Looker Studio 보고서가 로드되는 속도와 필터 적용 또는 기간 변경과 같은 보기 전용 사용자 변경사항에 응답하는 속도는 다음과 같은 여러 요인에 따라 달라집니다.
- 기본 데이터 세트의 성능
- 보고서의 시각화에 의해 쿼리되는 데이터의 양
- 이러한 쿼리의 복잡성
- 네트워크 지연 시간
이러한 요인 중 일부는 사용자 (또는 Looker Studio)가 제어할 수 있는 범위를 벗어납니다. 예를 들어 기본 데이터 플랫폼의 응답성을 향상시키거나 네트워크 연결 속도를 높일 수 있는 방법이 많지 않을 수 있습니다. 하지만 Looker Studio에서 보고서 성능을 세부적으로 조정할 수 있는 몇 가지 방법이 있습니다.
데이터 업데이트 속도 조정
대부분의 데이터 소스 유형에는 데이터 업데이트 빈도 옵션이 있습니다 (추출된 데이터 소스는 예외입니다). 이 옵션을 사용하면 최신 정보에 대한 요구와 보고서 실적 및 잠재적인 쿼리 비용 또는 할당량 간에 균형을 맞출 수 있습니다. 각 데이터 소스 유형에는 자체 기본 데이터 업데이트 빈도 기준이 있지만 필요에 따라 이 기준을 조정할 수 있습니다. 예를 들어 사이트 또는 앱에서 광고 실적을 측정하는 경우 일일 데이터 업데이트로 충분할 수 있습니다. 반면 소셜 미디어 분석을 기반으로 하는 보고서는 데이터 업데이트를 하루에 여러 번 진행해야 할 수 있습니다.
데이터 업데이트 빈도 관리에 대해 자세히 알아보세요.
추출된 데이터 소스 사용
추출된 데이터 소스는 최대 100MB의 데이터의 정적 스냅샷입니다. 데이터 소스가 생성되면 보고서의 데이터 요청이 기본 데이터 세트가 아닌 이 스냅샷으로 이동합니다. 추출된 데이터 소스를 사용하면 데이터에 실시간으로 연결하여 작업할 때보다 보고서와 탐색 분석이 더 빠르게 로드되고 응답 속도가 빨라집니다.
추출된 데이터 소스에는 데이터 업데이트 빈도 옵션이 없습니다. 대신 추출된 데이터 소스의 데이터를 업데이트할 시간을 예약할 수 있습니다.
데이터 추출에 대해 자세히 알아보세요.
BI Engine을 사용한 BigQuery 데이터 소스 가속화
BigQuery BI Engine은 신속한 인메모리 분석 서비스입니다. BI Engine을 사용하면 1초 미만의 쿼리 응답 시간과 높은 동시 실행으로 BigQuery에 저장된 데이터를 분석할 수 있습니다.
BI Engine은 Looker Studio와 통합하여 데이터 탐색 분석 및 분석을 가속화합니다. BI Engine에서는 성능이나 확장성, 보안 또는 데이터 업데이트 빈도를 유지하면서 Looker Studio에서 다양한 기능의 대화형 대시보드 및 보고서를 작성할 수 있습니다.
BI Engine으로 Looker Studio 사용 시작하기