google Data Studio?

O Google Data Studio oferece aos usuários diferentes ferramentas e recursos para a análise de dados. É uma ferramenta de visualização de dados com painéis fáceis de compartilhar. Ele oferece uma interface ou design intuitivo, tornando-o fácil de aprender e usar. Inicialmente, os usuários do estúdio de dados não podiam combinar várias fontes de dados em uma única visualização. Essa é uma das limitações da combinação de dados no Google Data Studio. No entanto, com a introdução do recurso de combinação de dados, é possível combinar várias fontes de dados.

Você pode configurar a integração do Google Data Studio com aplicativos tradicionais do Google, como BigQuery, Google Ads, Google Sheets e Google Search Console. Você também pode combinar o Google Data Studio com Shopify , Facebook Ads, MailChimp e outras ferramentas de terceiros.

Com isso, você pode ter todos os dados de suas empresas em um local coletivo. No entanto, conectar todas as fontes de dados não é suficiente; há mais. Este artigo aprenderá como combinar fontes de dados do Google no Data Studio. Você está pronto? Vamos começar.

Entendendo a combinação de dados

A combinação de dados envolve a combinação ou combinação de várias fontes de dados em um único gráfico ou gráfico no Google Data Studio. O único requisito que você precisa para combinar é um Google Data Studio. Um exemplo seria quando várias visualizações do Google Analytics são definidas para um site específico. Você pode ter uma exibição de desktop e móvel. Para combinar várias fontes de dados, cada fonte de dados deve incluir uma “chave JOIN”.

Uma coisa importante sobre o data studio é que ele procura a chave JOIN, que você pode alterar manualmente. No entanto, se o estúdio de dados não conseguir identificar uma chave JOIN, ele exibirá uma mensagem no painel de combinação de dados “Missing”. Durante a combinação dos dados do Google, você deve selecionar manualmente as dimensões e métricas que deseja incluir de cada fonte de dados.

Entendendo a junção de dados

Supondo que você gerencie uma loja online e queira veicular anúncios pagos em várias plataformas de mídia social. Você precisa verificar seu desempenho após concluir os anúncios. Você gostaria de descobrir o canal que produz a melhor receita ou cliques. Para conseguir isso, você deve integrar ou combinar seus dados dos anúncios pagos.

Como alternativa, você teve uma campanha de comércio eletrônico e deseja ver o resultado de seu funil de marketing . Você deseja ver as páginas que os clientes mais visitam ou o produto que adicionaram ao carrinho antes de comprar. Você precisa conectar os dados do Google Analytics aos dados do Shopify para obter essas informações. Os dois cenários representam uma explicação aproximada da união de dados.

Quando você junta dados de várias fontes de dados em um único conjunto de dados, isso é conhecido como junção de dados. Funciona quando diferentes fontes de dados são unidas e compartilhadas em pelo menos uma dimensão comum. Normalmente, as empresas coletam dados de diferentes fontes durante suas campanhas publicitárias. Se uma empresa decidir negligenciar a combinação de todos os dados, perderá o desempenho geral de suas campanhas. Portanto, você pode ver a importância da junção de dados. A junção de dados ajuda das seguintes maneiras:

• Habilitar melhor decisão
• Determinar vínculo importante entre conjuntos de dados
• Divulgue insights valiosos de fontes de dados distintas

Tipos de JOIN

Existem quatro tipos diferentes de junções no estúdio de dados do Google.

• Outer Join – Envolve a coleta de todos os dados de ambas as fontes
• Junção interna – envolve a mesclagem de dados de ambas as fontes em que as chaves de junção são as mesmas. Aqui, se os dados não corresponderem, ele descarta os dados.
• Left Join – Envolve a coleta de dados da tabela à esquerda e os dados que correspondem à direita usando as mesmas chaves Join.
• Junções à direita – É o oposto da junção à esquerda, onde os dados são coletados da direita e correspondem aos da esquerda usando as mesmas chaves de junção.

Finalidade da combinação de dados no Google Data Studio

A contabilidade é uma coisa importante que requer dados precisos. Pode ser confuso e complicado quando você não sabe como usar os dados. No entanto, a combinação de dados usando um software de visualização pode ser útil. Há dois motivos para combinar dados no Google Data Studio.

Avaliação de desempenho

Supondo que você configure uma nova campanha promocional simultaneamente nas plataformas Facebook Ads e Google AdWords. Depois de concluir a campanha publicitária de um determinado período, talvez você queira acessar as despesas desse período.

Para fazer isso, você deve combinar dados de diferentes fontes de dados que você usou – Facebook Ads e Google AdWords e exibir os dados em um único local – Google Data Studio. Com o estúdio de dados, você pode avaliar facilmente o desempenho de sua campanha publicitária por meio do painel.

Plenitude de dados

Infelizmente, para um novato, o Google Analytics pode ser complicado. Além disso, os dados do Google Analytics podem estar incompletos. Portanto, para obter detalhes completos do que aconteceu ou do evento, você deve combinar os dados usando uma fonte de dados adicional.

Vamos supor que você tenha um site com vários tickets de suporte com vários aplicativos “fale comigo”. Para visualizar a conexão entre os tickets de suporte e os leads, você precisa combinar os dados da sua conta do Google Analytics com o seu site.

Por que a combinação de dados é útil                     

Atualmente, a quantidade de dados acessíveis às empresas está aumentando. Para descobrir vários insights de maneira mais rápida, há a necessidade de mesclar fontes de dados. Com isso, empresários e profissionais de marketing podem utilizar as informações para tomar decisões mais bem informadas.

As ferramentas de combinação de dados permitem que usuários não técnicos façam coisas antes impossíveis. Por exemplo, os departamentos de marketing podem combinar com eficiência os dados de seu sistema de relacionamento com o cliente. Além disso, a combinação de dados é útil para análises rápidas e relatórios ad hoc.

Como combinar dados no Google Data Studio

A combinação de dados ou integração de dados no Google Data Studio exibe dados únicos de várias fontes. Se você não combinou dados usando o Google Data Studio, exploraremos um guia passo a passo detalhado para superar a limitação da combinação de dados no Google Data Studio.

Hoje, você encontrará várias explicações online sobre a combinação de dados no Google Data Studio. A maior parte desse conteúdo é confuso e complicado, tornando todo o processo agitado. Que tal você misturar dados como um pedaço de bolo? Você entenderá tudo neste guia passo a passo sobre como combinar dados no Google Data Studio.

Passo 1 – Selecione Gráficos

Para começar, você precisa colocar os dois gráficos próximos na mesma página de relatório.

Etapa 2 – Combinando dados

Você precisa selecionar os dois gráficos que deseja mesclar para continuar a mesclagem. Você deve fazer isso simultaneamente – clique com o botão esquerdo do mouse enquanto segura o botão shift do teclado. Depois de selecionar os dois gráficos, eles serão destacados. Depois disso, você precisa acessar o console do Google Data Studio e selecionar “Misturar dados”.

Etapa 3 – Criando os dados combinados

Depois de pressionar “Blend Data”, se você seguir a etapa 2, estará em uma etapa próxima à combinação de dados no Google Data Studio. A ferramenta usa uma ferramenta automática de combinação de dados. Depois de concluir a etapa anterior, um novo gráfico será criado a partir dos dados que você combinou dos gráficos anteriores.

Curiosamente, você pode ajustar o gráfico de dados recém-combinado por meio da alteração de dimensões, adição de métricas e adição de fonte de dados adicional à anterior. Se você quiser fazer isso, você deve pressionar o novo gráfico e ir para o lado direito da janela. A partir daí, você pode selecionar Dados. No menu suspenso, selecione Fonte de dados e clique em Dados combinados. Você verá “Editar fonte de dados” depois de clicar nos dados combinados.

Se feito corretamente, uma nova janela será aberta, permitindo que você modifique e controle as métricas de dados para cada fonte de dados. Além disso, você pode remover qualquer campo que não deseja no gráfico de dados combinados de conclusão.

Etapa 4 – criando um gráfico de dados combinados combinados

Se você estiver na etapa 4, significa que combinou suas fontes de dados no Google Data Studio. No entanto, isso não é o fim porque você pode fazer mais com a ferramenta de visualização. Supondo que você use o Google Ads e o Facebook como suas duas fontes de dados, mostre o número de cliques que você recebe em seu site ao longo de um tempo.

Porventura, você deseja verificar o clique de ambas as plataformas, representado em um gráfico de linha, você deve combinar os dados usando as etapas mencionadas acima. No entanto, você pode não apenas querer misturar, mas unificar dois dados diferentes. Nessa situação, você pode copiar o gráfico de dados combinados gerado recentemente, mantê-lo à direita e alterar o nome para evitar confusão.

Clique no gráfico de dados combinados e unificados na janela do Google Data Studio. Em seguida, vá para dados e selecione “Métrica”. No menu suspenso, você verá Adicionar métrica, onde poderá selecionar “Criar campo”. Uma nova janela será aberta depois que você selecionar “Criar campo”, permitindo que você digite o novo nome da métrica.

Limitação da combinação de dados no Google Data Studio

O Google Data Studio é uma ferramenta essencial com várias vantagens. Apesar de suas capacidades únicas, ele vem com algumas limitações. Com vários guias de visualização de dados disponíveis online, é difícil ver as armadilhas comuns que acompanham a ferramenta. Nesta seção, veremos as limitações do estúdio de dados do Google e como superar essas restrições.

Ele usa junção externa esquerda

No Google Data Studio, a combinação de dados rastreia os parâmetros SQL para Left Outer Join. Ele funciona combinando dados reunindo todos os registros da fonte esquerda e combinando-os usando registros correspondentes da fonte de dados certa. Os profissionais de ciência de dados usam sete tipos diferentes de junções de tabelas.

Na prática, isso significa que você precisa prestar mais atenção à combinação de duas fontes de dados e à ordem em que esses dados são combinados. Ao mesclar, a primeira fonte de dados adicionada representará a fonte de dados usada. Portanto, nenhuma entrada adicional será adicionada ao novo conjunto de dados. É um processo limitador de junção de tabelas. No entanto, o Big Query pode servir como uma alternativa para lidar com dados maiores.

Limitação de combinar cinco fontes de dados compartilhando uma chave de junção

Quando se trata de unir tabelas e combinar fontes de dados, uma grande limitação da combinação de dados no Google Data Studio é que você não pode combinar mais de cinco fontes de dados para criar uma nova fonte de dados. Outro problema é que ele não lida com nenhum valor ausente. É difícil combinar se os valores estiverem nas chaves de junção nessa situação. A melhor opção para lidar com essa limitação é combinar os dados off-line usando o Excel ou o Planilhas Google.

A combinação de várias fontes de dados pode resultar em relatórios corrompidos

Construir um relatório de estúdio de dados vem com vários desafios, como erro de configuração avançada do usuário, fontes de dados desconhecidas, quebra de gráficos, configuração do conjunto de dados. A lista é altamente interminável. Infelizmente, não há informações úteis sobre esses erros de estúdio de dados. Diante dessa situação, você pode minimizar tudo o que não precisa e combinar diferentes painéis em um só.

As conexões dependem do esquema interno do banco de dados

Trabalhando com o Google Data Studio, você tem vários conectores à sua disposição para usar em seu relatório. A origem do Google contém apenas uma conexão para cada propriedade. Em vez de usar cada conector, você pode integrá-lo diretamente às APIs em vez de usar os conectores.

Conclusão

A combinação de dados no Google Data Studio oferece uma maneira razoável de analisar dados em tempo real. Com o Google Data Studio, você pode conectar fontes de dados de terceiros e combinar dados para comparar. Hoje, muitas empresas estão usando a combinação de dados para posicionar sua equipe e melhorar seus negócios.

No geral, a combinação de dados permite comparar no máximo cinco fontes de dados usando um único gráfico ou tabela. Ele usa uma dimensão comum conhecida como chave de junção, conectando dados de várias fontes. Finalmente, você tem a vantagem de combinar mais de duas fontes de dados – Google AdWords e Facebook Ads.

Neste artigo, vimos como superar a limitação da combinação de dados no Google Data Studio. Não obstante as limitações, você pode combinar dados de forma conveniente e sem esforço. Nunca é fácil combinar dados no Google Data Studio, especialmente se você for um novato. Você pode entrar em um grande problema que exigiria um profissional para lidar. Nosso exclusivo Google Analytics oferece dois painéis – visão geral do público e visão geral da aquisição.

Como criar um tema do Google Data Studio usando as cores da sua marca?

Quer saber como criar um tema Google Data Studio usando as cores da sua marca? Bem você veio ao lugar certo. Diremos a você como usar o Data Studio para criar novos temas baseados em imagens.

‘Imagem vale mais que mil palavras. Todos nós já ouvimos esse ditado várias vezes. Isso também vale para a apresentação de dados. Com o tempo, a apresentação de dados em formato visual está se tornando mais popular. As pessoas estão mais inclinadas a criar painéis de dados que atraem visualmente o público. Não são apenas fáceis de navegar, mas também mais fáceis de ler. Painéis de dados visualmente atraentes estão sendo usados ​​por todos os setores.

O Google Data Studio tem muitos benefícios . Uma das principais ferramentas de relatórios vem com muitos recursos interessantes, como permitir que você marque seus painéis. Assim, você pode criar relatórios de dados visualmente atraentes, mesmo sem nenhum conhecimento técnico ou treinamento. No entanto, se você é completamente novo no Google Data Studio, pode acessar este guia para iniciantes do Google Data Studio .

Agora, vamos descobrir como usar as cores da sua marca para criar o tema do Google Data Studio.

Etapas para criar um tema do Google Data Studio usando as cores da sua marca

Antes de passarmos para as etapas, você deve saber usar a cor de forma consistente e significativa na construção de seus relatórios que são mais fáceis de entender e atraentes. O estilo e a cor podem ser aplicados a diferentes partes do relatório, incluindo a página, fontes de texto, bordas do gráfico e assim por diante. Também é possível aplicar cores de marca aos elementos de dados.

Agora, vamos nos aprofundar para ter uma ideia de como criar um tema do Google Data Studio usando as cores da sua marca.

1. Decida a paleta de cores

Em primeiro lugar, terá de decidir a paleta de cores da imagem de marca com a qual gostaria de trabalhar. As cores podem ser aplicadas aos elementos estáticos, bem como aos elementos de dados. Agora, você pode começar a usar o data studio para criar o tema.

2. Procure um relatório do Data Studio

Depois de conhecer a paleta de cores que será usada para o tema digital, você deve procurar o modelo que deseja personalizar . Se você escolher um relatório do Google Analytics, notará que ele exibe o tema Padrão que qualquer novo relatório apresenta no Data Studio. Porém, você terá que alinhar o relatório com as cores da sua marca.

3. Desenhe o tema de cores do logotipo da marca

Ao escolher o botão extrair, você tem duas opções: fazer upload da imagem do sistema ou criar um link para o URL da imagem na Internet.

Você pode pensar que meu logotipo já está pronto. Como você já tem seu logotipo, terá que optar pela primeira opção. Assim que você escolher a imagem, o Google Data Studio irá analisá-la minuciosamente para extrair as cores primárias do logotipo.

Agora, falaremos sobre o processo de uso da imagem para extrair o tema.

No modo de edição, você encontrará o tema e o layout no lado direito do menu padrão. Caso você não encontre isso no Modo de Edição, talvez você já tenha o widget selecionado. Basta clicar na seção em branco do relatório para abrir o menu. Você encontrará uma lista de temas exibidos no Data Studio. Confira as abas Layout e Tema que você encontrará nos diversos temas disponíveis. Clique na opção ‘Extrair tema da imagem’ para combiná-lo com a cor da imagem da sua marca. Procure a opção no canto inferior direito da tela.

Depois de concluída a análise, ele fornecerá três temas para você selecionar. Use os temas de cores que você gosta e clique em Aplicar.

Caso você não tenha construído os widgets, brinque com alguns gráficos e você pode criar um tema do Google Data Studio usando as cores da sua marca. Caso você já tenha criado um relatório antes de ajustá-lo com o tema, verá que os novos visuais aparecerão.

4. Selecionando o Tema Certo

Você tem três temas diferentes em mãos. Portanto, você deve ter cuidado com a escolha que está fazendo. Todos os três terão as mesmas combinações de cores. Mas você deve escolher o certo para criar um tema google data studio usando as cores da sua marca.

Escolha um tema apenas clicando sobre ele. Depois de fazer isso, ele se tornará seu tema personalizado.

5. Ajuste o tema

O Google Data Studio oferece a opção de personalizar ainda mais o design e as cores do tema. Isso é principalmente para garantir que ele corresponda perfeitamente às cores da sua marca.  

Se você não está satisfeito com os elementos do novo tema ou deseja incluir algumas outras cores para integrar.

O tema customizado mantém a reportagem alinhada com as cores da marca. Isso torna a análise de marketing da sua marca visualmente interessante. Os temas não são definitivos e você pode fazer alterações quando quiser. Vá até ‘Tema e Layout’ mais uma vez para escolher ‘Personalizar’ fornecido ao lado do tema que você está usando. Clique nele para abrir as opções que você tem.

O menu Editar Tema fornecerá uma variedade de recursos no tema, incluindo planos de fundo do componente, estilo de texto, cores de link e paleta de gráfico.

Não se esqueça que a Paleta de Gráficos precisa ser baseada na imagem que você escolheu para criar seu tema. Basta clicar em uma das paletas de cores para clicar no respectivo quadrado. Escolha uma nova cor no menu ou adicione uma cor personalizada.

O menu de cores vem com uma seção de Tema que mostra as cores presentes na paleta de temas. Portanto, você pode selecioná-los para trabalhar em seu painel rapidamente.

6. Destaque os dados

As pessoas tendem a ignorar uma página de dados monocromática, pois ela parece monótona e sem graça. Pode parecer que você não mudou nada. Se você montar relatórios atraentes e de acordo com a identidade da marca, isso pode fazer muita diferença. Seu público começará a perceber o relatório de dados sob uma luz diferente. Assim, eles se envolverão com o relatório de dados e processarão mais informações.

Lembre-se, para construir o reconhecimento de sua marca, você deve apresentar seus dados por meio de imagens visualmente atrativas. Deve ficar mais bonito.

Conclusão

O Google Data Studio pode destacar seus dados. Há muitos que configuraram seus negócios para destacar relatórios e estatísticas. Com todos os dados em mãos, você pode personalizá-los facilmente com seu Google Data Studio e colocá-los de maneira visualmente atraente. O Google Data Studio tem vários usos.

A análise de dados tornou-se altamente crucial nos últimos tempos. Pode ajudar os gerentes e proprietários a entender o andamento de seus negócios e o que deve ser feito para torná-los mais bem-sucedidos.

Para reter sua base de clientes, as empresas recorrem à análise. E a visualização de dados atraente pode fornecer dados da maneira mais eficaz. É uma das medidas eficazes que você precisa tomar se estiver administrando um negócio. A visualização de dados reúne dados brutos e modelos para fornecer informações e chegar a uma conclusão. Com a visualização de dados, fica mais fácil interpretar e entender os dados.

Precisamos entender que nosso cérebro não está bem equipado para devorar tantos dados desorganizados ou brutos e convertê-los em algo utilizável. E nada melhor do que usar o Google Data Studio para fazer isso. Use-o para criar um tema do Google Data Studio usando as cores da sua marca e torne os dados visualmente atraentes.

Os benefícios do Google Data Studio: por que sua agência deve mudar para ele

Os benefícios do Google Data Studio são muitos, e é exatamente isso que vamos aprender neste artigo.

O Google Data Studio é uma excelente escolha para empresas. A ferramenta gratuita de visualização de dados permite criar relatórios personalizados e painéis interativos.

Toda empresa funciona com base em dados e, com o Data Studio, você pode tornar os dados cruciais úteis e facilmente acessíveis. Assim, sua equipe poderá localizar e compartilhar soluções para os problemas mais essenciais.

Mas antes de passarmos aos benefícios, aprenderemos o que exatamente é o Google Data Studio.

O que é o Google Data Studio?

Ao usar o Google Data Studio, você pode obter acesso a tudo o que precisa para transformar os dados analíticos de seus clientes em relatórios fáceis de entender por meio da visualização de dados. Os modelos interativos do Google Data Studio ajudam empresas e profissionais de marketing a facilitar o processo de tomada de decisão

Você pode facilmente ler os relatórios e compartilhá-los com seus colegas de equipe. Além disso, você pode personalizá-lo. Você pode aproveitar a opção de personalização. Assim, você pode optar por gráficos, gráficos de barras, etc. A ferramenta permite que você altere a cor e a fonte também.

O que mais gostamos no Data Studio é que com ele você pode extrair mais do que simples dados do Google Analytics. Você só deve garantir que está colocando os detalhes em uma planilha do Google. Quando você faz isso, ele aparece nos relatórios.

Os relatórios são dinâmicos. Assim, quando houver uma atualização na fonte de dados, como as fontes da nuvem, os novos detalhes aparecerão nos relatórios automaticamente. Além disso, você pode compartilhar os relatórios. Portanto, você pode conceder permissão para visualizar o relatório de dados.

Tudo isso torna evidente que existem muitos benefícios do Google Data Studio. Ele usa algumas funcionalidades como Google Sheets e Google Docs. Assim, basta clicar no botão de compartilhamento para permitir que outros membros da equipe verifiquem e editem o relatório.

Caso você goste de trabalhar com planilhas, pode pensar que o Google Data Studio não é grande coisa. Mas para quem não gosta de planilhas, isso pode ser um presente de Deus. Ele pode criar relatórios de análise de dados fáceis de entender e você pode compartilhá-los com seus clientes para mostrar como suas estratégias de marketing digital estão valendo a pena.

Benefícios do Google Data Studio para empresas

Nesta seção, mostraremos como o Google Data Studio pode ser benéfico para o seu negócio. Examine cuidadosamente o sumário antes de escolhê-lo para o seu negócio.  

1. É grátis

Sim, você leu certo! O Google Data Studio está disponível gratuitamente. Portanto, se você tem uma pequena ou grande empresa, pode usá-la sem gastar dinheiro. Ele lhe dará acesso aos aplicativos do Google Marketing Platform, como Google Ads, Google Analytics, Google Search Console e muito mais.

Portanto, você pode dizer que o Google Data Studio é uma ferramenta de visualização de dados econômica. Ele foi criado para caber em todos os tamanhos de orçamento.

Existem muitas soluções de software de relatórios pagos por aí. Mas por que gastar dinheiro quando você tem o Google Data Studio?

2. Relatórios ao vivo interativos

Claro, existem muitas ferramentas que terão uma ampla variedade de tabelas e gráficos para usar, mas o que destaca o Google Data Studio é que o relatório interativo é atualizado em tempo real.

Como já mencionamos, qualquer alteração nos dados do Google Analytics será atualizada automaticamente. Assim, os dashboards e relatórios personalizados também serão atualizados. Os relatórios são interativos. Portanto, não há necessidade de enviar vários relatórios para seu gerente ou seus colegas de equipe. Todas as fontes de dados, valores e intervalos de datas serão atualizados facilmente. Esse é um grande benefício do Google Data Studio.

3. Acesso a opções ilimitadas de widgets

Com o Google Data Studio, você poderá adicionar quantos widgets quiser. O Google Analytics permite até 12 gráficos em um relatório. Ao usar o Google Data Studio, você pode compartilhar e elucidar dados de diferentes maneiras.

As opções de widget que você pode usar são,

• Gráficos de série temporal
• Gráficos de calor por país, estado ou região
• Gráfico de setores

Use métricas diferentes para modificar cada widget. O Google Data Studio oferece a opção de criar relatórios e comunicar os dados. Esta é a razão pela qual o Data Studio se tornou uma ferramenta crucial para muitas empresas.

4. Crie relatórios para todos

Os relatórios do Data Studio podem ser divididos em uma ou várias páginas. Então, é flexível. A ferramenta pode facilmente se adaptar aos requisitos da empresa. Portanto, o compartilhamento de dados pode ser livre de estresse.

Mas o que realmente se destaca é o fato de poder personalizar o layout do relatório. Você pode alterar facilmente cores, fontes, tamanhos, temas e muito mais, facilitando a leitura do relatório. O layout permite que o membro da equipe e os gerentes verifiquem a campanha em todos os aspectos.

5. Fácil compartilhamento de relatórios

Ao agrupar ou revisar os relatórios no Data Studio com diferentes métricas e opções de dados, convém colaborar com os membros da equipe ou com o gerente de conta dedicado. Baixar cada relatório e enviá-los manualmente é demorado, especialmente quando você está procurando feedback imediato.

O Google sabe a importância do compartilhamento. Assim, eles incluíram o recurso de compartilhamento dentro da ferramenta. Ao usar o Google Data Studio, você só precisa compartilhar os links com outras pessoas para que possam verificar e editar.

Na verdade, esse recurso permite que você faça alterações em tempo real enquanto compartilha o relatório. Toda a sua equipe pode verificar o mesmo relatório e editá-lo ao mesmo tempo. Esse benefício do Google Data Studio pode ajudar a economizar muito tempo.

6. Interface de arrastar e soltar

Você já usou o Google G Suite? Se sim, você se sentirá em casa ao usar o Google Data Studio . Você não precisa ser um técnico para usar esta ferramenta. Mesmo que haja uma curva de aprendizado, ela será mínima.

7. Modelos gratuitos de estúdio de dados

Não conhece o Google Analytics? Não se preocupe!

No Google Data Studio, você encontrará modelos que foram criados para auxiliá-lo nos relatórios. A plataforma está repleta de modelos para Google Ads, Google Analytics e muito mais. Ele também possui modelos para determinados campos de negócios, como comércio eletrônico. Se você usar isso, os relatórios serão indolor e rápido.

8. Combinação de dados

Outro benefício incrível do Google Data Studio é a combinação de dados. É um recurso atualizado recentemente do Data Studio. Na verdade, é um dos recursos mais solicitados desta ferramenta.

A combinação de dados é um recurso que permite combinar ou mesclar várias fontes de dados em um único gráfico ou gráfico no Google Data Studio. Isso significa que, quando você tiver várias visualizações do Google Analytics para o site, a combinação de dados permitirá que você veja os dados combinados em um gráfico. Assim, você pode exibir os dois conjuntos de dados em vez de ter visuais separados em um relatório.

9. Coisas nos relatórios do Data Studio nas mídias sociais

Você já precisou publicar os relatórios nas mídias sociais, do Twitter ao Facebook? Agora é possível com o Data Studio. Ao usar a plataforma, você pode incorporar os relatórios que deseja compartilhar para estudar ou experimentar.

Você simplesmente deve incorporar o URL na postagem de mídia social e publicá-lo. Este é um dos benefícios que desempenham um papel significativo no mundo digital.

Você pode até criar painéis de anúncios do Facebook no Google Data Studio . Aqui está como!

Quando você deve usar o Google Data Studio?

Agora que você conhece os benefícios do Google Data Studio, será mais fácil decidir se deve selecioná-lo para sua empresa. Pode ser uma boa escolha se você depende principalmente do ecossistema de aplicativos do Google e suas estratégias são baseadas nos serviços do Google. O Google Data Studio é ideal para empresas que não precisam de um painel complexo e não possuem uma equipe dedicada de analistas especializados.

Os recursos do Google Data Studio trazem pedaços de dados para um local para criar relatórios detalhados. Ele criou um nome para si mesmo por ter as ferramentas necessárias para tornar a análise de dados eficiente e rápida. Ao contrário do Google Data Studio, existem outros softwares de inteligência de negócios, o Tableau é o melhor deles. Leia nossa comparação entre o Google Data Studio e o Tableau para saber qual é o mais adequado para sua agência.

Se precisar de ajuda e suporte, a Hevo pode lidar com a movimentação de seus dados para o Data Studio a partir de todos os tipos de fontes de dados.