डेटा फ़्रेशनेस
डेटा अपडेट होने की फ़्रीक्वेंसी या इंटरवल का मतलब है कि आपकी प्रॉपर्टी में डेटा को कितनी देर पहले इकट्ठा, प्रोसेस, और रिपोर्ट किया गया था. अगर डेटा को प्रोसेस होने में 20 मिनट लगते हैं, तो इसका मतलब है कि वह डेटा 20 मिनट पहले का है.
डेटा प्रोसेस होने का समय अलग-अलग होने की वजह से, आपका डेटा भी अलग-अलग समय में अपडेट होता है. उदाहरण के लिए, इंट्रा-डे कैटगरी में आने वाला डेटा दिन भर अपडेट होता रहता है, ताकि कुछ खास तरह की जानकारी तुरंत मिल सके. वहीं, पूरे दिन के डेटा को कई सोर्स से इकट्ठा किया जाता है. इसमें बड़े पैमाने पर जानकारी शामिल होती है. इसे दिन में एक ही बार अपडेट किया जाता है, क्योंकि इसे प्रोसेस करने में ज़्यादा समय लगता है.
हमें डेटा प्रोसेस करने में 24 से 48 घंटे लग सकते हैं. इस दौरान, आपकी रिपोर्ट का डेटा बदल सकता है.
डेटा अपडेट होने की फ़्रीक्वेंसी या इंटरवल
Google Analytics 360 और/या स्टैंडर्ड प्रॉपर्टी के लिए, Analytics में डेटा अपडेट होने की सामान्य इंटरवल की जानकारी नीचे दी गई है:
| इंटरवल | प्रोसेस होने में लगने वाला समय | प्रॉपर्टी | हर प्रॉपर्टी के लिए डेटा की सीमाएं | क्वेरी कवरेज |
|---|---|---|---|---|
| रीयल टाइम | एक मिनट से कम | 360, स्टैंडर्ड | कोई नहीं | कुछ डाइमेंशन और मेट्रिक तक सीमित |
| 360 इंट्रा-डे | करीब एक घंटा | 360 | प्रीमियम नॉर्मल और प्रीमियम लार्ज, जैसा कि यहां बताया गया है | इन्हें छोड़कर, सभी रिपोर्ट और एपीआई क्वेरी |
| स्टैंडर्ड इंट्रा-डे | चार से आठ घंटे | स्टैंडर्ड | स्टैंडर्ड नॉर्मल | इन्हें छोड़कर, सभी रिपोर्ट और एपीआई क्वेरी |
| हर दिन | 12 घंटे | 360, स्टैंडर्ड | स्टैंडर्ड, प्रीमियम नॉर्मल | सभी रिपोर्ट और एपीआई क्वेरी |
| हर दिन | 18 घंटे | 360, स्टैंडर्ड | प्रीमियम लार्ज | सभी रिपोर्ट और एपीआई क्वेरी |
| हर दिन | 24 घंटे या इससे ज़्यादा | 360, स्टैंडर्ड | प्रीमियम एक्स्ट्रा लार्ज | सभी रिपोर्ट और एपीआई क्वेरी |
इंटरवल के बारे में जानकारी
ऊपर दिए गए प्रोसेस करने के समय के हिसाब से डेटा को हर दिन तीन इंटरवल में प्रोसेस किया जाता है: रीयल टाइम, इंट्रा-डे, और रोज़. इन इंटरवल की मदद से, नए डेटा को उपलब्ध होते ही ऐक्सेस किया जा सकता है.
रीयलटाइम
रीयल टाइम डेटा, सबसे अप-टू-डेट डेटा सेट होता है. इसकी मदद से, गतिविधि पर रीयलटाइम में नज़र रखी जा सकती है. हालांकि, दूसरे इंटरवल की तुलना में इस डेटा से कम जानकारी मिलती है.
इंट्रा-डे
इंट्रा-डे डेटा में पिछले दिन का कुछ डेटा मिलता है, जो दिन में कई बार रीफ़्रेश होता है, ताकि आप पिछले दिन का डेटा जल्दी पा सकें. 360 प्रॉपर्टी के लिए, इंट्रा-डे डेटा लगातार रिकॉर्ड होता है. आम तौर पर, रिपोर्ट और एपीआई क्वेरी में रोज़ के डेटा की तुलना में यह डेटा पहले उपलब्ध होता है. जब इंट्रा-डे डेटा, रोज़ के डेटा से पहले उपलब्ध होता है, तो ये नतीजे मिल सकते हैं:
- इवेंट के स्कोप वाले कुछ ट्रैफ़िक सोर्स डाइमेंशन, जैसे कि सोर्स, मीडियम, कैंपेन, और डिफ़ॉल्ट चैनल ग्रुप में आपको कुछ समय के लिए अंतर दिख सकता है. ये अंतर, तीसरे पक्ष के कन्वर्ज़न सोर्स जैसे सोर्स से डेटा पाने में देरी की वजह से हो सकते हैं.
- अगर इवेंट के स्कोप वाले ट्रैफ़िक सोर्स के डाइमेंशन उपलब्ध हैं, तो रोज़ का डेटा उपलब्ध होने तक हम पेड और ऑर्गैनिक चैनलों पर डिफ़ॉल्ट रूप से लास्ट क्लिक एट्रिब्यूशन मॉडल का इस्तेमाल करेंगे.
- रोज़ का डेटा उपलब्ध होने तक, हम एलिमेंट की संख्या पर सीमाएं लागू कर सकते हैं. इसलिए, अगर आपकी प्रॉपर्टी में ज़्यादा एलिमेंट वाले डाइमेंशन हैं, तो इस दौरान आपको डेटा (अन्य) लाइन में दिख सकता है.
अहम जानकारी: अगर रोज़ के डेटा से पहले इंट्रा-डे डेटा उपलब्ध होता है, तो रोज़ का डेटा उपलब्ध होने के बाद, रिपोर्ट और एपीआई क्वेरी का डेटा बदल सकता है.
रोज़
रोज़ के डेटा में, दिन का पूरा डेटा दिखता है. अगर आपकी रिपोर्ट में रोज़ का डेटा इस्तेमाल होता है, तो ये नतीजे मिल सकते हैं:
- अगर इवेंट के स्कोप वाले ट्रैफ़िक सोर्स के डाइमेंशन उपलब्ध हैं, तो हम प्रॉपर्टी के लिए चुने गए एट्रिब्यूशन मॉडल का इस्तेमाल करेंगे.
- Analytics के मुख्य इवेंट की मॉडलिंग में सुधार होता है. इसलिए, मुख्य इवेंट के रिकॉर्ड होने के बाद, एट्रिब्यूशन क्रेडिट को 12 दिनों तक बदला जा सकता है.
प्रॉपर्टी की कैटगरी
तय किए गए किसी दिन के हिसाब से, प्रॉपर्टी को अलग-अलग कैटगरी में बांटा जाता है. ये कैटगरी, इवेंट की उस संख्या पर आधारित होती हैं जिसे प्रॉपर्टी ने इकट्ठा और प्रोसेस किया है. प्रॉपर्टी को इन कैटगरी में रखा जाता है:
- "नॉर्मल": अगर प्रॉपर्टी ने 25 अरब से कम इवेंट को इकट्ठा और प्रोसेस किया है
- "लार्ज": अगर प्रॉपर्टी ने 25 अरब या उससे ज़्यादा इवेंट को इकट्ठा और प्रोसेस किया है
- "एक्स्ट्रा लार्ज": अगर प्रॉपर्टी ने 250 अरब या उससे ज़्यादा इवेंट को इकट्ठा और प्रोसेस किया है
ये मेज़रमेंट, प्रॉपर्टी के टाइमज़ोन के मौजूदा दिन को छोड़कर, पिछले 31 दिनों की अवधि के आधार पर किए जाते हैं.
ध्यान दें कि आम तौर पर "नॉर्मल" या "लार्ज" कैटगरी के तहत आने वाली किसी प्रॉपर्टी को, किसी एक दिन के लिए "एक्स्ट्रा लार्ज" कैटगरी में रखा जा सकता है. ऐसा तब होता है, जब उस प्रॉपर्टी में टाइमज़ोन के मौजूदा दिन को छोड़कर, पिछले सात दिनों से हर दिन औसतन 15 अरब या उससे ज़्यादा इवेंट इकट्ठा और प्रोसेस किए जा रहे हों.
सीमाएं
ऐसा हो सकता है कि एक्सप्लोरेशन और रिपोर्टिंग के डेटा के बीच फ़र्क़ हो.
ऑफ़लाइन इवेंट
जब किसी उपयोगकर्ता का डिवाइस ऑफ़लाइन हो जाता है (उदाहरण के लिए, अगर आपके मोबाइल ऐप्लिकेशन को ब्राउज़ करते समय उपयोगकर्ता का इंटरनेट कनेक्शन बंद हो जाता है), तो Analytics उपयोगकर्ता के डिवाइस पर ही इवेंट डेटा सेव करता है और डिवाइस वापस ऑनलाइन आने पर डेटा भेजता है. Google Analytics, इवेंट के ट्रिगर होने के 72 घंटों के बाद मिलने वाले इवेंट को अपने डेटा में शामिल नहीं करता.
नॉन-स्टैंडर्ड डेटा प्रोसेसिंग से जुड़ी सुविधाएं
Google Analytics 4 की ये सुविधाएं, Analytics 360 डेटा-प्रोसेसिंग एसएलए यानी कि सेवा स्तर समझौते में शामिल नहीं हैं:
| सुविधा | प्रोसेस होने में लगने वाला अनुमानित समय |
|---|---|
| रीयलटाइम | एक मिनट से कम |
| पूरे डेटा पर आधारित एक्सप्लोरेशन (विश्लेषण का तरीका) | 1 घंटा |
| कन्वर्ज़न | 4-8 घंटे |
| उपयोगकर्ता की लाइफ़टाइम गतिविधि की तकनीक | 24 घंटे |
| इनसाइट | 24 घंटे |
| बड़े किए गए डेटा सेट | 24 घंटे |
| BigQuery का हर दिन का एक्सपोर्ट | प्रॉपर्टी के टाइमज़ोन के हिसाब से, आधी रात के 24 घंटे बाद |
| डेटा इंपोर्ट | 24 से 48 घंटे |
ऐसी सुविधाएं जो रिपोर्टिंग से जुड़े सेवा स्तर समझौते (एसएलए) के दायरे में नहीं हैं
ये सुविधाएं, Analytics 360 रिपोर्टिंग के सेवा स्तर समझौते में शामिल नहीं हैं:
| सुविधा | उपलब्धता |
|---|---|
| रीयल टाइम | सबसे अच्छी कोशिश |
| Data API क्वेरी | सबसे अच्छी कोशिश |
| Audience List API क्वेरी | सबसे अच्छी कोशिश |
| PDF एक्सपोर्ट | सबसे अच्छी कोशिश |
| पूरे डेटा पर आधारित एक्सप्लोरेशन (विश्लेषण का तरीका) | सबसे अच्छी कोशिश |
| इंटेलिजेंस सेवाएं (इनसाइट और सिंगल सर्च की सुविधा) | सबसे अच्छी कोशिश |
| Google Ads जैसे दूसरे Google प्रॉडक्ट के डेटा का इस्तेमाल करने वाली क्वेरी | सबसे अच्छी कोशिश |
| इंपोर्ट किए गए डेटा को इस्तेमाल करने वाली क्वेरी | सबसे अच्छी कोशिश |
| ऐसी रिपोर्टिंग क्वेरी जिनमें डेटा की 10 लाख से ज़्यादा लाइनें हैं | सबसे अच्छी कोशिश |
| ऐसी एक्सप्लोरेशन क्वेरी जिनमें 10 लाख से ज़्यादा इवेंट हैं | सबसे अच्छी कोशिश |
|
उन क्वेरी की रिपोर्ट जिन पर फ़िल्टर लागू किए गए हैं (इसमें रिपोर्टिंग या एक्सप्लोरेशन इंटरफ़ेस या Data API से फ़िल्टर की गई कोई भी क्वेरी शामिल है) |
सबसे अच्छी कोशिश |