Cómo arreglar problemas en combinaciones en Looker Studio

Cómo arreglar problemas en combinaciones en Looker Studio es algo que cualquier persona que trabaje con datos va a necesitar tarde o temprano. Las combinaciones son una de esas funcionalidades que sobre el papel parecen sencillas, pero se vuelven un caos en cuanto tus datasets no están perfectamente alineados. Añades dos fuentes, todo parece bien, arrastras una métrica a un gráfico… y de repente tus números no tienen sentido

Si alguna vez has mirado un scorecard y has pensado: “Esto no puede estar bien”, esta guía es para ti.

Las combinaciones en Looker Studio son potentes porque te permiten unir distintas fuentes de datos de forma visual sin escribir SQL. Pero la herramienta también tiene reglas muy estrictas. Cuando esas reglas se rompen, empiezas a ver valores en blanco, filas duplicadas o métricas infladas sin mensajes de error claros.

En esta guía, te voy a enseñar 5 escenarios reales en los que las combinaciones tienen errores, por qué los tienen y cómo arreglarlos. Usaremos dos datasets que utilizo a menudo en mis tutoriales: Spotify 2023 y Superstore Products.

¿Qué es una combinación en Looker Studio?

Una combinación en Looker Studio es una forma de unir datasets basándote en una clave (campo o campos) compartida. Piensa en ello como un JOIN visual. Tú eliges las dimensiones que alinean ambas tablas y Looker Studio las une utilizando esas claves.

La regla más importante es que las claves de unión deben coincidir tanto en contenido como en granularidad. Aquí es justo donde suelen fallar las combinaciones.

Cómo arreglar problemas en combinaciones en Looker Studio – Ejemplos

Escenario 1 – Tipos de campo diferentes (texto vs numérico)

Este es uno de los motivos más habituales de problemas en combinaciones.

Imagina que combinas los streams de Spotify con otro dataset donde los streams (o reproducciones) se guardan como texto. Aunque los números se vean idénticos, Looker Studio los considera de tipos distintos.

¿Qué ocurre?

• Métricas en blanco
• Filas que parecen correctas pero no se agregan
• Gráficos que muestran “No Data”

Solución

Convierte ambos campos al mismo tipo antes de combinarlos.

Ejemplo:

CAST(streams AS NUMBER)

o

CAST(Streams Category AS TEXT)

Consejo: haz esta transformación en cada fuente, no dentro de la combinación. Transforma primero → combina después.

Escenario 2 – Desajuste en la granularidad

Imagina que quieres combinar streams de Spotify agrupadas por canción con otra tabla que contiene streams agrupadas por artista. Haces la combinación usando artist(s)_name, pero tu tabla de Spotify está al nivel de fila por canción.

¿Qué ocurre?

Obtienes filas duplicadas o totales inflados, porque varias canciones se unen al mismo artista.

Solución

Agrega primero, combina después.

Crea un campo calculado:

SUM(streams)

Agrupa por artist(s)_name.

Combina nivel artista → nivel artista, no nivel fila → nivel agregado.

Este único paso resuelve la mitad de los “mis números no cuadran” que suelo ver.

Escenario 3 – Campos de unión que no coinciden

Superstore Products es un ejemplo perfecto. Puedes tener una hoja con ingresos y otra con márgenes. Ambas incluyen Category y Sub-Category, pero una lo llama “Subcategory” y la otra “Sub-Category”.

Looker Studio trata estos campos como si fueran distintos.

Solución

Renombra los campos para que la etiqueta y el contenido coincidan. Si la nomenclatura es inconsistente, crea un campo de alineación:

LOWER(Subcategory)

Haz lo mismo en el otro dataset:

LOWER(Sub-Category)

Luego combina usando esos campos de alineación.

Escenario 4 – Combinar usando un campo con duplicados

Esto es muy común con nombres de productos en Superstore o nombres de canciones en Spotify. Dos productos distintos pueden llamarse “Chair”. Dos canciones pueden llamarse “Home”.

Si combinas usando esos campos, multiplicas filas sin querer.

Solución

Elige un identificador único. Por ejemplo:

• Spotify → track_name + artist(s)_name
• Superstore → Product Name + Category

Y aún mejor: si tu dataset incluye IDs (Store code, Row ID, Transaction ID…), intenta usarlos siempre primero.

Escenario 5 – Desajuste en la granularidad de fechas

Looker Studio no “entiende” que los datos diarios pertenecen a semanas o meses si tú no se lo indicas. Si el Dataset A es diario y el Dataset B es mensual, combinar por fecha genera caos.

Solución

Alinea la granularidad antes de combinar.

Ejemplo:

DATETIME_TRUNC(Order Date, MONTH)

Haz lo mismo en la otra tabla:

DATETIME_TRUNC(Delivery Date, MONTH)

Combina a nivel de mes. Verás que los números encajan al instante.

Recomendaciones finales – Cómo arreglar problemas en combinaciones en Looker Studio

Este es el cambio de mentalidad que lo cambió todo para mí:

Arregla los datos antes de combinarlos. No esperes que la combinación arregle los datos.

Piensa en la combinación como un paso final, no como una herramienta de rescate.
Cuando los campos están limpios, las uniones son consistentes y la granularidad está alineada, las combinaciones en Looker Studio se comportan de forma predecible y estable.

Preguntas frecuentes – Cómo arreglar problemas en combinaciones en Looker Studio