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Cette fonctionnalité n'est disponible que dans Analytics 360, qui fait partie de Google Marketing Platform. En savoir plus sur Google Marketing Platform |
Cet article vous explique comment localiser pour l'Union européenne les données que vous exportez depuis Analytics vers BigQuery. Notez qu'il existe deux procédures : une pour les nouvelles exportations et l'autre pour les exportations existantes.
Localiser de nouvelles exportationsDans cette section :
Localiser des exportations existantes
Étape 1 : Créer un projet Google Cloud Platform et activer BigQuery
- Connectez-vous à la console Google Cloud Platform.
- Créez un projet Google Cloud Platform.
Vous pouvez créer un projet ou sélectionner un projet existant. - Accédez au tableau des API.
En haut à gauche, ouvrez le menu Produits et services, cliquez sur API et services, puis sur Bibliothèque. - Activez BigQuery.
Sous API Google Cloud, cliquez sur API BigQuery. Sur la page suivante, cliquez sur Activer l'API. - Si vous y êtes invité, lisez et acceptez les conditions d'utilisation.
Étape 2 : Préparer votre projet pour BigQuery Export
- Vérifiez si la facturation est activée pour votre projet.
Si la facturation n'est pas activée pour votre projet, ouvrez le menu Produits et services en haut à gauche, puis cliquez sur Facturation. - 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. - Acceptez l'essai gratuit s'il est disponible.
Si un essai gratuit vous est proposé, vous pouvez l'accepter sans problème. Toutefois, vous devez aussi saisir les informations de facturation pour que BigQuery continue à recevoir les données exportées une fois l'essai gratuit terminé. - Validez l'activation de la facturation.
Ouvrez votre projet à l'adresse https://bigquery.cloud.google.com, puis essayez de créer un ensemble de données dans le projet. Cliquez sur la flèche bleue à 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. - Ajoutez le compte de service à votre projet.
Ajoutez analytics-processing-dev@system.gserviceaccount.com en tant que membre du projet, puis attribuez-lui le rôle utilisateur Propriétaire de données ou Utilisateur de tâche au niveau du projet. En effet, l'exportation de données depuis Analytics vers BigQuery nécessite l'un de ces deux rôles. En savoir plus - Utilisez votre code de coupon.
Accédez à cloud.google.com/redeem afin d'utiliser votre avoir Analytics 360 de 500 $ par mois pour BigQuery. Votre code sera inclus dans un e-mail envoyé par votre responsable de compte. Afin de recevoir l'avoir Analytics 360 de 500 $ par mois pour BigQuery, vous devez suivre cette étape avant le lancement de l'exportation.Si vous recevez une alerte vous invitant à créer un compte de facturation, ajoutez l'ID de votre entreprise à la fin de l'URL (https://console.developers.google.com/billing/redeem?organizationId=ID de votre entreprise).
Étape 3 : Créer un ensemble de données localisé pour l'UE
- Ouvrez votre projet à l'adresse https://bigquery.cloud.google.com, puis cliquez sur Créer un ensemble de données.
- Un panneau apparaît, vous invitant à saisir les informations nécessaires pour créer votre ensemble de 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 analyser l'historique. Une fois les données arrivées à expiration, elles seront définitivement inaccessibles. - Cliquez sur OK.
- 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.
Étape 4 : Associer BigQuery à Analytics 360
Effectuez l'association en suivant la procédure habituelle. L'ensemble de données localisé pour l'UE sera alors alimenté.
- 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.
- Cliquez sur Admin, puis accédez à la propriété Analytics 360 qui contient la vue à associer.
- Dans la colonne PROPRIÉTÉ, cliquez sur Tous les produits, puis sur Associer à BigQuery.
- Saisissez votre ID ou numéro de projet BigQuery. Pour savoir comment les trouver, cliquez ici.
- Sélectionnez la vue à associer (celle que vous avez identifiée à l'étape 3 ci-dessus).
- Facultatif : sélectionnez les adresses e-mail auxquelles des notifications quotidiennes de réussite et/ou d'échec seront envoyées.
- 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.
- Vérifiez que vous avez activé la facturation, et appliqué les éventuels avoirs ou coupons à votre projet.
- Cliquez sur Enregistrer.
- Si vous devez arrêter l'exportation, revenez sur cette page et cliquez sur Paramétrer l'association dans la section BigQuery.
Dans cette section :
- Étape 1 : Dissocier et déplacer les données incluses dans un ensemble de données localisé pour les États-Unis
- Étape 2 : Sauvegarder vos données, puis supprimer l'ensemble de données existant localisé pour les États-Unis
- Étape 3 : Créer un ensemble de données du même nom localisé pour l'UE
- Étape 4 : Associer de nouveau BigQuery à Analytics 360
Vous pouvez adapter ces instructions pour déplacer les données de l'historique vers d'autres emplacements (par exemple, des États-Unis vers l'Asie ou l'Amérique du Sud).
Étape 1 : Dissocier et déplacer les données incluses dans un ensemble de données localisé pour les États-Unis
Pour définir un nouvel ensemble de données d'exportation, vous devez supprimer celui qui est déjà défini dans le projet, puis le réintégrer.
- Dissociez BigQuery Export :
- Cliquez sur ADMINISTRATION > colonne PROPRIÉTÉ > ASSOCIATION DE PRODUITS > Tous les produits.
- Sous BigQuery, cliquez sur Paramétrer l'association > Dissocier.
- Déplacez les données de votre ensemble de données existant vers un nouvel emplacement portant un autre nom, en suivant la procédure de votre choix. Vous pouvez définir le nouvel ensemble de données dans le même projet, mais vous devez lui attribuer un nom différent de celui de l'exportation existante, car c'est celui que vous attribuerez à votre nouvelle exportation.
Étape 2 : Sauvegarder vos données, puis supprimer l'ensemble de données existant localisé pour les États-Unis
- Pour protéger les données de votre historique, vérifiez que votre ensemble de données est sauvegardé avant de supprimer cette instance. Découvrez la procédure à suivre pour copier des ensembles de données.
- Ouvrez votre projet à l'adresse https://bigquery.cloud.google.com et repérez l'ensemble de données souhaité dans le menu de navigation de gauche.
- Cliquez sur le menu d'actions au niveau de l'ensemble de données, puis sur Supprimer l'ensemble de données.
En savoir plus sur le transfert des données de votre historique d'une zone géographique à une autre (par exemple, des États-Unis vers l'UE)
Étape 3 : Créer un ensemble de données du même nom localisé pour l'UE
- Ouvrez votre projet à l'adresse https://bigquery.cloud.google.com, puis cliquez sur Créer un ensemble de données.
- Un panneau apparaît, vous invitant à saisir les informations nécessaires pour créer votre ensemble de 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 analyser l'historique. Une fois les données arrivées à expiration, elles seront définitivement inaccessibles. - Cliquez sur OK.
- 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.
Étape 4 : Associer de nouveau BigQuery à Analytics 360
- 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.
- Cliquez sur Administration, puis accédez à la propriété qui contient la vue à associer.
- Dans la colonne PROPRIÉTÉ, cliquez sur Tous les produits, puis sur Associer à BigQuery.
- Saisissez votre ID ou numéro de projet BigQuery. Pour savoir comment les trouver, cliquez ici.
- Sélectionnez la vue à associer (celle que vous avez identifiée à l'étape 3 ci-dessus).
- Facultatif : sélectionnez les adresses e-mail auxquelles des notifications quotidiennes de réussite et/ou d'échec seront envoyées.
- 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.
- Vérifiez que vous avez activé la facturation, et appliqué les éventuels avoirs ou coupons à votre projet.
- Cliquez sur Enregistrer.
- Si vous devez arrêter l'exportation, revenez sur cette page et cliquez sur Paramétrer l'association dans la section BigQuery.
Analytics assure le remplissage des données la première fois que vous associez une vue de rapports à BigQuery, mais pas si vous devez l'associer à nouveau. En savoir plus sur le remplissage
Pour conserver les données de votre historique, vous pouvez déplacer la sauvegarde créée à l'étape 2 de ces instructions des États-Unis vers l'UE.
Ressources associées
Documentation Google Cloud sur l'utilisation d'ensembles de données
