La velocidad con la que se carga un informe de Looker Studio y responde a los cambios del usuario, como la aplicación de filtros o el cambio del período, depende de varios factores, incluidos los siguientes:
- El rendimiento del conjunto de datos subyacente
- La cantidad de datos que consultan las visualizaciones del informe
- la complejidad de esas búsquedas
- Latencia de red
Algunos de estos factores están fuera de tu control (o del de Looker Studio). Por ejemplo, es posible que no puedas hacer mucho para mejorar la capacidad de respuesta de la plataforma de datos subyacente o acelerar tu conexión de red. Sin embargo, puedes hacer algunas cosas para ajustar el rendimiento de tu informe en Looker Studio.
Cómo ajustar la frecuencia de actualización de los datos
La mayoría de los tipos de fuentes de datos tienen una opción de actualización de datos (la excepción son las fuentes de datos extraídas). Esta opción te permite equilibrar tu necesidad de información actualizada con el rendimiento del informe y los posibles costos o cuotas de las consultas. Cada tipo de fuente de datos tiene su propio umbral predeterminado de actualización de datos, pero puedes ajustar este umbral según sea necesario. Por ejemplo, si mides el rendimiento de los anuncios en tu sitio o aplicación, es posible que los datos diarios sean suficientes. Por otro lado, los informes basados en estadísticas de redes sociales pueden necesitar que sus datos se actualicen varias veces al día.
Obtén más información para administrar la actualización de datos.
Usa una fuente de datos extraída
Una fuente de datos extraída es una instantánea estática de hasta 100 MB de datos. Una vez que se crea, las solicitudes de datos de tu informe se dirigen a esta instantánea, no al conjunto de datos subyacente. Usar una fuente de datos extraída puede hacer que tus informes y exploraciones se carguen más rápido y sean más responsivos que cuando trabajas con una conexión activa a tus datos.
Las fuentes de datos extraídas no tienen una opción de actualización de datos. En su lugar, puedes programar la actualización de los datos en la fuente de datos extraída.
Obtén más información para extraer datos.
Mejoras en las fuentes de datos de BigQuery
En las siguientes secciones, se analizan sugerencias para mejorar el rendimiento de los informes que usan datos de BigQuery.
Acelera las fuentes de datos de BigQuery con BI Engine
BigQuery BI Engine es un servicio de análisis rápido y en la memoria. Con BI Engine, puedes analizar los datos almacenados en BigQuery con un tiempo de respuesta de fracciones de segundo y con alta simultaneidad.
BI Engine se integra en Looker Studio para acelerar la exploración y el análisis de datos. Con BI Engine, puedes crear informes y paneles interactivos y completos en Looker Studio sin comprometer el rendimiento, el escalamiento, la seguridad o la actualidad de los datos.
Comienza a usar Looker Studio con BI Engine.
Habilita la API de BigQuery Storage Read
Para las consultas que usan resultados paginados, habilitar la API de BigQuery Storage Read puede mejorar los tiempos de consulta. Looker Studio usa automáticamente la API de Storage Read cuando esto mejora los tiempos de ejecución de las consultas.
Para habilitar la API de BigQuery Storage Read, otorga los siguientes permisos a tu usuario de BigQuery que está conectado a Looker Studio:
bigquery.readsessions.createbigquery.readsessions.getData