Warum dauert das Laden meines Looker Studio Reports so lange?

Ein Looker Studio Report lädt langsam, wenn die Datenquelle langsam antwortet, zu viele Daten abgefragt werden oder die Abfragen zu aufwendig sind. Jedes Diagramm stellt eine eigene Abfrage. Viele Diagramme auf einer Seite, große Google Sheets, Zusammenführungen (Blends) und komplexe berechnete Felder summieren sich. Am meisten bringen meist weniger Elemente pro Seite, ein Datenextrakt und eine längere Datenaktualität.

Looker Studio heißt inzwischen wieder Data Studio. Die Einstellungen sind unter beiden Namen gleich.

Was bremst einen Report?

• Viele Diagramme pro Seite. Jede Tabelle, Kurzübersicht und jedes Diagramm fragt die Quelle separat ab. Eine Seite mit vielen Elementen wartet auf alle Antworten.
• Langsame oder begrenzte Quellen. Google Sheets, Datenbanken und Connectors von Drittanbietern haben eigene Grenzen und API-Kontingente. Laut Google hängt die Geschwindigkeit vor allem von der Leistung der Datenquelle ab, nicht von Looker Studio selbst.
• Große Datenmengen. Fein aufgeschlüsselte Tabellen mit vielen Dimensionen und langen Zeiträumen erzeugen große Abfragen.
• Blends und berechnete Felder. Zusammenführungen mehrerer Quellen und aufwendige Formeln werden bei jeder Abfrage neu berechnet.
• Kurze Datenaktualität. Je kürzer das Intervall, desto öfter fragt Looker Studio die Quelle direkt ab, statt Ergebnisse aus dem Zwischenspeicher zu nutzen.

Wie mache ich den Report schneller?

1. Seiten entschlacken. Verteilen Sie Diagramme auf mehrere Seiten und zeigen Sie auf der Startseite nur die wichtigsten Kennzahlen. Details gehören auf Unterseiten.
2. Datenextrakt nutzen. Eine extrahierte Datenquelle ist laut Google ein statischer Schnappschuss von bis zu 100 MB, der Berichte schneller laden lässt. Wählen Sie nur die benötigten Felder, setzen Sie Filter und einen Zeitraum und aktivieren Sie die automatische Aktualisierung.
3. Datenaktualität verlängern. Wenn tägliche Daten reichen, stellen Sie in der Datenquelle unter Datenaktualität ein längeres Intervall ein. Dann werden mehr Abfragen aus dem Zwischenspeicher bedient.
4. Berechnungen vorziehen. Rechnen Sie aufwendige Felder in der Quelle vor, zum Beispiel in BigQuery, statt sie in jedem Diagramm neu berechnen zu lassen.
5. BigQuery optimieren. Bei großen Datenmengen empfiehlt Google materialisierte Tabellen statt Ansichten mit schweren Berechnungen sowie BI Engine für schnelle Abfragen.
6. Blends sparsam einsetzen. Führen Sie Daten möglichst einmal in der Quelle zusammen, statt mehrere Blends pro Seite zu nutzen.

Wann ist ein Extrakt nicht die richtige Wahl?

Ein Extrakt ist statisch und hat Grenzen: höchstens 100 MB Daten, bei mehr als 750.000 Zeilen wird er abgeschnitten. Für Berichte, die stündlich aktuelle Werte zeigen müssen, oder für sehr große Rohdaten ist eine Live-Verbindung zu einer schnellen Quelle wie BigQuery besser. Für Monats- und Kundenberichte mit festen Kennzahlen ist ein Extrakt dagegen oft die einfachste Lösung.

Beginnen Sie mit der langsamsten Seite: Elemente reduzieren, Datenaktualität verlängern und große Quellen durch einen Extrakt oder vorberechnete Tabellen ersetzen. Messen Sie nach jeder Änderung, ob die Seite schneller lädt.

Quellen

• Data Studio-Hilfe: Leistung verbessern
• Data Studio-Hilfe: Schnellere Analysen durch Extrahieren von Daten
• Data Studio-Hilfe: Datenaktualität verwalten

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