Kertzel / Mylluks Google Data Studio

Professionelle Berichte und Dashboards erstellen
1. Auflage 2018
ISBN: 978-3-8362-6099-2
Verlag: Rheinwerk
Format: EPUB
Kopierschutz: 6 - ePub Watermark

E-Book, Deutsch, 391 Seiten

Reihe: Rheinwerk Computing

Mit Google Data Studio können Sie Daten aus verschiedenen Marketingkanälen und E-Commerce-Systemen aufbereiten und so visualisieren, dass auch fachfremde Mitarbeiter oder Kollegen sie mühelos erschließen können. Sascha Kertzel und Sina Mylluks zeigen Ihnen, wie Sie Google Data Studio einsetzen, Dashboards konzipieren, Berichte und Datenquellen verwalten, im Team arbeiten und vieles mehr. Nutzen Sie die nahtlose Integration in Google Analytics, Google AdWords, Search Console oder YouTube und erfahren Sie, wie Sie weitere Datenbanken, Google-Tabellen oder Google Big Query anbinden und sogar für Business-Intelligence-Szenarien nutzen.

Aus dem Inhalt:

• Erste Schritte in Google Data Studio
• Datenquellen verbinden und bearbeiten
• Daten transformieren
• Planung und Datenvisualisierung
• Berichte erstellen, teilen und verwalten
• Berichte in externe Webseiten einbinden
• Fallstudien
• Im Team arbeiten
• Tipps und Tricks für mehr Performance
• Direkt einsetzbare Vorlagen
• Glossar mit Fachbegriffen

Sascha Kertzel hat sein Informatikstudium an der Fachhochschule Kaiserslautern abgeschlossen. Seine langjährige Erfahrung in Data-Warehouse-Projekten hat er bei zahlreichen nationalen und internationalen Kunden in den Branchen Energiewirtschaft, Finanzdienstleistungen und Industrie erworben. Heute ist er Partner der auf Business-Intelligence-Lösungen spezialisierten bi2b. Der Schwerpunkt seiner Tätigkeit liegt auf der Ausarbeitung von BI-Lösungen für SAP NetWeaver BI, der Entwicklung skalierbarer und robuster BI-Architekturen sowie unternehmensweiten Berichtslösungen mit SAP NetWeaver BI.Sie können den Autor unter der folgenden E-Mail-Adresse kontaktieren: [e-mail].

Autoren/Hrsg.

Kertzel, Sascha

Mylluks, Sina

Inhaltsverzeichnis

1.  Einleitung ... 13  1.1 ... Inhalt des Buches ... 13  1.2 ... Google Data Studio -- Überblick ... 15  1.3 ... Wichtige Begriffe ... 17  1.4 ... Danksagung ... 19  2.  Die ersten Schritte mit Google Data Studio ... 21  2.1 ... Einführung in Google Data Studio ... 21  2.2 ... Der erste Bericht ... 30  2.3 ... Zusammenfassung ... 49  3.  Datenquellen mit Google Data Studio verbinden und bearbeiten ... 51  3.1 ... Grundlagen zu Datenquellen ... 51  3.2 ... Datenquellen verbinden ... 56  3.3 ... Datenquellen verwalten ... 89  3.4 ... Zusammenfassung ... 103  4.  Eigene Dimensionen und Messwerte erstellen ... 105  4.1 ... Neue Dimensionen und Messwerte hinzufügen ... 106  4.2 ... Der Formeleditor ... 107  4.3 ... Mathematische Formeln ... 107  4.4 ... Geografische Funktionen ... 113  4.5 ... Datum und Zeit ... 117  4.6 ... Typumwandlung ... 124  4.7 ... Textfunktionen ... 127  4.8 ... Fallunterscheidungen ... 138  4.9 ... Eingeschränkte Messwerte erstellen ... 145  4.10 ... Zusammenfassung ... 149  5.  Planung und Datenvisualisierung ... 151  5.1 ... Planung des Dashboards ... 151  5.2 ... Visualisierungselemente ... 158  5.3 ... Gestaltung des Dashboards ... 170  5.4 ... Tipps für die Nutzung von Schriften und Farben ... 176  5.5 ... Zusammenfassung ... 178  6.  Berichtskomponenten in Google Data Studio anpassen ... 179  6.1 ... Visualisierungselemente anpassen ... 179  6.2 ... Eigenschaften der Visualisierungselemente ... 180  6.3 ... Komponentenübergreifende Einstellungen ... 228  6.4 ... Zusammenfassung ... 243  7.  Community-Connectoren ... 245  7.1 ... Grundlagen zu Community-Connectoren ... 245  7.2 ... Vorhandene Community-Connectoren verwenden ... 247  7.3 ... Grundlagen zu Google Apps Script ... 248  7.4 ... Schritt für Schritt zum eigenen Community-Connector ... 251  7.5 ... Zusammenfassung ... 279  8.  Berechtigungen ... 281  8.1 ... Berechtigungsarten ... 281  8.2 ... Berichte und Datenquellen freigeben ... 287  8.3 ... Eigentumsrechte für Datenquellen und Berichte abgeben ... 291  8.4 ... Anwendungsfälle ... 292  8.5 ... Zusammenfassung ... 298  9.  Berichte in Google Data Studio verwalten ... 299  9.1 ... Ressourcen im Bericht verwalten ... 299  9.2 ... Berichte kopieren ... 301  9.3 ... Berichte löschen ... 302  9.4 ... Nutzung der Berichte analysieren ... 303  9.5 ... Zugriff von Data Studio auf Ihr Google-Konto verwalten ... 311  9.6 ... Zusammenfassung ... 312

10.  Fallstudien ... 313  10.1 ... Zentrale Reporting-Plattform für SaaS-Unternehmen ... 313  10.2 ... Übergreifende Analyse von E-Mail-Marketing-Kampagnen ... 317  10.3 ... Ganzheitliche Kundenberichte einer Digital-Marketing-Agentur ... 318  10.4 ... Zusammenfassung ... 323

11.  Vorlagen ... 325  11.1 ... Anwenden der Vorlagen ... 325  11.2 ... AdWords Dashboard ... 326  11.3 ... Google Search Console Dashboard ... 329  11.4 ... Google Analytics E-Commerce Dashboard ... 332  11.5 ... YouTube Dashboard ... 334  11.6 ... Firebase Analytics Dashboard ... 338  11.7 ... Zusammenfassung ... 340

12.  Tipps zur Performanceoptimierung ... 341  12.1 ... Data-Studio-Cache ... 341  12.2 ... Filterdefinitionen verwenden ... 344  12.3 ... Formeln reduzieren ... 345  12.4 ... Visualisierungselemente und Filtersteuerungen begrenzen ... 346  12.5 ... Zusammenfassung ... 346

13.  Tipps für die tägliche Arbeit in Google Data Studio ... 347  13.1 ... Definieren Sie ein Layout für Berichtskomponenten ... 347  13.2 ... Legen Sie eigene Templates an ... 348  13.3 ... Bilden Sie Vorgänge mit Hilfe von Funnels ab ... 349  13.4 ... Führen Sie einen Datenqualitätscheck durch ... 350  13.5 ... Entwickeln Sie eine Namenskonvention ... 351  13.6 ... Passen Sie die Canvasgröße an das Gerät an ... 354  13.7 ... Verwenden Sie Tastatur-Shortcuts ... 355  13.8 ... Exportieren Sie Ihre Daten für die Weiterverarbeitung ... 356  13.9 ... Exportieren Sie Ihren Bericht zur Offlineansicht ... 358  13.10 ... Behalten Sie neue Funktionen und Bugfixes immer im Blick ... 359  13.11 ... Zusammenfassung ... 359

14.  Epilog ... 361  14.1 ... Grundlagen für datengetriebene Organisationen ... 361  14.2 ... Zukünftige Entwicklungen von Google Data Studio ... 363  Anhang ... 365  A ... Weitere Informationsquellen ... 367  B ... Abkürzungen ... 379  C ... Glossar ... 381  D ... Über die Autoren ... 385  Index ... 387

Leseproben

1.2    Google Data Studio – Überblick

Die Aufbereitung und Analyse von Daten erfolgt in der Regel immer nach einem gleichbleibenden Prozess. Google Data Studio vereint alle notwendigen Schritte in einem Tool:

• Verbinden: In Google Data Studio können Sie eine Vielzahl unterschiedlicher Datenquellen in einem Bericht verwenden. Mit Hilfe von entsprechenden Connectoren binden Sie die gewünschten Daten in kurzer Zeit an.

• Aufbereiten: Nicht immer sind alle Daten in der gewünschten Form verfügbar. Daher verfügt Data Studio über Funktionen, mit denen Sie die benötigten Daten berechnen und auch eigene Dimensionen und Messwerte erstellen.

• Darstellen: Im Data Studio Editor können Sie verschiedene Visualisierungselemente in Ihrem Bericht einbauen und an Ihre Bedürfnisse anpassen.

• Teilen: Data Studio verfügt über unterschiedliche Berechtigungen und Freigabeoptionen, um die Berichte anderen Nutzer zur Ansicht zur Verfügung zu stellen, sie gemeinsam zu bearbeiten oder auch auf einer Website einzubinden und öffentlich verfügbar zu machen.

Kapitel	Verbinden ?	Aufbereiten ?	Darstellen ?	Verwalten/Teilen

Die ersten Schritte mit Google Data Studio

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Datenquellen mit Google Data Studio verbinden und bearbeiten

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Daten mit Google Data Studio transformieren

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Planung und Datenvisualisierung

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Berichtskomponenten in Google Data Studio anpassen

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Community-Connectoren

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Berechtigungen

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Berichte in Google Data Studio verwalten

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Fallstudien

Vorlagen

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Tabelle 1.1    Übersicht über die Kapitelinhalte

1.2.1    Besonderheiten und Grenzen von Google Data Studio

Ob Google Data Studio das geeignete Tool zur Berichtserstellung ist, hängt vor allem von den individuellen Rahmenbedingungen ab. Es ist wichtig, dass Sie sich vor der Implementierung Gedanken machen, ob das Tool für Ihr Unternehmen einen Mehrwert liefern kann.

Es ist ähnlich wie bei der Anwendung von Google Docs oder Microsoft Word. So besitzt Google Docs vor allem Stärken, wenn Sie mit mehreren Nutzern ein Dokument gleichzeitig bearbeiten wollen. Wollen Sie hingegen eine wissenschaftliche Arbeit erstellen, benötigen Sie Funktionen wie das Erstellen von Abbildungs- oder Tabellenverzeichnissen, die in Word deutlich umfassender möglich sind.

Ähnlich verhält es sich, wenn Sie Google Data Studio und andere Reportingtools vergleichen. Für Google Data Studio sind vor allem folgende Eigenschaften kennzeichnend:

• Cloudbasiert: Die Bedienung findet vollständig im Webbrowser statt. Es ist keine lokale Installation notwendig, und manuelle Updates entfallen.

• Google-Drive-Nutzung: Für das Speichern von Berichten und Datenquellen sowie für die Vergabe der Berechtigungen und Freigaben wird Google Drive verwendet.

• Realtime-Monitoring: Datensätze können über eine geeignete Schnittstelle direkt an Google Data Studio angebunden werden. Dadurch werden alle Änderungen des Datensatzes unmittelbar in den Google-Data-Studio-Berichten sichtbar. Bei einem Data-Warehouse findet die Aktualisierung der Daten hingegen in der Regel immer mit einer Verzögerung statt.

Google Data Studio ist daher vor allem für Unternehmen geeignet, die generell cloudbasierte Tools verwenden und ihre Daten demnach online gespeichert haben. Der Schwerpunkt von Data Studio liegt in der Erstellung von Dashboards. Google hat viel dafür getan, um die Berichtserstellung in Data Studio so benutzerfreundlich wie möglich zu gestalten. Ähnlich wie die anderen Anwendungen von Google ist das Tool intuitiv zu bedienen und hat vielfältige Funktionen, die eine einfache Zusammenarbeit in Teams erlauben. Dadurch können auch Einsteiger ohne weitreichende Kenntnisse in der Datenanalyse die Handhabung relativ schnell lernen und zeitnah das Tool gewinnbringend einsetzen.

Wenn Sie hingegen komplexere Ansprüche bei der Integration und Verknüpfung Ihrer Datenquellen haben oder besondere Anforderungen an die Visualisierung und Datenexploration, sollten Sie eine dedizierte Business Intelligence-Lösung in Betracht ziehen. Diese bieten Ihnen, ähnlich wie bei unserem Vergleich mit MS Word, wesentlich mehr Funktionalitäten, sind aber mit einem entsprechenden Aufwand...

Über Autor(innen)

Kertzel, Sascha
Sascha Kertzel hat sein Informatikstudium an der Fachhochschule Kaiserslautern abgeschlossen. Seine langjährige Erfahrung in Data-Warehouse-Projekten hat er bei zahlreichen nationalen und internationalen Kunden in den Branchen Energiewirtschaft, Finanzdienstleistungen und Industrie erworben. Heute ist er Partner der auf Business-Intelligence-Lösungen spezialisierten bi2b. Der Schwerpunkt seiner Tätigkeit liegt auf der Ausarbeitung von BI-Lösungen für SAP NetWeaver BI, der Entwicklung skalierbarer und robuster BI-Architekturen sowie unternehmensweiten Berichtslösungen mit SAP NetWeaver BI.Sie können den Autor unter der folgenden E-Mail-Adresse kontaktieren: [e-mail].