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Google Data Studio

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Google Data Studio

Google Data Studio est l’outil de reporting de la suite Google Marketing Platform. Ses avantages : il est gratuit, et très intégré aux outils Google.

Tous les articles concernant Google Data Studio

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Google Data Studio : créer un filtre permettant de changer de dimension
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Data Studio : utiliser un "Waterfall chart" pour comparer les données vs année précédente
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Exemples de champs calculés dans Data Studio
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Ajouter des images Google Drive à son dashboard Data Studio
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Fonction CASE
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Fonction IF()
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Les jointures sur Data Studio
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Connecteur EXTRACT DATA
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Fonction IMAGE()
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Les REGEXP sur Data Studio

Qu'est-ce que Google Data Studio ?

Google Data studio est un outil de "Data viz", lancé par Google en 2016, et sorti de beta en 2018. De 2016 à 2018, il faut bien dire que l'outil était assez limité, avec parfois des bugs assez importants, et des incompatibilités entre les versions. Depuis quelques mois, Google semble avoir mis un effort tout particulier à en faire un vrai outil "data".

Google Data Studio est avant tout utilisé pour créer des reportings, facilement partageables et accessibles en ligne.

Google Data studio vs alternatives

Data studio vs outils de BI

Les alternatives à Google Data Studio sont en général catégorisées dans les outils de "business intelligence" (ou BI). Citons par exemple Microsoft Power BI, Tableau Software (racheté par Salesforce), Qlik, Looker (racheté par Google).

Google Data Studio est beaucoup moins riche que tous ces outils pour le traitement de la donnée (exploration, croisement, management de la donnée). En revanche, il est très comparable sur les fonctionnalités de reporting et de visualisation.

Et il est surtout gratuit. C'est donc une excellente entrée dans le monde de la "Data viz", plus simple et plus abordable que les grandes alternatives de BI.

Data Studio vs outils de "requêtage visuels"

Une nouvelle génération d'outil de data visualisation est en train d'émerger, pour le moment surtout utilisée dans le milieu des start-ups, mais à qui nous prévoyons un riche avenir.

Ce sont des outils que nous appellerons de "requêtage visuel". Ils combinent en réalité 2 fonctionnalités :

  • La capacité à écrire des requêtes pour interroger la donnée, avec des aides qui permettent à des personnes maîtrisant mal le SQL de répondre à des questions "business"
  • De la Dataviz, ce qui en fait des outils de reporting.

Citons en particulier Metabase, ou encore Redash. Une partie de ces outils sont open source, et sont donc parfois utilisés en alternative gratuite à Google Data Studio.

Principaux connecteurs natifs

Les connecteurs Google

L'une des forces de Google Data Studio, est d'être intégré à l'environnement Google. Si on regarde la liste des connecteurs "natifs", on constatera en effet que les connecteurs sont tous pour des outils Google.

Que ce soient les outils de Google Marketing Platform (Analytics, Google Ads, etc...), Google Sheets, ou encore les différentes bases de données de Google Cloud Platform (BigQuery, Cloud Spanner, etc...)

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On remarquera l'absence de Google Analytics App + Web (). Mais le connecteur est en train d'arriver en beta.

Les connecteurs développés par des éditeurs logiciel

Certains éditeurs de logiciels créent leurs propres connecteurs, afin d'aider leurs utilisateurs à faire leur propre reporting.

Les connecteurs payants

Pour toutes les autres sources de données, vous avez 2 options :

  • Faire vous-même votre connecteur, en stockant la donnée dans une base de donnée ou dans Google Sheets
  • Ou alors prendre une licence pour un outil qui fait exactement cela. Citons en particulier Supermetrics et Funnel.io, les 2 leaders du secteur. Les tarifs sont abordables, puisque cela démarre à environ 100 euros / mois (en fonction des volumes et des connecteurs que vous souhaitez avoir).

Schématiquement, voici les 2 options souvent étudiées :

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Quelques fonctionnalités intéressantes

De nombreuses évolutions en 2019 et 2020 sont en train de faire de Google Data studio un vrai outil d'exploration de la donnée "professionnel". Citons en particulier :

  • La possibilité de faire des jointures entre les données (appelé "blended data"). Ce qui était l'une des raisons principales d'utilisation des "vrais" outils de BI
  • La possibilité d'interagir plus librement avec les graphiques, avec l'apparition des "paramètres utilisateurs".
  • Une meilleure gestion des droits d'accès, notamment sur les sources de données sous-jacente. Ce qui était un autre gros problème de Google Data Studio
  • La possibilité "d'accélérer" des requêtes avec la fonctionnalité "Extract data". La lenteur d'accès aux sources reste cependant un des principaux soucis de Data Studio.
  • Les visualisations créées par des développeurs tiers, qui permettent d'avoir accès à de nouveaux types de graphiques, par exemple des arbres de décision, ou encore des "waterfall charts"