Looker Studio ломает доверие к отчёту не графиками, а грязной моделью данных

Looker Studio ломает доверие к отчёту не графиками, а грязной моделью данных

Перед тем как собирать дашборд, проверь 3 вещи: — единый источник истины по ключевым полям; — одинаковую гранулярность метрик и измерений; — отсутствие дублей после join’ов. Если в одном блоке вы тянете сессию, а в другом событие, сравнение уже плывёт.

Частая ошибка — строить отчёт прямо на сыром экспорте и пытаться «дополировать» его фильтрами. Так появляются расхождения в total, странные null и строки, которые не сходятся между карточками. Для GA4 и BigQuery лучше сначала сделать слой подготовки: нормализовать channel grouping, user_id, даты и валюту.

Ещё один обязательный шаг — зафиксировать логику расчёта KPI в тексте отчёта. ROAS, CAC, конверсия, удержание могут считаться по-разному в зависимости от окна атрибуции, исключений и уровня агрегации. Если формула не описана в самом дашборде, спор по цифрам неизбежен.

Что делать на практике: сначала таблица-подготовка, потом визуализация. В Looker Studio оставляйте только то, что уже очищено и проверено, иначе вы рисуете не аналитику, а набор красивых несостыковок.