 |
Тази функция е налице само за Google Анализ 360 – част от Google Marketing Platform. Научете повече за Google Marketing Platform. |
BigQuery е хранилище за данни в облака, което Ви дава възможност да изпълнявате свръх бързи заявки за големи набори от данни.
Можете да експортирате данни за сесиите и посещенията от профил в Google Анализ 360 към BigQuery и след това да използвате подобен на SQL синтаксис, за да направите заявка за всичките си данни от Google Анализ.
Когато експортирате данни към BigQuery, Вие ги притежавате и можете да използвате списъци за контрол на достъпа на BigQuery за управление на разрешенията за проекти и набори от данни.
Сравняване на BigQuery Export в Google Анализ 4 и Universal Analytics
| Google Анализ 4 | Universal Analytics |
|---|---|
|
Налице за стандартната версия (без парично заплащане) и версия 360 (платена) Ограничение за стандартната версия: 1 милион събития на ден Ограничение за 360: милиарди събития на ден |
Налице за версия 360 (платена) |
|
Цена Експортиране без парично заплащане в тестова среда на BigQuery в рамките на ограниченията за нея За експортираните данни, които надвишават ограниченията на тестовата среда, се начисляват такси съгласно договорните условия |
Цена Експортиране без парично заплащане в тестова среда на BigQuery в рамките на ограниченията за нея За експортираните данни, които надвишават ограниченията на тестовата среда, се начисляват такси съгласно договорните условия |
|
Настройване За всяка собственост могат да се включват конкретни потоци от данни и да се изключват конкретни събития (позволява Ви да контролирате обема и разходите за експортиране) |
Настройване Може да се свърже по 1 изглед за всяка собственост (експортират се всички данни в този изглед на собственост) |
|
Поточен експорт 0,05 щ.д. на ГБ (научете повече за ценообразуването в BigQuery) Създавана таблица: events_intraday_YYYMMDD Таблицата се изтрива всеки ден:
Не включва данни за Кампания на потребителя, Източник на потребителя или Носител на потребителя за нови потребители. |
Поточен експорт 0,05 щ.д. на ГБ (научете повече за ценообразуването в BigQuery) Създавана таблица: ga_realtime_sessions_YYYYMMDD Създаван изглед в BigQuery: ga_realtime_sessions_view_YYYYMMDD |
|
Ежедневно експортиране Създавана таблица: events_YYYYMMDD |
Ежедневно експортиране Създавани таблици ga_sessions_intraday_YYYYMMDD
ga_sessions_YYYYMMDD
|
|
Експортиране, общо Запълване: няма Набор от данни: за всяка свързана собственост 1 набор от данни на име analytics_<идентификатор на собствеността> Ако сте внедрили режим на получаване на съгласие, експортирането включва:
|
Експортиране, общо Запълване: след свързването запълване с данни за 13 месеца или 10 милиарда посещения, което от двете е по-малко (Запълването в BigQuery Sandbox може да не успее) Набор от данни: за всеки свързан изглед на собственост 1 набор от данни със същото име като изгледа |
|
Схема на експортирането Всеки ред в таблица в BigQuery представлява събитие Данни за събитията, които са уникални за Google Анализ 4 Въпреки че има някои полета в Google Анализ 4, които по същество са еднакви с полета в Universal Analytics (напр. device.category и device.deviceCategory), между данните за събития в GA4 и данните за посещенията в UA има повече разлики, отколкото прилики |
Схема на експортирането Всеки ред в таблица в BigQuery представлява сесия Данни за посещенията, които са уникални за Universal Analytics Въпреки че има някои полета в Universal Analytics, които по същество са еднакви с полета в Google Анализ 4 (напр. device.category и device.deviceCategory), между данните за посещенията в UA и данните за събитията в GA4 има повече разлики, отколкото прилики |
Следваща стъпка
Настройване на BigQuery Export
Сродни ресурси
Посетете следните ръководства, за да научите повече за:
- Google BigQuery;
- списъците за контрол на достъпа на BigQuery;
- синтаксиса на BigQuery.
- Създаване на система за препоръки в BigQuery
- Образци за дизайн в BigQuery
Ако вече сте настроили BigQuery, можете да се запознаете с него, като използвате нашия примерен набор от данни.
