Configurer BigQuery Export

Cette fonctionnalité n'est disponible que dans Analytics 360, qui fait partie de Google Marketing Platform.
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Au sommaire de cet article :

Étape 1 : Créez un projet dans la console Google APIs et activez BigQuery

 

  1. Connectez-vous à la console Google APIs.
  2. Créez un projet dans la console Google APIs.

    Vous pouvez créer un projet ou sélectionner un projet existant.
  3. Accédez au tableau des API.

    Dans l'angle supérieur gauche, ouvrez le menu de navigation, cliquez sur API et services, puis sur Bibliothèque.
  4. Activez BigQuery.

    Dans la section API Google Cloud, cliquez sur API BigQuery. Sur la page suivante, cliquez sur Activer.
  5. Si vous y êtes invité, lisez et acceptez les conditions d'utilisation.

Étape 2 : Préparer votre projet pour BigQuery Export

 

  1. Vérifiez si la facturation est activée pour votre projet.

    Si la facturation n'est pas activée pour votre projet, ouvrez le menu de navigation dans l'angle supérieur gauche, puis cliquez sur Facturation.
  2. Si vous y êtes invité, créez un compte de facturation.

    Un tel compte est nécessaire pour assurer la facturation d'un projet. Plusieurs projets peuvent se partager un compte de facturation unique. Suivez les étapes de la console API afin de créer votre compte de facturation.
  3. Acceptez l'essai gratuit s'il est disponible.

    Si un essai gratuit vous est proposé, vous pouvez l'accepter sans problème. Toutefois, vous devez également saisir les informations de facturation pour que BigQuery continue à recevoir les données exportées une fois l'essai gratuit terminé.
  4. Validez l'activation de la facturation.

    Ouvrez votre projet à l'adresse https://console.cloud.google.com/bigquery et essayez de créer un ensemble de données dans le projet. Cliquez sur la flèche bleueà côté du nom du projet, puis sur Créer un ensemble de données. Si vous pouvez créer ce dernier, cela signifie que la facturation est configurée correctement. En cas d'erreurs, assurez-vous que la facturation est activée.
  5. Ajoutez le compte de service à votre projet.

    Ajoutez analytics-processing-dev@system.gserviceaccount.com en tant que membre du projet. Ensuite, vérifiez que l'autorisation définie au niveau du projet correspond à Éditeur (à ne pas confondre avec le rôle "Éditeur de données BigQuery"). Le rôle Éditeur est requis pour exporter des données Analytics vers BigQuery.

Étape 2.1 : [Facultatif] Préparez votre ensemble de données BigQuery en vue d'un stockage dans l'UE

 

À cette étape, envisagez de localiser votre ensemble de données dans l'UE.

Par défaut, les données sont géolocalisées aux États-Unis. La localisation de vos données dans l'UE après l'exportation initiale peut poser des problèmes au niveau des requêtes transmises entre les différentes régions BigQuery. La résolution de tels problèmes peut nécessiter un transfert de données, ce qui entraîne des coûts. Nous vous recommandons donc de créer l'ensemble de données localisé dans l'UE à ce stade afin d'éviter de telles répercussions.

La fonctionnalité BigQuery Export de Google Analytics n'est pas compatible avec les règles GCP qui empêchent la création d'ensembles de données aux États-Unis. Si une telle règle s'applique à votre projet GCP, vous devez la supprimer pour exporter vos données dans l'UE.

Si vous ne souhaitez pas stocker vos données dans l'UE, passez directement à l'étape 3.

  1. Ouvrez votre projet à l'adresse https://console.cloud.google.com/bigquery, puis cliquez sur Créer un ensemble de données.
  2. Un panneau vous invite à saisir les informations nécessaires pour créer votre ensemble de données.
     
    Pour Expiration des données, sélectionnez l'option Jamais si vous ne souhaitez pas que BigQuery supprime automatiquement vos données.
    • Saisissez l'ID de l'ensemble de données. Il doit correspondre à celui de la vue Analytics. Vous pouvez le trouver dans l'outil de sélection universel de votre compte Analytics.
    • Dans la liste déroulante Emplacement des données, sélectionnez Union européenne (UE).
    • Définissez le délai d'expiration des données souhaité.
      Sélectionnez Jamais si vous souhaitez effectuer une analyse de l'historique. Une fois les données arrivées à expiration, elles seront définitivement inaccessibles.
    • Cliquez sur OK.

Étape 3 : Associez BigQuery à Google Analytics 360

 

Nous vous recommandons vivement de ne pas associer plus de 300 vues de rapports Google Analytics à un projet BigQuery. Sinon, la qualité des données intrajournalières exportées risque de se dégrader.

Vous ne pouvez associer qu'une seule vue par propriété.

Une fois que vous avez suivi les deux premières étapes, vous pouvez activer BigQuery Export à partir de la page "Admin" d'Analytics.

  1. Connectez-vous à Google Analytics. Utilisez une adresse e-mail disposant d'un accès PROPRIÉTAIRE au projet BigQuery et du rôle Éditeur au niveau de la propriété Analytics qui contient la vue à associer.
  2. Cliquez sur Admin, puis accédez à la propriété Analytics 360 qui contient la vue à associer.
  3. Dans la colonne PROPRIÉTÉ, cliquez sur Tous les produits, puis sur Associer à BigQuery.
  4. Saisissez votre ID ou numéro de projet BigQuery. Pour savoir comment les trouver, cliquez ici.
  5. Sélectionnez la vue que vous souhaitez associer.
  6. Facultatif : sélectionnez les adresses e-mail auxquelles des notifications quotidiennes de réussite et/ou d'échec seront envoyées.
  7. Facultatif : sélectionnez votre préférence d'exportation pour le jour en cours. Notez que l'option d'exportation continue utilise le service de flux continu dans le cloud. Celui-ci inclut des frais supplémentaires de 0,05 $ par Go envoyé.
  8. Vérifiez que vous avez activé la facturation, et appliqué les éventuels avoirs ou bons de réduction à votre projet.
  9. Cliquez sur Enregistrer.
  10. Si vous devez arrêter l'exportation, revenez sur cette page et cliquez sur Paramétrer l'association dans la section BigQuery.

Vous devez disposer du rôle Éditeur pour dissocier BigQuery d'Analytics 360. 

  1. Cliquez sur ADMINISTRATION > colonne PROPRIÉTÉ > ASSOCIATIONS DE PRODUITS > Tous les produits.
  2. Sous BigQuery, cliquez sur Paramétrer l'association > Dissocier.

Tarification et facturation

Les frais d'utilisation de BigQuery portent sur deux éléments : l'espace de stockage et le traitement des requêtes. Vous pouvez consulter la grille tarifaire et obtenir des informations sur les différences entre les requêtes interactives et par lot.

Vous devez disposer d'un mode de paiement valide et enregistré dans Cloud afin de poursuivre l'exportation. Si l'exportation est interrompue en raison de l'invalidité de votre mode de paiement, nous ne pouvons pas recommencer l'exportation des données au cours de cette période.

Quand commencez-vous à obtenir des données ?

Une fois que l'association est terminée, la transmission des données vers votre projet BigQuery doit commencer sous 24 heures. Chaque jour, un fichier comportant les données de la veille est exporté (généralement, le matin du fuseau horaire défini pour la création des rapports), ainsi que trois fichiers contenant celles du jour. Nous fournissons un export de l'historique correspondant à 10 milliards d'appels ou à 13 mois de données, selon l'ensemble de données le moins volumineux.

Exporter des données de remplissage

Lors de l'association initiale d'une vue de rapports Analytics à BigQuery, Analytics exporte 13 mois ou 10 milliards d'appels (selon le moins volumineux des deux éléments) de données d'historique vers BigQuery. Cette exportation ne se produit qu'une seule fois par vue. Si vous dissociez ensuite une vue et l'associez à un autre projet BigQuery, Analytics ne procède pas à une autre exportation de données d'historique pour cette vue.

Lorsque vous faites passer une propriété de "Standard" à "360", les données collectées avant la mise à jour qui sont comprises dans la limite de 13 mois/10 milliards d'appels sont également exportées.

Éviter les erreurs d'exportation

Si vous ne respectez pas les points suivants, vous vous exposez à la désactivation temporaire de votre compte et à l'échec des exportations BigQuery depuis Analytics. Notez que nous ne pouvons pas traiter de nouveau les exportations ayant échoué en raison du non-respect des points suivants.

  • Assurez-vous que le compte de service dispose des autorisations nécessaires

    Si le compte de service (analytics-processing-dev@system.gserviceaccount.com) ne dispose pas d'une autorisation de MODIFICATION au niveau du projet à un moment quelconque, les données ne sont alors pas exportées.
  • Assurez-vous que la facturation est activée.
  • Vérifiez que l'API BigQuery est activée.

    Dans Google Cloud Platform > votre projet > API et services > Tableau de bord, assurez-vous que l'API BigQuery est activée.

Support

Une fois que vous avez configuré BigQuery Export, contactez l'assistance Analytics 360 pour tout problème concernant l'association de BigQuery à Analytics 360.

Pour tout autre type de problème (problèmes liés à la facturation, par exemple), contactez l'assistance Google Cloud.

BigQuery Export

Pour obtenir des informations, ainsi que des conseils et l'assistance de la communauté concernant la Google Analytics 360 fonctionnalité BigQuery Export, rejoignez le groupe Google ga-bigquery-developers.

Si vous souhaitez en savoir plus sur l'exportation et accéder à un exemple d'ensemble de données, consultez la documentation de BigQuery Export.

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