Come Importare un file CSV in Google Data Studio

Nuovi sviluppi di Google Data Studio permettono di gestire ancora meglio i file CSV

Oggi in Google Data Studio grazie a community connector è possibile visualizzare dati da qualunque tool esterno, ma a volte ci possiamo trovare a gestire dati che non sono disponibili su altre piattaforme grazie ad un API, ma sono gestibili esclusivamente  in formato testo. (Pensate ai CRM, ai dati di vendita offline, i risultati di successo o meno di lead, ecc. ecc.)

In questa situazione, se è possibile esportare tali dati in formato CSV, Google Data Studio ci fornisce due modalità di gestione:

  • File Upload
  • Google Cloud Storage Connector

Struttura del file CSV:
Per poter essere utilizzato con Google Data Studio un file csv deve rispettare le seguenti regole:
I dati:

  • Tutti gli elementi devono essere separati fra loro da una virgola
  • Se nel campo da caricare sono presenti virgole, tale campo deve essere racchiuso tra virgolette

Prima riga di intestazione (essa sarà anche utilizzata per dare i nomi ai campi ed alle dimensioni e metriche utilizzate in Data Studio)

  • Contenere solo caratteri, numeri o l’underscore. Non è consentito nessun caratteri di punteggiatura o caratteri speciali
  • Iniziare con una lettera o l’underscore
  • Possono essere utilizzati al massimo 128 caratteri per ogni colonna

Interruzioni di riga
Ogni riga deve terminare con l’interruzioni di riga. Non è possibile utilizzare i caratteri di interruzione di riga, nemmeno se convertite in formato escape mediante virgolette

File upload
Con file upload ci occuperemo manualmente di caricare i file CVS ogni volta che sarà necessario. Per farlo Google Data Studio crea un DataSet per visualizzare i dati all’interno della piattaforma. Ad un DataSet è possibile collegare più file csv con la stessa struttura:  Google Data Studio si occuperà di unirli e renderli disponibili come un’unica fonte dato. È necessario gestire in autonomia dati duplicati che potrebbero inficiare la qualità dei dati: Data Studio si occuperà esclusivamente di mostrare i dati non risolverà i problemi di duplicazione.

Limiti

  • 1000 set di dati per utente
  • Spazio di archiviazione totale di 2 GB per utente
  • 100 caricamenti per set di dati al giorno
  • Limite per le dimensioni dei file di 100 MB per ogni set di dati

Google Cloud Storage Connector
Google Cloud Storage può essere definito come un grande HardDisk condiviso sulla Cloud di Google. È possibile utilizzarla con semplicità caricando manualmente i file o creando script che si occupano di caricare i dati nella nuvola di Google, oppure attraverso il protocollo FTP.
L’utilizzo di Google Cloud storage ha un costo, ma ogni mese i primi 5GB sono gratuiti, ogni GB successivo verrà fatturato a partire da 0,007€ a seconda della località scelta dove salvare i dati.

Il connector dedicato di Google Data Studio può utilizzare i singoli file CSV oppure essere connesso ad una cartella: se connesso ad una cartella la piattaforma cercherà di rendere disponibili i dati di tutti i CSV presenti all’interno della cartella (naturalmente devono avere lo stesso formato).

Limiti

  • Massimo 2GB di dati per utente
  • Ogni Data Source può gestire file per un totale di 100MB di spazio

Quali sono i vantaggi di Cloud Storage?
Se il file viene aggiornato con nuovi dati, tali dati saranno resi disponibili automaticamente a Google Data Studio
Se vengono aggiunti dei file all’interno della cartella i dati in essi contenuti vengono resi disponibili a Data Studio automaticamente.

Quando utilizzare le diverse soluzioni:
A mio parere il file import deve essere utilizzato per documenti che vengono aggiornati raramente a causa della necessità di intervenire manualmente per l’aggiornamento
Mentre Cloud Storage è utilissimo per dati che devono essere aggiornati frequentemente: con un po’ più di sforzo tecnico è possibile aggiornare i dati in automatico e frequentemente

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