Universal Analytics od 1 lipca 2023 r., zostanie zastąpiony przez Google Analytics 4. Dla klientów Google Analytics 360, czyli płatnej wersji GA okres przejściowy został przedłużony do 1 lipca 2024 r. Jednak bez względu na to, której wersji GA używasz, to tylko kwestia czasu, zanim raporty zostaną zaktualizowane do nowego schematu danych. Dziś o tym dlaczego warto połączyć GA4 z BigQuery.
Universal Analytics z Google Analytics 4 – Dlaczego już teraz warto połączyć te platformy
Google Analytics Universal (UA) i Google Analytics 4 (GA4) to dwie różne wersje internetowej platformy analitycznej Google. Obie wykorzystują różne kody śledzenia i modele danych. Istnieje jednak możliwość połączenia UA z GA4.
Zalecamy jak najszybsze połączenie usługi Google Analytics 4 (GA4) z istniejącą usługą Google Analytics (Universal Analytics). Zapewni to jednoczesne gromadzenie danych na obu platformach i uniknięcie luk w danych. Po połączeniu tych dwóch usług dane będą przesyłane zarówno do Universal Analytics, jak i GA4. Dlatego warto pamiętać o zaktualizowaniu wszelkich integracji lub narzędzi do raportowania, które opierają się na danych Universal Analytics.
Połączenie Google Big Query z Google Analytics 4 (GA4)- zalety
Połączenie Google Analytics 4 (GA4) z Google BigQuery zapewnia potężne rozwiązanie do analizy i przetwarzania dużych ilości danych. Jest kilka powodów, dla których warto połączyć Google BigQuery z Google Analytics 4 (GA4):
- Możliwość przechowywania i analizy dużej ilości danych. GA4 generuje dużo danych, a BigQuery to działająca w chmurze hurtownia danych. Umożliwia przechowywanie i analizę dużych zbiorów danych przy użyciu zapytań SQL.
- Niestandardowe analizy i raporty: BigQuery umożliwia wykonywanie niestandardowych analiz i raportów dotyczących danych GA4. Za pomocą zapytań SQL można wyodrębnić dokładnie potrzebne dane i tworzyć niestandardowe raporty.
- Integracja danych: BigQuery dobrze integruje się z innymi źródłami danych. Umożliwia łączenie danych GA4 z danymi z innych źródeł, takich jak systemy CRM np. Salesforce, platformy automatyzacji marketingu i inne. Ta integracja może zapewnić pełniejszy obraz zachowań klientów i pomóc w podejmowaniu bardziej świadomych decyzji biznesowych.
- Machine Learning: BigQuery zapewnia szeroki zakres zaawansowanych funkcji analitycznych, takich jak Machine Learning i modelowanie predykcyjne. Łącząc dane GA4 z innymi źródłami danych, możesz tworzyć bardziej zaawansowane modele, które pomogą Ci przewidywać przyszłe zachowania i identyfikować nowe możliwości.
- Opłacalność: BigQuery oferuje elastyczny model cenowy. Ceny są ustalane na podstawie pojedynczych zapytań, dzięki czemu możesz płacić tylko za używane przechowywanie i przetwarzanie danych.
Google Analytics 4 (GA4), jako źródło danych dla procesu ETL
Google Analytics 4 (GA4) może służyć jako źródło danych dla procesu ETL (Extract, Transform, Load). Oto kilka sposobów wykorzystania GA4 w procesie ETL:
- Wyodrębnij ważne dla Ciebie informacje. Dane GA4 można wyodrębnić z interfejsu API Google Analytics przy użyciu SQL, lub języka programowania, takiego jak Python. Dane te mogą być regularnie pobierane, aby zapewnić procesowi ETL dostęp do najbardziej aktualnych danych.
- Transformacja: Po wyodrębnieniu danych można je przekształcić w celu dopasowania do formatu i struktury wymaganej przez system docelowy. Może to obejmować odfiltrowywanie nieistotnych danych, agregowanie danych na różnych poziomach szczegółowości i mapowanie danych do odpowiednich pól w systemie docelowym.
- Załadowanie danych: przekształcone dane można następnie załadować do systemu docelowego, którym może być hurtownia danych lub narzędzie analizy biznesowej. System docelowy można skonfigurować tak, aby przyjmował przekształcone dane w wymaganym formacie.
BigQuery- jak połączyć z GA4
BigQuery to działająca w chmurze hurtownia danych, która umożliwia przechowywanie i analizę dużych zbiorów danych przy użyciu zapytań SQL. Jest częścią Google Cloud Platform i dobrze integruje się z innymi produktami Google, takimi jak Google Analytics.
Aby korzystać z danych GA4 w BigQuery, musisz połączyć swoją usługę GA4 z BigQuery. Gdy to zrobisz, GA4 automatycznie rozpocznie eksportowanie danych do BigQuery. Następnie możesz użyć BigQuery do analizy danych za pomocą zapytań SQL lub połączyć je z innymi narzędziami, takimi jak Power BI, Tableau lub Data Studio.
Dane GA4 w BigQuery są podzielone na kilka tabel, z których każda zawiera różne typy danych, takie jak informacje o użytkownikach, zdarzenia i parametry. Możesz wysyłać zapytania do tych tabel, aby uzyskać wgląd w zachowanie użytkowników, analizę ścieżek i inne dane.
Potrzebujesz pomocy przy połączeniu GA4 z BigQuery?
W przypadku połączenia BigQuery z GA4 ważne jest, aby znaleźć firmę wdrożeniową taką jak NDLS, która posiada w swoim zespole konsultantów, którzy:
Mają doświadczenie w pracy z BigQuery i rozwiązaniami do hurtowni danych opartymi na chmurze.Bardzo dobrze rozumieją architekturę danych i procesy ETL, a także mają doświadczenie w SQL i innych narzędziach do analizy danych.
Potrafią skutecznie i jasno komunikować się z Twoim zespołem. Nasi specjaliści umieją wyjaśnić złożone koncepcje w łatwy sposób i współpracować z Twoim zespołem, aby zapewnić zaspokojenie Twoich potrzeb w zakresie danych.
Są w stanie pracować w ramach Twojego budżetu i harmonogramu.
Mają doświadczenie w pracy z wrażliwymi danymi i mogą zapewnić bezpieczeństwo danych i zgodność z przepisami.
Skontaktuj się z NewDataLabs, a pomożemy Ci połączyć Google Analytics4 z BigQuery w Twojej firmie
