In diesem Artikel geht es um Universal Analytics. Wenn Sie die nächste Generation von Google Analytics verwenden, finden Sie weitere Informationen unter Google Analytics 4-Properties.

BigQuery Export einrichten

Diese Funktion ist nur in Analytics 360 verfügbar, einem Bestandteil der Google Marketing Platform.
Weitere Informationen zur Google Marketing Platform
Themen in diesem Artikel

Schritt 1: Google API Console-Projekt erstellen und BigQuery aktivieren

 

  1. Melden Sie sich in der Google API Console an.
  2. Erstellen Sie ein Google API Console-Projekt.

    Sie können ein neues Projekt erstellen oder ein vorhandenes auswählen.
  3. Rufen Sie die APIs-Tabelle auf.

    Öffnen Sie dazu links oben das Navigationsmenü, klicken Sie auf APIs & Dienste und dann auf Bibliothek.
  4. Aktivieren Sie BigQuery.

    Klicken Sie unter Google Cloud APIs auf BigQuery API und dann auf der nächsten Seite auf Aktivieren.
  5. Lesen Sie sich die Nutzungsbedingungen durch und stimmen Sie ihnen zu.

Schritt 2: Projekt für BigQuery Export vorbereiten

 

  1. Achten Sie darauf, dass die Option Abrechnung für das Projekt aktiviert ist.

    Falls sie nicht aktiviert ist, öffnen Sie links oben das Navigationsmenü und klicken Sie auf Abrechnung.
  2. Fügen Sie ein Rechnungskonto hinzu, falls Sie dazu aufgefordert werden.

    Für die Abrechnung von Projekten ist ein Rechnungskonto erforderlich. Es kann für mehrere Projekte verwendet werden. Folgen Sie der Anleitung in der Google API Console, um das Rechnungskonto zu erstellen.
  3. Wenn eine kostenlose Testversion angeboten wird, akzeptieren Sie sie.

    Sie können diesem Angebot bedenkenlos zustimmen. Allerdings müssen Sie Zahlungsinformationen angeben, damit nach Ablauf der kostenlosen Testversion weiterhin exportierte Daten über BigQuery empfangen werden.
  4. Überprüfen Sie, ob die Option Abrechnung nun aktiviert ist.

    Öffnen Sie Ihr Projekt unter https://console.cloud.google.com/bigquery und erstellen Sie ein Dataset im Projekt. Klicken Sie auf den blauen Pfeil neben dem Projektnamen und dann auf Datenpool erstellen. Wenn Sie das Dataset erstellen können, ist die Abrechnung richtig eingerichtet. Wenn ein Fehler vorliegt, überprüfen Sie, ob die Abrechnung aktiviert ist.
  5. Fügen Sie dem Projekt das Dienstkonto hinzu.

    Fügen Sie analytics-processing-dev@system.gserviceaccount.com als Mitglied des Projekts hinzu. Achten Sie dabei darauf, dass die Berechtigung auf Projektebene nicht auf BigQuery-Dateneditor, sondern auf Bearbeiter festgelegt ist. Die Rolle „Bearbeiter“ ist erforderlich, um Daten aus Analytics nach BigQuery zu exportieren.

Schritt 2.1 (optional): BigQuery-Dataset für Speicherung in der EU vorbereiten

 

Bei Bedarf ist es empfehlenswert, an dieser Stelle ein Dataset für die Verwendung in der EU zu erstellen.

Die Daten werden standardmäßig in den USA gespeichert. Wenn Sie erst nach dem ersten Export ein Dataset für die EU erstellen, können bei Abfragen in verschiedenen BigQuery-Regionen Probleme auftreten. Diese Probleme können eventuell nur durch einen Datentransfer behoben werden, wodurch zusätzliche Kosten entstehen. Darum empfehlen wir, das Dataset für die Verwendung in der EU schon vorher zu erstellen.

Google Analytics BigQuery Export ist nicht mit GCP-Richtlinien kompatibel, die die Erstellung von Datasets in den USA verhindern. Wenn Sie eine solche Richtlinie für Ihr GCP-Projekt konfiguriert haben, müssen Sie sie entfernen, damit Ihre Daten in die EU exportiert werden können.

Wenn Sie Ihre Daten nicht in der EU speichern möchten, fahren Sie mit Schritt 3 fort.

  1. Öffnen Sie Ihr Projekt unter https://console.cloud.google.com/bigquery und klicken Sie auf Neues Dataset erstellen.
  2. Geben Sie die erforderlichen Daten ein.
     
    Achten Sie darauf, dass für Datenablauf die Option Nie eingestellt ist, wenn BigQuery die Daten nicht automatisch löschen soll.
    • Geben Sie eine ID für das Dataset ein. Die Dataset-ID muss mit der ID der Analytics-Datenansicht übereinstimmen. Diese finden Sie in Analytics in der universellen Auswahl.
    • Wählen Sie als Speicherort der Daten die Option EU aus.
    • Legen Sie das gewünschte Ablaufdatum fest.
      Wählen Sie Nie aus, wenn Sie eventuell eines Tages eine rückblickende Analyse vornehmen möchten. Abgelaufene Daten sind dauerhaft nicht mehr verfügbar.
    • Klicken Sie auf OK.

Schritt 3: BigQuery mit Google Analytics 360 verknüpfen

 

Als Best Practice empfehlen wir, maximal 300 Google Analytics-Berichtsdatenansichten mit einem einzelnen BigQuery-Projekt zu verknüpfen. Andernfalls können Probleme mit dem Export von Daten für den Tagesverlauf auftreten.

Sie können nur eine Ansicht pro Property verknüpfen.

Nachdem Sie die ersten beiden Schritte abgeschlossen haben, aktivieren Sie auf der Verwaltungsseite von Analytics die Option „BigQuery Export“.

  1. Melden Sie sich in Google Analytics an.Verwenden Sie dazu eine E-Mail-Adresse mit INHABER-Zugriff auf das BigQuery-Projekt und der Rolle Bearbeiter für die Analytics-Property, die die zu verknüpfende Datenansicht enthält.
  2. Klicken Sie auf Verwaltung und rufen Sie die Analytics 360-Property mit der Datenansicht auf, die Sie verknüpfen möchten.
  3. Klicken Sie in der Spalte PROPERTY auf Alle Produkte und dann auf BigQuery verknüpfen.
  4. Geben Sie die BigQuery-Projektnummer oder -ID ein. Weitere Informationen zum Ermitteln der Projektnummer und -ID
  5. Wählen Sie die Datenansicht aus, die Sie verknüpfen möchten.
  6. Optional: Wählen Sie die E-Mail-Adressen aus, an die tägliche Benachrichtigungen zu erfolgreichen Aktionen bzw. Fehlern gesendet werden sollen.
  7. Optional: Wählen Sie die Option für aktuelle Exporte aus. Für den fortlaufenden Export wird der Cloud-Streamingdienst verwendet. Dafür fallen pro gesendetem GB zusätzliche Kosten in Höhe von 0,05 $ an.
  8. Bestätigen Sie für das Projekt, dass die Abrechnung aktiviert ist und Sie alle relevanten Guthaben übertragen und Gutscheine eingelöst haben.
  9. Klicken Sie auf Speichern.
  10. Falls Sie den Export unterbrechen müssen, rufen Sie diese Seite noch einmal auf und klicken Sie im Bereich BigQuery auf Verknüpfung anpassen.
  1. Klicken Sie auf VERWALTUNG > Spalte „Property“ > PRODUKTVERKNÜPFUNG > Alle Produkte.
  2. Klicken Sie unter BigQuery auf Verknüpfung anpassen > Verknüpfung aufheben.

Preise und Abrechnung

Die Gebühren für die Nutzung von BigQuery setzen sich aus zwei Komponenten zusammen: Speicherung und Datenabfrage. Im Artikel BigQuery-Preise erhalten Sie einen Überblick über die Preisstruktur und in diesem Artikel erfahren Sie mehr über die Unterschiede zwischen interaktiven und Batch-Abfragejobs.

Damit der Export fortgesetzt werden kann, muss in Cloud ein gültiges Zahlungsmittel hinterlegt sein. Sollte der Export aufgrund einer ungültigen Zahlungsmethode unterbrochen werden, können die Daten für den entsprechenden Zeitraum nicht noch einmal exportiert werden.

Zeitpunkt der Datenverfügbarkeit

Nachdem die Verknüpfung erstellt wurde, sollten innerhalb von 24 Stunden Daten im BigQuery-Projekt sichtbar sein. Pro Tag wird eine Datei exportiert, die die Daten des Vortags enthält (generell am Morgen der für Berichte festgelegten Zeitzone). Außerdem werden täglich drei Dateien mit den Daten des aktuellen Tags exportiert. Wenn die Integration abgeschlossen ist, stellen wir innerhalb von vier Wochen einen Export von 10 Milliarden Treffern oder 13 Monaten bisheriger Daten bereit, je nachdem, welche Datenmenge kleiner ist.

Daten-Backfill

Wenn Sie BigQuery zum ersten Mal mit einer Berichtsdatenansicht in Analytics verknüpfen, werden bis zu 10 Milliarden Treffer oder 13 Monate bisheriger Daten exportiert, je nachdem, welche Datenmenge kleiner ist. Dieser Export historischer Daten wird nur einmal pro Datenansicht durchgeführt. Wenn Sie irgendwann die Verknüpfung mit einer Datenansicht aufheben und diese anschließend einem anderen BigQuery-Projekt zuordnen, wird für diese Datenansicht kein erneuter Export der historischen Daten durchgeführt.

Wenn Sie ein Upgrade für eine Property von Analytics auf Analytics 360 ausführen, werden auch die vor dem Upgrade erfassten Daten exportiert, die unter das Limit von 13 Monaten bzw. 10 Milliarden Treffern fallen.

Exportfehler vermeiden

Wenn Sie die nachfolgenden Punkte nicht ausführen, kann Ihr Konto vorübergehend deaktiviert werden und es kann zu Fehlern bei Ihren täglichen BigQuery-Exporten aus Analytics kommen. Solche fehlgeschlagenen Exporte können nicht noch einmal verarbeitet werden.

  • Das Dienstkonto muss die notwendigen Berechtigungen haben.

    Wenn für das Dienstkonto (analytics-processing-dev@system.gserviceaccount.com) zu irgendeinem Zeitpunkt kein Bearbeitungszugriff auf das Projekt besteht, werden die Daten nicht exportiert.
  • Die Abrechnung muss aktiviert sein.
  • Die BigQuery API muss aktiviert sein.

    Unter Google Cloud Platform > Ihr Projekt > APIs & Dienste > Dashboard können Sie das überprüfen.

Support

Wenn Sie BigQuery Export eingerichtet und Probleme mit der Verknüpfung von BigQuery und Analytics 360 haben, wenden Sie sich an den Analytics 360-Support.

In allen anderen Fällen, zum Beispiel bei Fragen zur Abrechnung, steht Ihnen der Google Cloud-Support zur Verfügung.

BigQuery Export

Als Mitglied der Google-Gruppe „ga-bigquery-developers“ erhalten Sie aktuelle Informationen, Community-Support und Tipps zur Google Analytics 360-BigQuery Export-Funktion.

In der Dokumentation zu BigQuery Export erfahren Sie mehr darüber, wie Sie Daten exportieren. Dort haben Sie außerdem Zugriff auf ein Beispiel-Dataset.

BigQuery

BI-Anbieter: Integration in BigQuery

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