BigQuery-Streaming-Export

Themen in diesem Artikel:

Streaming-Export

Mit dem Streaming-Export können über BigQuery Export innerhalb weniger Minuten aktuelle Daten für den laufenden Tag abgerufen werden.

Wenn Sie diese Exportoption nutzen, liefert BigQuery neuere, analysierbare Daten zu Ihren Nutzern und deren Zugriffen in Ihrer Property.

Beim Streaming-Export wird für jeden Tag eine neue Tabelle und eine BigQuery-Ansicht dieser Tabelle erstellt:

  • Tabelle: ga_realtime_sessions_YYYYMMDD ist eine interne Staging-Tabelle, die sämtliche Sitzungsdatensätze für alle Aktivitäten an diesem Tag enthält. Die Daten werden fortlaufend etwa alle 15 Minuten exportiert. In der Tabelle befinden sich mehrere Datensätze einer Sitzung, wenn diese sich über verschiedene Exportvorgänge erstreckt.
     
    Die Tabellen ga_realtime_sessions_YYYYMMDD sollten nicht für Abfragen verwendet werden und werden nicht vom technischen Google Analytics-Support unterstützt. Da in den Tabellen die Datensätze einiger Sitzungen doppelt vorhanden sein können, führen Abfragen möglicherweise zu unerwarteten Ergebnissen. Sie können für Abfragen stattdessen die Ansicht ga_realtime_sessions_view_YYYYMMDD verwenden.
  • Ansicht: ga_realtime_sessions_view_YYYYMMDD wird über den exportierten Tabellen angezeigt. Damit werden Duplikate von Datensätzen wiederholter Sitzungen entfernt, die sich über mehrere Exporte verteilen. Sie können Abfragen für diese Tabelle durchführen, um doppelt vorhandene Streaming-Daten zu vermeiden. Weitere Informationen zu BigQuery-Ansichten

Abfrageleistung

Mit ga_realtime_sessions_view lassen sich doppelt vorhandene Nutzer und Sitzungen entfernen. Allerdings wird durch die Deduplizierung ein zusätzlicher Rechenschritt für jede Abfrage nötig, wodurch sich die Abfragezeit erhöht. Wie stark die Abfragezeit zunimmt, hängt vom Datenvolumen ab und ist daher von Kunde zu Kunde unterschiedlich.

Sie erhalten dafür aber insgesamt aktuellere Daten und die Möglichkeit, schnell auf diese zu reagieren.

Abrechnung

Für den Streaming-Export fallen zusätzliche Kosten in Höhe von 0,05 $ pro Gigabyte an Daten an. 1 Gigabyte entspricht ungefähr 600.000 Google Analytics-Treffern, wobei diese Zahl je nach Treffergröße variieren kann. Diese zusätzlichen Kosten sind durch den BigQuery-Gutschein gedeckt, den jeder Google Analytics 360-Kunde erhält. Weitere Informationen zu BigQuery-Preisen

Feldabdeckung

Verfügbare Felder

Mit Ausnahme der unten genannten sind die meisten grundlegenden Analytics-Dimensionen – also native, nicht erweiterte Dimensionen in Standardberichten – verfügbar.

Nicht verfügbare Felder

Daten, die durch andere Anzeigenquellen wie Google Ads, Campaign Manager oder Google Ad Manager erweitert wurden, sind nicht abrufbar.

Daten zur Channelgruppierung sind nicht verfügbar.

Folgende Felder sind nicht verfügbar:

  • userId
  • trafficSource.*
  • hits.latencyTracking.*
  • hits.publisher.*

Voraussetzungen

Google Analytics 360-Datenansichten, aus denen Sie Daten in BigQuery exportieren, müssen für die verbesserte Datenaktualität geeignet sein.

Implementierung

Der erste Schritt ist, BigQuery Export einzurichten und BigQuery mit Ihrer Analytics-Property zu verknüpfen, falls Sie dies noch nicht getan haben.

Gehen Sie dann folgendermaßen vor:

  1. Melden Sie sich in Google Analytics an. Verwenden Sie dazu eine E-Mail-Adresse mit INHABER-Zugriff auf das BigQuery-Projekt. Außerdem muss sie die Berechtigung zum Bearbeiten der Analytics-Property haben, die die zu verknüpfende Datenansicht enthält.
  2. Klicken Sie auf Verwaltung und rufen Sie die Property mit der Datenansicht auf, deren Daten exportiert werden sollen.
  3. Klicken Sie in der Spalte "PROPERTY" auf Alle Produkte > BigQuery > Verknüpfung anpassen.
  4. Wählen Sie Fortlaufender Datenexport aus.
  5. Klicken Sie auf Weiter.
  6. Klicken Sie auf Fertig.

Auswirkungen beim Ändern der Exporthäufigkeit

Wechsel von Datenexport mehrmals täglich im Batch zum fortlaufenden Datenexport: Änderungen an einer Property werden nicht vor 00:00 Uhr des Folgetags wirksam. Maßgeblich hierfür ist die Datenansicht mit der frühesten Zeitzoneneinstellung in der Property.

Wechsel vom fortlaufenden Datenexport zu Datenexport mehrmals täglich im Batch: Der Streaming-Export wird sofort deaktiviert und das Streamen von Daten innerhalb einiger Stunden eingestellt. Die Daten werden dann im nächsten regulären Exportfenster exportiert, also mehrmals täglich im Batch. Dieser nächste Export im Tagesverlauf enthält den kompletten Datensatz für den aktuellen Tag, so wie es bei dieser Einstellung der Exporthäufigkeit zu erwarten ist.

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