Daten extrahieren, um die Leistung zu beschleunigen
Mit Sammlungen den Überblick behalten
Sie können Inhalte basierend auf Ihren Einstellungen speichern und kategorisieren.
Sie können eine Teilmenge Ihrer Daten extrahieren und nur diese auswerten. So können Berichte schneller geladen werden. Und auch wenn Sie Filter anwenden oder bestimmte Zeiträume festlegen, geht das rascher als bei einer aktiven Verbindung zu Ihren Daten.
Funktionsweise der Datenextraktion
Wenn Sie Daten extrahieren, wählen Sie zuerst eine vorhandene Datenquelle eines beliebigen Typs und dann die Felder aus, die Teil der extrahierten Datenquelle sein sollen. Sie können Filter und Zeiträume anwenden, um die Datenmenge weiter zu reduzieren. Sie können die extrahierte Datenquelle dann in Ihren Berichten und explorativen Datenanalysen verwenden, genau wie Sie dies bei einer herkömmlichen Datenquelle mit aktiver Verbindung tun würden.
Extrahierte Daten und Zusammenfassung
Wenn Sie Daten aus einem bereits aggregierten Datensatz extrahieren (z. B. Google Ads oder Analytics), wird ein neuer aufgeschlüsselter Datensatz erstellt. Dadurch haben Sie bei eigenen Zusammenfassungen in extrahierten Datenquellen mehr Flexibilität als bei herkömmlichen Datenquellen. So ist beispielsweise bei einer herkömmlichen Analytics-Datenquelle für den Messwert Nutzer die automatische Zusammenfassung ausgewählt. Das bedeutet, dass Sie diese Einstellung nicht ändern können. Bei einer extrahierten Analytics-Datenquelle können Sie nach Belieben einen der verfügbaren Zusammenfassungstypen anwenden. So können Sie mehr Datenkombinationen analysieren als mit Berichten, die auf einer herkömmlichen (bereits aggregierten) Datenquelle basieren.
Klicken Sie links oben auf der Looker Studio-Startseite auf Erstellen und wählen Sie dann Datenquelle aus.
Wählen Sie in der Connector-Liste die Option Daten extrahieren aus.
Wählen Sie eine vorhandene Datenquelle zum Extrahieren aus.
Wählen Sie die zu extrahierenden Dimensionen und Messwerte aus, indem Sie sie aus der Liste „Verfügbare Felder“ auf die Ziele ziehen oder auf Hinzufügen klicken. Alle Felder, die Sie hinzufügen, werden in der Liste ganz rechts angezeigt.
Optional: Wenn die Daten nicht zusammengefasst sind, können Sie dies jetzt nachholen, um die extrahierte Datenmenge zu reduzieren. Wählen Sie hierzu Sum oder Average aus.
Optional: Sie können Filter auf die Daten anwenden, um die Anzahl der Zeilen zu verringern.
Wenden Sie einen Zeitraum an. Datumsbereiche sind für einige Connector-Typen (z. B. Analytics) erforderlich, für andere jedoch optional.
Klicken Sie links oben auf Unbenannte Datenquelle und geben Sie einen Namen für Ihre Datenquelle ein.
Optional: Wenn Ihre Daten automatisch aktualisiert werden sollen, aktivieren Sie rechts unten Automatische Aktualisierungen und legen Sie einen Zeitplan dafür fest.
Klicken Sie rechts unten auf SPEICHERN UND EXTRAHIEREN.
Sie können diese Datenquelle jetzt einem Bericht oder einer explorativen Datenanalyse hinzufügen, indem Sie auf eine der Schaltflächen oben rechts klicken.
Extrahierte Daten aktualisieren
Sie können extrahierte Daten aktualisieren, indem Sie „Automatische Aktualisierungen“ aktivieren oder die Verbindung zur Datenquelle bearbeiten und dann noch einmal eine Extraktion durchführen:
Klicken Sie auf die Datenquelle, um sie zu bearbeiten.
Klicken Sie links oben auf VERBINDUNG BEARBEITEN. Diese Option wird nur angezeigt, wenn Sie der Inhaber der Datenquelle sind.
Optional: Wenn Ihre Daten automatisch aktualisiert werden sollen, aktivieren Sie rechts unten Automatische Aktualisierungen und legen Sie einen Zeitplan dafür fest.
Klicken Sie rechts unten auf SPEICHERN UND EXTRAHIEREN.
Extrahierte Daten löschen
Wenn Sie eine extrahierte Datenquelle löschen, werden deren Daten auch von den Google-Servern entfernt.
Einschränkungen bei der Datenextraktion
Extrahierte Datenquellen können bis zu 100 MB an Daten umfassen. Wenn der Auszug mehr als 100 MB Daten enthält, kann er von Looker Studio nicht extrahiert werden und es wird eine Fehlermeldung ausgegeben.
Extrahierte Datenquellen enthalten statische Informationen. Wenn die Daten aktualisiert werden sollen, aktivieren Sie „Automatische Aktualisierungen“ und legen Sie einen Zeitplan dafür fest.
[[["Leicht verständlich","easyToUnderstand","thumb-up"],["Mein Problem wurde gelöst","solvedMyProblem","thumb-up"],["Sonstiges","otherUp","thumb-up"]],[["Schwer verständlich","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informationen oder Beispielcode falsch","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Benötigte Informationen/Beispiele nicht gefunden","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problem mit der Übersetzung","translationIssue","thumb-down"],["Sonstiges","otherDown","thumb-down"]],["Zuletzt aktualisiert: 2025-08-25 (UTC)."],[],[],null,["# Extract data for faster performance\n\nData extract lets you explore a subset of your data. This can make your reports and explorations load faster and be more responsive when applying filters and date ranges than when working with a live connection to your data.\n\nHow extracting data works\n-------------------------\n\nWhen you extract data, you select an existing data source of any type, then select the specific fields you want to include in the *extracted data source*. You can apply filters and date ranges to reduce the amount of data even further. You can then use the extracted data source in your reports and explorations, just as you would a standard, live connection data source.\n\n### Extracted data and aggregation\n\nExtracting data from an already aggregated dataset, such as Google Ads or Analytics, creates a new, disaggregated dataset. This makes performing your own aggregation in extracted data sources more flexible than standard data sources. For example, in a standard Analytics data source, the *Users* metric is set to Auto aggregation, meaning you can't change it. In an extracted Analytics data source, you are free to apply any of the available aggregation types. This can help you explore different interpretations of your data than is possible in reports using a standard (already aggregated) data source.\n\nCreate an extracted data source\n-------------------------------\n\n1. [Sign in to Looker Studio.](https://lookerstudio.google.com)\n2. On the Looker Studio home page, in the top left, click **Create** , and then select **Data Source**.\n3. In the connectors list, select **Extract Data.**\n4. Select an existing data source to extract from.\n5. Select the dimensions and metrics to extract by dragging them from the Available Fields list onto the targets, or by clicking **Add**. All the fields you add appear in the list on the far right.\n6. (Optional) If the data is unaggregated, consider applying an aggregation, such as `Sum`, or `Average`, to reduce the amount of data extracted.\n7. (Optional) Apply filters to the data in order to reduce the number of rows.\n8. Apply a date range. Date ranges are required by some connectors, such as Analytics, but are optional for other connector types.\n9. Give your data source a name by clicking **Untitled Data Source** in the upper left.\n10. (Optional) To automatically refresh your data, in the lower right, turn on **Auto update** and set an update schedule.\n11. In the lower right, click **SAVE AND EXTRACT**.\n\nYou can now add this data source to a report or exploration by clicking one of the buttons in the upper right.\n\nUpdate extracted data\n---------------------\n\nTo update the information contained in a data extract, turn on \"Auto update\" or edit the data source connection and extract the data again:\n\n1. [Sign in to Looker Studio.](https://lookerstudio.google.com)\n\n2. Navigate to the [DATA SOURCES Home](https://lookerstudio.google.com/navigation/datasources) page.\n\n3. Locate the extracted data source.\n\n4. Click the data source to edit it.\n\n5. In the upper left, click **EDIT CONNECTION**. You must be the data source owner to see this option.\n\n6. (Optional) To automatically refresh your data, in the lower right, turn on **Auto update** and set an update schedule.\n\n7. In the lower right, click **SAVE AND EXTRACT**.\n\nDelete your extracted data\n--------------------------\n\nDeleting an extracted data source also deletes its data from Google servers.\n\nLimits of data extract\n----------------------\n\n- Extracted data sources can contain up to 100 MB of data. If your extract contains more than 100 MB of data, Looker Studio will fail to extract and will display an error message.\n- Extracted data sources contain static information: to refresh or update the data, turn on Auto update and set an update schedule."]]
Erstellen und wählen Sie dann Datenquelle aus.