Dashboard Looker Studio e Data Studio: agenzia

Di seguito alcune dashboard che abbiamo realizzato in Looker Studio per clienti nei settori retail, farmaceutico, manifatturiero, logistico e assicurativo. Ognuna è stata costruita sui dati reali del cliente e non su un set dimostrativo, quindi gli screenshot mostrano layout e controlli così come consegnati: selettori dell’intervallo di date, barre dei filtri, scorecard e tabelle paginate. Nomi dei clienti e dati riservati non sono visibili. Per farsi un’idea di come può apparire una dashboard aziendale con strumenti diversi, le pagine sul nostro servizio di dashboard per le performance aziendali e su WolfSight trattano lo stesso tema in termini più generali.

I template sono un buon punto di partenza e spesso bastano a un piccolo team. Google pubblica una galleria di template all’interno del prodotto, e i fornitori di connettori e la community ne pubblicano molti altri, tra cui template Looker Studio per dashboard GA4 e Google Ads. Si copia il template, lo si collega alla propria origine dati e i grafici si popolano.

Un template di solito basta quando:

• I dati provengono da un’unica fonte con connettore nativo, come GA4, Google Ads o Search Console.
• Le metriche standard sono quelle su cui si fa reportistica, senza definizioni personalizzate.
• Una sola persona legge il report e conosce la piattaforma da cui proviene.

Un template inizia a non bastare quando:

• Servono più fonti in un’unica vista, ad esempio la spesa pubblicitaria di quattro piattaforme rispetto al fatturato del CRM. I template presuppongono una fonte per grafico.
• I KPI hanno definizioni di business: lead qualificati, margine di contribuzione, fatturato netto dei rimborsi.
• I dati sono abbastanza voluminosi da far scadere le connessioni live o superare le quote API, cosa frequente nei report GA4 con molti grafici.
• Il report va a un cliente, a un consiglio di amministrazione o a più team e deve riconciliarsi con un altro sistema.
• Serve un controllo degli accessi per area, cliente o team.

Uno sviluppo su misura parte dalle domande a cui il report deve rispondere e dal modello dati che le sostiene. Molti dei nostri progetti mantengono il layout di un template e sostituiscono tutto ciò che c’è sotto.

Looker Studio può collegarsi a BigQuery in modo nativo e, per tutto ciò che va oltre poche fonti o qualche milione di righe, è la configurazione che consigliamo. Invece di unire i dati nel report, si carica ogni fonte in BigQuery, la si modella in tabelle di reporting pulite con SQL e si collega la dashboard a quelle tabelle. Il report lavora così pochissimo, si carica velocemente e ogni pagina è coerente con tutte le altre.

Quanto costa: le query on-demand di BigQuery sono fatturate per TiB di dati elaborati, con il primo TiB al mese gratuito per account di fatturazione; il prezzo di listino di Google nelle regioni USA era di $6,25 per TiB oltre tale soglia a ottobre 2026, e l’archiviazione è fatturata a parte. Una dashboard che legge tabelle di reporting piccole e partizionate raramente si avvicina alla quota gratuita; una che esegue query live su tabelle di eventi grezzi può superarla.

Gli elementi che di solito mettiamo in campo:

• Pipeline che caricano in BigQuery i dati di piattaforme pubblicitarie, CRM ed ecommerce secondo una pianificazione (vedere il nostro servizio ETL).
• Tabelle partizionate e clusterizzate, così che una query sul mese scorso non analizzi cinque anni.
• Query pianificate o tabelle materializzate che pre-aggregano i dati alla granularità richiesta dalla dashboard.
• BI Engine, il livello in memoria di Google per BigQuery, quando un report richiede risposte sotto il secondo per molti utenti contemporanei.
• Accesso a livello di riga per cliente, area o team quando i lettori devono vedere solo i propri dati.

Se il problema principale è che i dati sono sparsi e incoerenti prima ancora di arrivare a una dashboard, conviene partire dalla gestione dei dati anziché dalla reportistica.

Data Studio Pro è l’edizione a pagamento di Data Studio, chiamata Looker Studio Pro fino ad aprile 2026. Mantiene tutte le funzionalità gratuite e aggiunge proprietà dei contenuti a livello di team, amministrazione, controlli di sicurezza e assistenza. La tabella riflette la documentazione e la pagina prezzi di Google verificate a ottobre 2026.

La documentazione di Google indica inoltre che i clienti Looker idonei ricevono almeno 1.000 licenze Pro gratuite, con esclusioni per i contratti e le istanze Looker creati dopo il 1° agosto 2026. Per la maggior parte dei team piccoli e medi l’edizione gratuita è sufficiente. Pro ripaga il suo costo quando i report devono sopravvivere a chi li ha creati, quando si inviano molti report pianificati o quando una revisione di sicurezza chiede di chiavi di crittografia e residenza dei dati.

Il costo di Looker Studio si compone di quattro voci, e solo una riguarda lo strumento in sé.

Come prezziamo uno sviluppo. Non pubblichiamo un listino, perché la cifra dipende da elementi che vediamo solo nei Suoi dati: quante fonti, se vanno prima modellate in BigQuery, quanti KPI richiedono definizioni condivise, quante pagine e quali destinatari, e se l’accesso va limitato per team o cliente. Una singola dashboard su un’unica fonte nativa e pulita è un lavoro contenuto; un report multi-fonte su un data warehouse modellato è soprattutto data engineering. Definiamo il perimetro in una call, poi Le forniamo un preventivo a prezzo fisso e l’elenco degli eventuali costi di terze parti, come connettori o BigQuery, prima di iniziare.

Looker Studio è molto usato per la reportistica white label perché i lettori non pagano nulla e i report possono riportare il Suo logo, i Suoi colori e link al Suo dominio invece del branding Google sulla pagina. Lo schema che scala è un template master per linea di servizio, collegato a un’origine dati che cambia in base al cliente, con la condivisione impostata in modo che ogni cliente veda solo il proprio report. Aggiungere un cliente diventa così una modifica dell’origine dati, non uno sviluppo da rifare.

Conviene stabilire presto chi possiede i report (chi li crea nell’edizione gratuita, l’organizzazione in Pro), come vengono separati i dati dei clienti in un dataset BigQuery condiviso e come crescono i costi dei connettori partner con ogni account cliente.