Conexões essenciais no Google Looker Studio: Google Sheets, BigQuery e GA4

O que são “conexões” no Looker Studio (na prática)

No Google Looker Studio, conectar uma fonte significa criar um “conector” entre o relatório e um conjunto de dados (planilha, tabela, propriedade do GA4 etc.). A conexão define quais campos (dimensões e métricas) ficam disponíveis, como eles são tipados (texto, número, data) e como o Looker Studio vai consultar/atualizar os dados.

Na prática, uma boa conexão evita problemas comuns como: datas interpretadas como texto, métricas somando errado, campos que “somem” após mudanças no schema e gráficos que quebram por falta de permissão.

Boas práticas gerais antes de conectar

Padronize nomes de fontes (para não se perder)

Use um padrão consistente para nomear fontes de dados no Looker Studio. Exemplo de padrão:

• [Origem] - [Projeto/Propriedade] - [Assunto] - [Granularidade] - [Versão]
• Sheets - Vendas - Pedidos - Diário - v1
• BigQuery - prj-marketing - campanhas_meta - Diário - v2
• GA4 - Loja BR (123456789) - Aquisição - v1

Valide campos logo após conectar

Assim que a conexão for criada, verifique:

• Tipos: data como “Data”, valores como “Número”, IDs como “Texto”.
• Agregação padrão: métricas com “Soma” quando faz sentido; taxas com “Média” (ou calculadas).
• Campos essenciais: se dimensões-chave (ex.: Data, Campanha, Fonte/Mídia) estão disponíveis.

Prepare-se para mudanças de schema

Quando colunas mudam (nome, tipo, remoção), o Looker Studio pode quebrar gráficos e campos calculados. Para reduzir impacto:

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• Evite renomear colunas na origem sem necessidade.
• Prefira adicionar novas colunas em vez de substituir/remover.
• Crie uma camada “estável” (ex.: uma aba final no Sheets, uma view no BigQuery) com nomes e tipos padronizados.

Conectando Google Sheets (recomendado para bases simples e controles manuais)

Estrutura recomendada da planilha

Para o Looker Studio ler bem uma planilha:

• Uma linha de cabeçalho (linha 1) com nomes únicos e sem células mescladas.
• Uma tabela “retangular”: sem linhas/colunas vazias no meio.
• Tipos consistentes por coluna (não misture texto e número na mesma coluna).
• Datas em formato de data (não como texto). Se possível, use ISO (YYYY-MM-DD).
• Evite fórmulas voláteis e referências quebráveis; se usar fórmulas, garanta que preencham todas as linhas.

Exemplo de cabeçalhos para uma base de vendas:

data_pedido | id_pedido | canal | campanha | receita | custo | quantidade

Intervalos: aba inteira vs intervalo nomeado

Você pode conectar:

• Aba inteira: mais simples, mas pode puxar colunas extras e ficar mais sujeito a mudanças.
• Intervalo nomeado: mais controlado e estável (recomendado). Ex.: nomeie o intervalo como base_vendas e conecte esse intervalo.

Boa prática: crie uma aba final chamada EXPORT_LOOKER com a tabela pronta e conecte apenas essa aba (ou um intervalo nomeado nela).

Atualização de dados (o que esperar)

O Looker Studio consulta o Google Sheets conforme a necessidade do relatório. Para evitar “surpresas”:

• Se você atualiza a planilha frequentemente, use uma aba/intervalo estável e evite reorganizar colunas.
• Se a planilha é alimentada por importações, garanta que os cabeçalhos não mudem e que o tipo de cada coluna permaneça consistente.

Passo a passo: conectar Google Sheets

1. No Looker Studio, adicione uma nova fonte de dados e escolha Google Sheets.
2. Selecione o arquivo da planilha.
3. Escolha a aba ou o intervalo nomeado (preferível).
4. Marque a opção de usar a primeira linha como cabeçalho (quando disponível).
5. Conclua a conexão e vá para a lista de campos.
6. Revise tipos e agregações (ex.: receita como Número; data_pedido como Data).

Erros comuns e correções rápidas (Sheets)

• Data como texto: padronize o formato na planilha e ajuste o tipo do campo no Looker Studio.
• Número com vírgula/ponto inconsistente: normalize na planilha (ex.: use número real, não texto).
• Coluna com valores mistos: separe em duas colunas (ex.: valor numérico e moeda texto).

Conectando BigQuery (recomendado para dados maiores e governança)

Entendendo a hierarquia: projeto → dataset → tabela/view

No BigQuery, você navega assim:

• Projeto: o “container” principal (ex.: prj-marketing).
• Dataset: agrupamento lógico (ex.: dw, analytics).
• Tabela ou View: onde os dados estão (ex.: dw.fato_vendas ou analytics.vw_aquisicao).

Para relatórios, views são úteis para “congelar” nomes e tipos, reduzindo quebras quando tabelas mudam.

Permissões essenciais (para não falhar na conexão)

Se você não enxerga projeto/dataset/tabela no conector, normalmente é permissão. O mínimo comum:

• BigQuery Data Viewer no dataset (ler dados).
• BigQuery Job User no projeto (executar consultas).

Em ambientes corporativos, as permissões podem ser concedidas via grupos. Combine com o time responsável para garantir acesso ao projeto correto.

Passo a passo: conectar BigQuery

1. No Looker Studio, adicione uma nova fonte de dados e escolha BigQuery.
2. Selecione o projeto.
3. Selecione o dataset.
4. Escolha tabela ou view.
5. Conclua e revise os campos (tipos e agregações).

Boas práticas de modelagem para relatórios

• Tenha uma coluna de data em tipo DATE/TIMESTAMP bem definida (ex.: data).
• Evite campos ambíguos: status como texto; valor como numérico; IDs como texto.
• Padronize nomes (snake_case) e evite caracteres especiais.
• Crie views “de consumo” para o Looker Studio, com colunas finais e estáveis.

Lidando com mudanças no schema (BigQuery)

Quando uma tabela muda (coluna renomeada/removida), gráficos podem quebrar. Estratégias:

• Preferir views como camada estável: a view mantém o “contrato” de campos, mesmo que a tabela bruta mude.
• Adicionar colunas novas sem remover antigas (deprecar aos poucos).
• Se precisar renomear, crie uma coluna nova com o nome novo e mantenha a antiga por um período.

Conectando Google Analytics 4 (GA4) (para métricas de site/app)

O que você escolhe ao conectar

No conector do GA4, você seleciona:

• Conta Google Analytics
• Propriedade GA4 (atenção: muitas empresas têm várias propriedades)
• Conjunto de campos (dimensões e métricas disponíveis para relatórios)

Escolher a propriedade correta é o passo mais importante: uma propriedade errada gera números “corretos”, mas do lugar errado.

Dimensões e métricas comuns para iniciantes

Alguns campos frequentes em painéis iniciais:

• Dimensões: Data, Nome do evento (event_name), Página/tela, Origem/Mídia, Campanha, País, Dispositivo, Plataforma.
• Métricas: Usuários, Sessões, Visualizações, Eventos, Conversões, Receita (se e-commerce estiver configurado).

Para análises de aquisição, combine dimensões como Origem/Mídia e Campanha com métricas de usuários/sessões/conversões.

Eventos: como pensar para relatórios

No GA4, muita coisa é evento. Para relatórios, é comum:

• Filtrar por event_name (ex.: purchase, add_to_cart, page_view).
• Usar conversões (eventos marcados como conversão) como métrica principal de resultado.
• Separar painéis por objetivo: aquisição, engajamento, conversão.

Passo a passo: conectar GA4

1. No Looker Studio, adicione uma nova fonte de dados e escolha Google Analytics.
2. Selecione a conta e a propriedade GA4.
3. Conclua a conexão e revise os campos disponíveis.
4. Valide se as métricas batem com o GA4 (mesmo período e filtros equivalentes).

Cuidados com compatibilidade de dimensões/métricas (GA4)

No GA4, nem toda dimensão combina com toda métrica. Se um gráfico retornar erro ou ficar vazio:

• Teste trocar a dimensão (ex.: Página vs Nome do evento).
• Remova métricas “avançadas” e valide com métricas básicas (Usuários, Sessões, Eventos).
• Confirme o período e se há dados para aquele recorte.

Após conectar: validação rápida e ajustes essenciais

1) Conferir tipos e agregações

Checklist de validação de campos:

• Datas em tipo Data (não Texto).
• Valores monetários como Número/Decimal.
• IDs como Texto (para não somar).
• Taxas (ex.: conversão) preferencialmente como campo calculado, evitando somas indevidas.

2) Renomear campos “para o relatório” sem quebrar a origem

Quando o nome do campo na origem é técnico (ex.: event_name), você pode renomear no Looker Studio para exibição (ex.: “Nome do evento”). Evite renomear na origem se isso afetar outras integrações.

3) Criar campos calculados simples para padronização

Exemplos comuns:

• Canal agrupado a partir de origem/mídia (quando disponível).
• Receita líquida: receita - custo.
• Chave de data (quando a origem traz timestamp): extrair data para facilitar agregações diárias.

Checklist: verificação da conexão e pré-visualização de dados

• Fonte nomeada com padrão claro (origem + assunto + versão).
• Permissões OK: você consegue visualizar e consultar (especialmente no BigQuery).
• Campos essenciais presentes: Data + dimensões de análise + métricas principais.
• Tipos corretos: data como Data; valores como Número; IDs como Texto.
• Agregações corretas: soma/média conforme o significado do campo.
• Pré-visualização: verifique algumas linhas e confirme se não há colunas vazias inesperadas.
• Comparação rápida: confira 1 ou 2 números com a fonte original (Sheets/BigQuery/GA4) no mesmo período.
• Resiliência a mudanças: se possível, conecte a uma camada estável (intervalo nomeado no Sheets, view no BigQuery).
• Campos renomeados para leitura no relatório (sem alterar a origem).