Si estás leyendo esto es porque seguramente, al igual que nosotros, te hayas pasado tardes enteras intentando averiguar por qué no cargaban las gráficas y los datos de tu Looker Studio. Y he de decirte que no es un problema de la unificación de Data Studio y Looker, o de que hayas conectado mal las fuentes a tu dashboard o no hayas sabido muy bien qué join usar para crear un blend data.
Es un problema que reside más allá de Looker Studio. Pero no te preocupes, porque tenemos una solución sencilla, efectiva y que te puede aportar muchos beneficios a largo plazo en tu herramienta de visualización. ¡Sigue leyendo! 🤓
¿Qué está pasando con Looker Studio?
Desde el anuncio de la integración por parte de Looker a Data Studio se han esperado muchas actualizaciones que mejorarían la herramienta. Sin embargo, a partir del nuevo update del 7 de noviembre, los usuarios se han llevado una desagradable sorpresa al encontrarse recurrentemente con el siguiente mensaje: Data Set Configuration Error.
Esto activó todas las alarmas haciéndonos pensar que la incorporación de Looker a Data Studio había sido un error total, y que había roto nuestros dashboards privándonos de nuestros informes personalizados, pero no es así.
¿Por qué no aparecen mis datos?
Como anunciábamos al principio del post, el problema no es de Looker Studio, es de la conexión con GA4: el Data API de GA4. Cada vez que entramos en nuestro Dashboard, usamos un filtro de fecha, un filtro de fuentes y medios… estamos realizando una consulta a GA4 y el Data API se encarga de extraer esos datos de nuestra herramienta de analítica y enviárselos a Looker Studio para poder visualizarlos.
Hasta ahora disponíamos de barra libre a la hora de realizar consultas, y con este nuevo update de principios de noviembre, GA4 ha establecido unas Cuotas (Quotes), es decir, unos límites de consultas. Estos límites están establecidos por unas “monedas virtuales” llamadas tokens, por cada Looker Studio tenemos un máximo de 1250 tokens por hora. Cada tabla, scorecard o gráfica gasta unos determinados tokens cuando hacemos una consulta. Así que, si los consumimos, no podremos hacer la consulta, encontrándonos con esa dichosa llave inglesa en nuestros charts:
Este problema ha sido uno de los temas principales a tratar en el support de Google durante este mes, debido a la magnitud del problema. Google ha propuesto varias soluciones, pero a corto plazo podemos:
- Reducir el número de personas compartidas.
- Reducir el número de gráficos.
- Mejorar la cuenta a Analytics 360.
Estas soluciones pueden provocar que perdamos parte de la información o conllevan un sobrecoste no asumible, como es mejorar nuestra cuenta de Analytics a 360. Por eso mismo, aquí te traemos una solución que va a permitirte mantener tus dashboards tal y como quieres y además podrás mejorar el tratamiento de tus datos en Looker Studio: vinculando Looker Studio con BigQuery.
¿Cuál es la mejor solución para el problema con Looker Studio?
Vincular Looker Studio a BigQuery, gracias a que tanto la versión free de GA4 como la de 360 pueden conectarse a BigQuery. Así, evitamos el envío constante de consultas a GA4, y, por lo tanto, el consumo de tokens establecidos por las Quotes. Teniendo en cuenta que BigQuery se encargará de almacenar los datos necesarios para nuestro dashboard una única vez, se consumirán los tokens cuando almacene los datos y no en cada consulta.
De este modo, las consultas se hacen directamente a los datos almacenados en BigQuery, y de forma más optimizada.
BigQuery no es exclusivamente una solución a nuestro problema, también es una oportunidad idónea para mejorar el tratamiento de los datos recopilados de vuestros activos digitales. Algunos beneficios que podemos destacar de la conexión con BigQuery son los siguientes:
- Mayor rapidez en nuestras consultas: es decir, cada vez que usemos el filtro o entremos en el dashboard los datos aparecerán antes, ahorrándonos tiempo y obteniendo una mayor inmediatez en nuestros informes.
- Informes sin samplings: gracias a que BigQuery extrae los datos de forma bruta de Analytics, las consultas que hagamos a BigQuery prescindirán de sampling, dando una información más exacta.
- Mayor flexibilidad en los informes: BigQuery nos permite crear informes personalizados, en el estricto sentido de la palabra; poder añadir el número de dimensiones deseado, evitar la limitación de 90 días de los segmentos… Con BigQuery el límite se encuentra en tu imaginación.
¿Es gratuito el uso de BigQuery?
Todos estos beneficios no son gratuitos, pero el coste que supone es más que asumible. Google principalmente cobra por alojar tus datos y realizar queries o consultas dentro de la base de datos:
- Por almacenaje: el precio es de $0.02 por GB, pero los primeros 10 GB son gratis.
- Por query: el precio es de $5 por TB, pero el primer TB es gratis.
Aunque los precios pueden variar en función de la base de datos, existen también tarifas fijas: precios de BigQuery.
En definitiva, este update nos obliga a adaptarnos parcialmente a la forma de utilizar Looker Studio, pero… ¿No ha sido así desde que nació GA4? El proceso de adaptación que hemos sufrido desde que apareció GA4 ha sido notable; adaptarnos a una nueva forma de medición, a una nueva interfaz, a distintos tipos de informes… todo ello con el único fin de obtener una información más detallada, útil y que nos permita un mejor análisis de nuestros activos digitales.
Es por eso que desde Making Science te ofrecemos ayuda a la hora de conectar tu Looker Studio con BigQuery y, así, aportar esa solución que todo el mundo busca y adicionalmente poder disfrutar de los beneficios que ofrece BigQuery.
¿Quieres saber más sobre Looker y BigQuery? No dudes en contactar con nuestro equipo de expertos, estaremos encantados de hablar sobre tu caso concreto. ¡Te esperamos!
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