Data Studio : l’antisèche – Partie 2
Data Architecture 25 août 2020Dans un premier article, nous avons vu comment exploiter les fonctionnalités élémentaires de Data Studio afin de construire un dashboard. Dans cet article, nous allons voir de nouvelles fonctionnalités pour vous permettre de maîtriser le plus possible l’outil et ainsi réaliser des dashboards au plus près de vos besoins.
Data Studio : quelques rappels
Si vous avez raté notre premier article sur Data Studio, n’hésitez pas à le relire afin de maîtriser les notions élémentaires. Pour rappel, Data Studio est un outil de Data visualisation et dashboarding développé par Google. Entièrement gratuit et accessible via un navigateur Internet à cette adresse, il se connecte à différents types de sources de données, notamment les outils marketing Google. Un dashboard est constitué de widgets, qui sont tous les éléments déposés sur le dashboard : les visualisations, les textes, les formes, les images. S’il est possible de faire une utilisation relativement sommaire de l’outil, d’autres fonctionnalités plus avancées existent et nous allons les voir tout au long de cet article. N’hésitez pas à cliquer sur un lien pour rejoindre directement la partie concernée, elles sont toutes relativement indépendantes les unes des autres. Bonne lecture !
Les fonctionnalités avancées de Data Studio
1. Ajouter et gérer plusieurs sources de données simultanément
La connexion à une source de données est la toute première étape quand on crée un dashboard. Ce faisant, on connecte le dashboard à une seule source. Mais il est aussi possible de connecter le dashboard à plusieurs sources, ce qui s’avère nécessaire par exemple quand on travaille avec de multiples outils ou qu’on souhaite ajouter des données annexes avec une Google Sheets. Cliquez sur “Ajouter des données” (Add data) dans la barre d’outils (01) et suivez les mêmes étapes que lors de la création du dashboard.
Pour utiliser la nouvelle source, déposez un widget sur le dashboard, puis sélectionnez la source qui doit l’alimenter dans le menu de droite (02).
Retrouvez toutes les sources connectées au dashboard dans le menu dédié dans “Ressources” (Resources), puis “Gérer les nouvelles sources de données” (Manage added data sources) (03). Une fois dans ce menu (04), vous pouvez :
- Modifier une source
- Supprimer une source
- Partager une source
2. Partager une source de données à un autre utilisateur pour lui permettre de modifier pleinement le dashboard
Pour rappel, quand on connecte une source de données (une vue Google Analytics, un compte Google Ads, une table BigQuery, etc.), Data Studio génère un fichier source de données. Ces fichiers sont des instances qui matérialisent l’accès à une source de données et renferment la configuration de cet accès et des données sous-jacentes. Dans ces fichiers, on retrouve la liste de toutes les dimensions/statistiques contenues dans la source et c’est à cet endroit qu’on peut renommer les champs, modifier les types de données ou créer des champs calculés.
Un certain problème se rencontre fréquemment quand on partage le dashboard à d’autres utilisateurs mais que ceux-ci ne peuvent pas pleinement le modifier (par exemple créer des champs calculés). C’est parce qu’il faut aussi donner accès au fichier source de données pour permettre la modification totale du dashboard.
Pour partager une source à quelqu’un :
- Allez dans le menu où sont listées les sources : “Ressources” (Resources), puis “Gérer les nouvelles sources de données” (Manage added data sources)
- Cliquez sur la flèche à droite du nom de la source (05) ou sur “Modifier” (Edit) et sur le nouvel écran, cliquez sur le bouton “Partager” (Share) en haut à droite (06)
- Donnez un accès “Édition” (Edit) pour permettre à une tierce personne de pouvoir modifier la source
Bon à savoir
Par défaut depuis une mise à jour fin août 2020, chaque nouveau fichier source est intégré au rapport (embedded), ce qui fait qu’il n’y a plus besoin de partager la source en plus du rapport – et donc de réaliser les étapes décrites dans ce paragraphe.
Cependant, pour les rapports et les sources créées avant cette date, le fichier source demeure séparé du rapport (reusable) – il est donc nécessaire de passer par les étapes décrites précédemment afin de permettre à un autre utilisateur de modifier pleinement le dashboard et les données.
3. Permettre ou restreindre l’affichage des données du dashboard en fonction de l’accès à la source sous-jacente
Par défaut, quand on connecte un dashboard à une source (une vue Google Analytics, un compte Google Ads, une table BigQuery, etc.), le dashboard en affiche les données sans que les utilisateurs aient besoin d’avoir accès à cette source. Par exemple, si le dashboard est connecté à une vue Google Analytics, alors un utilisateur du dashboard qui n’a pas accès à cette vue pourra quand même voir les données qui en sont issues – ce qui est souvent ce qu’on veut obtenir en réalisant un dashboard.
Mais il est possible de restreindre l’affichage des données du dashboard uniquement à des utilisateurs qui ont accès à la source employée, via le paramétrage des identifiants avec lesquels les données sont affichées.
Il existe deux types d’identifiants :
- “Identifiants du propriétaire” (Owner’s Credentials) : vous permettez l’affichage des données aux autres utilisateurs par le biais de vos identifiants. Ainsi, pas besoin d’avoir accès à la source de données (vue Google Analytics, compte Google Ads, table BigQuery, etc.) pour voir les données du dashboard (cela ne donne pas accès aux utilisateurs à la source d’origine !)
- “Identifiants du lecteur” (Viewer’s Credentials) : les autres utilisateurs utilisent leurs propres accès pour visualiser les données du dashboard. Ainsi, pour visualiser les données d’un dashboard connecté à une vue Google Analytics, il faut avoir accès à cette vue Google Analytics
Par défaut, ils sont configurés sur “Identifiants du propriétaire”. Mais vous pouvez modifier cela en vous rendant dans le menu des sources et en modifiant pour chaque source la façon de s’identifier (07). Cela permet de cloisonner l’accès au dashboard et de s’assurer que seuls les utilisateurs autorisés peuvent voir les données.
4. Rendre les tableaux plus visuels avec le formatage conditionnel
Les tableaux et les scorecards sont très pratiques et beaucoup utilisés, mais ils ont le désavantage de ne pas être très visuels et sont donc peu lisibles. Pour ces deux types de graphiques, il est possible d’ajouter des règles de mise en forme conditionnelle, similaires aux fonctionnalités d’Excel ou Google Sheets, pour mettre en valeur des données spécifiques ou rendre plus visuelle la répartition des valeurs selon des seuils définis. Pour ce faire :
- Sélectionnez un tableau ou une scorecard et dans le menu de droite, dans “Style”, ajoutez une règle de mise en forme (08)
- Paramétrez selon vos besoins dans le menu qui s’affiche (09)
- Les cellules ou les lignes du tableau sont mises en forme comme voulu (10)
5. Mieux lire l’atteinte d’un objectif ou un seuil d’alerte en ajoutant une ligne de référence
Dans le cas où on souhaite suivre l’atteinte d’un objectif ou un seuil d’alerte, il est possible d’ajouter une ligne de référence au graphique pour faciliter la lecture.
Prenons l’exemple d’un graphique qui suit l’évolution du taux de rebond dans le temps. On souhaite voir quand ce taux dépasse 55 % car on estime que c’est la valeur critique à ne pas dépasser. En l’état, c’est relativement complexe à lire (11).
Ajouter une ligne de référence permettra de voir instantanément quand les valeurs dépassent ce seuil (en l’occurrence à la date du 7 juin). Pour en ajouter une :
- Sélectionnez le graphique
- Dans le menu de droite, dans le volet “Style”, descendez jusqu’à la partie ligne de référence
- Paramétrez la ligne comme voulu et mettez-la en forme selon vos besoins (12)
Il sera ainsi bien plus rapide de voir quand le taux de rebond dépasse le seuil limite (13) !
6. Mettre en forme le dashboard en fonction de votre charte graphique ou de vos envies
On a vu qu’il était possible de personnaliser l’aspect graphique des visualisations, ce qui peut répondre à un besoin de respect d’une charte graphique ou simplement à un besoin d’esthétisme.
Si vous avez personnalisé une visualisation, vous pouvez copier/coller son aspect graphique à une autre visualisation afin d’appliquer les mêmes modifications :
- Copiez la visualisation mise en forme
- Faites un collage spécial sur une autre visualisation (via le menu du clic droit ou “Ctrl + Alt + V”) (à noter que, dans notre cas, cela supprime la règle de mise en forme conditionnelle, il faut donc la recréer)
Il est aussi possible d’industrialiser la démarche pour éviter d’ajuster la mise en forme graphique par graphique en utilisant la fonctionnalité des “Thèmes”. Trois options sont disponibles :
- Utiliser un thème préconçu
- Générer automatiquement un thème à partir d’une image
- Construire son propre thème
Utiliser un thème préconçu
Par défaut, Data Studio sélectionne un thème assez sobre, mais d’autres thèmes plus ou moins colorés existent (on vous laisse juges de l’esthétisme). Sélectionnez-en un dans la liste et l’aspect global du dashboard sera modifié (les couleurs mais aussi les polices).
Générer automatiquement un thème à partir d’une image
Il est possible de générer automatiquement un thème (du moins une palette de couleurs) en téléchargeant une image (14).
Construire son propre thème
Si les deux options précédentes ne vous conviennent pas, créez votre propre thème en allant dans le menu dédié et personnalisez couleurs et polices (15).
7. Revenir à une version antérieure du dashboard avec l’historique enregistré
Comme sur Google Drive, Data Studio conserve un historique des différentes versions du dashboard et permet ainsi de restaurer une version antérieure. Pour voir l’historique :
- Cliquez sur “Fichier” dans la barre d’outils puis sur “Afficher l’historique des versions” (See version history)
- Ou pressez “Ctrl + Alt + Shift + H”
Vous n’avez plus qu’à sélectionner une version et cliquer sur “Restaurer cette version” ( Restore this version).
8. Exporter les données des visualisations pour les traiter dans un autre outil
Dans la plupart des cas, Data Studio donne la possibilité d’exporter les données des visualisations pour pouvoir les traiter dans un autre outil : Excel, Google Sheets ou un autre outil. En mode Vue, survolez un graphique pour faire apparaître les trois points dans le coin supérieur droit et choisissez comment vous souhaitez exporter les données (16) :
- Télécharger en CSV
- Télécharger en CSV compatible avec Excel (les caractères sont encodés de telle façon à rester lisibles)
- Exporter vers Google Sheets (ce qui crée automatiquement un nouveau fichier dans Google Sheets)
9. Partager automatiquement le dashboard par mail
N’importe qui peut avoir accès à un dashboard Data Studio – si tant est qu’on lui ait partagé le dashboard – et ainsi le consulter à sa guise. Il est aussi possible de programmer des envois par mail du dashboard : les utilisateurs recevront un aperçu du dashboard dans le corps du mail ainsi qu’une copie du dashboard en PDF. Cela peut faciliter l’accès au dashboard, en recevant par exemple automatiquement une copie du dashboard une heure avant une réunion.
Pour programmer un envoi, ouvrez le menu des options de partage et cliquez sur “Planifier l’envoi du rapport par e-mail” (Schedule email delivery) (17). De là, indiquez :
- Les destinataires en entrant les adresses mail
- Le sujet et le corps du mail
- Les pages à afficher dans le corps du mail et le fichier PDF
- La date de démarrage de l’envoi
- La fréquence d’envoi
Les destinataires recevront ainsi un mail avec une ou plusieurs pages du dashboard affichée(s) dans le corps du mail et la ou les pages concernées rassemblées dans un fichier PDF (18).
Après les bases vues dans le premier article, vous voici en bonne voie pour devenir expert dans l’utilisation de Data Studio ! Ne manquez donc pas la troisième partie de l’article qui paraîtra prochainement, dans laquelle nous verrons notamment la création de champs calculés et la fonctionnalité de Data Blending.