Fontes de dados no Google Looker Studio: conceitos e escolhas para iniciantes

O que é uma fonte de dados no Looker Studio

No Google Looker Studio, uma fonte de dados é a camada que conecta um relatório a uma origem (por exemplo, Google Sheets, BigQuery, GA4, CSV via conector) e define como os dados serão interpretados dentro do relatório. Ela funciona como um “modelo” que descreve quais campos existem, que tipo de dado cada campo tem e como eles podem ser agregados.

Na prática, gráficos, tabelas, filtros e controles do relatório não “leem” diretamente a planilha ou o banco: eles leem a fonte de dados. Por isso, escolhas e erros na fonte de dados impactam diretamente o que você consegue visualizar e filtrar.

Esquema: campos e tipos (e por que isso importa)

O esquema é a lista de campos disponíveis na fonte de dados, com suas propriedades. Os pontos mais importantes para iniciantes são:

• Nome do campo: como ele aparece para quem monta o relatório.
• Tipo de dado: texto, número, data, booleano etc.
• Papel analítico: se o campo será usado como dimensão ou métrica.
• Agregação padrão (para métricas): soma, média, contagem, contagem distinta etc.

Quando o tipo ou o papel está errado, acontecem sintomas comuns: datas não aparecem no seletor de período, valores numéricos não somam, filtros não funcionam como esperado, e gráficos de série temporal ficam indisponíveis.

Dimensões vs métricas

Uma forma simples de distinguir:

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• Dimensão: descreve “quem/o quê/quando/onde”. Exemplos: Data, Canal, Cidade, Produto, Status.
• Métrica: mede “quanto”. Exemplos: Receita, Quantidade, Cliques, Tempo médio, Taxa de conversão.

Regra prática: dimensões geralmente são usadas para quebrar (segmentar) os dados; métricas para agregar (somar, contar, calcular).

Tipos de dados mais comuns

Como o esquema impacta gráficos, filtros e controles

Controles de data e séries temporais

Para usar um controle de intervalo de datas e gráficos de série temporal, você precisa ter um campo do tipo Data. Se a data estiver como texto, o Looker Studio pode:

• não oferecer o campo como “dimensão de data”;
• impedir o uso do controle de período;
• tratar a ordenação como alfabética (ex.: “01/12” antes de “02/01”).

Agregações em métricas

Se um campo numérico estiver como texto, ele pode:

• não permitir Soma;
• ser contado como “quantidade de linhas” em vez de somado;
• quebrar cálculos (ex.: margem, ticket médio).

Filtros e segmentações

Filtros dependem do tipo e da consistência do campo:

• Campos de texto com variações (SP, São Paulo, Sao Paulo) geram filtros “poluídos”.
• Campos numéricos com símbolos (R$ 1.234,56) podem virar texto e não aceitar filtros por intervalo.
• Booleanos inconsistentes (Sim, sim, TRUE, 1) dificultam controles simples.

Passo a passo: revisar e ajustar campos na fonte de dados

Use este checklist sempre que conectar uma nova origem ou perceber comportamento estranho em gráficos/filtros.

1) Abrir a edição da fonte de dados

• No relatório, selecione qualquer gráfico que use a fonte.
• No painel de propriedades, clique no nome da Fonte de dados (ou em Editar).
• Você verá a lista de campos com colunas como Tipo, Papel (dimensão/métrica) e, para métricas, a Agregação.

2) Conferir se dimensões e métricas fazem sentido

• Campos como Data, Categoria, Campanha devem ser Dimensão.
• Campos como Receita, Quantidade, Impressões devem ser Métrica com agregação adequada (geralmente Soma).

3) Ajustar o tipo de dado quando necessário

Ao clicar em um campo, você consegue alterar o tipo. Exemplos comuns:

• Data como texto: altere para Data (ou Data e hora se houver horário).
• Número como texto: altere para Número (inteiro/decimal conforme o caso).
• Booleano: se a origem não fornece booleano real, considere padronizar na origem (recomendado) ou criar um campo calculado (ver abaixo).

Observação importante: nem sempre o Looker Studio consegue converter corretamente se o formato estiver inconsistente. Se a mudança de tipo “parecer” aplicada, mas os gráficos continuarem errados, o problema pode estar no formato dos valores na origem.

Como identificar campos com problemas (sintomas e diagnósticos)

Problema 1: datas como texto

Sintomas:

• O campo de data não aparece para gráficos de série temporal.
• O controle de período não afeta os gráficos.
• Ordenação estranha (ex.: 10/01 antes de 2/01).

Diagnóstico rápido:

• Na fonte de dados, verifique se o campo está como Texto em vez de Data.
• Verifique se há múltiplos formatos na mesma coluna (ex.: 2026-01-24 e 24/01/2026 misturados).

Como evitar:

• Padronize a data na origem em um único formato consistente (idealmente ISO YYYY-MM-DD).
• Evite colunas com “data + texto” (ex.: 2026-01-24 (segunda)).

Problema 2: números como string (texto)

Sintomas:

• Não dá para somar; o Looker Studio sugere contagem.
• Gráficos exibem valores “quebrados” ou em branco.
• Filtros por intervalo numérico não aparecem.

Causas comuns:

• Separador decimal e de milhar misturados (ex.: 1,234.56 vs 1.234,56).
• Moeda embutida no valor (ex.: R$ 120,00).
• Espaços e caracteres invisíveis (ex.: 120 ).

Como evitar:

• Guarde valores monetários como número puro na origem (sem R$); aplique formatação de moeda no Looker Studio.
• Padronize separadores conforme a configuração regional da origem.

Problema 3: campos categóricos inconsistentes

Sintomas: filtros com muitas variações para o mesmo item e gráficos com categorias duplicadas.

Como evitar:

• Padronize capitalização e acentuação na origem.
• Use códigos estáveis (ex.: SP) e, se necessário, mantenha uma tabela de referência para exibição amigável.

Campo calculado: quando usar para corrigir ou padronizar

Campos calculados ajudam quando você não consegue (ou não quer) alterar a origem imediatamente. Eles também são úteis para criar versões “limpas” de campos problemáticos.

Exemplo: criar um campo de “Sim/Não” a partir de valores variados

Se sua coluna Ativo vem como "Sim", "Não", "S", "N", você pode criar um campo calculado para padronizar:

CASE  WHEN LOWER(Ativo) IN ("sim","s","true","1") THEN "Sim"  WHEN LOWER(Ativo) IN ("não","nao","n","false","0") THEN "Não"  ELSE "Indefinido"END

Depois, use esse novo campo como dimensão em filtros e gráficos.

Exemplo: garantir que uma métrica seja numérica

Se um valor chega como texto e você precisa forçar conversão, um caminho é criar um campo calculado numérico (a viabilidade depende do conector e do formato):

CAST(Valor AS NUMBER)

Se o valor tiver moeda/símbolos, o ideal é limpar na origem. Quando não for possível, você pode tentar remover caracteres antes do CAST, mas isso varia por conector e pode falhar com formatos inconsistentes.

Boas práticas para evitar inconsistências entre relatórios

Padronize nomes e definições

• Use nomes claros e consistentes: Receita vs Faturamento (escolha um padrão).
• Defina agregação padrão correta: Quantidade geralmente Soma; Preço geralmente Média (depende do contexto).
• Evite duplicar campos com o mesmo significado em formatos diferentes.

Valide com uma tabela simples

Antes de montar gráficos complexos, crie uma tabela com:

• uma dimensão principal (ex.: Data ou Produto);
• 2–3 métricas (ex.: Quantidade, Receita);
• um filtro básico.

Se a tabela não “fecha” com o esperado, corrija o esquema antes de avançar.

Uma fonte reutilizável vs fontes específicas por relatório

Quando criar uma única fonte reutilizável

Crie uma fonte de dados reutilizável quando:

• você tem a mesma origem e o mesmo significado dos campos em vários relatórios;
• quer manter padronização de tipos, agregações e campos calculados;
• precisa reduzir retrabalho (ajustar tipo de data uma vez e reaproveitar);
• há uma “camada semântica” estável (ex.: métricas oficiais do time).

Benefício: consistência. Um campo calculado como Receita Líquida fica igual em todos os relatórios.

Quando criar fontes específicas por relatório

Prefira fontes específicas quando:

• o relatório exige campos calculados muito particulares (ex.: regras de negócio exclusivas);
• você precisa de visões diferentes da mesma origem (ex.: uma com dados detalhados e outra agregada);
• há necessidades de controle (ex.: limitar campos disponíveis para um público);
• o mesmo campo tem definições diferentes dependendo do relatório (ex.: “conversão” definida de formas distintas).

Benefício: flexibilidade e menor risco de uma mudança global afetar relatórios que não deveriam mudar.

Regra prática de decisão

• Se a pergunta for “isso é um padrão da empresa?” → tenda a reutilizar.
• Se a pergunta for “isso é uma exceção deste painel?” → tenda a criar específica.

Checklist rápido antes de usar uma fonte em gráficos e filtros

• Datas estão como Data (não texto) e em formato consistente.
• Métricas estão como Número e com agregação padrão correta.
• Dimensões categóricas estão padronizadas (sem variações desnecessárias).
• Campos calculados críticos (ex.: margem, receita líquida) estão definidos e testados em uma tabela.
• Decisão tomada: fonte reutilizável (padrão) ou específica (exceção).