Explorando métricas de performance mobile utilizando Firebase y Google Data Studio
Parte 2
En esta segunda parte se creará un dashboard aprovechando la conexión Firebase - Google Data Studio utilizando Big Query. Si no viste la primera parte, te invito a verla acá: Explorando métricas de performance Parte 1.
1. Crear dashboard
Una vez creada la integración Firebase ↔ BigQuery, hay que dirigirse a Google Data Studio y crear un nuevo reporte.
Seleccionar Big Query como fuente de datos:
Seleccionar el dataset: firebase_performance dentro del proyecto correspondiente a la integración y agregar el dataset al reporte.
2. Crear gráfico
Hacer click en Add a chart y seleccionar time series chart
Es importante entender la definición de métrica y de dimensión.
Métrica: variable cuantitativa, por ejemplo: cantidad de trazas, duración de traza, etc.
Medida: variable cualitativa, por ejemplo: fecha de la traza, versión de la aplicación, sistema operativo, etc
Por defecto la métrica selecionada es Record count (Cantidad de trazas)
Pero en el caso particular de las trazas de performance la métrica principal es la duración de la traza de performance. Para obtener la duración de la traza, hacer click en Record Count y cambiar por trace_info.duration_us que es la duración de la traza en micro segundos. Ver todos los datos exportados a Big Query.
Por defecto se preselecciona la suma, lo cual no es un indicador que nos sirva. Para medir performance nos sirven valores promedios o percentiles.
Para obtener el valor medio de duración de una traza, hacer click en SUM, y hacer click en Median
De esta manera se tiene la mediana de duración de TODAS las trazas de performance. Para obtener la información de una traza en particular, se necesita realizar un filtro.
3. Filtrar un gráfico
Para filtrar un gráfico en primer lugar hay que seleccionar el gráfico a filtrar y en la sección de filtros seleccionar: ADD A FILTER.
Por ejemplo si creamos nuestra traza con el nombre: “HomeTrace” (Ver sección 2). El filtro se debería ver así:
El resultado será la mediana de duración de la traza “HomeTrace”
4. Crear percentiles
Para medir performance Google recomienda medir el Percentil 90. Google Data Studio no tiene esta medida directamente pero se puede crear crear utilizando campos personalizados.
Para crear un campo personalizado, hay que hacer click en Add a field en el panel derecho de Google Data Studio
Utilizando la función PERCENTILE se puede crear el percentil de una métrica. Esta función recibe la métrica y el valor del percentil deseado, en este caso 90.
La métrica trace_duration.duration_us es en microsegundos, particularmente es más cómodo trabajar con milisegundos. Para convertir a milisegundos, se puede dividir por 1000 la métrica.
Guardar la métrica y reemplazar la métrica trace_info.duration_us por la métrica creada.
Repitiendo el proceso anterior se pueden crear más percentiles. Se crearan el percentil 50 y el percentil 75.
Para agregar más de una métrica, se puede hacer desde Add metric
El gráfico empieza a tomar forma y permite realizar análisis comparando los diferentes percentiles.
5. Crear controles
Algo útil para mejorar las posibilidades de análisis son los controles.
En primer lugar se creará un control de rango de fecha
Colocar el control en el dashboard y ya está listo para utilizar.
En segundo lugar se creará un control para el modelo del dispositivo (Este control es genérico para utilizar con cualquier otra dimensión del dataset de firebase como por ejemplo versión del sistema operativo, versión de la aplicación, etc.). Agregar un control de tipo: Drop-down list y colocarlo en el dashboard
Seleccionar el control creado y seleccionar device_name como Control field
Conclusión
Google Data Studio permite ir más allá con las métricas de performance de Google Firebase. Es una herramienta que permite crear dashboards más fáciles de compartir y más personalizados. Las posibilidades son infinitas.
