Dokumentation

LookerStudio - Datenquelle


Melden Sie sich bei Google Looker Studio (Looker Studio) an: https://datastudio.google.com/

Vordefinierte Cadulis-Datenquelle

Erstellung in 2 Klicks aus dem Cadulis-Export

Auf der Konfigurationsseite Ihres Datenexports in Cadulis können Sie direkt auf Datenquelle für DataStudio/LookerStudio erstellen klicken.

Dieser Link öffnet direkt die Seite zur Erstellung einer LookerStudio-Datenquelle, die bereits mit Ihrem Cadulis-Download-Code vorausgefüllt ist.

Google Warnung

Der von Cadulis bereitgestellte Connector befindet sich im Validierungsprozess. Es kann sein, dass Sie eine Warnmeldung von Google erhalten.

Wenn Sie diese Methode verwendet haben, können Sie direkt mit der Berichtserstellung fortfahren.

Manuelle Erstellung mit dem Code

Klicken Sie auf Cadulis Aktivitäten Datenquelle

Geben Sie Ihren Cadulis-Code ein, den Sie auf der Konfigurationsseite Ihres Exports erhalten haben.

Um eine Datenquelle zur Nachverfolgung Ihrer Cadulis-Lizenzen zu erstellen: Cadulis Lizenzen Datenquelle

Fahren Sie mit der Berichtserstellung fort: Ihre Datenquelle ist konfiguriert!

Datenquelle

Melden Sie sich bei Ihrer zuvor konfigurierten Cadulis-Datenquelle an: Klicken Sie auf Erstellen und dann auf Datenquelle.

Google Data Studio Datenquelle


Sie müssen nun den Connector auswählen.

Cadulis

Suchen Sie nach Cadulis und wählen Sie den Partner-Connector von “Cadulis SAS” Cadulis activities.

Sie können auch den Link Cadulis Aktivitäten Datenquelle verwenden.

Geben Sie Ihren Verbindungscode ein (zuvor in der Exportkonfiguration von Cadulis erhalten) und bestätigen Sie.

Denken Sie daran, den Namen Ihrer Datenquelle zu ändern, damit Sie sie leichter wiederfinden!

Google Sheet

Wenn Sie die Quelle als Google Sheet konfiguriert haben, wählen Sie den Connector Google Sheet.

Wählen Sie Ihre Sheet-Datei sowie das Blatt aus, in das Sie Ihre Daten importiert haben.

Ändern Sie oben auf der Seite den Titel der Datenquelle: So behalten Sie leichter den Überblick!

Klicken Sie auf Verbinden.

Import großer Datenmengen

Diese Methode ist für den Import großer Datenmengen wenig effizient:

Wenn Sie mehr als einige Tausend Zeilen haben, sollten Sie wahrscheinlich eine schnellere oder sogar sequentielle Importmethode verwenden. Unten finden Sie den Import per Bucket, Sie können aber auch BigQuery oder eine andere Big-Data-Engine nutzen ;)

Google Cloud Storage

Wenn Sie den .csv-Export in einen Google-Bucket eingerichtet haben, wählen Sie Google Cloud Storage.

Wählen Sie Ihre Datei im Bucket aus.

Ändern Sie oben auf der Seite den Titel der Datenquelle: So behalten Sie leichter den Überblick!

Klicken Sie auf Verbinden.

Importierte Felder

Auf dieser Seite können Sie den Datentyp der Felder anpassen.

Google Data Studio Datenquellenfelder

Auf dieser Seite können Sie Felder vorkalkulieren, zum Beispiel ein Feld lat_lon, das für die Kartenvisualisierung benötigt wird.

Keine Sorge: Sie können später jederzeit zurückkehren, um die Feldtypen zu ändern.

Ihre Datenquelle ist konfiguriert!

Sie können sie jederzeit wieder bearbeiten: Aktualisierungshäufigkeit, Feldtypen usw.

Klicken Sie auf Bericht erstellen.

Bonus: Berechnung des Feldes lat_lon

Für das folgende Beispiel möchten wir eine Karte mit positionierten Einsätzen anzeigen.

DataStudio benötigt ein Feld vom Typ lat_lon, aber Cadulis stellt nur latitude und longitude separat bereit.

  • Klicken Sie auf Feld hinzufügen
  • Feldname: Geben Sie lat_lon ein
  • Schreiben Sie in die Formel das Folgende und speichern Sie

CONCAT(location.latitude,",",location.longitude)
  • Ändern Sie abschließend den Datentyp des Feldes und wählen Sie Geografische Daten > Breitengrad,Längengrad