Cet article concerne les propriétés Google Analytics 4. Consultez la section "Universal Analytics" si vous utilisez encore une propriété Universal Analytics, qui cessera de traiter les données le 1er juillet 2023 (le 1er octobre 2023 pour les propriétés Analytics 360).

[GA4] BigQuery Export

 

BigQuery est un entrepôt de données cloud qui vous permet d'exécuter des requêtes très performantes sur des ensembles de données volumineux.

Vous pouvez exporter tous vos événements bruts de vos propriétés Google Analytics 4 vers BigQuery, puis interroger ces données à l'aide d'une syntaxe de type SQL. Dans BigQuery, vous pouvez choisir d'exporter vos données vers un espace de stockage externe ou d'importer des données externes afin de les combiner avec vos données Analytics.

Lorsque vous exportez des données vers BigQuery, elles vous appartiennent. Vous pouvez gérer les autorisations d'accès aux projets et aux ensembles de données à l'aide des LCA de BigQuery.

Une exportation complète des données a lieu une fois par jour. Les données sont aussi exportées en continu tout au long de la journée (voir Exportation en flux continu ci-dessous).

L'exportation des données d'une propriété Google Analytics 4 vers BigQuery ne vous sera pas facturée. Vous pouvez les exporter vers une instance gratuite de BigQuery (le bac à sable BigQuery), mais les exportations dépassant les limites du bac à sable sont payantes.

Les propriétés standards sont limitées à un million d'événements par jour pour BigQuery Export. En savoir plus sur les autres limites de BigQuery Export

Exportation en flux continu

Vous pouvez choisir l'option d'exportation en flux continu lorsque vous associez votre propriété Google Analytics 4 à BigQuery.

L'exportation en flux continu vers BigQuery permet d'obtenir les données du jour en quelques minutes, via BigQuery Export.

Lorsque vous utilisez cette option d'exportation, BigQuery dispose d'informations plus récentes sur vos utilisateurs et le trafic sur votre propriété que vous pouvez analyser.

Chaque jour, l'exportation en flux continu crée une table :

  • events_intraday_YYYYMMDD : table intermédiaire interne qui inclut les enregistrements de l'activité de la session au cours de la journée. L'exportation en flux continu est effectuée sur la base du meilleur effort. Elle peut ne pas inclure toutes les données pour différentes raisons, comme le traitement d'événements tardifs et/ou des échecs d'importation. Les données sont exportées en continu tout au long de la journée. Cette table peut inclure les enregistrements d'une session lorsqu'elle couvre plusieurs opérations d'exportation. Elle est supprimée lorsque events_YYYYMMDD est terminé.

Si vous sélectionnez l'option quotidienne lorsque vous configurez BigQuery Export, la table suivante est également créée tous les jours.

  • events_YYYYMMDD : exportation quotidienne complète des événements.

Vous devez interroger events_YYYYMMDD plutôt que events_intraday_YYYYMMDD pour interroger un ensemble de données stable pour la journée.

Pour en savoir plus sur les tables events_YYYYMMDD et events_intraday_YYYYMMDD, consultez Schéma de BigQuery Export.

L'exportation en flux continu vers BigQuery n'inclut pas les données d'attribution suivantes pour les nouveaux utilisateurs :

  • traffic_source.name (dimension de rapport : "Campagne de l'utilisateur")
  • traffic_source.source (dimension de rapport : "Source de l'utilisateur")
  • traffic_source.medium (dimension de rapport : "Support de l'utilisateur")

Les données d'attribution des utilisateurs existants sont incluses, mais leur traitement complet nécessite environ 24 heures. Pour l'attribution, nous vous recommandons donc de ne pas vous fier aux données issues de l'exportation en flux continu, mais plutôt à celles que vous obtenez avec l'exportation quotidienne complète.

Pings sans cookie et données fournies par les clients

Lorsque le mode Consentement est implémenté, les pings sans cookie collectés par Analytics sont inclus dans l'exportation vers BigQuery, en plus des données fournies par les clients (comme user_id et les dimensions personnalisées).

Ressources associées

Consultez le guide du développeur BigQuery pour en savoir plus sur les concepts suivants :

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