 |
Ця функція доступна лише в Analytics 360, що є сервісом Google Marketing Platform. Докладніше про Google Marketing Platform. |
BigQuery – це хмарне сховище даних, за допомогою якого можна швидко надсилати запити на отримання даних із великих наборів.
Ви можете експортувати в BigQuery дані сеансів та звернень з облікового запису Google Analytics 360, а потім виконувати запити за відомостями Analytics, використовуючи синтаксис типу SQL.
Після експорту даних у BigQuery ви стаєте їх власником. Щоб керувати дозволами в проектах і наборах даних, використовуйте списки контролю доступу (ACL) у BigQuery.
Порівняння BigQuery Export у Google Analytics 4 та Universal Analytics
| Google Analytics 4 | Universal Analytics |
|---|---|
|
Доступно для стандартної версії (безкоштовна) і версії 360 (платна) Обмеження стандартної версії: 1 млн подій на день Обмеження версії 360: мільярди подій на день |
Доступно для версії 360 (платна) |
|
Вартість Безкоштовний експорт даних в ізольоване програмне середовище BigQuery (застосовуються обмеження щодо ізольованого програмного середовища) Якщо перевищити ліміт, з вас стягуватиметься плата відповідно до умов угоди |
Вартість Безкоштовний експорт даних в ізольоване програмне середовище BigQuery (застосовуються обмеження щодо ізольованого програмного середовища) Якщо перевищити ліміт, з вас стягуватиметься плата відповідно до умов угоди |
|
Налаштування Може включати окремі потоки даних і виключати окремі події для кожного ресурсу Дає змогу контролювати обсяг експортованих даних і пов’язані витрати |
Налаштування Може зв’язати 1 представлення даних у ресурсі (Експортуються всі дані в представленні) |
|
Потоковий експорт даних 0,05 дол. США за ГБ (докладніше про ціни в BigQuery) Створюється таблиця: events_intraday_YYYYMMDD Таблиця видаляється щодня:
Не включає дані Кампанія користувача, Джерело користувача й Засіб користувача для нових користувачів |
Потоковий експорт даних 0,05 дол. США за ГБ (докладніше про ціни в BigQuery) Створюється таблиця: ga_realtime_sessions_YYYYMMDD Створюється представлення даних BigQuery: ga_realtime_sessions_view_YYYYMMDD |
|
Щоденний експорт даних Створюється таблиця: events_YYYYMMDD |
Щоденний експорт даних Створюються таблиці ga_sessions_intraday_YYYYMMDD
ga_sessions_YYYYMMDD
|
|
Експорт, загальні дані Заповнення даними: не заповнює Набір даних: для кожного зв’язаного ресурсу, 1 набір даних під назвою analytics_<property id> Якщо ви ввімкнули режим отримання згоди, експортуються:
|
Експорт, загальні дані Заповнення даними: після зв’язування заповнює даними за 13 місяців або даними 10 млрд звернень (залежно від того, який обсяг менший) (Із заповненням даними в ізольованому програмному середовищі BigQuery можуть виникати збої) Набір даних: для кожного зв’язаного ресурсу, 1 набір даних під тією ж назвою, що й представлення даних |
|
Схема експорту Кожний рядок таблиці BigQuery відведено для події Дані про події унікальні для Google Analytics 4 Хоча деякі поля Google Analytics 4 майже збігаються з полями Universal Analytics (як-от device.category та device.deviceCategory), між даними про події GA4 і даними звернень UA існує більше відмінностей, ніж подібностей |
Схема експорту Кожний рядок таблиці BigQuery відведено для сеансу Дані звернення унікальні для Universal Analytics Хоча деякі поля Universal Analytics майже збігаються з полями Google Analytics 4 (як-от device.deviceCategory та device.category), між даними звернень UA і даними про події GA4 існує більше відмінностей, ніж подібностей |
Подальші дії
Як налаштувати BigQuery Export
Статті за темою
Відвідайте перелічені нижче ресурси, щоб дізнатися більше про:
- Google BigQuery
- Списки контролю доступу BigQuery
- Синтаксис BigQuery
- Систему рекомендацій Build BigQuery
- Шаблони дизайну BigQuery
Якщо BigQuery вже налаштовано, ознайомтеся з цим інструментом, використовуючи наш зразок набору даних.
