LookerStudio - Source de données

Connectez-vous à Google Looker Studio (Looker Studio) : https://datastudio.google.com/

Source de données prédéfinie Cadulis

Création en 2 clics depuis l’export Cadulis

Depuis la page de configuration de votre export de données sur Cadulis, vous pouvez cliquer directement sur Créer une source de données DataStudio/LookerStudio

Ce lien vous ouvrira directement la page de création de source de données LookerStudio, préalablement renseignée avec votre code de téléchargement Cadulis.

Avertissement Google

Le connecteur proposé par Cadulis est en cours de validation. Vous pourriez avoir un message d’avertissement de Google.

Si vous avez utilisé cette méthode, vous pouvez passer directement à la création de rapport

Création manuelle avec le code

Cliquez sur Source de données Cadulis activités

Saisissez votre code Cadulis, obtenu sur la page de configuration de votre export.

Pour créer une source de données de suivi de vos licences Cadulis : Source de données Cadulis liceces

Passez à la création de rapport : votre source de données est configurée !

Source de données

Connectez-vous à votre source de données Cadulis préalablement configurée : cliquez sur Créer, puis Source de données

Google Data Studio datasource

Vous devez alors choisir le connecteur

Cadulis

Cherchez Cadulis et choisissez le connecteur partenaire proposé par “Cadulis SAS” Cadulis activities.

Vous pouvez aussi utiliser le lien Source de données Cadulis activités

Indiquez votre code de connexion (préalablement obtenu dans la configuration de votre export sur Cadulis) et validez.

Pensez à modifier le nom de votre source de données pour la retrouver plus facilement !

Google Sheet

Si vous avez configuré la source en Google Sheet, choisissez le connecteur Google Sheet

Sélectionnez votre fichier Sheet, ainsi que la feuille dans laquelle vous avez importé vos données

En haut de page, modifiez le titre de la source de données : vous vous y retrouverez plus facilement !

Cliquez sur Associer

Ingestion de gros volumes

Cette méthode est peu efficace pour l’ingestion de gros volumes de données :

Si vous avez plus de quelques milliers de lignes il faudra probablement passer par une méthode d’ingestion plus rapide, voire séquencée. Ci-dessous l’ingestion par bucket, mais vous pourriez aussi utiliser du BigQuery ou autre moteur big data ;)

Google Cloud Storage

Si vous avez mis en place l’export .csv vers un bucket Google, choisissez Google Cloud Storage

Sélectionnez votre fichier sur le bucket

En haut de page, modifiez le titre de la source de données : vous vous y retrouverez plus facilement !

Cliquez sur Associer

Champs importés

Sur cette page vous pouvez affiner le type de données dans les champs.

Google Data Studio datasource fields

Sur cette page vous pourrez précalculer des champs, comme par exemple un champ lat_lon, nécessaire pour une visualisation par carte

Rassurez-vous : vous pouvez toujours y revenir plus tard pour modifier les types de champs.

Votre source de données est configurée !

Vous pouvez toujours revenir la modifier : fréquence d’actualisation, types des champ etc

Cliquez sur Créer le rapport

Bonus : calcul du champ lat_lon

Pour la suite de cet exemple, nous souhaitons afficher une carte avec les interventions positionnées.

DataStudio a besoin d’un champ de type lat_lon mais Cadulis n’expose que latitude et longitude, séparément.

  • Cliquez sur Ajouter un champ
  • Nom du champ : indiquez lat_lon
  • Dans formule, écrivez la formule suivante et enregistrez

CONCAT(location.latitude,",",location.longitude)
  • Enfin, vous devez modifier le type de donnée du champ, choisissez Données géographiques > Latitude,Longitude
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