BigQuery Parameters Integration con Data Studio

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El crecimiento de Data Studio es evidente y junto a él se han ido incorporando cada vez más funcionalidades nuevas que nos permite interactuar más flexiblemente con el cuadro de mando.

Como ya conocerás, el conector de Data Studio con BigQuery nos permite desde conectar con una vista específica o una tabla almacenada hasta custom queries que se ejecutan en realtime. Ésta última conexión cada vez es más demandada, pues muchos de los cálculos requieren de procesamiento on the fly.

¿Cuándo usamos las custom queries?

Un escenario muy común es mostrar la métrica Users de BigQuery en un cuadro de mando. Hasta el momento, no teníamos la opción de filtrar nuestra custom query en función  del rango de fechas seleccionado.

Además, el dato no podemos almacenarlo cada día en tablas auxiliares y luego mostrar su agregación para el rango de fechas seleccionado pues, como ya sabemos, no podemos sumar usuarios.

La solución es utilizar los conocidos como parámetros personalizados.

¿Qué son los parámetros?

Los parámetros son valores dinámicos que pueden reemplazar valores constantes en cálculos y filtros.

Siguiendo el escenario que os comentaba antes, podríamos crear dos parámetros que fueran el start_date y el end_date del período seleccionado en el calendario. En la custom query bastaría con hacer referencia a ellos mediante un “@” y haciendo una pequeña conversión a la coletilla de las tablas diarias YYYYMMDD:

¿Cual es su accionabilidad?

Los analistas con permisos de visualización en el cuadro de mando podrán cambiar el valor de un parámetro a través de la interacción directa con un filtro, bien haciendo clic o selección.

La principal ventaja de usar parámetros es que el editor del cuadro no tiene que limitar manualmente el número de valores que desea mostrar en el filtro. Clic para tuitear

Pongámosle algo más de dificultad al escenario presentado:

Imaginemos que estamos analizando el consumo de noticias de una intranet por parte de los trabajadores. En concreto, nos interesaría mostrar el número de usuarios por noticia, dando la opción a través de un filtro de mostrar únicamente aquellas consumidas por, al menos, 1,000 empleados.

Para ello, crearíamos el parámetro indicando que es de tipo numérico y dando un valor por defecto:

Para terminar, haríamos referencia a este nuevo parámetro en la nueva custom query y lo mostraríamos como filtro en la cláusula SQL HAVING:


Conclusiones

En definitiva, las posibilidades que nos ofrecen los parámetros como podéis comprobar son inmensas. Aunque en Beta, tenemos la herramienta BigQuery BI Engine que acelera estas custom queries. Según Google, podemos mostrar los datos almacenados en BigQuery con un tiempo de respuesta de las consultas inferior a un segundo y con alta concurrencia.

Desde luego, Datastudio no deja de sorprendernos. Aunque son varios los gráficos dinámicos que en Metriplica echamos en falta, estamos seguros de su pronta incorporación a la herramienta.

¿Usas la integración de BigQuery con DataStudio? ¿Qué echas en falta en la herramienta? ¡Cuéntanos en los comentarios!

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