Das Nutzen von Funktionen in berechneten Messwerte in Google Data Studio kann wirklich Kopfschmerzen bereiten. Solche Berechnungen können die Ladezeiten Ihrer Berichte enorm erhöhen. Aber nicht nur das. Es reicht auch schon, wenn Sie berechnete Messwerte an sich in Ihren Berichten nutzen, um die Ladezeiten Ihrer Reports zu verlängern.
Als Resultat sind sowohl Anwender als auch Analysten deprimiert: Wir Web-Analysten versuchen, möglichst diejenigen Insights zu generieren, die den Online-Marketing Verantwortlichen weiterhelfen. Wenn die Performance jedoch so abnimmt, dass Reports kaum noch nutzbar sind, dann schaut sich keiner mehr die Berichte an und die Arbeit war umsonst.
Daher mein wichtigster Rat. Vermeiden Sie jegliche Datenbearbeitung und manipulation innerhalb von Google Datastudio falls möglich. Egal ob es sich um Aggregation, mathematische Berechnungen, Veränderungen von Text Dimensionen sind). So etwas muss in einer extra Datenbank wie Bigquery oder im Notfall auch über Google Spreadsheets passieren.
Google Data Studio ist keine Kalkulationstabelle
Hier ist der Hauptpunkt, den die meisten Leute falsch machen: Google Data Studio ist nicht zur Datenbearbeitung gedacht.
Es ist kein Excel. Natürlich kann man hier dennoch mit Formeln und Funktionen arbeiten, um seine Daten zu bearbeiten, aber ihre Nutzung kann die Berichtperformance so schnell in die Beine zwingen, dass so etwas schnell keinen Spaß mehr macht. Besonders, wenn es sich um große Daten-Sets handelt, machen sich benutzerdefinierte Berechnungen sehr schnell leider bemerkbar.
Selbst wenn Sie die berechneten Felder nicht aktiv in einem Diagramm verwenden: Alleine deren Existenz in der verwendeten Datenquelle verlangsamt die Anzeige aller Diagramme in Google Datastudio. Google Data Studio berechnet die Messwerte immer nur auf Abfrage und hält sie nicht vor. Damit wird jeder Datumsfilter oder anderer Berichtübergreifender Filter zur Reload-Falle.
Auch Extraktor-Datenquellen helfen nur bedingt, wenn die Datenmengen zu groß werden. Je mehr Dimensionen vorhanden sind, desto geringer wird der zu analysierende Zeitraum werden, den Sie zwischenspeichern könnten.
Je mehr berechnete Felder und Funktionen Sie in Google Data Studio nutzen, desto schwieriger wird auch das debugging werden, falls etwas in den Berichten nicht mehr funktioniert. Die Fehlersuche kann somit wesentlich länger dauern, weil man in den selbsterstellten Dimensionen und Metriken suchen muss. Falls diese im Worst- Case auch noch aufeinander referenziert sind, kann das leider zeitaufwendiger werden, als manchem lieb ist.
Transformation und Manipulation von Daten gehört in Datenbanken
Datenmanipulation in Google Sheets oder in Datenbanken ist wesentlich einfacher als das in Data Studio der Fall ist. Solche Tools sind viel mehr dazu ausgelegt, Daten zu manipulieren und fertig abrufbar zu speichern. Somit entfallen lästige Berechnungsschritte, die sonst jedes Mal in Data Studio erneut beginnen, sobald man Filtereinstellungen ändert.
Tatsächlich gibt es fast nichts bezüglich Datenmanipulation, was Google Sheets geschweige erst Datenbanken nicht könnten, was Google Data Studio bietet.
Nutzen Sie berechnete Felder in Data Studio nur wenn Sie es anders nicht lösen können
Als Beispiel, wenn Sie in Google Data Studio mit Booleschen Werten arbeiten müssen, dann haben Sie keine andere Wahl als ein berechnetes Feld einzusetzen. Google Data Studio erkennt leider keine Booleschen Werte, obwohl sie in Google Sheets als Typ Boolean hinterlegt sind.
Wo immer jedoch möglich, vermeiden Sie die Verwendung von berechneten Feldern in Ihren Datenquellen und Berichten.