Los informes, las exploraciones, la API de datos de Google Analytics y BigQuery Export presentan los datos de maneras diferentes. Utiliza la tabla para comparar qué datos están disponibles en cada plataforma y comprender las limitaciones de cada método de visualización.
| Disponibilidad y limitaciones de los datos | Informes, estadísticas y Exploraciones | API de datos de Google Analytics | BigQuery |
|---|---|---|---|
| Metodología de acceso | Interfaz de Google Analytics | Aplicación de terceros que puede acceder a los datos de Google Analytics en nombre del usuario | Consola de Google Cloud o cualquier aplicación de informes que pueda consultar datos de BigQuery |
| Alcance de los datos |
Datos agregados o a nivel del evento y del usuario Para cada solicitud, Google elige la tabla que proporciona los resultados más precisos usando la configuración de muestreo predeterminada. Información sobre cómo Analytics almacena y muestra los datos |
Datos agregados o a nivel del evento y del usuario Para cada solicitud, Google elige la tabla que proporciona los resultados más precisos usando la configuración de muestreo predeterminada. Información sobre cómo Analytics almacena y muestra los datos |
Datos a nivel del evento y del usuario (se excluye cualquier valor que Google Analytics agregue a los datos de los informes y las exploraciones estándares) |
| Alta cardinalidad1 |
Es posible. Cuando Google utiliza datos agregados, puede aparecer una fila (other) si un informe o una exploración incluye más filas que las que establece el límite de filas de la tabla. |
Es posible. Cuando Google utiliza datos agregados, puede aparecer una fila (other) si un informe o una exploración incluye más filas que las que establece el límite de filas de la tabla. |
No |
| Muestreo2 | Es posible. Cuando Google utiliza datos más detallados a nivel del evento y del usuario, Analytics genera una muestra representativa de los datos disponibles si un informe o una exploración debe procesar más eventos que los que establece el límite de cuota. | Es posible. Cuando Google utiliza datos más detallados a nivel del evento y del usuario, Analytics genera una muestra representativa de los datos disponibles si un informe o una exploración debe procesar más eventos que los que establece el límite de cuota. | No |
| Atribución basada en datos3 | Sí | Sí | No |
| Modelado de eventos clave4 | Se incluye | Se incluye | No se incluye |
| Modelado de comportamiento5 |
Se incluye en el módulo de informes, lo que abarca el informe En tiempo real. Se incluye parcialmente en el módulo de exploraciones (solo en las tablas de ruta, de embudo, de superposición de segmentos y de formato libre). |
Se incluye | No se incluye. Los datos de BigQuery contienen pings sin cookies recopilados por Google Analytics cuando el modo de consentimiento está habilitado y cada sesión tiene un valor distinto de user_pseudo_id. El modelado puede generar diferencias entre los informes estándares y los datos detallados en BigQuery; por ejemplo, menos usuarios activos en los informes que en BigQuery, ya que el modelado intenta predecir varias sesiones de un usuario individual que rechazó las cookies. |
| Limitaciones |
150 informes personalizados por propiedad Se pueden crear 200 exploraciones individuales por usuario por cada propiedad y hasta 500 exploraciones compartidas por propiedad. Se pueden importar hasta 10 segmentos por exploración. |
Las API de Analytics están sujetas a cuotas de la API. Las propiedades de Analytics 360 tienen límites más altos para la recopilación de datos, los informes, la retención y las cuotas. | Las propiedades estándares tienen un límite de exportación diario de 1 millón de eventos por día. Las propiedades de Analytics 360 tienen una exportación casi ilimitada. |
1 Alta cardinalidad: Las dimensiones de alta cardinalidad son aquellas con más de 500 valores únicos en un día. Esas dimensiones aumentan la cantidad de filas en un informe o una exploración, por lo que es más probable que estos alcancen su límite de filas y que los datos que superen ese límite se condensen en la fila (other). Obtén más información sobre la alta cardinalidad y la fila (other).
2 Muestreo: El muestreo de datos se utiliza cuando la cantidad de eventos que devuelve una exploración supera el límite para tu tipo de propiedad. Esto te permite seguir explorando tus datos con un alto nivel de detalle usando una muestra representativa de ellos. Obtén más información sobre el muestreo.
3 Atribución basada en datos: La atribución basada en datos distribuye el crédito del evento clave en función de los datos de cada evento clave. Obtén más información sobre la atribución basada en datos.
4 Modelado de eventos clave: El modelado de eventos clave permite una atribución precisa sin identificar a los usuarios (por ejemplo, debido a la privacidad del usuario, las limitaciones técnicas o cuando los usuarios cambian de dispositivos). Obtén más información sobre el modelado de eventos clave.
5 Modelado de comportamiento: El modelado de comportamiento para el modo de consentimiento usa el aprendizaje automático para modelar el comportamiento de los usuarios que rechazan las cookies de Analytics a partir del comportamiento de usuarios similares que sí aceptan este tipo de cookies. Obtén más información sobre el modelado de comportamiento.