BigQuery ist ein Cloud Data Warehouse, mit dem sich schnelle Abfragen großer Datasets ausführen lassen.
Sie können alle Rohereignisse aus Ihren Google Analytics 4-Properties in BigQuery exportieren und diese Daten dann mit einer SQL-ähnlichen Syntax abfragen. In BigQuery können Sie die Daten in einen externen Speicher exportieren oder externe Daten importieren, um sie mit den Analytics-Daten zu kombinieren.
Wenn Sie Daten nach BigQuery exportieren, sind Sie der Inhaber der Daten und haben die Möglichkeit, die Berechtigungen für Projekte und Datasets mithilfe von BigQuery-ACLs zu verwalten.
Die Daten werden einmal täglich komplett und außerdem den ganzen Tag über fortlaufend exportiert (siehe Streaming-Export unten).
Für den Export von Daten aus einer Google Analytics 4-Property in BigQuery entstehen keine Kosten. Sie können in eine kostenlose Instanz von BigQuery (BigQuery-Sandbox) exportieren, aber für Exporte, die die Sandbox-Limits überschreiten, fallen Gebühren an.
Bei Standard-Properties gilt ein tägliches Limit für BigQuery Export von einer Million Ereignissen. Weitere Informationen zu anderen BigQuery Export-Limits
Streaming-Export
Sie können die Option für den Streaming-Export auswählen, wenn Sie Ihre Google Analytics 4-Property mit BigQuery verknüpfen.
Mit dem Streaming-Export können über BigQuery Export innerhalb weniger Minuten Daten für den laufenden Tag abgerufen werden.
Sie erhalten aktuelle, analysierbare Daten zu Ihren Nutzern und deren Zugriffen in Ihrer Property.
Für jeden Tag wird eine neue Tabelle erstellt:
events_intraday_YYYYMMDD: Das ist eine interne Staging-Tabelle, die Datensätze der Sitzungsaktivitäten an diesem Tag enthält. Im Streaming-Export sind unter Umständen nicht sämtliche Daten enthalten. Dazu zählen beispielsweise verspätete Ereignisse und/oder fehlgeschlagene Uploads. Die Daten werden den ganzen Tag über fortlaufend exportiert. Die Tabelle kann Datensätze einer Sitzung enthalten, wenn diese mehrere Exportvorgänge umfasst. Sie wird gelöscht, sobaldevents_JJJJMMTTvollständig ist.
Wenn Sie beim Einrichten von BigQuery Export die Option „Täglich“ auswählen, wird jeden Tag die folgende Tabelle erstellt.
events_YYYYMMDD: Enthält alle Ereignisse des Tages.
Für Abfragen wird events_JJJJMMTT anstelle von events_intraday_JJJJMMTT empfohlen, weil so auf ein stabiles Dataset für den Tag zurückgegriffen wird.
Weitere Informationen zu den Tabellen events_JJJJMMTT und events_intraday_JJJJMMTT finden Sie im Artikel [GA4] BigQuery Export-Schema.
Die folgenden Daten zur Nutzerattribution für neue Nutzer sind nicht im BigQuery-Streaming-Export enthalten:
- traffic_source.name (Berichtsdimension: Nutzerkampagne)
- traffic_source.source (Berichtsdimension: Nutzerquelle)
- traffic_source.medium (Berichtsdimension: Nutzermedium)
Daten zur Nutzerattribution für bestehende Nutzer sind enthalten, ihre Verarbeitung dauert aber rund 24 Stunden. Daher empfehlen wir, nicht die Daten aus dem Streaming-Export zu verwenden, sondern Daten aus dem umfassenden täglichen Export abzurufen.
Pings ohne Cookies und vom Kunden bereitgestellte Daten
Wenn der Einwilligungsmodus implementiert ist, sind von Analytics erfasste Pings ohne Cookies im BigQuery-Export zusammen mit vom Kunden bereitgestellten Daten wie user_id und benutzerdefinierten Dimensionen enthalten.
Weitere Informationen
Im BigQuery Developers Guide finden Sie Informationen zu: