Automatize relatórios no Google Data Studio com base em dados do Google BigQuery

Neste artigo, explicamos como configurar atualizações automáticas de relatórios no Google BigQuery e visualizá-los usando o Google Data Studio.

Com o OWOX BI, você pode automatizar a coleta de dados e quaisquer relatórios de marketing. Reserve uma demonstração gratuita e mostraremos como funciona.

Algumas palavras sobre o Data Studio para quem ainda não conhece. Costumamos usar essa ferramenta dentro do OWOX BI e a recomendamos aos nossos clientes por vários motivos:

• Em primeiro lugar, o Data Studio é conveniente porque possui muitos conectores para serviços de terceiros. Eles podem se conectar facilmente a quase qualquer fonte de dados. Ambos os conectores nativos do Google e aqueles desenvolvidos por outras empresas estão disponíveis, por exemplo, para Yandex.Metrics, Yandex.Directory, Facebook, Twitter, etc. Se necessário, você pode criar seu próprio conector.
• O serviço é fácil de usar e é fácil visualizar os dados. Várias fontes podem ser conectadas a um único painel.
• É fácil compartilhar relatórios no Data Studio com colegas, fornecendo a eles acesso para visualização ou edição. Não é necessário que um colega tenha autorização, basta que ele abra o painel clicando no link.
• Quase todos os recursos da ferramenta estão disponíveis na versão gratuita.

Veja um exemplo de relatório no Data Studio com os principais KPIs e origens de tráfego de uma loja virtual:

Este é um painel interativo onde você pode ver como as métricas mudam ao longo dos dias, canais, categorias de dispositivos, etc. Pode haver várias páginas em um único relatório. Eis por que é tão conveniente: depois de configurar um painel e compartilhar um link com colegas, não é necessário fazer mais alterações (a menos que você adicione novos parâmetros). Basta escolher as datas certas e obter informações atualizadas.

Agora vamos explicar como podemos criar tamanha beleza. Construímos o relatório com base nos dados do Google BigQuery, que serão atualizados automaticamente de acordo com a programação especificada.

O BigQuery tem bibliotecas e conectores prontos para uso que permitem fazer upload de informações sobre transações, clientes e itens do seu sistema CRM para o armazenamento em nuvem. E o OWOX BI ajudará você a coletar automaticamente todos os outros dados no GBQ:

• Ações dos usuários no site (dados em tempo real não amostrados).
• Dados de custo de serviços de publicidade.
• Dados de chamadas e bate-papo de sistemas de rastreamento de chamadas.
• Informações de e-mail de serviços de e-mail.

Depois de mesclar dados de diferentes fontes no BigQuery, você precisará:

• Use a consulta SQL para selecionar as métricas que deseja ver no relatório em uma tabela separada.
• Use o Google App Script para configurar uma regra que atualize os dados nesta tabela.
• No Data Studio, conecte a tabela com dados do GBQ e visualize-a.

A combinação esquemática de dados e automação de relatórios com OWOX BI pode ser descrita como:

OWOX BI tem um período de teste - combine todos os seus dados e crie qualquer relatório de marketing no Data Studio gratuitamente

Descrevemos as instruções sem muitos detalhes, pois supomos que você esteja familiarizado com a interface do Google BigQuery. Se você precisar de uma atualização sobre como lidar com a criação de tabelas, confira este artigo: Estrutura de dados do BigQuery no Google: como começar a usar o armazenamento em nuvem.

Para economizar recursos do Google BigQuery, recomendamos que você primeiro crie uma consulta SQL que produza uma tabela com um conjunto de parâmetros e métricas que você deseja em um período específico:

Faça uma consulta e salve o resultado como uma tabela separada do BigQuery:

Em seguida, crie uma visualização que calcule as mesmas métricas, apenas em um período mais curto. Por exemplo, você criou uma tabela de origem para dezembro. Então, a cada dia, a exibição solicitará os dados de ontem e os adicionará à tabela.

Para fazer isso, execute outra consulta e clique em Salvar visualização:

Agora você precisa criar um script que iniciará automaticamente a visualização e enviará dados atualizados dela para a tabela de origem do BigQuery.

Para fazer isso, abra o Apps Script, clique em Criar script, dê um nome a ele e escreva o código a seguir, substituindo o nome do projeto, o conjunto de dados e as tabelas do BigQuery pelos seus.

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Em seguida, clique no ícone do relógio para definir a programação em que o script será executado. Clique no botão Adicionar gatilho no canto inferior direito. Selecione a origem do evento Time Trigger, especifique a frequência de execução desejada e clique em Save.

Está pronto! Agora os dados na tabela GBQ serão atualizados de acordo com a programação especificada.

Acesse a página inicial do Data Studio, clique em Novo no canto superior esquerdo e selecione Relatório. Em seguida, clique em Criar fonte de dados no canto inferior direito e selecione BigQuery:

Em seguida, especifique o projeto, o conjunto de dados e a tabela GBQ com os dados do relatório e clique em Link no canto superior direito:

Na janela aberta você verá todos os parâmetros e métricas que estão armazenados na tabela conectada e que estão disponíveis para você trabalhar. Aqui você pode renomeá-los, se necessário, clicando na métrica correta.

Você também tem a oportunidade de criar suas próprias métricas personalizadas. Use o botão Adicionar campo e as fórmulas (se você clicar em um ponto de interrogação, a Ajuda aparecerá):

Depois de definir os campos, clique no botão Adicionar ao relatório no canto superior direito:

Em seguida, você seleciona a ferramenta de visualização (tipo de gráfico) e destaca a área no painel onde deseja colocá-la.

O painel de controle é aberto à direita, onde você pode personalizar o relatório conforme necessário: adicionar parâmetros para comparação, personalizar filtros, intervalo de datas, estilo do painel etc.

Então, tudo o que resta é compartilhar o relatório com os colegas usando o botão Conceder acesso.

Saiba mais sobre como trabalhar com BigQuery e Data Studio em nossos artigos:

1. Tutorial do Google Data Studio para iniciantes
2. As 6 principais ferramentas de visualização do BigQuery
3. Como fazer upload de dados para o Google BigQuery
4. Modelo de painel do Google Data Studio por OWOX BI