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BigQuery è un data warehouse su cloud che consente di eseguire query ad alte prestazioni su grandi set di dati.
Puoi esportare tutti i dati non elaborati degli eventi dalle proprietà Google Analytics (incluse le proprietà secondarie e le proprietà di aggregazione) in BigQuery e poi utilizzare una sintassi di tipo SQL per eseguire query su tali dati. In BigQuery puoi scegliere di esportare i dati in un'unità di archiviazione esterna o di importare dati esterni per combinarli con quelli di Analytics.
Quando esporti dati in BigQuery, questi sono di tua proprietà e puoi utilizzare ACL BigQuery per gestire le autorizzazioni per progetti e set di dati.
L'esportazione completa dei dati avviene una volta al giorno. Inoltre, dati vengono esportati continuamente nel corso della giornata. Scopri di più sull'esportazione streaming.
Puoi esportare i dati in un'istanza senza costi di BigQuery (sandbox BigQuery), ma le esportazioni che superano i limiti della sandbox sono soggette ad addebiti.
Le proprietà standard hanno un limite giornaliero di BigQuery Export di un milione di eventi. Scopri di più sui limiti di BigQuery Export.
- Le richieste di aggiunta dei dati di prodotto collegati a Google Analytics non vengono esportate. BigQuery contiene solo i dati non elaborati sugli eventi che Google Analytics riceve dal client.
- Una volta esportati i dati da Analytics a BigQuery, non potrai esportarli nuovamente.
In questa pagina
- Tipi di esportazione BigQuery
- Differenze tra l'interfaccia di Google Analytics e BigQuery Export
- Indicatore di completezza
- Pianificazione degli aggiornamenti delle tabelle
- Ping senza cookie e dati forniti dal cliente
- Esegui il backfill delle dimensioni delle sorgenti di traffico "Non disponibile"
- Google Analytics - Integrazione con Firebase e BigQuery
Tipi di esportazione BigQuery
Google Analytics offre le opzioni di esportazione BigQuery riportate di seguito. Ognuna è diversa in quanto a disponibilità dei dati per la giornata attuale e deve essere scelta in base alle esigenze di dati e al budget:
| Tipi di esportazione | Ideale per… | Esporta dettagli | Limiti | Avvertenze |
|---|---|---|---|---|
|
Esportazione giornaliera (Standard, 360) |
un set completo dei dati del giorno precedente, se non ti servono rapidamente i dati o se non sei un cliente 360 |
Esporta tutti i dati sugli eventi non elaborati e non campionati una volta al giorno dal giorno precedente Orario specifico non garantito In genere l'esportazione viene eseguita nel primo pomeriggio e nel fuso orario della tua proprietà, ma può essere ritardata più avanti nel corso della giornata o essere eseguita il giorno successivo Ultimo clic osservato, nessuna definizione del modello |
Proprietà standard: fino a 1 milione di eventi al giorno, con opzioni di filtro per rimanere al di sotto del limite Proprietà 360: fino a 20 miliardi di eventi al giorno |
Alcuni dati, come l'attribuzione utente, potrebbero subire un ritardo fino a 24 ore. Consigliamo di utilizzare l'esportazione giornaliera invece di quella streaming per i dati di attribuzione utente |
|
Giornaliera aggiornata (360) |
dati più rapidi e completi durante la giornata |
I dati in genere sono disponibili entro le 05:00 Aggiornamenti batch durante il giorno, in genere entro 60 minuti Stesso schema dell'esportazione giornaliera L'esportazione inizia in base al fuso orario della proprietà Ultimo clic osservato, nessuna definizione del modello Molto più veloce dell'esportazione giornaliera |
Il contratto di servizio non è disponibile per le poche proprietà XL | Disponibile solo per le proprietà 360 di tipo "Normale" e "Grande". |
|
Streaming (Standard, 360) |
dati quasi in tempo reale (entro pochi minuti) |
Un'esportazione in tempo reale dei dati del giorno corrente Servizio di tipo best effort: funziona senza un SLO di completezza e potrebbe contenere lacune nei dati |
Nessun limite di volume | I dati sulle sorgenti di traffico di nuovi utenti e nuove sessioni sono esclusi dall'esportazione |
Differenze tra l'interfaccia di Google Analytics e BigQuery Export
L'esportazione di eventi BigQuery consente di accedere ai dati non elaborati a livello di utente e di evento, escludendo qualsiasi valore aggiunto da Google Analytics ai dati presenti nei report e nelle esplorazioni standard. Per questo motivo, i dati dell'esportazione di eventi BigQuery potrebbero essere diversi da quelli dell'interfaccia di Google Analytics.
Per comprendere le differenze tra l'esportazione di eventi BigQuery e l'interfaccia di Google Analytics e capire come ridurre al minimo queste differenze, se possibile, consulta Colmare il divario tra l'interfaccia utente di Google Analytics e BigQuery Export.
Esportazione streaming
Puoi scegliere l'opzione di esportazione streaming quando colleghi la tua proprietà Google Analytics a BigQuery.
L'esportazione streaming in BigQuery rende disponibili in pochi minuti i dati del giorno corrente tramite BigQuery Export.
Se utilizzi questa opzione di esportazione, in BigQuery potrai analizzare informazioni più recenti sugli utenti e sul traffico che generano sulla tua proprietà.
Per ciascun giorno, l'esportazione streaming crea una nuova tabella:
events_intraday_YYYYMMDD: una tabella temporanea interna che include i record delle attività delle sessioni avvenute durante il giorno. L'esportazione streaming è il miglior tentativo possibile e potrebbe non includere tutti i dati a causa dell'elaborazione di eventi in ritardo e/o caricamenti non riusciti. I dati vengono esportati continuamente nel corso della giornata. Questa tabella può includere i record di una sessione quando questa copre più operazioni di esportazione. Questa tabella viene eliminata al completamento dievents_YYYYMMDD.
Se selezioni l'opzione giornaliera quando configuri BigQuery Export, viene creata la seguente tabella per ogni giorno.
events_YYYYMMDD: l'esportazione giornaliera completa degli eventi.
Le query devono essere eseguite su events_YYYYMMDD anziché su events_intraday_YYYYMMDD, ovvero su un set di dati stabile per la giornata.
Per saperne di più sulle tabelle events_YYYYMMDD ed events_intraday_YYYYMMDD, consulta lo schema di BigQuery Export.
L'esportazione streaming di BigQuery non include i seguenti dati di attribuzione utente per i nuovi utenti:
- traffic_source.name (dimensione dei report: campagna utente)
- traffic_source.source (dimensione dei report: sorgente utente)
- traffic_source.medium (dimensione dei report: mezzo utente)
Sono inclusi i dati di attribuzione per gli utenti esistenti, ma l'elaborazione completa richiede circa 24 ore, perciò consigliamo di non fare affidamento su questi dati nell'esportazione streaming, ma di ottenere invece i dati di attribuzione degli utenti dall'esportazione giornaliera completa.
L'utilizzo dell'esportazione streaming comporta costi aggiuntivi di BigQuery a una tariffa di 0,05 $ per gigabyte di dati. 1 gigabyte equivale a circa 600.000 eventi di Google Analytics, anche se questo numero varia a seconda delle dimensioni degli eventi. Scopri di più sui prezzi di BigQuery.
Esportazione giornaliera aggiornata
Ora puoi selezionare l'esportazione giornaliera aggiornata, oltre alle opzioni di esportazione giornaliera e streaming. L'esportazione giornaliera aggiornata è attualmente disponibile per le proprietà Analytics 360 e ciascuna delle tre opzioni di esportazione può essere attivata indipendentemente dalle altre.
Per configurare l'esportazione giornaliera aggiornata, devi aver configurato la fatturazione in Google Cloud. Scopri di più sull'esportazione giornaliera aggiornata di BigQuery (GA360).
Indicatore di completezza
Per i clienti GA360 che utilizzano l'esportazione giornaliera aggiornata, Google Analytics invia un indicatore di completezza che indica quando sono stati esportati tutti i dati del giorno precedente.
Per accedere all'indicatore di completezza:
- Accedi a Cloud Logging e vai alla sezione "Esplora log".
- Cerca "Esportazione completata".
Esplora log potrebbe dover aumentare l'intervallo di timestamp. In genere, il messaggio si verifica intorno alle 5:00 nel fuso orario della proprietà.
Puoi visualizzare l'indicatore di completezza nella sezione Router dei log di Cloud Logging, che può essere inviato agli argomenti Cloud Pub/Sub.
- Dopo la modifica del fuso orario della proprietà.
- Dopo la creazione del collegamento a BigQuery per la proprietà.
Come funziona l'indicatore di completezza
Esempio
Considera lo scenario seguente in cui una proprietà Google Analytics inizia a raccogliere eventi per gli stream web e app il 29 luglio:
- 29 luglio: gli eventi X vengono inviati a Google Analytics ed elaborati immediatamente. Inoltre, in questo giorno si verificano gli eventi in-app L, ma poiché gli utenti sono offline, non vengono ricevuti da Google Analytics fino al 30 luglio.
- 30 luglio: si verificano gli eventi Y che vengono inviati a Google Analytics in questo giorno.
- 31 luglio: gli eventi M verificatisi il 29 luglio vengono sottoposti a backfill tramite Measurement Protocol. Gli eventi Z si verificano e vengono inviati a Google Analytics in questo giorno.
In questo esempio, l'indicatore di completezza rifletterebbe quanto segue:
- 29 luglio: l'indicatore di completezza terrà conto degli eventi X.
- 30 luglio: l'indicatore di completezza terrà conto sia degli eventi Y sia di quelli L.
- 31 luglio: l'indicatore di completezza terrà conto sia degli eventi M sia degli eventi Z.
Pianificazione degli aggiornamenti delle tabelle
Gli aggiornamenti alle tabelle create come parte di BigQuery Export dipendono dal fuso orario della proprietà Analytics da cui vengono esportati i dati. Se il fuso orario della proprietà viene modificato, ciò influirà sull'esportazione in BigQuery, il che potrebbe comportare una discrepanza nei dati oppure l'esportazione giornaliera verrà saltata.
Le tabelle dell'esportazione streaming (events_intraday_YYYYMMDD) vengono aggiornate continuamente durante il giorno, dalle 12:00:00 alle 23:59:59 nel fuso orario della proprietà. Quando inizia un nuovo giorno nel fuso orario della proprietà, gli eventi vengono scritti in una nuova tabella infragiornaliera.
Le tabelle di esportazione giornaliera (events_YYYYMMDD) vengono create dopo che Analytics ha raccolto tutti gli eventi per la giornata. Analytics aggiornerà le tabelle giornaliere fino a massimo 2 giorni di calendario (oltre la data della tabella) con eventi che hanno un timestamp con la data della tabella, ad esempio pacchetti di eventi arrivati in ritardo da Measurement Protocol o dagli SDK Firebase. Ad esempio, se la data della tabella è 20220101, Analytics aggiornerà la tabella fino al 20220104 con eventi che hanno il timestamp 20220101.
A volte, Analytics potrebbe aggiornare le tabelle giornaliere in qualsiasi momento dopo il periodo di due giorni di calendario (oltre la data odierna), nei casi in cui Analytics debba rielaborare i dati storici, ad esempio una correzione di bug che risolve un errore di elaborazione.
Ping senza cookie e dati forniti dal cliente
Quando viene implementata la modalità di consenso, nell'esportazione di BigQuery saranno presenti i ping senza cookie raccolti da Analytics, insieme ai dati forniti dal cliente come user_id e dimensioni personalizzate.
Esegui il backfill delle dimensioni delle sorgenti di traffico "Non disponibile"
Puoi utilizzare le seguenti risorse per cercare le dimensioni delle sorgenti di traffico attribuite per un determinato GCLID. Tieni presente che gli identificatori wBRAID e gBRAID non sono inclusi in BigQuery Export.
- API Google Ads
- Script Google Ads
- BigQuery Data Transfer Service per Google Ads
Per trovare il GCLID di un record "Non disponibile" nella colonna "traffic_source", esegui una query sul campo GCLID nella colonna "collected_traffic_source". Per ulteriori dettagli su come cercare le informazioni sulle campagne in Google Ads da un determinato GCLID, consulta Esegui il backfill dei dati sulle sorgenti di traffico di Google Ads il prima possibile (GA 360).
Google Analytics - Integrazione con Firebase e BigQuery
Una proprietà Google Analytics e un progetto Firebase integrati tra loro non possono essere collegati a progetti BigQuery distinti.
Risorse correlate
Consulta la Guida per gli sviluppatori di BigQuery per saperne di più su: