Extrair dados para gerar resultados mais rapidamente
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Com a extração de dados, você pode analisar um subconjunto dos seus dados. Desse modo, as análises detalhadas e os relatórios são carregados com mais rapidez e ficam mais responsivos ao aplicar filtros e períodos do que se você trabalhasse com uma conexão ativa aos dados.
Como funciona a extração de dados
Ao extrair informações, você seleciona uma fonte de dados existente de qualquer tipo e, depois, escolhe os campos que gostaria de incluir na fonte extraída. É possível aplicar filtros e períodos para reduzir ainda mais a quantidade de dados. Você pode usar a fonte extraída nos seus relatórios e análises detalhadas, assim como faria com uma fonte de dados de conexão ativa e padrão.
Dados extraídos e agregação
A extração de dados de um conjunto já agregado, como o Google Ads ou o Google Analytics, cria um novo conjunto desagregado. Isso torna a execução da sua própria agregação em fontes de dados extraídas mais flexível do que as fontes padrão. Por exemplo, em uma fonte de dados padrão do Google Analytics, a métrica Usuários é definida como "Agregação automática", ou seja, não é possível fazer mudanças nela. Em uma fonte de dados extraída do Google Analytics, é possível aplicar qualquer um dos tipos de agregação disponíveis. Isso ajuda você a conferir mais interpretações dos seus dados do que nos relatórios que usam uma fonte padrão (já agregada).
Na parte de cima à esquerda da página inicial do Looker Studio, clique em Criar e selecione Fonte de dados.
Na lista de conectores, selecione Extrair dados.
Selecione uma fonte de dados para extrair.
Selecione as dimensões e métricas que serão extraídas arrastando-as da lista "Campos disponíveis" para as metas ou clicando em Adicionar. Todos os campos adicionados aparecem na lista à direita.
(Opcional) Se os dados forem desagregados, considere aplicar uma agregação, como Sum ou Average, para reduzir a quantidade de dados extraídos.
(Opcional) Aplique filtros aos dados para reduzir o número de linhas.
Aplique um período. Os períodos são exigidos por alguns conectores, como o Google Analytics, mas são opcionais para outros tipos de conector.
Dê um nome à sua fonte clicando em Fonte de dados sem título, no canto superior esquerdo.
(Opcional) Para atualizar os dados de maneira automática, ative a opção Atualizar automaticamente no canto inferior direito e defina uma programação.
No canto inferior direito, clique em SALVAR E EXTRAIR.
Agora você pode adicionar essa fonte de dados a um relatório ou análise detalhada clicando em um dos botões no canto superior direito.
Atualizar dados extraídos
Para atualizar as informações contidas em um extrato de dados, ative a opção "Atualizar automaticamente" ou edite a conexão da fonte e extraia os dados de novo:
No canto superior esquerdo, clique em EDITAR CONEXÃO. Você precisa ser o proprietário da fonte de dados para ver essa opção.
(Opcional) Para atualizar os dados de maneira automática, ative a opção Atualizar automaticamente no canto inferior direito e defina uma programação.
No canto inferior direito, clique em SALVAR E EXTRAIR.
Excluir seus dados extraídos
Se você excluir uma fonte de dados extraída, removerá também as informações dela dos servidores do Google.
Limites de extração de dados
As fontes de dados extraídas podem conter até 100 MB de dados. Se a extração ultrapassar esse limite, o Looker Studio não vai conseguir extrair e vai mostrar uma mensagem de erro.
As fontes de dados extraídas têm informações estáticas: para atualizar os dados, ative a opção "Atualizar automaticamente" e defina uma programação.
[[["Fácil de entender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Meu problema foi resolvido","solvedMyProblem","thumb-up"],["Outro","otherUp","thumb-up"]],[["Difícil de entender","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informações incorretas ou exemplo de código","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Não contém as informações/amostras de que eu preciso","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema na tradução","translationIssue","thumb-down"],["Outro","otherDown","thumb-down"]],["Última atualização 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."]]
Criar e selecione Fonte de dados.