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यह सुविधा सिर्फ़ Analytics 360 में उपलब्ध है जो Google Marketing Platform का हिस्सा है. Google Marketing Platform के बारे में ज़्यादा जानें. |
इस लेख में यूरोपियन यूनियन के लिए, Analytics से BigQuery में एक्सपोर्ट किए गए आपके डेटा को, स्थानीय भाषा के हिसाब से बनाने का तरीका बताया गया है. ध्यान दें कि नए एक्सपोर्ट और मौजूदा एक्सपोर्ट की प्रक्रियाएं अलग-अलग हैं.
नए एक्सपोर्ट के डेटा को स्थानीय भाषा के मुताबिक बनानाइस सेक्शन में आप इन विषयों के बारे में जानेंगे:
मौजूदा एक्सपोर्ट को स्थानीय भाषा के मुताबिक बनाना
पहला कदम: Google Cloud Platform प्रोजेक्ट बनाना और BigQuery चालू करना
- Google Cloud Platform Console में लॉग इन करें.
- कोई Google Cloud Platform प्रोजेक्ट बनाएं.
आप नया प्रोजेक्ट बना सकते हैं या कोई मौजूदा प्रोजेक्ट चुन सकते हैं. - एपीआई टेबल पर जाएं.
सबसे ऊपर बाएं कोने में मौजूद, प्रॉडक्ट और सेवाएं मेन्यू खोलें, फिर एपीआई और सेवाएं पर क्लिक करें. इसके बाद, लाइब्रेरी पर क्लिक करें. - BigQuery को चालू करें.
Google Cloud APIs में जाकर, BigQuery API पर क्लिक करें. इसके बाद, एक पेज खुलेगा, जिस पर एपीआई चालू करें पर क्लिक करें. - कहे जाने पर, सेवा की शर्तें पढ़ें और उन पर सहमति दें.
दूसरा कदम: BigQuery Export के लिए अपना प्रोजेक्ट तैयार करना
- पक्का करें कि आपके प्रोजेक्ट के लिए बिलिंग चालू है.
अगर आपके प्रोजेक्ट के लिए बिलिंग चालू नहीं है, तो सबसे ऊपर बाएं कोने में प्रॉडक्ट और सेवाएं मेन्यू खोलें. इसके बाद, बिलिंग पर क्लिक करें. - कहे जाने पर, बिलिंग खाता बनाएं.
किसी प्रोजेक्ट पर बिलिंग लागू करने के लिए, बिलिंग खाता होना ज़रूरी है. एक ही बिलिंग खाते को कई प्रोजेक्ट के साथ शेयर किया जा सकता है. अपना बिलिंग खाता बनाने के लिए API (एपीआई) कंसोल में दिए गए कदमों का पालन करें. - अगर मुफ़्त में आज़माने की सुविधा उपलब्ध है, तो उसे स्वीकार करें.
अगर आपको मुफ़्त में आज़माने की सुविधा ऑफ़र की गई है, तो आप इसे स्वीकार कर सकते हैं. हालांकि, अगर आप चाहते हैं कि इस सुविधा के खत्म होने के बाद भी BigQuery को एक्सपोर्ट किया गया डेटा मिलता रहे, तो इसके लिए आपको बिलिंग की जानकारी डालनी होगी. - बिलिंग चालू करने वाले कोड की पुष्टि करें.
अपना प्रोजेक्ट https://bigquery.cloud.google.com पर खोलें. साथ ही, प्रोजेक्ट में डेटा सेट बनाने की कोशिश करें. प्रोजेक्ट के नाम के बगल में मौजूद नीले ऐरो के निशान पर क्लिक करें. इसके बाद, डेटा सेट बनाएं पर क्लिक करें. अगर आप डेटा सेट बना पा रहे हैं, तो बिलिंग सही ढंग से सेट अप है. अगर कोई गड़बड़ी नज़र आती है, तो पक्का करें कि बिलिंग चालू हो. - अपने प्रोजेक्ट में सेवा खाता जोड़ें.
analytics-processing-dev@system.gserviceaccount.com को प्रोजेक्ट के सदस्य के तौर पर जोड़कर, पक्का करें कि प्रोजेक्ट-लेवल पर उपयोगकर्ता की भूमिका, डेटा मालिक या जॉब उपयोगकर्ता के तौर पर सेट हो. Analytics से BigQuery में डेटा ले जाने के लिए, इन भूमिकाओं में से एक का होना ज़रूरी है. ज़्यादा जानें - अपना कूपन कोड रिडीम करें.
cloud.google.com/redeem पर जाएं. इसके बाद, BigQuery के लिए अपना हर महीने मिलने वाला 500 डॉलर का Analytics 360 क्रेडिट रिडीम करें. आपका कोड आपके खाता मैनेजर के ईमेल में शामिल किया जाएगा. BigQuery के लिए हर महीने 500 डॉलर का Analytics 360 क्रेडिट पाने के लिए यह कदम ज़रूरी है और एक्सपोर्ट शुरू होने से पहले इसे पूरा किया जाना चाहिए.अगर आपको एक नया बिलिंग खाता बनाने की चेतावनी दी जाती है, तो यूआरएल (https://console.developers.google.com/billing/redeem?organizationId= आपकी संगठन आईडी) के आखिर में अपना संगठन आईडी जोड़ें.
तीसरा कदम: किसी डेटासेट को ईयू की स्थानीय भाषा के मुताबिक बनाना
- https://bigquery.cloud.google.com पर अपना प्रोजेक्ट खोलें और नया डेटासेट बनाएं पर क्लिक करें.
- एक पैनल खुलता है, जिसमें आप अपना डेटासेट बनाने के लिए आवश्यक जानकारी डालते हैं.
- डेटासेट के लिए एक आईडी डालें. डेटासेट आईडी, Analytics में यूनिवर्सल पिकर में मिलने वाले Analytics व्यू आईडी के जैसा ही होना चाहिए.
- डेटा की लोकेशन के लिए, ईयू (यूरोपियन यूनियन) चुनें.
- डेटा खत्म होने की तारीख अपने हिसाब से सेट करें.
अगर आप पुराने डेटा का विश्लेषण करना चाहते हैं, तो कभी नहीं चुनें. डेटा की तारीख खत्म होने के बाद, यह हमेशा के लिए मिट जाता है. - ठीक है पर क्लिक करें.
- डेटासेट के लिए एक आईडी डालें. डेटासेट आईडी, Analytics में यूनिवर्सल पिकर में मिलने वाले Analytics व्यू आईडी के जैसा ही होना चाहिए.
चौथा कदम: BigQuery को Analytics 360 से जोड़ना
लिंक करने की सुविधा का इस्तेमाल हमेशा करते रहें. ईयू की स्थानीय भाषा के मुताबिक बनाए गए डेटासेट में डेटा भी फ़्लो होगा.
- Google Analytics में साइन इन करें. ऐसे ईमेल पते का इस्तेमाल करें जिसमें BigQuery प्रोजेक्ट के लिए मालिक के तौर पर ऐक्सेस हो. साथ ही, उस Analytics प्रॉपर्टी के लिए एडिटर का ऐक्सेस भी होना चाहिए जिसमें वह डेटा स्ट्रीम शामिल है जिसे आप लिंक करना चाहते हैं.
- एडमिन पर क्लिक करके उस Analytics 360 प्रॉपर्टी पर जाएं जिसमें वह व्यू मौजूद है जिसे आप जोड़ना चाहते हैं.
- प्रॉपर्टी कॉलम में सभी प्रॉडक्ट पर क्लिक करें. इसके बाद, BigQuery को जोड़ें पर क्लिक करें.
- अपना Big Query प्रोजेक्ट नंबर या आईडी डालें. (अपना प्रोजेक्ट नंबर और आईडी पता लगाने के तरीके के बारे में ज़्यादा जानें.)
- लिंक किया जाने वाला व्यू चुनें (यह वही व्यू है जिसकी आपने ऊपर तीसरे कदम में पहचान की थी).
- ज़रूरी नहीं: वे ईमेल पते चुनें, जिन पर आप दैनिक सफलता और/या विफलता की सूचनाएं पाना चाहते हैं.
- ज़रूरी नहीं: अपने मौजूदा दिन की एक्सपोर्ट प्राथमिकता चुनें. ध्यान दें कि लगातार एक्सपोर्ट विकल्प में क्लाउड स्ट्रीमिंग सेवा का इस्तेमाल होता है. इसमें प्रति जीबी अतिरिक्त 2.25 रुपये का शुल्क शामिल है.
- पुष्टि करें कि आपने बिलिंग चालू कर दी है और अपने प्रोजेक्ट से जुड़े सभी क्रेडिट या कूपन लागू कर दिए हैं.
- सेव करें पर क्लिक करें.
- अगर आप एक्सपोर्ट रोकना चाहते हैं, तो इस पेज पर वापस आएं. इसके बाद, BigQuery सेक्शन में, लिंक में बदलाव करें पर क्लिक करें.
इस सेक्शन में आप इन विषयों के बारे में जानेंगे:
- पहला कदम: अमेरिका की स्थानीय भाषा के मुताबिक बनाए गए मौजूदा डेटासेट से, डेटा को अलग करना और किसी दूसरी जगह ले जाना
- दूसरा कदम: अपने डेटा का बैक अप लेना और फिर स्थानीय भाषा के मुताबिक मौजूदा डेटासेट को मिटाना
- तीसरा कदम: यूरोपियन यूनियन की स्थानीय भाषा के मुताबिक, एक ही नाम का नया डेटासेट बनाना
- चौथा कदम: BigQuery को Analytics 360 से फिर से लिंक करना
आप पुराने डेटा को दूसरी जगहों (जैसे, अमेरिका से एशिया या दक्षिण अमेरिका) में ले जाने के लिए, इन निर्देशों में बदलाव कर सकते हैं.
पहला कदम: अमेरिका की स्थानीय भाषा के मुताबिक बनाए गए मौजूदा डेटासेट से, डेटा को अलग करना और किसी दूसरी जगह ले जाना
नए डेटासेट पर एक्सपोर्ट भेजने के लिए, आपको फिर से इंटिग्रेट करने से पहले, प्रोजेक्ट से मौजूदा डेटासेट हटाना होगा.
- अपना मौजूदा BigQuery Export अलग करें:
- एडमिन > प्रॉपर्टी कॉलम > प्रॉडक्ट लिंकिंग > सभी प्रॉडक्ट पर क्लिक करें.
- BigQuery सेक्शन में, लिंक में बदलाव करें > अलग करें पर क्लिक करें.
- डेटा को अपने मौजूदा डेटासेट से, अलग नाम वाले एक नए जगह पर ले जाएं. आप किसी भी मौजूदा प्रक्रिया का इस्तेमाल कर सकते हैं. नया डेटासेट उसी प्रोजेक्ट में मौजूद हो सकता है, लेकिन उसका नाम मौजूदा एक्सपोर्ट के समान नहीं होना चाहिए (आप नए एक्सपोर्ट के लिए मौजूदा नाम फिर से इस्तेमाल करेंगे).
दूसरा कदम: अपने डेटा का बैक अप लेना और फिर स्थानीय भाषा के मुताबिक मौजूदा डेटासेट को मिटाना
- अपने पुराने डेटा की सुरक्षा के लिए, पुष्टि करें कि आपके डेटासेट को हटाने की प्रोसेस पूरी करने से पहले, उसका बैक अप ले लिया गया है. डेटासेट को कॉपी करने के बारे में ज़्यादा जानें.
- https://bigquery.cloud.google.com पर अपना प्रोजेक्ट खोलें और बाएं नेविगेशन में डेटासेट खोजें.
- डेटासेट के लिए ऐक्शन मेन्यू पर क्लिक करें. इसके बाद, डेटासेट मिटाएं पर क्लिक करें.
अपने पुराने डेटा को एक जगह से दूसरे जगह पर ले जाने के बारे में ज़्यादा जानें (उदाहरण के लिए, अमेरिका से यूरोपियन यूनियन).
तीसरा कदम: यूरोपियन यूनियन की स्थानीय भाषा के मुताबिक, एक ही नाम का नया डेटासेट बनाना
- https://bigquery.cloud.google.com पर अपना प्रोजेक्ट खोलें और नया डेटासेट बनाएं पर क्लिक करें.
- एक पैनल खुलता है, जिसमें आप अपना डेटासेट बनाने के लिए आवश्यक जानकारी डालते हैं.
- डेटासेट के लिए एक आईडी डालें. डेटासेट आईडी, Analytics में यूनिवर्सल पिकर में मिलने वाले Analytics व्यू आईडी के जैसा ही होना चाहिए.
- डेटा की लोकेशन के लिए, ईयू (यूरोपियन यूनियन) चुनें.
- डेटा खत्म होने की तारीख अपने हिसाब से सेट करें.
अगर आप पुराने डेटा का विश्लेषण करना चाहते हैं, तो कभी नहीं चुनें. डेटा की तारीख खत्म होने के बाद, यह हमेशा के लिए मिट जाता है. - ठीक है पर क्लिक करें.
- डेटासेट के लिए एक आईडी डालें. डेटासेट आईडी, Analytics में यूनिवर्सल पिकर में मिलने वाले Analytics व्यू आईडी के जैसा ही होना चाहिए.
चौथा कदम: BigQuery को Analytics 360 से दोबारा लिंक करना
- Google Analytics में साइन इन करें. ऐसे ईमेल पते का इस्तेमाल करें जिसमें BigQuery प्रोजेक्ट के लिए मालिक के ऐक्सेस के साथ-साथ Analytics प्रॉपर्टी में एडिटर के ऐक्सेस की भी अनुमति हो. इस Analytics प्रॉपर्टी में वह व्यू शामिल है जिसे आप लिंक करना चाहते हैं.
- एडमिन पर क्लिक करके, उस प्रॉपर्टी पर जाएं जिसमें वह व्यू मौजूद है जिसे आप जोड़ना चाहते हैं.
- प्रॉपर्टी कॉलम में सभी प्रॉडक्ट पर क्लिक करें. इसके बाद, BigQuery को जोड़ें पर क्लिक करें.
- अपना Big Query प्रोजेक्ट नंबर या आईडी डालें. (अपना प्रोजेक्ट नंबर और आईडी पता लगाने के तरीके के बारे में ज़्यादा जानें.)
- लिंक किया जाने वाला व्यू चुनें (यह वही व्यू है जिसकी आपने ऊपर तीसरे कदम में पहचान की थी).
- वैकल्पिक: वे ईमेल पते चुनें, जिन पर आप दैनिक सफलता और/या विफलता की सूचनाएं पाना चाहते हैं.
- ज़रूरी नहीं: अपने मौजूदा दिन की एक्सपोर्ट प्राथमिकता चुनें. ध्यान दें कि लगातार एक्सपोर्ट विकल्प में क्लाउड स्ट्रीमिंग सेवा का इस्तेमाल होता है. इसमें प्रति जीबी अतिरिक्त 2.25 रुपये का शुल्क शामिल है.
- पुष्टि करें कि आपने बिलिंग चालू कर दी है और अपने प्रोजेक्ट से जुड़े सभी क्रेडिट या कूपन लागू कर दिए हैं.
- सेव करें पर क्लिक करें.
- अगर आप एक्सपोर्ट रोकना चाहते हैं, तो इस पेज पर वापस आएं. इसके बाद, BigQuery सेक्शन में, लिंक में बदलाव करें पर क्लिक करें.
जब आप पहली बार किसी रिपोर्टिंग व्यू को BigQuery से जोड़ते हैं, तो Analytics डेटा बैकफ़िल करता है. हालांकि, जब आप उसे दोबारा जोड़ते हैं, तो डेटा बैकफ़िल नहीं करता. डेटा बैकफ़िल करने के बारे में ज़्यादा जानें.
अपने पुराने डेटा को मैनेज करने के लिए, आप उस बैक अप को ले जा सकते हैं जिसे आपने अमेरिका से यूरोपियन यूनियन में ले जाने वाली प्रोसेस के लिए, दूसरे कदम में बनाया था.
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