Совмещение данных из разных источников в Google Data Studio

Июнь 12, 2019

Ведете ежедневный учет продаж в Google Таблице? А статистику по расходам на рекламу смотрите в Google Analytics? А потом сводите данные из двух таблиц в одну вручную? Самое время разобраться с функцией «Совмещение данных» в Google Data Studio, которая позволяет объединять данные из разных источников / таблиц в одной диаграмме.

Что такое совмещение данных в GDS?

Давайте разберем очень простой, но наглядный пример. Предположим, вы являетесь владельцем интернет-магазина одежды, и каждый день пользователи совершают у вас покупки. В базе данных вашего сайта хранится вся информация по совершенным транзакциям:

  • в таблице 1 — это дата, ID заказа и сумма покупки;
  • в таблице 2 — данные покупателя (имя, фамилия, телефон, адрес доставки), данные о товарах, которые он купил, а также комментарий к заказу.
Объединение данных из разных источников в Google Data Studio

Пример объединения таблиц

В какой-то момент вы хотите построить сводную таблицу по заказам и их статусам. Однако структура базы данных вашего интернет-магазина построена таким образом, что нет возможности сразу же выгрузить в одной таблице все необходимые метрики. И тогда приходится вручную брать таблицу 1 и «скрещивать» ее с таблицей 2, чтобы получить объединенную таблицу.

Google Data Studio позволяет нам за пару кликов решить эту задачу. Как? Все, что необходимо сделать – это указать ключ объединения (может быть несколько), по которому система будет определять взаимосвязь между источниками данных. В примере выше синим цветом как раз отмечен ключ объединения (ID заказа), который присутствует в обеих таблицах и по которому GDS сопоставляет данные.

Левое внешнее объединение (LEFT OUTER JOIN, часто OUTER опускается)

Объединение данных из разных источников в Google Data Studio

Левое внешнее объединение

Google Data Studio соединяет таблицы по так называемому «левому внешнему объединению». Термин пришел к нам из баз данных и SQL-запросов. В этом объединении важен порядок следования таблиц (слева -> направо).

Результатом будет являться таблица, в которой совпадают данные по условию объединения (из обеих таблиц), а также оставшиеся данные из внешней (левой) таблицы, которые по условию не совпали с правой. Недостающие данные заполняются значением NULL (пустое поле).

Проще всего проиллюстрировать это на конкретном примере. Есть две таблицы:

  • Таблица 1 содержит в себе информацию об авторах книг;
  • Таблица 2 содержит в себе информацию о названиях книг (в этой таблице № книги является внешним ключом, который ссылается на таблицу 1 с авторами);
Объединение данных из разных источников в Google Data Studio

Пример LEFT OUTER JOIN

Если мы объединим две эти таблицы в Google Data Studio, то результатом будет Объединенная таблица. Как можно заметить, запись о книгах автора Билла Любановича отсутствует в базе и поля № книги и Название книги дополняются значениями NULL.

Примеров, когда необходимо совместить данные из разных таблиц и источников, великое множество. Например, когда вы используете несколько различных коннекторов. Чтобы сравнивать данные из разных источников, раньше необходимо было располагать их как можно ближе к друг другу:

Объединение данных из разных источников в Google Data Studio

Разные источники данных на разных графиках

А теперь если объединить данные из трех источников в один, получим такой график:

Объединение данных из разных источников в Google Data Studio

Разные источники данных на одном графике

Еще несколько примеров использования data blending:

  • при настройке «сквозной аналитики» для связки по Client ID;
  • учет оффлайн и онлайн продаж;
  • объединение данных из разных представлений Google Analytics, поскольку в нем есть ограничение на 20 целей;
  • расход в разрезе каждой площадке РСЯ/КМС и выручке по ней;
  • совмещение данных из разных рекламных сетей;
  • совмещение данных по нескольким сайтам (с помощью вычисляемых показателей в Google Data Studio можно объединять данные из разных источников, например, для суммарного подсчета количества трафика или бизнес-показателей);
  • наложение внешних данных на онлайн-метрики. Например, как высокая температура на улице влияет на продажи кондиционеров. Или как плохие погодные условия (дождь, слякоть) влияют на продажи сервисов по доставке еды на дом;
  • для подсчета основных бизнес-показателей: ДРР, ROMI, ROI, ROAS и т.д.
  • связь базы данных (например, MySQL или PostgreSQL) с инструментами веб-аналитики;
  • любые данные, которые собираются в разных местах или отделах, но которые можно объединить.

В данный момент в Google Data Studio поддерживается объединение до 5 источников данных. Причем чтобы совместить данные, один и тот же ключ объединения должен присутствовать во всех таблицах. Не получится связать две таблицы по одному ключу, а потом третью таблицу с первыми двумя через другой ключ объединения.

Давайте перейдем к совмещению данных в GDS. В качестве примера будем использовать статистику по продажам за 1 день (14 мая 2019 г.) и:

Объединение данных из разных источников в Google Data Studio

Данные из электронной торговли Google Analytics с привязкой к Client ID

  • информацию по статусам заказов из Google Таблицы, которые проставляются вручную операторами;
Объединение данных из разных источников в Google Data Studio

Таблица заказов со статусами

Чтобы объединить из двух таблиц, сначала нам эти данные необходимо загрузить в Google Data Studio. Для этого создадим 2 источника данных, воспользовавшись бесплатными коннекторами Google. Один – это «Google Aналитика», а второй – «Google Таблицы».

Объединение данных из разных источников в Google Data Studio

Коннекторы Google

Процесс добавления данных к отчету я специально опущу. Подробнее об этом вы можете почитать в моей статье для ppc.world.

Примечание: чтобы добавить еще один источник к отчету GDS, перейдите в Ресурс – Добавленные источники данных – Добавить источник данных.

После загрузки данных в GDS просто создайте 2 отдельных таблицы с необходимыми метриками. В моем примере они выглядят так:

Объединение данных из разных источников в Google Data Studio

Две таблицы в Google Data Studio

Зеленая таблица – данные из Google Таблицы, оранжевая – данные из Google Analytics. Теперь мы можем сопоставить данные по заказам с привязкой к статусу (Выполнен или Отменен). Например, ID заказа 48121 – был совершен 14 мая 2019 года на сумму 10 900 руб., источник – yandex / organic, статус «Выполнен». Реальные деньги мы заработали. А вот заказ 48107, на сумму 3000 руб. был отменен. Его источник – e-mail рассылка.

Теперь объединим данные двух таблиц. Для этого выделим две таблицы с помощью клавиши Ctrl и нажмем правой кнопкой мыши по одной из таблиц и выберем «Совмещение данных».

Объединение данных из разных источников в Google Data Studio

Правой кнопкой мыши — Совмещение данных

Есть и другой вариант. Просто выделяете одну из нескольких таблиц, и справа в меню нажимаете +Совмещение данных.

Объединение данных из разных источников в Google Data Studio

+Совмещение данных

В первом варианте Google сам автоматически сделает объединение по ключу и добавит новую таблицу на лист. Правда, делает это он не всегда корректно. Поэтому вариант с +Совмещение данных более предпочтительный.

Чтобы добавить вторую таблицу для объединения:

Объединение данных из разных источников в Google Data Studio

Добавление источника данных

Далее выбираете источники данных:

Объединение данных из разных источников в Google Data Studio

Выбор источников данных

Затем добавляем ключ(и) для объединения. Он определяет связь между различными источниками данных. В моем примере, это Client ID:

Объединение данных из разных источников в Google Data Studio

Ключ объединения — Client ID

Теперь необходимо выбрать дополнительные параметры и показатели для отображения. В моем примере из таблицы Google – это все метрики, а из Google Analytics – только Источник или канал:

Объединение данных из разных источников в Google Data Studio

Добавление параметров и показателей в набор данных

Если после всех проделанных настроек вы вдруг поняли, что для объединения нескольких таблиц с помощью левого внешнего объединения (LEFT OUTER JOIN) необходимо поменять местами две таблицы, в GDS используйте соответствующую настройку (Сдвинуть влево или Сдвинуть вправо). Также источник данных можно полностью удалить из настройки и добавить другой:

Объединение данных из разных источников в Google Data Studio

Сдвинуть влево или Сдвинуть вправо

Сохраняем настройки:

Объединение данных из разных источников в Google Data Studio

Сохранение настроек

В результате будет создан новый источник данных (по умолчанию с именем «Совмещенные данные (1)»), который можно будет применить к любому виду диаграмм.

Итоговая таблица:

Объединение данных из разных источников в Google Data Studio

Итоговая таблица с объединенными данными

Чтобы быстро отфильтровать заказы по статусам, можно добавить фильтр:

Объединение данных из разных источников в Google Data Studio

Фильтр по статусам заказов

Для редактирования и удаления источников совмещенных данных используйте Ресурс – Управление совмещенными данными:

Объединение данных из разных источников в Google Data Studio

Управление совмещенными данными

Не забывайте, что при объединении нескольких источников данных важен ключ объединения. При совмещении Google Data Studio автоматически выбирает ключ из другого источника при условии, что он найдет его с таким же типом. Всегда проверяйте это.

Вот реализация вышеописанного примера книг и авторов, когда названия столбцов, по которому было объединение, отличались (№ автора и № книги). Однако GDS корректно сделал это:

Объединение данных из разных источников в Google Data Studio

Демонстрация примера в Google Data Studio (№ автора и № книги)

Таким образом, совмещение данных в Google Data Studio позволяет обнаружить закономерности между различными наборами данных без дополнительных временных и материальных затрат.

Про объединение данных в Google Data Studio также читайте в официальной справке Google (на английском языке).

Совмещение данных из разных источников в Google Data Studio
5 Всего оценок: 7

Получайте бесплатные уроки и фишки

По контекстной, таргетированной рекламе и аналитике