Descubra como o Google Data Studio pode transformar a análise de dados, desde a navegação até a conexão com fontes de dados e a criação de relatórios.

Barra de Navegação e Interface

Ao acessar o site do Google Data Studio em [datastudio.google.com](datastudio.google.com), o usuário é apresentado à barra de navegação e interface principal da ferramenta. Essa barra de navegação, chamada de ‘Navigation Bar’ ou ‘Reporting Bar’, permite navegar entre todos os relatórios criados na conta do Google Data Studio. Nela é possível ver exemplos de relatórios de Google Analytics, Google Ads, YouTube, Search Console e outros.

  • A barra de navegação do Google Data Studio permite navegar entre todos os relatórios criados na conta.
  • Exemplos de relatórios de diversas fontes, como Google Analytics, Google Ads, YouTube e Search Console, estão disponíveis na barra de navegação.
  • A interface principal da ferramenta facilita a navegação e acesso aos relatórios e dados.

Seções Importantes da Barra de Navegação

Além disso, a barra de navegação possui algumas seções importantes, como Home, Criar, Compartilhado comigo, Marcados, Lixeira e Modelos, cada uma com funcionalidades específicas.

  • A seção ‘Home’ retorna o usuário para a página inicial do Data Studio.
  • A seção ‘Criar’ permite criar novos relatórios ou novas fontes de dados.
  • A seção ‘Compartilhado comigo’ exibe relatórios compartilhados com o usuário por outros usuários.
  • A seção ‘Marcados’ permite acessar relatórios marcados como favoritos.
  • A seção ‘Lixeira’ dá acesso a relatórios excluídos pelo usuário.
  • A seção ‘Modelos’ oferece uma galeria de modelos de relatórios pré-criados que podem ser usados como base para novos relatórios.

Relatórios e Fontes de Dados

É muito importante entender a diferença entre relatórios e fontes de dados no Data Studio. Relatórios são as visualizações e dashboards criados com os dados, enquanto as fontes de dados são as origens/fontes dos dados usados nos relatórios.

  • Relatórios são as visualizações e dashboards criados com os dados.
  • Fontes de Dados são as origens/fontes dos dados usados nos relatórios.
  • Os relatórios consomem e exibem os dados das fontes de dados.

O que são fontes de dados?

Uma fonte de dados é qualquer local ou sistema onde os dados são armazenados, como bancos de dados, planilhas, arquivos, softwares de análise, entre outros.

  • Bancos de dados são uma das principais fontes de dados, armazenando informações de forma estruturada.
  • Planilhas e arquivos também podem servir como fontes de dados, facilitando o armazenamento e acesso a informações.
  • Softwares de análise, como o Google Data Studio, podem ser conectados a diferentes fontes de dados para extrair informações relevantes.

Exemplos de fontes de dados conectáveis ao Google Data Studio

Alguns exemplos de fontes de dados que podem ser conectadas ao Google Data Studio incluem Google Analytics, YouTube, Google Sheets, bancos de dados, Google Ads, arquivos CSV e APIs.

  • Google Analytics fornece dados essenciais sobre análise de sites e tráfego, oferecendo insights valiosos para otimização.
  • O YouTube disponibiliza dados de visualizações, inscritos, tempo de watch, entre outros, permitindo análises detalhadas de canais.
  • Bancos de dados como PostgreSQL, MySQL, SQL Server e BigQuery podem ser conectados, fornecendo informações cruciais para tomada de decisões.
  • Google Ads oferece dados sobre campanhas de anúncios, permitindo avaliar o desempenho das estratégias de marketing digital.

Premissas de fontes de dados

Antes de criar visualizações e relatórios, é preciso garantir alguns pontos essenciais sobre as fontes de dados, como a qualidade e governança dos dados.

  • A qualidade dos dados é fundamental, pois informações confiáveis e precisas são essenciais para embasar decisões de negócios.
  • A governança dos dados, mesmo os não estruturados, deve seguir padrões mínimos de organização, facilitando consultas e garantindo transparência sobre sua origem.

O que são dimensões e métricas

As dimensões e métricas são fundamentais para a análise de dados. As dimensões representam atributos e características dos dados, enquanto as métricas são valores quantitativos associados a esses atributos.

  • Dimensões são atributos e características que descrevem os itens de dados, como tipo da vacina, estado aplicado, cidade aplicada, aplicador e nome da pessoa.
  • Métricas são valores quantitativos e medidos associados aos itens de dados, como número total de cada tipo de vacina aplicada, percentual de aplicação por estado e média de aplicações por dia.
  • As métricas quantificam as dimensões, permitindo análises numéricas e comparações de desempenho, valores e volumes de acordo com essas dimensões.

A importância da qualidade e governança dos dados

Garantir a qualidade e governança dos dados é essencial antes de disponibilizá-los em relatórios e visualizações. Isso assegura a confiabilidade das análises e insights obtidos a partir desses dados.

  • A qualidade e governança dos dados são essenciais para garantir a confiabilidade das análises futuras.
  • Ter confiança na qualidade e governança dos dados é crucial antes de disponibilizá-los em visualizações e relatórios.
  • A fonte de dados deve ser organizada e garantir a qualidade e governança antes de ser utilizada em análises e relatórios.

Transformando dados em informações valiosas

A combinação de dimensões e métricas permite transformar os dados em informações valiosas para o negócio por meio de relatórios, painéis e visualizações de dados no Google Data Studio.

  • As dimensões e métricas permitem transformar os dados em informações valiosas para o negócio.
  • A combinação de dimensões e métricas é fundamental para a geração de insights e análises eficazes.
  • Compreender esses conceitos fundamentais é essencial para organizar e estruturar os dados de forma mais eficiente.

Conclusão

Ao compreender os conceitos fundamentais do Google Data Studio, você estará apto a organizar e estruturar os dados de forma mais eficiente para análises e relatórios.