Boas práticas de performance no Google Looker Studio: relatórios rápidos e estáveis

O que “performance” significa no Looker Studio

Performance, no contexto do Google Looker Studio, é a capacidade do relatório abrir, filtrar e interagir com rapidez e estabilidade, mesmo com vários usuários acessando ao mesmo tempo. Em termos práticos, um relatório performático:

• Carrega a primeira visualização rapidamente (tempo até “ver algo útil”).
• Responde a filtros/controles sem travar ou recarregar excessivamente.
• Evita erros intermitentes (timeouts, limites de consulta, falhas de conexão).

O tempo de carregamento costuma ser dominado por três fatores: (1) volume de dados consultado, (2) complexidade das consultas geradas pelos componentes (gráficos/tabelas/controles) e (3) quantidade de componentes simultâneos na página. A otimização consiste em reduzir o trabalho necessário para responder às interações do usuário.

Como diagnosticar lentidão: onde o tempo está sendo gasto

1) Identifique se o problema é “página pesada” ou “consulta pesada”

• Página pesada: muitos componentes na mesma página, vários controles, muitas tabelas e gráficos consultando ao mesmo tempo. Sintoma: a página demora para “montar” mesmo antes de aplicar filtros.
• Consulta pesada: poucos componentes, mas um deles (geralmente tabela grande) demora muito. Sintoma: um gráfico específico fica carregando por muito tempo ou falha, enquanto outros carregam.

2) Faça um teste A/B manual (desligando o que pesa)

Para localizar o “vilão”, duplique a página e simplifique gradualmente:

• Remova temporariamente tabelas grandes (principal suspeito).
• Remova controles que afetam muitos componentes.
• Troque dimensões de alta cardinalidade (ex.: ID, URL completa) por dimensões mais agregadas (ex.: categoria, canal, página agrupada).

Se a página “leve” fica rápida, o problema é composição (muitos elementos). Se continua lenta, o problema é a consulta/fonte de dados.

3) Observe padrões de lentidão por interação

• Lento ao abrir: excesso de componentes e/ou filtros padrão muito amplos (consultando “tudo”).
• Lento ao filtrar: controles disparando muitas consultas simultâneas, ou filtros que aumentam a cardinalidade (ex.: selecionar “Todos” em uma dimensão enorme).
• Lento ao ordenar/paginar tabela: tabelas com muitas linhas e múltiplas métricas calculadas em tempo real.

Reduzindo carga: práticas que mais impactam

Limitar componentes por página

Cada componente pode gerar uma ou mais consultas. Uma página com 15–25 componentes (especialmente tabelas e scorecards com comparações) tende a ficar mais lenta do que páginas segmentadas. Boas práticas:

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• Prefira páginas temáticas (Visão geral, Aquisição, Conteúdo, Conversões) em vez de “tudo em uma página”.
• Use componentes “resumo” na primeira dobra (acima da rolagem) e deixe detalhes em páginas específicas.
• Evite repetir o mesmo gráfico com pequenas variações; use controles para alternar a visão quando possível.

Reduzir granularidade (agregar mais)

Granularidade é o nível de detalhe da dimensão. Quanto mais detalhado, mais linhas e mais trabalho de agregação.

• Troque Data e hora por Data quando a análise não exige horário.
• Troque URL completa por Caminho da página ou por um agrupamento (ex.: “seção do site”).
• Evite dimensões com alta cardinalidade em tabelas (IDs, parâmetros, termos longos) quando o objetivo é visão gerencial.

Regra prática: se o usuário não toma decisão no nível “linha a linha”, agregue.

Evitar combinações pesadas (dimensões + métricas que explodem o custo)

Algumas combinações aumentam muito o custo da consulta:

• Tabela com dimensão de alta cardinalidade + muitas métricas + ordenação por métrica.
• Várias quebras (drilldown) em sequência com dimensões detalhadas.
• Componentes com comparação de período e múltiplas métricas ao mesmo tempo.

Alternativas:

• Divida uma tabela grande em duas: uma “Top 20” e outra detalhada em página separada.
• Use filtros para restringir o universo antes de mostrar detalhe (ex.: escolher “Canal” e “Período” antes da tabela por URL).
• Troque ordenação por métrica em tabelas enormes por uma ordenação padrão mais simples ou por “Top N”.

Preferir métricas pré-calculadas quando possível

Métricas calculadas em tempo de consulta podem ser convenientes, mas podem custar caro quando aplicadas sobre grandes volumes e em muitos componentes. Quando fizer sentido, prefira:

• Métricas já prontas na fonte (ex.: em uma tabela agregada no banco/warehouse).
• Campos pré-derivados (ex.: categoria, agrupamento de canal, flags) para evitar lógica repetida em vários gráficos.
• Tabelas de resumo por dia/canal/campanha em vez de evento a evento.

Heurística: se a mesma lógica é usada em muitos gráficos e para muitos usuários, vale pré-calcular.

Reaproveitar fontes e padronizar o modelo de dados

Relatórios com múltiplas fontes semelhantes (ex.: várias planilhas/tabelas com o mesmo conteúdo) aumentam a chance de consultas redundantes e inconsistências. Boas práticas:

• Centralize em uma fonte “canônica” por assunto (ex.: uma tabela de fatos e dimensões bem definidas).
• Evite duplicar a mesma fonte com pequenas variações; prefira parâmetros/filtros.
• Quando precisar de variações, mantenha o mesmo esquema (mesmos nomes e tipos) para facilitar manutenção e reduzir erros.

Impacto de controles e tabelas grandes

Controles: por que podem deixar tudo mais lento

Controles (lista suspensa, caixa de pesquisa, intervalo de datas) podem disparar consultas para:

• Carregar os valores possíveis (principalmente em dimensões com muitos valores).
• Recalcular todos os componentes afetados a cada mudança.

Boas práticas para controles:

• Evite controles de dimensões com alta cardinalidade (ex.: “URL completa”) como lista; prefira pesquisa, ou um controle em dimensão agrupada (ex.: “Seção”).
• Reduza o número de controles que afetam “a página inteira” quando não for necessário.
• Prefira poucos controles essenciais e deixe filtros avançados em uma página de detalhe.

Tabelas grandes: o componente que mais costuma pesar

Tabelas são naturalmente mais pesadas porque:

• Pedem muitas linhas (mesmo que a tela mostre poucas, há paginação, ordenação e cálculos).
• Costumam ter várias métricas e dimensões ao mesmo tempo.
• Usuários interagem com ordenação, busca e drilldown, gerando novas consultas.

Boas práticas específicas:

• Limite colunas: mantenha apenas as métricas essenciais na primeira tabela.
• Use “Top N” (ex.: Top 20/50) para visão inicial.
• Crie uma tabela “Detalhe” em outra página, acessada por navegação, para não carregar tudo sempre.
• Evite dimensões de alta cardinalidade como primeira coluna; comece com uma dimensão agregada e permita aprofundar depois.

Definindo padrões de filtros para diminuir volume (sem depender do usuário)

Um dos maiores ganhos de performance vem de evitar que o relatório abra consultando um período enorme ou um universo completo de dados. Defina padrões que já reduzam o volume na abertura.

Padrões recomendados

• Período padrão curto: por exemplo, últimos 7/14/30 dias, conforme o caso de uso.
• Filtro padrão por segmento: se a maioria dos usuários analisa um país, unidade, marca ou canal específico, comece por esse recorte.
• Detalhe sob demanda: páginas de detalhe devem exigir que o usuário selecione um filtro antes de mostrar tabelas muito granulares.

Passo a passo: estratégia “Resumo primeiro, detalhe depois”

1. Na página inicial, mantenha apenas KPIs e gráficos agregados (por dia/semana, por canal, por categoria).

2. Defina o período padrão para um intervalo que represente o uso típico (ex.: últimos 30 dias).

3. Crie uma página de detalhe com tabelas granulares (ex.: por campanha, por URL), mas com um filtro obrigatório (ex.: canal/categoria) e período curto.

4. Use navegação para levar o usuário ao detalhe quando necessário, em vez de carregar tudo na mesma página.

Roteiro de otimização: medir, simplificar, validar, testar

1) Medir (estabeleça uma linha de base)

• Abra o relatório em janela anônima (reduz interferência de cache e extensões).
• Meça: tempo para carregar a página inicial e tempo para responder a 2–3 filtros comuns.
• Anote quais páginas e quais componentes são mais lentos.

2) Simplificar (aplique mudanças de maior impacto primeiro)

• Reduza componentes por página (principalmente tabelas).
• Troque dimensões detalhadas por agregadas.
• Reduza o período padrão.
• Substitua cálculos repetidos por métricas pré-calculadas quando possível.

3) Validar (garanta que os números não mudaram indevidamente)

Após cada mudança, valide com um conjunto pequeno de checagens:

• Compare 2–3 KPIs antes/depois no mesmo período.
• Verifique se filtros ainda se comportam como esperado.
• Confirme se a agregação não removeu uma necessidade real de detalhe.

4) Testar com diferentes usuários (e condições)

• Teste com um usuário “avançado” (que usa tabelas e drilldown) e um “executivo” (que só vê resumo).
• Teste em rede mais lenta (tethering/wi-fi instável) para identificar páginas frágeis.
• Teste em dispositivos diferentes (notebook menor, monitor grande) para garantir que a primeira dobra permaneça leve.

Lista de verificação para publicar relatórios com desempenho consistente

• Período padrão definido para evitar carregar “tudo”.
• Página inicial com poucos componentes e foco em agregados.
• Tabelas grandes limitadas (Top N, menos colunas) e movidas para páginas de detalhe quando necessário.
• Dimensões de alta cardinalidade evitadas como padrão (especialmente em controles e tabelas iniciais).
• Controles essenciais apenas; controles caros (muitos valores) substituídos por alternativas mais simples.
• Combinações pesadas reduzidas (muitas métricas + dimensão detalhada + ordenação complexa).
• Métricas repetidas e custosas preferencialmente pré-calculadas na fonte quando fizer sentido.
• Fontes reaproveitadas e modelo de dados padronizado para reduzir redundância.
• Teste de carregamento feito em janela anônima e com usuários diferentes.
• Validação de KPIs realizada após otimizações para garantir consistência.