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O BigQuery oferece armazenamento de dados na nuvem que permite executar consultas com alto desempenho em grandes conjuntos de dados.
Você pode exportar todos os eventos brutos das propriedades do Google Analytics 4 (incluindo subpropriedades e propriedades de visualização completa) para o BigQuery e usar uma sintaxe semelhante a SQL para consultar esses dados. No BigQuery, é possível exportar dados para um armazenamento externo ou importar dados externos e juntá-los aos seus dados do Google Analytics.
Você se torna proprietário de todas as informações que exporta para o BigQuery e pode usar as Access Control Lists do BigQuery para gerenciar as permissões de projetos e conjuntos de dados.
Uma exportação completa dos dados ocorre uma vez por dia. Eles também são exportados continuamente ao longo de 24 horas. Leia o artigo Exportação de streaming abaixo.
Você pode exportar dados para uma instância gratuita do BigQuery (sandbox do BigQuery), mas as exportações que ultrapassarem os limites do sandbox vão gerar custos.
As propriedades padrão têm um limite diário de um milhão de eventos do BigQuery Export. Saiba mais sobre os limites do BigQuery Export.
Tipos de BigQuery Export
O Google Analytics oferece as seguintes opções de BigQuery Export, cada uma com disponibilidade de dados diferente para o dia atual, e que devem ser escolhidas com base nas suas necessidades e no seu orçamento:
| Tipos de exportação | Melhor quando você precisa de... | Exportar detalhes | Limites | Advertências |
|---|---|---|---|---|
|
Exportação diária (padrão, 360) |
Um conjunto completo de dados do dia anterior, e não precisa de dados rapidamente ou não é cliente do 360. |
Exporta todos os dados brutos e sem amostragem de eventos do dia anterior uma vez por dia. Horário específico não garantido. Normalmente, as exportações são feitas no meio da tarde no fuso horário da sua propriedade, mas podem ser adiadas até o fim do dia ou para o dia seguinte. Último clique observado, sem modelagem. |
Propriedades padrão: até 1 milhão de eventos por dia, com opções de filtragem para ficar abaixo do limite. Propriedades do 360: até 20 bilhões de eventos por dia. |
Alguns dados, como a atribuição do usuário, podem ter um atraso de até 24 horas. Recomendamos usar a exportação diária, em vez de streaming, para dados de atribuição do usuário. |
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Nova frequência diária (360) |
Dados mais rápidos e completos ao longo do dia. |
Os dados normalmente chegam às 5h. Atualizações em lote ao longo do dia, normalmente em até 60 minutos. Mesmo esquema da exportação diária. A exportação começa com base no fuso horário da propriedade. Último clique observado, sem modelagem. Muito mais rápido do que a exportação diária. |
O SLA não está disponível para algumas propriedades extragrandes. | Disponível apenas para as propriedades do 360 "Normal" e "Grande". |
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Streaming (padrão, 360) |
Dados quase em tempo real (em minutos). |
Uma exportação em tempo real dos dados do dia atual. Conclusão com a maior rapidez possível: opera sem um SLO de integridade e pode conter lacunas de dados. |
Sem limites de volume. | Os dados de origem do tráfego de novos usuários e novas sessões são excluídos da exportação. |
Observação: cada exportação vai gerar custos de armazenamento e processamento no BigQuery. Para usar a exportação de streaming, há um custo adicional do BigQuery de aproximadamente US$ 0,05 por gigabyte de dados. 1 gigabyte equivale a cerca de 600 mil eventos do Google Analytics, embora esse número varie dependendo do tamanho do evento. Saiba mais sobre os preços do BigQuery.
Diferenças entre a interface do Google Analytics e o BigQuery Export
A exportação de eventos do BigQuery oferece acesso a eventos brutos e dados do usuário, com exceção das adições de valor feitas pelo Google Analytics aos dados encontrados em relatórios padrão e análises detalhadas. Por isso, os dados da exportação de eventos do BigQuery podem ser diferentes daqueles encontrados na interface do Google Analytics.
Para entender as diferenças entre a exportação de eventos do BigQuery e a interface do Google Analytics, além de analisar maneiras de reduzi-las quando possível, consulte o documento Redução da lacuna entre a interface do Google Analytics e a exportação do BigQuery.
Exportação de streaming
Você pode escolher a exportação de streaming quando vincular sua propriedade do Google Analytics 4 ao BigQuery.
Isso disponibiliza os dados mais atualizados do dia em poucos minutos pelo BigQuery Export.
Quando você usa essa opção de exportação, o BigQuery traz as informações mais recentes sobre os usuários e o tráfego deles na propriedade para sua análise.
A exportação de streaming cria uma nova tabela para cada dia:
events_intraday_YYYYMMDD: uma tabela interna de preparo que inclui registros das atividades de sessões realizadas durante o dia. A exportação de streaming faz o melhor possível com as informações disponíveis, mas nem sempre inclui todos os dados devido a atrasos no processamento de eventos e/ou falha nos uploads. Os dados são exportados continuamente ao longo de 24 horas. Essa tabela pode incluir registros de uma sessão quando ela abrange várias operações de exportação. A tabela será excluída quandoevents_YYYYMMDDfor concluído.
Se você selecionar a opção diária ao configurar o BigQuery Export, a tabela a seguir também será criada todos os dias.
events_YYYYMMDD: a exportação diária completa de eventos.
Consulte events_YYYYMMDD em vez de events_intraday_YYYYMMDD para ver um conjunto de dados estável do dia.
Consulte Esquema do BigQuery Export para mais informações sobre as tabelas events_YYYYMMDD e events_intraday_YYYYMMDD.
A exportação de streaming do BigQuery não inclui os seguintes dados de atribuição de usuários para novos usuários:
- traffic_source.name (dimensão de relatório: campanha do usuário)
- traffic_source.source (dimensão de relatório: origem do usuário)
- traffic_source.medium (dimensão de relatório: mídia do usuário)
Os dados de atribuição dos usuários atuais são incluídos, mas o processamento de todas essas informações leva cerca de 24 horas. Por isso, só confie nos dados que vêm da exportação diária completa.
Para usar a exportação de streaming, há um custo adicional do BigQuery de aproximadamente US$ 0,05 por gigabyte de dados. 1 gigabyte equivale a cerca de 600 mil eventos do Google Analytics, embora esse número varie dependendo do tamanho do evento. Saiba mais sobre os preços do BigQuery.
Exportação com frequência diária
Agora você pode selecionar a opção "Exportação com frequência diária", além de "Exportação diária" e "Exportação de streaming". No momento, a exportação com frequência diária está disponível para propriedades do Analytics 360, e cada uma das três opções de exportação pode ser ativada de forma independente.
Para configurar a exportação com frequência diária, o faturamento no Google Cloud Platform precisa estar em vigor. Saiba mais sobre a exportação com frequência diária do BigQuery (GA360).
A programação das atualizações da tabela
As atualizações das tabelas criadas como parte do BigQuery Export são regidas pelo fuso horário da propriedade do Google Analytics de onde os dados são exportados.
As tabelas de exportação de streaming (events_intraday_YYYYMMDD) são atualizadas continuamente ao longo do dia, por exemplo, das 00h00min00s até 23h59min59s no fuso horário da propriedade. Quando um novo dia começa no fuso horário da propriedade, os eventos são gravados em uma nova tabela intradiária.
As tabelas de exportação diárias (events_YYYYMMDD) são criadas depois que o Google Analytics coleta todos os eventos do dia. O Analytics atualizará as tabelas diárias por até 72 horas após a data da tabela com eventos com carimbo de data/hora, como pacotes de eventos que são enviados com atraso pelo Measurement Protocol ou os SDKs do Firebase. Por exemplo, se a data da tabela for 01012022, o Google Analytics atualizará a tabela até 04012022 com eventos que tenham o carimbo de data/hora 01012022.
Às vezes, o Google Analytics pode atualizar as tabelas diárias a qualquer momento após o período de 72 horas, em circunstâncias que exigem que o Analytics processe novamente os dados históricos (por exemplo, uma correção de bug que soluciona um erro de processamento).
Pings sem cookies e dados fornecidos pelo cliente
Quando o modo de consentimento é implementado, os pings sem cookies coletados pelo Google Analytics são incluídos no BigQuery Export com os dados fornecidos pelo cliente, como user_id e dimensões personalizadas.
Preencher as dimensões de origem do tráfego "Não disponível"
Você pode usar os recursos a seguir para procurar dimensões de origem do tráfego atribuído para um determinado GCLID. Os identificadores wBRAID e gBRAID não são incluídos no BigQuery Export.
- API Google Ads
- Scripts do Google Ads
- Serviço de transferência de dados do BigQuery para o Google Ads
Para encontrar o GCLID de um registro "Não disponível" na coluna "traffic_source", consulte o campo GCLID na coluna collected_traffic_source. Para mais detalhes sobre como consultar informações de campanha no Google Ads usando um determinado GCLID, consulte o Contrato de nível de serviço do BigQuery Export.
GA4: integração com o Firebase e o BigQuery
Se uma propriedade do GA4 e um projeto do Firebase forem integrados, eles não poderão ser vinculados a projetos separados do BigQuery.
Comparar o BigQuery Export no Google Analytics 4 e no Universal Analytics
| Google Analytics 4 | Universal Analytics |
|---|---|
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Disponível na versão padrão (gratuita) e na 360 (paga) Limite da versão padrão: 1 milhão de eventos por dia Limite da versão 360: bilhões de eventos por dia |
Disponível na versão 360 (paga) |
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Custo Exportação gratuita para o sandbox do BigQuery nos limites do sandbox Os dados exportados que excedem os limites do sandbox geram cobranças, segundo termos contratuais |
Custo Exportação gratuita para o sandbox do BigQuery nos limites do sandbox Os dados exportados que excedem os limites do sandbox geram cobranças, segundo termos contratuais |
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Configuração Pode incluir fluxos de dados específicos e excluir eventos específicos para cada propriedade Permite controlar o volume e o custo de exportação |
Configuração Pode vincular uma vista por propriedade Exporta todos os dados nessa vista |
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Exportação de streaming US$ 0,05 por GB (saiba mais sobre os preços do BigQuery) Tabela criada: events_intraday_YYYYMMDD A tabela é excluída todos os dias nas seguintes situações:
Não inclui dados de Campanha do usuário, Origem do usuário ou Mídia do usuário para novos usuários |
Exportação de streaming US$ 0,05 por GB (saiba mais sobre os preços do BigQuery) Tabela criada: ga_realtime_sessions_YYYYMMDD Vista do BigQuery criada: ga_realtime_sessions_view_YYYYMMDD |
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Exportação diária Tabela criada: events_YYYYMMDD |
Exportação diária Tabelas criadas: ga_sessions_intraday_YYYYMMDD
ga_sessions_YYYYMMDD
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Exportação com frequência diária Disponível nas propriedades do 360 "Normal" e "Grande" Saiba mais sobre as diferenças de processamento entre a exportação diária e a frequência diária. |
Não relevante |
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Exportação (geral) Preenchimento: não é feito Conjunto de dados: para cada propriedade vinculada, um conjunto de dados chamado analytics_<property id> Se você implementou o modo de consentimento, a exportação inclui o seguinte:
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Exportação (geral) Preenchimento: após a vinculação, é feito o preenchimento de 13 meses de dados ou 10 bilhões de hits, o que for menor O preenchimento para o sandbox do BigQuery pode conter falhas Conjunto de dados: para cada vista vinculada, um conjunto de dados recebe o mesmo nome da vista |
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Esquema de exportação O GA4 só exporta a origem do tráfego que atraiu o usuário pela primeira vez Não oferece suporte a dados do UA exportados para o BigQuery Cada linha em uma tabela do BigQuery representa um evento Os dados de eventos são exclusivos do Google Analytics 4 Embora alguns campos do Google Analytics 4 sejam basicamente os mesmos que os campos do Universal Analytics (por exemplo, |
Esquema de exportação Atribuição no nível da sessão em vários pontos de contato Cada linha em uma tabela do BigQuery representa uma sessão Os dados de hits são exclusivos do Universal Analytics Embora alguns campos do Universal Analytics sejam basicamente os mesmos do Google Analytics 4 (por exemplo, |
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