Google Data Studio (GDS) là một công cụ Business Intelligence (BI) phổ biến trên thị trường, được Google phát triển. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ cung cấp một đánh giá và phân tích chi tiết về GDS, bao gồm các chức năng của nó, những điểm nổi bật và ưu điểm của GDS so với các công cụ khác, và đưa ra lời khuyên về trường hợp sử dụng nào và những người sẽ có lợi nhất khi sử dụng GDS.
TL;DR
Google Data Studio là lớp trực quan hóa dữ liệu được thêm vào đầu ngăn xếp dữ liệu của Google. Nó cố gắng hướng đến sự đơn giản, và do đó nó khá hạn chế về khả năng. Data Studio nhìn bề ngoài thì đẹp nhưng thực tế các chức năng của nó bị phân mảnh và không được trau chuốt.
GDS hoạt động tốt nhất nếu tổ chức đã sử dụng BigQuery của Google (trong số các công cụ khác của Google) để lưu trữ dữ liệu và có quy trình làm việc hiện có để làm sạch và chuyển đổi dữ liệu.
Ngoài ra còn có một bảng tóm tắt đánh giá ở cuối bài viết tổng hợp tốt đánh giá của chúng tôi về Data Studio.
Người dùng mục tiêu – Data Studio được thiết kế cho ai?
Dựa trên đánh giá của chúng tôi về GDS, công cụ này dường như nhắm mục tiêu đến nhóm người dùng bán kỹ thuật, những người làm việc với các con số và biết rất rõ về Excel. Họ thậm chí có thể biết một chút ngôn ngữ kịch bản (Python, JS), nhưng không đủ kỹ thuật để làm việc trên cơ sở hạ tầng dữ liệu hoặc xây dựng báo cáo đầy đủ từ đầu hoặc xây dựng phân tích phức tạp yêu cầu một số động tác nhào lộn SQL.
Về cơ bản, đây là những gì mọi người gọi là “nhà phân tích kinh doanh”. Họ hiểu rõ các vấn đề kinh doanh, có thể nói ngôn ngữ kinh doanh và một chút ngôn ngữ dữ liệu, đồng thời cần một số công cụ để đối chiếu và trình bày các báo cáo đẹp mắt cho khách hàng hoặc các bên liên quan nội bộ.
Các khái niệm: Tập dữ liệu, Trình kết nối & Nguồn dữ liệu
GDS có 4 khái niệm quan trọng: Dataset, Connector, Data Source, Report.
Tập dữ liệu là lớp “vật lý” bên dưới mọi thứ (và lưu trữ dữ liệu), trong khi Nguồn dữ liệu là lớp “logic” có thêm các thuộc tính và chức năng. Trình kết nối là “đường ống” kết nối hai lớp này.
Tập dữ liệu có thể không chỉ là một bảng hoặc một tệp Excel. Vài ví dụ:
- Chế độ xem báo cáo Google Analytics
- Trang tính Google Trang tính, tệp CSV được tải lên Drive
- Cơ sở dữ liệu MySQL, PostgreSQL
Nguồn dữ liệu được tạo ở đầu Tập dữ liệu với các chức năng bổ sung:
- Có thể chia sẻ: mặc dù chỉ bạn mới có quyền truy cập vào Tập dữ liệu cơ bản của mình, Nguồn dữ liệu có thể được chia sẻ theo cách giống như bất kỳ tài nguyên nào khác của Google (với quyền Chủ sở hữu, Chỉnh sửa & Xem…)
- Có thể định cấu hình: bạn có thể thay đổi tên trường, loại tổng hợp, tạo trường được tính toán, vô hiệu hóa trường…
- Trình kết nối: GDS không nhập dữ liệu của bạn – nó sử dụng trình kết nối để có quyền truy cập vào dữ liệu cơ bản thực sự của bạn. Bên cạnh các trình kết nối chính thức của Google, còn có Trình kết nối đối tác và Trình kết nối nguồn mở để cung cấp quyền truy cập dữ liệu từ các nền tảng khác như Facebook, GitHub, Twitter.
Mặc dù nó có rất nhiều trình kết nối giúp kết nối dữ liệu thực sự dễ dàng, nhưng các trình kết nối do cộng đồng đóng góp đôi khi không ổn định vì chúng có thể không được bảo trì tốt.
Google Data Studio hỗ trợ nhiều trình kết nối khác nhau, một số do Google cung cấp, một số khác do đối tác và cộng đồng cung cấp. Cuối cùng, một báo cáo là bản trình bày trực quan, cuối cùng của dữ liệu từ các nguồn dữ liệu khác nhau. Chúng ta sẽ nói thêm về một báo cáo ở phần bên dưới.
Hãy để chúng tôi giải thích trong một ví dụ đơn giản mà bạn muốn phân tích dữ liệu giao dịch bán hàng trong tệp Excel mà bạn lưu trữ trong GDrive.
Bạn khởi động Google Data Studio và sử dụng trình kết nối Google Drive của họ để kết nối với Google Drive ( tập dữ liệu ).
Sau đó, bạn tạo 1 nguồn dữ liệu dựa trên tệp Excel cụ thể đó trong Google Drive. Sau đó, bạn thêm công thức tùy chỉnh (tính tổng lợi nhuận dựa trên giá bán và chi phí) hoặc xóa các trường/dữ liệu không cần thiết trong nguồn dữ liệu.
Sau đó, bạn tạo một báo cáo có nhiều trực quan hóa để trình bày các giao diện khác nhau của dữ liệu trong nguồn dữ liệu. Bạn có thể chia sẻ báo cáo này với các bên liên quan khác nhau.
Báo cáo: Data Studio có lớp trình bày báo cáo tuyệt vời
Google Data Studio xoay quanh khái niệm “báo cáo”. Một báo cáo trong Google Data Studio có sự tương đồng đáng kinh ngạc với Google Drawing hoặc Google Slides . GDS không có khái niệm về bảng điều khiển.
So sánh điều này với các công cụ BI khác, trong đó báo cáo thường có nghĩa là biểu đồ hoặc bảng và trang tổng quan bao gồm nhiều biểu đồ, với khái niệm bố cục dựa trên lưới rất cố định, chúng tôi cho rằng đây là một trong những khía cạnh đẹp nhất của GDS.
Về mặt chỉnh sửa, công cụ cung cấp giao diện kéo và thả có tính tương tác cao , nơi người dùng có thể tự do thay đổi kích thước và căn chỉnh biểu đồ. Điều này mang lại nhiều tự do hơn cho kiểu nhà thiết kế, nhưng có thể gây khó chịu cho những người chỉ muốn các biểu đồ nhanh, đẹp được sắp xếp tự động.
Cách tiếp cận này phù hợp với các nhà phân tích kinh doanh bán kỹ thuật, những người đã quen với việc làm đẹp các trang trình bày Powerpoint .
Lọc dữ liệu trong Google Data Studio
Lọc dữ liệu trong GDS bị phân mảnh. Có nhiều loại bộ lọc khác nhau trong GDS: Phạm vi ngày, Kiểm soát bộ lọc, Kiểm soát dữ liệu, bộ lọc dành riêng cho biểu đồ.
Bộ lọc được liên kết với nguồn dữ liệu và kiểm soát một số trường/thứ nguyên nhất định của nguồn dữ liệu đó.
Khi giá trị bộ lọc được thay đổi, thay đổi này sẽ nổi lên nguồn dữ liệu, tạo các truy vấn mới được gửi đến tập dữ liệu cơ bản. Các kết quả được lưu trữ dưới dạng bộ đệm truy vấn và sau đó các biểu đồ được cập nhật tương ứng.
Truy sâu tương tác
Hiện tại không có chức năng truy sâu xuống cho GDS ở cả chế độ xem tiêu chuẩn và chế độ xem Explorer.
Dữ liệu được cập nhật (làm mới) như thế nào?
Như đã nêu, GDS không lưu trữ dữ liệu thô của bạn mà lấy trực tiếp từ nguồn (tập dữ liệu). Do đó, bất cứ khi nào tập dữ liệu cơ bản được cập nhật, mọi báo cáo sử dụng Nguồn dữ liệu được tạo từ tập dữ liệu đó sẽ được cập nhật.
Nếu tập dữ liệu của bạn không lớn, bạn chỉ cần tải dữ liệu trực tiếp lên vì Excel/CSV và Data Studio sẽ giữ một bản sao cho bạn (trong Google Drive). Nếu bạn có nhiều dữ liệu thì BigQuery là lựa chọn tự nhiên để tải dữ liệu vào đây.
Để cải thiện hiệu suất báo cáo, dữ liệu bộ đệm GDS theo hai cách:
- Bộ đệm truy vấn: một truy vấn ở đây có nghĩa là “yêu cầu dữ liệu”. GDS ghi nhớ kết quả của truy vấn trước đó và nếu truy vấn tiếp theo sử dụng các tham số (cùng thứ nguyên, cùng số liệu, cùng bộ lọc, v.v…) thì kết quả sẽ được hiển thị từ bộ đệm.
- Bộ đệm tìm nạp trước là lớp tiếp theo nơi GDS tìm kiếm dữ liệu nếu bộ đệm truy vấn không thể đáp ứng truy vấn mới. GDS tạo ra nó bằng cách dự đoán loại dữ liệu mà một thành phần (biểu đồ, bộ lọc…) trong báo cáo có thể yêu cầu.
Xác định thứ nguyên và chỉ số tùy chỉnh (còn gọi là lập mô hình dữ liệu)
Trong Nguồn dữ liệu, chúng tôi có thể thêm một trường mới và chỉ định loại của nó. Các trường có kiểu phân loại như văn bản, ngày tháng, boolean… sẽ được phân loại là Dimension , trong khi các số được phân loại là Metrics . Mỗi Số liệu được gắn với một phương pháp tổng hợp mặc định.
Cú pháp của công thức là phiên bản đơn giản hóa của cú pháp SQL tiêu chuẩn của BigQuery. Các hàm được hỗ trợ đáp ứng hầu hết các trường hợp sử dụng phổ biến, nhưng chúng hơi thiếu trong các trường hợp cạnh khi bạn muốn một công thức phức tạp hơn:
Tóm lại, ban đầu có vẻ dễ làm quen với chức năng này, nhưng nó đi kèm với một số điều kỳ quặc. Ngoài ra, hiện tại họ không cho phép xác định mối quan hệ (liên kết) trên các nguồn dữ liệu khác nhau, điều này rất hạn chế như bạn sẽ đọc bên dưới.
Khám phá: GDS hiện có khả năng khám phá dữ liệu tự phục vụ hạn chế
GDS gần đây đã giới thiệu tính năng Explorer (vẫn ở chế độ Labs/beta) cho phép người dùng khám phá một Nguồn dữ liệu duy nhất trong phiên bản đơn giản hóa của Data Studio. Đây có thể là cách của Google để giải quyết nhu cầu của một số người dùng về giao diện khám phá dữ liệu nhanh và bẩn.
Tuy nhiên, chúng tôi nghĩ rằng với một lớp trừu tượng dữ liệu hạn chế (không có mối quan hệ giữa Nguồn dữ liệu), sẽ có giới hạn về mức độ chức năng này có thể phát triển, trừ khi lớp mô hình bên dưới đủ phức tạp.
Kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn là một trong những tính năng quan trọng nhất của công cụ BI. Dưới đây chúng tôi xem xét cách GDS giúp bạn làm điều này.
GDS đã giới thiệu chức năng Trộn dữ liệu cho phép người dùng kết hợp các Nguồn dữ liệu khác nhau thành một. Nó tương tự nhưng khác với SQL THAM GIA. Như Google đã định nghĩa, đó là THAM GIA TRÁI và GDS cho phép kết hợp tối đa 5 nguồn trong một thao tác.
Theo ý kiến của chúng tôi, chức năng này chưa được phát triển và chỉ hữu ích cho một số ít trường hợp sử dụng cụ thể.
- Trộn 2 nguồn dữ liệu
- Trộn 3 Nguồn dữ liệu trở lên với cùng một khóa tham gia
- Trộn 3 hoặc nhiều Nguồn dữ liệu với các khóa tham gia khác nhau
Kiểm soát truy cập & Chia sẻ dữ liệu trên toàn tổ chức
Báo cáo và Nguồn dữ liệu có cơ chế chia sẻ, quyền và quyền sở hữu giống như một tài liệu trên Google Drive, nhưng không có cấu trúc thư mục. Khi được tạo, các đối tượng này được lưu dưới dạng “Tệp không xác định” trong thư mục chính của Google Drive, khá lộn xộn.
Chia sẻ dữ liệu dễ dàng đối với các cá nhân, nhưng đối với các nhóm, GDS dựa vào Google Groups, điều này làm tăng thêm trải nghiệm. Trên thực tế, cơ chế này khá hạn chế đối với các tổ chức lớn cần kiểm soát quyền phức tạp.
Tích hợp với các nguồn dữ liệu khác nhau
GDS tích hợp tốt với các sản phẩm khác trong hệ sinh thái Google, chủ yếu là các sản phẩm cơ sở dữ liệu (BigQuery, Spanner, Cloud SQL…), các sản phẩm quản lý chiến dịch & quảng cáo (Google Analytics, Adwords, Youtube Analytics…) và Google Trang tính.
BigQuery: GDS có thể dễ dàng kết nối với các bảng và dạng xem của BigQuery, đồng thời GDS cũng hỗ trợ SQL tùy chỉnh để giúp người dùng tối ưu hóa hiệu suất và chi phí truy vấn của trang tổng quan. Mỗi bảng, dạng xem và SQL tùy chỉnh hoạt động như một tập dữ liệu.
Google Trang tính: Mỗi trang tính trong bảng tính Google là một tập dữ liệu riêng biệt, nghĩa là mỗi nguồn dữ liệu sẽ chỉ kết nối với một trang tính trong bảng tính. Dữ liệu trong trang tính phải ở dạng bảng để GDS hoạt động chính xác.
Ứng dụng (GA, Youtube, Google Ads): GDS có các trình kết nối chính thức với Google Analytics, Youtube Analytics và các ứng dụng tương tự. Khi kết nối với các nguồn này, GDS sẽ tự động nhận ra Thứ nguyên và Chỉ số có sẵn. Ngoài ra còn có các mẫu GDS được tạo để hoạt động tức thì với Google Ads hoặc Youtube Analytics và thậm chí còn có một bộ lọc chuyên dụng để kiểm soát các nguồn dữ liệu GA trong GDS. Tuy nhiên, dữ liệu thu được qua các trình kết nối chính thức này chỉ là dữ liệu tổng hợp (và có thể được lấy mẫu).
Làm việc với ngăn xếp không phải của Google: Như đã chia sẻ ở trên, bên cạnh các trình kết nối chính thức cho các sản phẩm của Google, GDS có hàng trăm trình kết nối được viết bởi các đối tác của Google cũng như một số trình kết nối nguồn mở. Các trình kết nối này giúp bạn khám phá dữ liệu công khai (hoặc đôi khi là riêng tư) từ các trang web khác, trong đó các trình kết nối nền tảng quảng cáo và truyền thông xã hội chiếm phần lớn nhất.
Google sẽ ngừng sử dụng Data Studio nếu nó không thành công?
Trước đây, đã có nhiều trường hợp Google đóng cửa các sản phẩm không thành công. Mặc dù hầu hết trong số đó là các sản phẩm B2C, nhưng đã có những sản phẩm B2B không được dùng nữa như Search Appliance hoặc Maps Engine.
Vì vậy, điều này có thể xảy ra một lần nữa. Do đó, bạn có nguy cơ GDS bị đóng cửa hoặc ngừng hoạt động. Đây có thể không phải là vấn đề lớn đối với các công ty khởi nghiệp vừa và nhỏ , những người thường am hiểu về công nghệ hơn và có thể chuyển sang BI khác dễ dàng hơn, nhưng sẽ rất rủi ro đối với các công ty lâu đời hơn.
Nhưng như chúng tôi đã chia sẻ trước đó, chúng tôi cho rằng Google có thể sẽ không tắt Data Studio vì họ cần nó để bổ sung cho ngăn xếp đám mây của mình. Tuy nhiên, họ sẽ không được đầu tư vào việc xây dựng các khả năng của công cụ như các công cụ BI chuyên dụng khác.
Tổng kết
Nhìn chung, chúng tôi cho rằng Google Data Studio là một công cụ BI phù hợp, rất phù hợp cho mục đích báo cáo có cấu trúc dữ liệu đơn giản nhưng yêu cầu định dạng phức tạp (nghĩa là dữ liệu đằng sau không phức tạp nhưng người dùng cuối yêu cầu các báo cáo phức tạp).
