Cette fonctionnalité n'est disponible que dans Analytics 360, qui fait partie de Google Marketing Platform. En savoir plus sur Google Marketing Platform |
BigQuery est un entrepôt de données cloud qui vous permet d'exécuter des requêtes de façon extrêmement rapide sur des ensembles de données volumineux.
Vous pouvez exporter les données sur les sessions et les appels à partir d'un compte Google Analytics 360 vers BigQuery, puis interroger l'ensemble de vos données Analytics à l'aide d'une syntaxe de type SQL.
Lorsque vous exportez des données vers BigQuery, elles vous appartiennent. Vous pouvez gérer les autorisations d'accès aux projets et aux ensembles de données à l'aide des LCA de BigQuery.
Comparer BigQuery Export dans Google Analytics 4 et Universal Analytics
Google Analytics 4 | Universal Analytics |
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Disponible avec les versions standard (gratuite) et 360 (payante) Limite de la version standard : un million d'événements par jour Limite de la version 360 : des milliards d'événements par jour |
Disponible pour les utilisateurs de la version 360 (payante) |
Coût Exportation gratuite vers le bac à sable BigQuery (dans les limites du bac à sable) Les données exportées qui dépassent les limites du bac à sable sont facturées selon les conditions du contrat |
Coût Exportation gratuite vers le bac à sable BigQuery (dans les limites du bac à sable) Les données exportées qui dépassent les limites du bac à sable sont facturées selon les conditions du contrat |
Configuration Peut inclure des flux de données spécifiques et exclure des événements spécifiques pour chaque propriété (vous permet de contrôler le volume et le coût des exportations) |
Configuration Peut associer une vue par propriété (exporte toutes les données de cette vue) |
Exportation en flux continu 0,05 $ par Go (en savoir plus sur les tarifs de BigQuery) Table créée : events_intraday_AAAMMJJ La table est supprimée tous les jours :
Les données Campagne de l'utilisateur, Source de l'utilisateur et Support de l'utilisateur ne sont pas incluses pour les nouveaux utilisateurs. |
Exportation en flux continu 0,05 $ par Go (en savoir plus sur les tarifs de BigQuery) Table créée : ga_realtime_sessions_AAAAMMJJ Vue BigQuery créée : ga_realtime_sessions_view_AAAAMMJJ |
Exportation quotidienne Table créée : events_AAAAMMJJ |
Exportation quotidienne Tables créées ga_sessions_intraday_AAAAMMJJ
ga_sessions_AAAAMMJJ
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Exportation, généralités Remplissage : aucun remplissage Ensemble de données : pour chaque propriété associée, un ensemble de données appelé analytics_<id de propriété> Si vous avez implémenté le mode Consentement, l'exportation inclut :
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Exportation, généralités Remplissage : lors de l'association, remplissage de 13 mois de données ou 10 milliards d'appels (selon le volume le plus faible) (Le remplissage vers le bac à sable BigQuery peut échouer.) Ensemble de données : pour chaque vue associée, un ensemble de données portant le même nom que la vue |
Schéma d'exportation Chaque ligne d'une table BigQuery représente un événement. Données d'événement uniques à Google Analytics 4 Bien que certains champs Google Analytics 4 soient essentiellement identiques à ceux d'Universal Analytics (par exemple, device.category et device.deviceCategory), il existe plus de différences que de similitudes entre les données d'événement GA4 et les données d'appel UA. |
Schéma d'exportation Chaque ligne d'une table BigQuery représente une session. Données d'appel uniques à Universal Analytics Bien que certains champs Universal Analytics soient essentiellement identiques à ceux de Google Analytics 4 (device.deviceCategory et device.category, par exemple), il existe plus de différences que de similitudes entre les données d'appel UA et les données d'événement GA4. |
Étape suivante
Ressources associées
Cliquez sur les liens ci-dessous pour en savoir plus sur les concepts concernés :
- Google BigQuery
- LCA BigQuery
- Syntaxe BigQuery
- Créer un système de recommandation BigQuery
- Modèles de conception BigQuery
Si BigQuery est déjà configuré, vous pouvez vous familiariser avec cet outil à l'aide de notre exemple d'ensemble de données.