Tipi di dati e di semantica

Quando crei un connettore della community, ogni campo che definisci nello schema richiede un tipo di dati. Il tipo di dati definisce il tipo primitivo del campo come BOOLEAN, STRING, NUMBER e così via.

Oltre ai tipi di dati, Looker Studio utilizza anche i tipi semantici. I tipi semantici aiutano a descrivere il tipo di informazioni rappresentate dai dati. Ad esempio, un campo con un tipo di dati NUMBER può rappresentare semanticamente un importo o una percentuale di valuta, mentre un campo con un tipo di dati STRING può rappresentare semanticamente una città. Per sapere quali tipi semantici sono disponibili, consulta la documentazione sui tipi semantici

Schema del connettore della community e campi di Looker Studio

Quando definisci lo schema per il connettore della community, esistono varie proprietà per ogni campo che determinano il modo in cui il campo viene rappresentato e utilizzato in Looker Studio. Ad esempio:

  • Il conceptType viene definito nello schema del connettore utilizzando la proprietà conceptType. Questa proprietà determina se il campo viene considerato come una dimensione o una metrica. Per una spiegazione della differenza tra metriche e dimensioni, consulta la pagina Dimensioni e metriche.
  • Il tipo semantico può essere definito nello schema del connettore oppure può essere rilevato automaticamente da Looker Studio in base alla proprietà del tipo di dati definita nel connettore e ai valori dei dati restituiti dal connettore. Consulta Rilevamento automatico dei tipi semantici per i dettagli sul funzionamento.
  • Il tipo di aggregazione determina se i valori delle metriche (le dimensioni vengono ignorate) possono essere riaggregati. Se imposti la proprietà semantics.isReaggregatable su true, per impostazione predefinita viene utilizzata l'aggregazione SUM, altrimenti viene impostata su Auto. Puoi anche impostare manualmente il tipo di aggregazione predefinito per i campi riaggregabili utilizzando la proprietà defaultAggregationType.

Quando configuri e ti connetti utilizzando un connettore in Looker Studio, l'editor dei campi mostra lo schema completo del connettore in base a come hai definito le proprietà sopra. Se hai incluso i tipi semantici, verranno visualizzati così come li hai definiti. Se utilizzi il rilevamento automatico dei tipi semantici, i campi verranno visualizzati come sono stati rilevati. Schermata Campi

Impostazione delle informazioni semantiche

Esistono due modi per impostare le informazioni semantiche. Puoi impostare la semantica dei campi manualmente o utilizzare Looker Studio per il rilevamento automatico.

Ad esempio, se hai un numero che rappresenta semanticamente i dollari statunitensi, Looker Studio non sarà in grado di rilevare automaticamente questo tipo semantico. Inoltre, il rilevamento semantico automatico richiede che Looker Studio effettui chiamate per il recupero dei dati per ogni campo dello schema. Se invece specifichi manualmente lo schema, non verranno effettuate chiamate di recupero dati. Se conosci il tipo semantico (ad esempio valuta, percentuale, data e così via) dei tuoi dati, ti consigliamo di impostarlo esplicitamente nello schema per motivi di accuratezza e prestazioni.

Impostazione manuale dei tipi semantici (consigliato)

Se conosci i tipi semantici, puoi definire manualmente semantics per ogni campo dello schema. Per informazioni dettagliate sulle proprietà disponibili, consulta la pagina di riferimento dei campi. Se scegli di definire tipi semantici manuali, è consigliabile definire semanticType e semanticGroup per ogni campo. Se fornisci manualmente queste proprietà, il processo di rilevamento automatico del tipo semantico non verrà eseguito. Se imposti manualmente alcuni dei tuoi campi, ma non tutti, quelli che non specifichi come valore predefinito su Text, Number o Boolean in base a dataType specificato per il campo.

Di seguito è riportato un esempio di schema semplice che imposta manualmente i tipi semantici. Income è impostato come valuta, mentre Filing Year è impostato come data.

data-studio/semantics.gs
var schema = [
  {
    'name': 'Income',
    'label': 'Income (in USD)',
    'dataType': 'NUMBER',
    'semantics': {
      'conceptType': 'METRIC',
      'semanticGroup': 'CURRENCY',
      'semanticType': 'CURRENCY_USD'
    }
  }, {
    'name': 'Filing Year',
    'label': 'Year in which you filed the taxes.',
    'dataType': 'STRING',
    'semantics': {
      'conceptType': 'METRIC',
      'semanticGroup': 'DATE_OR_TIME',
      'semanticType': 'YEAR'
    }
  }
];

Risoluzione dei problemi relativi ai tipi semantici manuali

Se imposti i tipi semantici in modo errato per i dati sottostanti, questi non funzioneranno correttamente. Questo può essere difficile da testare, ma ci sono alcune cose che puoi fare per individuare i problemi.

  1. Restituisci 2 o 3 righe dai tuoi dati invece che tutti, quindi ispezionali manualmente.
  2. Crea una tabella in Looker Studio che utilizzi solo il campo che stai cercando di controllare.
  3. Presta particolare attenzione ai campi Geo e Date, poiché hanno il formato più stringente.

Rilevamento automatico dei tipi semantici

Se non hai definito alcun tipo semantico nello schema, Looker Studio tenterà di rilevarli automaticamente in base alla proprietà del tipo di dati e al formato dei valori dei dati restituiti dal connettore.

Di seguito sono riportati i passaggi della procedura di rilevamento automatico:

  1. Richiedi lo schema eseguendo la funzione getSchema del tuo connettore della community.
  2. Esegui l'iterazione attraverso i batch di campi definiti nello schema del connettore e verifica che il problema getData richieda i campi. Le richieste getData vengono eseguite con il parametro sampleExtraction impostato su true per indicare che le richieste di dati sono a scopo di rilevamento semantico.
  3. Identifica il tipo semantico del campo in base al tipo di dati del campo e al formato del valore restituito dalla richiesta getData.

Opzioni per la gestione del rilevamento automatico dei tipi semantici

Quando Looker Studio esegue la funzione getData di un connettore della community ai fini del rilevamento semantico, la richiesta in entrata conterrà una proprietà sampleExtraction che verrà impostata su true. I dati restituiti dal connettore vengono utilizzati solo da Looker Studio per identificare il tipo semantico del campo. Poiché il valore non verrà utilizzato per altri scopi, non sono necessari dati effettivi dall'origine esterna.

Esistono diversi modi per migliorare il rilevamento dei tipi semantici nel codice:

  • Consigliato: trasmetti valori predefiniti
    Restituisci un valore predefinito per ogni campo che rappresenta al meglio il tipo semantico del campo e che è noto per essere rilevato correttamente da Looker Studio. Ad esempio, se il tipo semantico di un campo è Paese, restituisce un valore come IT per l'Italia. L'altro vantaggio di questo approccio è che è molto più veloce poiché non richiede di inviare richieste HTTP al servizio di terze parti per i dati.

  • Restituisci solo n numero di record
    Se il servizio di terze parti da cui recuperi i dati supporta i limiti di righe quando richiedi i dati, restituisci un piccolo sottoinsieme di righe a Looker Studio anziché il set di dati completo. Questo limiterà la quantità di dati da passare a Looker Studio per ogni richiesta di rilevamento semantico.

  • Richiedi tutte le colonne e memorizza la risposta nella cache
    Se è possibile richiedere tutte le colonne per il servizio di terze parti da cui recuperi i dati, alla prima richiesta di rilevamento semantica ricevuta da Looker Studio recupera tutte le colonne e memorizza i risultati nella cache. Per le successive richieste di rilevamento semantico, recupera i valori delle colonne dalla cache anziché inviare richieste HTTP aggiuntive al servizio di terze parti.

  • Non fare nulla di diverso
    Puoi scegliere di non implementare soluzioni specifiche per le richieste in cui sampleExtraction è impostato su true. Di conseguenza, il processo di rilevamento semantico sarà più lento poiché Looker Studio dovrà recuperare tutti i dati per il processo di rilevamento semantico. Inoltre, ciò influirà sulla percentuale di richieste all'origine dati esterna poiché molte richieste di rilevamento semantico verranno eseguite in parallelo.

Formati riconosciuti per il rilevamento automatico del tipo semantico

Data e ora
  • YYYY/MM/DD-HH:MM:SS
  • YYYY-MM-DD [HH:MM:SS[.uuuuuu]]
  • YYYY/MM/DD [HH:MM:SS[.uuuuuu]]
  • YYYYMMDD [HH:MM:SS[.uuuuuu]]
  • Sat, 24 May 2008 20:09:47 GMT
  • 2008-05-24T20:09:47Z
  • Tempo: epoch for second, micro, milli e nano.
Dati geografici