Porady. Pandas. Python. Django. Microsoft Power BI. Tableau.

Dogranie danych Google Analytics 4 do BigQuery

02.2024 | cloud | google analytics 4 | bigquery

Integracja Google Analytics 4 (GA4) z BigQuery oferuje zaawansowaną możliwość analizy i zrozumienia zachowań użytkowników w aplikacji internetowej czy mobilnej. Integracja jest intuicyjna i wymaga jedynie wyklikania w interfejsie Google Analytics 4. 

Zobacz instrukcję Integracja Google Analytics 4 z BigQuery

 

Ograniczenia integracji GA4 z BigQuery

Głównym ograniczeniem integracji jest to, że GA4 zaczyna przekazywać dane do BigQuery dopiero od momentu aktywacji tej integracji w panelu G4. Oznacza to, że tylko dane generowane po tej aktywacji są dostępne w BigQuery, a dostęp do historycznych danych jest ograniczony.

Pojawia się więc naturalne pytanie:

Jak mogę dograć historyczne dane GA4 do BigQuery?

Metody dogrania danych historycznych

Teoretycznie dogranie takich danych jest możliwe np. poprzez wykorzystanie jednej z poniższych możliwości:

  • Wykorzystanie API GA4: To podejście wymaga wykorzystania narzędzi programistycznych, takich jak np. Python lub Apps Script, do pobrania danych z GA4 i ich importu do BigQuery.
  • Ręczne Pobieranie Danych: Ta metoda polega na eksportowaniu danych do pliku CSV bezpośrednio z interfejsu GA4, co może być odpowiednie dla małych serwisów z ograniczonym wolumenem danych.
  • Wykorzystanie Zewnętrznych Narzędzi: Narzędzia takie jak Supermetrics for BigQuery mogą ułatwić proces, choć często (zawsze) wiąże się to z dodatkowymi kosztami.

Co wybrać?

Każda z wymienionych metod niesie ze sobą określone wyzwania. Dwie pierwsze metody mogą być czasochłonne (ręczne pobieranie plików) lub wymagać zaawansowanych umiejętności technicznych (programowanie, korzystanie z API czy zrozumienie istoty bazy BigQuery). Natomiast wykorzystanie narzędzi zewnętrznych wiąże się z dodatkowymi kosztami.

Jednocześnie, żadna z tych metod nie gwarantuje uzyskania danych o takiej samej jakości, jak te przekazywane bezpośrednio z GA4 do BigQuery.

Dane dostępne w BigQuery to tzw. dane surowe, nieagregowane. Są one dostępne w postaci rekordów zdarzeń, które zawierają wszystkie interakcje użytkowników z witryną lub aplikacją, takie jak odsłony stron, zdarzenia, transakcje etc. Odwrotnie jest z danymi dostepnymi w ramach Google Analytics 4, gdyż są to dane już zagregowane. Nawet jeżeli pobieramy te dane poprzez Google Analytics API.

Podsumowanie

Biorąc pod uwagę te ograniczenia, warto zastanowić się nad wartością dogrania danych historycznych. Jeśli nie ma silnych przesłanek biznesowych wymagających dostępu do tych danych, skupienie się na analizie danych generowanych po aktywacji integracji może być bardziej efektywne. Niepełne dane mogą wprowadzać niepotrzebny szum i prowadzić do błędnych wniosków. Tym samym dogranie danych historycznych powinno być decyzją świadomą i zrealizowaną dokładnie - nie powinno to być dogranie wykonane tylko dla samego faktu dogrania.

Wdrażam rozwiązania analityczne, buduję raporty zarządcze i pomagam zrozumieć dane.

Korzystam z Google Marketing Cloud, Microsoft Power BI, Google Cloud oraz Python.

Pracowałem m.in. dla Credit Suisse, Phonak, Hansaton, Unitron, Nestle, IBM, Play.

Jestem współtwórcą grupy Hexe Capital SA.

Zapraszam do lektury i współpracy.

Krzysztof Surowiecki

Chcę porozmawiać o współpracy →

Moje certyfikaty