Otimizando suas Análises de Dados com Looker Explores: Melhores Práticas Essenciais

No universo da análise de dados com o Looker, a criação de Explores bem estruturados é um divisor de águas. Frequentemente, surgem dúvidas cruciais: devo criar um novo Explore ou adicionar mais junções a um existente? Qual tabela devo usar como ponto de partida? Essa etapa inicial, embora pareça simples, é onde muitos tropeçam, resultando em performance de consulta lenta, dados inconsistentes e uma experiência de usuário confusa.

O Looker, com seu poderoso LookML, facilita o entendimento básico de como juntar tabelas (ou Views). No entanto, o design de Explores robustos exige um conhecimento mais aprofundado do modelo de consulta do Looker e do otimizador de consultas do seu banco de dados. Este artigo apresenta heurísticas comprovadas para criar Explores eficazes, poupando frustrações e otimizando o uso da plataforma.

O que é um Looker Explore?

Um Explore no Looker é um ponto de partida curado para que usuários consultem dados. Ele define como diferentes tabelas são unidas e quais campos estarão disponíveis para análise. O objetivo é oferecer uma visão clara, performática e amigável dos dados, permitindo que os usuários façam perguntas significativas sem confusão ou resultados incorretos.

O Desafio de um Design Ruim

Uma vez que um Explore é construído e utilizado para criar dashboards e relatórios, voltar atrás e corrigir decisões de design iniciais torna-se extremamente desafiador. Mudanças significativas podem quebrar artefatos existentes, tornando o Explore com problemas uma peça permanente na sua instância Looker.

O Que Torna um Explore Bom?

Ao construir seus Explores, otimize para três pilares fundamentais:

• Correção: Os resultados gerados devem ser precisos. Este é o mínimo esperado, e geralmente alcançado com condições de junção corretas.
• Performance: Garanta que o Looker gere consultas eficientes. Um design otimizado pode reduzir tempos de carregamento de dashboards de minutos para segundos.
• Usabilidade: O Explore deve ser intuitivo para usuários, mesmo aqueles sem expertise profunda nos dados. A interface deve guiar o usuário para obter as respostas desejadas de forma clara.

Diretrizes para Construir Explores de Alta Qualidade

Prefira Múltiplos Explores Pequenos em Vez de Um Grande

Explores massivos tendem a ter performance abismal devido à forma como o Looker constrói as consultas subjacentes. Ao invés de juntar muitas tabelas em um único Explore, crie Explores menores e focados em responder a conjuntos específicos de perguntas. Explores de 2-3 Views são ideais, com um limite máximo de 5-6.

Curadoria Agressiva de Listas de Campos

Ao expor muitos campos em um Explore, você aumenta exponencialmente as chances de combinações incorretas e resultados inesperados. Especifique explicitamente os campos que cada View deve expor (usando `fields`), mantendo a lista o mais enxuta possível. Ocultar complexidade e guiar o usuário por caminhos razoáveis é um aspecto crucial do design de software.

Evite Junções Outer Completa (FULL OUTER JOIN)

Embora tentadoras para incluir todos os dados, junções outer completa podem levar a agregações confusas e à formulação de perguntas sem sentido. Em vez disso, crie Explores separados, cada um com uma perspectiva clara e utilizando junções à esquerda (LEFT JOIN) quando necessário. Isso garante que cada Explore tenha um escopo definido e retorne dados sensatos.

Não Utilize Junções de Muitos para Muitos (Many-to-Many)

Juntar tabelas com chaves que não são únicas em ambas as tabelas é uma má prática que pode ser devastadora para a performance. Isso geralmente ocorre ao tentar juntar tabelas por data sem granularidade suficiente. Busque modelar os dados de forma que junções mais eficientes sejam possíveis.

Ao seguir estas melhores práticas, você garantirá que seus Explores no Looker sejam não apenas funcionais, mas também corretos, performáticos e fáceis de usar, capacitando seus usuários a extrair o máximo valor de seus dados.