Join Optionen in Looker Studio: Wie sie das Beste aus Data Blending herausholen

In diesem Artikel zeigen wir Ihnen anhand eines Beispieldatensatzes, welche Methoden es in Looker Studio für die Zusammenführung von Daten gibt und wie sich die einzelnen Join Typen auf das Endergebnis auswirken.

Data Blending und Looker Studio

Data Blending bedeutet, dass ein Subset an Daten aus verschiedenen Tabellen oder Datenquellen zu einer neuen Datenquelle zusammengeführt wird. In Looker Studio werden diese zusammengeführten Datenquellen “Blends” oder “Data Blends” genannt. Ein Data Blend kann als Basis für verschiedene Grafiken, Tabellen oder Kontrollfelder verwendet werden. Angenommen Sie haben ein Kampagnenreporting in Looker Studio erstellt, wo Sie Daten aus verschiedenen Quellen wie Google Analytics, Google Ads oder Facebook für eine bestimmte Kampagne darstellen. Zusätzlich möchten Sie nun eine Summary Seite ergänzen, wo unter anderem die Channel- bzw. Tool-übergreifenden Gesamtkosten in einer Scorecard reportet werden. Mittels Data Blending kann diese Herausforderung relativ einfach gelöst werden.

In Looker Studio gibt es diese Funktionalität schon seit längerem und wird auch in der Praxis sehr häufig für diverse Reporting Use Cases genutzt. Im Februar 2022 gab es in diesem Zusammenhang seitens Google ein Produkt-Update. Es wurden weitere sogenannte Join Operatoren im Data Blending Feature ergänzt. Dadurch können nun in Looker Studio weitere Anwendungsfälle abgedeckt werden, die zuvor nicht möglich waren. Jedoch stellt es die Nutzer auch vor die Herausforderung zu verstehen, wie Data Blending funktioniert und wie sich diese Join Operatoren auf das Ergebnis auswirken. Data Blending an sich ist ein komplexes Thema und es kann in der Praxis sehr rasch zu Fehlern im Reporting und dadurch auch zu Fehlinterpretationen führen. Daher möchten wir Ihnen im Folgenden einen kurzen Überblick zur Funktionalität der einzelnen Join Operatoren liefern, damit Sie für Ihre nächste Dashboard Erstellung gewappnet sind.

Was sind Join Operatoren?

Mittels Join Operatoren werden zwei Tabellen bei der Datenzusammenführung in einer bestimmten Logik verknüpft. In Looker Studio ist beim Produkt Update im Februar 2022 die Join Konfiguration beim Data Blending Feature ergänzt worden. Dort gibt es nun die Auswahl an fünf Join Operatoren, welche bestimmen, wie die Zeilen aus der linken und rechten Tabelle zusammengeführt werden. Zudem müssen beim Großteil dieser Joins auch sogenannte Join Conditions ergänzt werden. Diese können aus einer oder mehreren Dimensionen bestehen, die in beiden Tabellen verkommen und ein Matching der Daten ermöglichen.

Angenommen wir gestalten ein Kampagnenreporting in Looker Studio und wir möchten in einer Tabelle je Kampagne nicht nur den generierten Traffic, sondern auch die Kosten der einzelnen Maßnahmen gegenüberstellen. Leider kommen die Daten aus zwei verschiedenen Datenquellen, im Folgenden “Data Source #1” und “Data Source #2″ genannt.

Datenquellen Beispiel, Quelle: e-dialog

Um diese zwei Tabellen bzw. Datenquellen miteinander zu verschneiden, können wir beispielsweise ganz einfach beide Tabellen anklicken und mittels Rechtsklick den Menüpunkt “Blend data” auswählen. Und schon taucht eine neue Tabelle mit den zusammengeführten Daten auf. Aber der Data Blend muss noch richtig konfiguriert werden, um sicherzustellen, dass uns die gewünschten bzw. richtigen Daten angezeigt werden!

Über das Setup der Tabelle sehen Sie unter Data Source die neu erstellte Data Blend Datenquelle, welche automatisch den Namen “Blended Data” erhält. Über einen Klick auf den Bearbeitungsstift gelangen Sie in die Konfigurationsmaske des Data Blends.

Data Blend Quelle: e-dialog

Neben den Datenquellen, können hier die Dimensionen und Metriken angegeben werden, welche für die gewünschte Grafik oder Tabellenerstellung notwendig sind. Wichtig beim Data Blending ist es auch, einen oder mehrere Join Keys zu definieren. Sprich welche Dimension mit den gleichen Werten kommt in der einen und in der anderen Datenquelle vor und kann für das Zusammenführen der Daten als “Schlüssel” verwendet werden. Zusätzlich muss definiert werden, nach welcher Logik die Daten zusammengeführt werden – die Join Operatoren. Über das Icon zwischen den beiden Tabellen (im Screenshot 2 das Icon mit “Cross join”), kommen Sie in das Join Konfigurator Menü. Hier können nun die entsprechenden Einstellungen vorgenommen werden.

Join Konfigurator, Quelle: e-dialog

In unserem Fall sind es die Dimensionen “Campaign” in Tabelle 1 und “Campaign Name” in Tabelle 2, welche beide die Kampagnen-Namen beinhalten und somit die Join Keys für unseren Data Blend sind. Zudem muss einer der fünf Join Operatoren ausgewählt werden.

Fazit:

Das Data Blending Feature in Looker Studio ist durch das Produkt-Update nochmal stärker und flexibler geworden, da dadurch weitere Anwendungsfälle beim Zusammenführen von Daten abgedeckt werden können. Gleichzeitig bringt das ohnehin schon komplexe Thema eine weitere Komplexitätsstufe mit sich und erfordert auch ein Verständnis der Funktionsweise von klassischen Join-Methoden. In unserer Erfahrung wird dieses Feature zwar häufig genutzt, aber teilweise nicht immer richtig verstanden und bringt somit auch ein erhöhtes Fehlerpotenzial bei Auswertungen mit sich. Neben dem Verständnis der Funktionalität gilt daher auch das generelle Um und Auf der Datenvalidierung beim Erstellen von Reports. Damit Sie sicher sein können, dass Sie Ihren Data Blend korrekt aufgesetzt haben, ist daher ein Abgleich der Daten mit den Originalquellen ein wichtiger Schritt in diesem Prozess.

Möchten Sie mehr zum Thema Data Blending erfahren oder brauchen Sie Unterstützung bei der Erstellung Ihres Looker Studio Reports? Schreiben Sie uns unter kontakt@e-dialog.group

Join Optionen in Looker Studio: Wie sie das Beste aus Data Blending herausholen

Management Summary

Data Blending und Looker Studio

Was sind Join Operatoren?

Fazit:

Möchten Sie mehr zum Thema Data Blending erfahren oder brauchen Sie Unterstützung bei der Erstellung Ihres Looker Studio Reports? Schreiben Sie uns unter kontakt@e-dialog.group

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