Wiele osób, które dotychczas korzystały ze „starej” wersji Google Analytics (czytaj: trójki), narzekało na istotne ograniczenia związane z wykorzystywaniem dużych zbiorów danych na znacznie większą, a czasami wręcz masową skalę. Oczywiście, do ich dyspozycji pozostawało BigQuery (BQ). Jednak pod warunkiem, że zdecydują się zapłacić i przejść na wersję GA360.

Na szczęście gigant z USA, w swojej najnowszej odsłonie narzędzia do analityki (Google Analytics 4) postanowił to zmienić. Od teraz korzystanie z BG nie wymaga już “przesiadki” i ponoszenia dodatkowych wydatków.

Zastanawiasz się, w jaki sposób eksport danych z Google Analytics 4 do BigQuery może przysłużyć się Twojej organizacji? W takim razie nie pozostaje Ci nic innego, jak zapoznać się z tym artykułem.

Co znajdziesz w tym artykule?
Po co całe to zamieszanie z BigQuery? Czy zwykły poczciwy Analytics to już za mało?
Dlaczego warto? Co da Ci eksportowanie danych do BigQuery?
1. Znacząco wydłużysz limity oraz czas przechowywania danych
2. Łatwo zintegrujesz dane pochodzące z różnych źródeł
3. Będziesz w stanie eksplorować dane – praktycznie bez żadnych ograniczeń
4. BigQuery umożliwi Ci sprawną walidację danych
5. Dzięki BigQuery połączysz się z innymi usługami oraz zautomatyzujesz procesy
Czy korzystanie z możliwości BigQuery to tylko same zalety?
Jak wykorzystać potencjał eksportu danych do BigQuery? Podsumowanie.

Po co całe to zamieszanie z BigQuery? Czy zwykły poczciwy Analytics to już za mało?

Jeśli po przeczytaniu wstępu w Twojej głowie pojawiło się właśnie takie (lub podobne) pytanie – już śpieszę z odpowiedzią. Na pewnym etapie, gdy Twój biznes się rozwija i zaczynasz gromadzić coraz więcej danych, z którymi zwykły Excel nie będzie w stanie sobie poradzić – po prostu “zderzysz się ze ścianą” w formie ograniczeń Analyticsa.

Mówiąc wprost – jakiekolwiek operacje przeprowadzane na bazach kilku czy kilkunastu tysięcy użytkowników staną się dla Ciebie prawdziwym utrapieniem i swoistą drogą przez mękę. Prowadzenie obliczeń, filtrowanie, a nawet sortowanie danych – będą trwały “wieki”, a wielu przypadkach po prostu staną się niewykonalne.

Wówczas, całe na biało wkroczy… BigQuery! Czyli rozwiązanie, dzięki któremu możesz walidować prawie “co chcesz” oraz prawie “jak chcesz”.

Dlaczego warto? Co da Ci eksportowanie danych do BigQuery?

BigQuery to rozwiązanie, które pozwoli Ci na sprawne “wyciąganie” danych spoza ekosystemu Google Analyticsa. W ten sposób otworzy przed Tobą wiele dodatkowych możliwości związanych, chociażby z:

• Agregowaniem i bezpiecznym przechowywaniem danych historycznych.
• Stosowaniem licznych podziałów, z którymi zwykłe GA sobie nie poradzi.
• Przeprowadzaniem szeregu analiz i wyciąganiu na ich podstawie cennych wniosków.
• Generowaniem czytelnych i wartościowych raportów.

Jeżeli te możliwości to dla Ciebie nadal za mało – mam dobrą wiadomość. Poniżej znajdziesz 5 kluczowych czynników, dzięki którym z pewnością polubisz się z tą funkcjonalnością. Ale zanim o nich – jeszcze kilka słów o wymaganiach.

Otóż, wykorzystanie BQ wymaga rozpoczęcia przygody z Google Cloud Platform (BigQuery jest jednym z elementów tej platformy), a w wielu przypadkach – także nabycia nowych kompetencji. Aby Twój zespół mógł efektywnie korzystać z jego możliwości przyda się nie tylko znajomość SQL, ale również znajomość i swobodne posługiwanie się takimi narzędziami, jak chociażby Looker Studio czy PowerBI.

1. Znacząco wydłużysz limity oraz czas przechowywania danych

Jeśli Twoja firma regularnie od dłuższego czasu korzysta z Google Analytics, to z całą pewnością mierzyliście się już z ograniczeniami związanymi z czasem przechowywania danych. Dla przypomnienia:

• W przypadku standardowego Google Analytics 4 – jest to 14 miesięcy.
• W przypadku nowej wersji 360 – jest to maksymalnie 50 miesięcy.

Brak eksportu do BigQuery spowoduje, że po przekroczeniu wspomnianych okresów przechowywania danych szczegółowych zostaną ograniczone wyłącznie do raportów standardowych bazujących na preagregowanych danych. Natomiast dane szczegółowe – przestaną być dostępne w eksploracjach.

Wspomniane limity powodują, że wykonywanie bardziej pogłębionych analiz (szczególnie w dłuższym horyzoncie czasowym), jest po prostu niemożliwe.

Na szczęście z BigQuery takie ograniczenia nie są już Twoim zmartwieniem. Bowiem po wdrożeniu tego rozwiązania Twoje dane będą przechowywane bezterminowo. Musisz jednak pamiętać, aby wdrożyć to jak najszybciej. Potrzebne Ci informacje będą agregowane dopiero od momentu uruchomienia BigQuery.

Ale to nie wszystko! Eksportowanie danych do BigQuery umożliwi Ci także „ominięcie” limitów nakładanych przez Looker Studio. Dzięki temu tworzenie nawet najbardziej rozbudowanych dashboardów nie powinno stanowić dla Ciebie większego wyzwania .

2. Łatwo zintegrujesz dane pochodzące z różnych źródeł

BQ pozwoli Ci na sprawne zbieranie danych z całego ekosystemu Google’a (m.in. Analyticsa, Google Ads, a nawet Google Search Console).

Jednak na tym Twoje możliwości integracyjne wcale się nie skończą! Mianowicie, BigQuery z powodzeniem da Ci także dostęp do informacji, które przechowujesz w innych narzędzia wykorzystywanych przez swoją organizację (może to być: system do e-mail marketingu lub całego marketingu automation, firmowy CRM, jak i szereg innych narzędzi bądź platform).

Takie integracje pozwolą Ci jeszcze łatwiej pozyskiwać wartościowe dane. A co najważniejsze – wykorzystywać je do budowy zaawansowanych raportów.

3. Będziesz w stanie eksplorować dane – praktycznie bez żadnych ograniczeń

Próbkowanie, kardynalność oraz inne (obowiązujące w Google Analytics) limity sprawiały, że do tej pory Twoja organizacja nie mogła w pełni “rozwinąć skrzydeł”?

W takim razie z pewnością ucieszy Cię fakt, że eksport danych do BigQuery otworzy przed Tobą zupełnie nowe i prawie niczym nieograniczone perspektywy. Z ich pomocą będziesz w stanie budować ścieżki użytkowników Twoich serwisów i aplikacji, przeprowadzać nawet bardzo niestandardowe analizy, a także znacznie sprawniej operować z innymi narzędziami BI.

Jednak, aby nie było zbyt “kolorowo” – to rozwiązanie ma również pewne ograniczenia, do których możemy zaliczyć m.in.: brak modelowania oraz brak atrybucji opartej o dane i danych Google Signals.

4. BigQuery umożliwi Ci sprawną walidację danych

Dostęp do tego rozwiązania sprawi, że wyposażysz się wygodną opcję weryfikacji tego, czy Twoje dane są poprawne. Co ważne – znacznie przyspieszysz i ułatwisz “wyłapywanie” ewentualnych błędów, a co za tym idzie – zyskasz możliwość ich naprawy – i to przed przekazaniem do narzędzi BI.

Ponadto, docenisz również inne możliwości, dzięki którym:

• Łatwo sprawdzisz poprawność implementacji swoich kodów Google Analytics.
• Przeprowadzisz proces debugowania skryptu GA.
• Wykonasz walidację działania Analyticsa na urządzeniach mobilnych.

Przykłady? Jeśli w Twoich danych wkradły się błędy (np. w nazwach) lub pojawiły się niespodziewane wartości – BigQuery pozwoli Ci na zdecydowanie łatwiejsze ich “oczyszczenie” – i to zanim trafią do narzędzi BI.

Natomiast prawdziwą “wisienką na torcie” będzie opcja sprawnego wykluczania z raportów i analiz tzw. śmieciowego ruchu (generowanego przez własne wizyty lub niechciane boty).

5. Dzięki BigQuery połączysz się z innymi usługami oraz zautomatyzujesz procesy

Jesteś fanem automatyzacji, a mówiąc wprost – szeroko pojętego ułatwiania i optymalizowania pracy (swojej, jak i zespołu)? W takim razie z pewnością ucieszy Cię to, że BigQuery umożliwi Ci budowanie własnych agregatów, a nawet całego środowiska raportowego, które może wychodzić bardzo daleko poza klasyczne ramy Google Analyticsa.

Takie opcje pozwolą Ci uwzględniać dane z innych platform (np. reklamowych) i pobierać szczegółowe dane o kampaniach z innych źródeł niż Google Ads (co nie jest oczywiste dla samego GA4). W ten sposób dadzą Ci opcję przygotowania spójnego spojrzenia na wyniki analiz.

Co ważne – raz przygotowane zapytania można wykorzystywać wielokrotnie, w ten sposób automatyzując cały proces i znacząco ułatwiając swoje codzienne obowiązki .

Czy korzystanie z możliwości BigQuery to tylko same zalety?

Jak z pewnością udało Ci się wywnioskować po przeczytaniu powyższych akapitów – BigQuery stanowi świetną podstawę do stworzenia własnego, funkcjonalnego oraz bardzo wydajnego środowiska służącego do analityki, oraz raportowania.

Jest jednak jedno – i to wcale nie takie małe – “ale”. Jasne – BigQuery stawia przed Twoją firmą zupełnie inne (lepsze) perspektywy – związane, chociażby z agregacją, przetwarzaniem oraz interpretowaniem nagromadzonych informacji. Jeśli planujesz korzystanie z jego możliwości – musisz przygotować do tego swoją firmę. Nieodzownym krokiem będzie przeszkolenie zespołu, a być może – rozważenie zatrudnienia nowych specjalistów.

Aczkolwiek, z drugiej strony musisz pamiętać o tym, że jest też całkiem wymagające. Jego duże możliwości oznaczają również duże nakłady zarówno pracy, jak i środków.

Jak wykorzystać potencjał eksportu danych do BigQuery? Podsumowanie.

Mam nadzieję, że powyższy artykuł dokładnie wyjaśnił Tobie dlaczego warto wykorzystać funkcję eksportu danych z Google Analytics 4 do Google BigQuery. Zdaję sobie sprawę, że nadal możesz zastanawiać się jak w pełni wykorzystać potencjał tej integracji. Odpowiedź na to pytanie na pewno znajdziesz w artykule Mariusza Michalczuka BigQuery i Google Analytics 4 – jak wykorzystać ich potencjał?

Jeżeli chcesz poznać koszt Google BigQuery oraz dowiedzieć się, jak wykorzystać to narzędzie do rozwoju biznesu, zapraszamy do artykułu – Google BigQuery – czym jest, ile kosztuje, jak wykorzystać?

Jeśli chcesz, aby takie rozwiązanie zaczęło działać na rzecz Twojej organizacji, jednak nie masz zasobów, aby wdrożyć je we własnym zakresie – umów bezpłatną konsultację i pogadajmy!

The post Eksport danych do BigQuery. Dlaczego warto wykorzystać potencjał tej funkcji w Google Analytics 4? first appeared on Conversion.