- Étape 1 : Créez un projet dans la console Google Cloud et activez BigQuery
- Étape 2 : Préparez votre projet pour BigQuery Export
- Étape 3 : Associez BigQuery à des propriétés Google Analytics 4
- Supprimer une association à BigQuery
- Limites de BigQuery Export
- Filtrage des données
- Tarification et facturation
- Quand commencez-vous à obtenir des données ?
- Motifs d'échecs d'association
- Motifs d'échecs d'exportation
- Ressources associées
Étape 1 : Créez un projet dans la console Google APIs et activez BigQuery
- Connectez-vous à la console Google Cloud.
- Créez un projet de la console Google Cloud ou sélectionnez un projet existant.
- Accédez au tableau des API.
Dans l'angle supérieur gauche, ouvrez le menu de navigation, cliquez sur API et services, puis sur Bibliothèque. - Activez BigQuery.
Dans la section API Google Cloud, cliquez sur API BigQuery. Sur la page suivante, cliquez sur Activer. - Si vous y êtes invité, lisez et acceptez les conditions d'utilisation.
Étape 2 : Préparez votre projet pour BigQuery Export
Vous pouvez exporter sans frais des données Google Analytics vers le bac à sable BigQuery (les limites du bac à sable s'appliquent).
En savoir plus sur la mise à niveau depuis le bac à sable et les tarifs de BigQuery
Étape 3 : Associez une propriété Google Analytics 4 à BigQuery
Une fois que vous avez suivi les deux premières étapes, vous pouvez activer BigQuery Export à partir de la page "Admin" d'Analytics.
BigQuery Export est soumis aux mêmes limites de collecte et de configuration que Google Analytics. Si vous avez besoin de limites plus élevées, vous pouvez faire passer la propriété à la version 360.
Lorsque vous vous connectez à Analytics, utilisez une adresse e-mail qui dispose d'un accès PROPRIÉTAIRE au projet BigQuery (voir la section Autorisations ci-dessous pour connaître les conditions d'accès détaillées) ainsi que du rôle Éditeur pour la propriété Analytics qui inclut le flux de données à associer.
- Dans Administration, sous Associations de produits, cliquez sur Associations à BigQuery.
- Cliquez sur Associer.
- Cliquez sur Choisir un projet BigQuery pour afficher la liste des projets auxquels vous avez accès.
Si vous avez associé Analytics et Firebase (ou si vous prévoyez de le faire), envisagez une exportation vers un même projet Cloud. Cela facilitera les jointures avec les autres données Firebase. - Sélectionnez un projet dans la liste, puis cliquez sur Confirmer.
- Sélectionnez un emplacement pour les données. (Si votre projet contient déjà un ensemble de données pour la propriété Analytics, vous ne pouvez pas configurer cette option.)
- Cliquez sur Suivant.
- Sélectionnez Configurer des flux de données et des événements pour sélectionner les flux de données à inclure dans l'exportation et les événements spécifiques à en exclure. Vous pouvez exclure des événements en cliquant sur Ajouter pour sélectionner des événements existants à partir d'une liste, ou sur Spécifier le nom de l'événement pour choisir des événements existants en fonction de leur nom ou indiquer les noms d'événements n'ayant pas encore été collectés dans la propriété.
- Cliquez sur OK.
- Sélectionnez Inclure les identifiants publicitaires pour les flux d'applications mobiles si vous souhaitez inclure les identifiants publicitaires.
- Sélectionnez une exportation de données quotidienne (une fois par jour) ou en flux continu, ou les deux.
- Cliquez sur Suivant.
- Vérifiez vos paramètres, puis cliquez sur Envoyer.
Autorisations
Droits getlamPolicy/setIamPolicy du projet, droits get/enable du service
PROPRIÉTAIRE constitue un sur-ensemble de ces autorisations.Pour créer une association à BigQuery, vous devez disposer au minimum des autorisations suivantes :
resourcemanager.projects.get- Pour obtenir le projet :
resourcemanager.projects.getIamPolicy- Pour obtenir la liste des autorisations :
resourcemanager.projects.setiamPolicy- Pour vérifier si l'utilisateur est autorisé à créer l'association dans ce projet :
serviceusage.services.enable- Pour activer l'API BigQuery :
serviceusage.services.get- Pour vérifier si l'API BigQuery est activée :
Valider le compte de service
Lorsque vous associez Analytics à BigQuery, le compte de service suivant se crée :
firebase-measurement@system.gserviceaccount.com
Vérifiez que ce compte a bien été ajouté en tant que membre du projet et qu'il dispose du rôle Utilisateur BigQuery (roles/bigquery.user).
Si vous avez déjà configuré BigQuery Export afin d'attribuer le rôle d'éditeur à votre compte de service pour le projet Google Cloud, vous pouvez rétrograder ce rôle au niveau Utilisateur BigQuery. Pour changer le rôle du compte de service, vous devez dissocier Analytics de votre projet BigQuery, puis l'associer de nouveau. La première étape consiste à dissocier Analytics et BigQuery avant de supprimer le compte de service doté du rôle Editor. Vous devez ensuite associer de nouveau Analytics et BigQuery selon les instructions ci-dessus pour recréer le compte de service avec l'autorisation appropriée pour le projet.
Après l'association, assurez-vous que le rôle Propriétaire (bigquery.dataOwner) est attribué au compte de service sur l'ensemble de données d'exportation existant. Pour ce faire, vous pouvez consulter les règles d'accès de l'ensemble de données.
Modifier les régions
Si vous sélectionnez la mauvaise région et que vous devez la modifier après avoir créé l'association :
- Supprimez l'association à BigQuery (voir ci-dessous).
- Sauvegardez les données vers un autre ensemble de données dans BigQuery (en les déplaçant ou en les copiant).
- Supprimez l'ensemble de données d'origine. Notez le nom, car vous en aurez besoin lors de l'étape suivante.
- Créez un ensemble de données portant le même nom que celui que vous venez de supprimer, puis sélectionnez l'emplacement des données.
- Partagez le nouvel ensemble de données avec le compte firebase-measurement@system.gserviceaccount.com et attribuez le rôle Propriétaire de données BigQuery au compte de service.
- Copiez les données de sauvegarde dans le nouvel ensemble de données.
- Répétez la procédure ci-dessus pour créer une autre association à BigQuery.
Après avoir changé d'emplacement, vous constaterez un écart dans les données : les exportations en flux continu et quotidiennes ne seront pas traitées entre la suppression de l'association existante et la création de l'autre.
Supprimer une association à BigQuery
- Dans Administration, sous Associations de produits, cliquez sur Associations à BigQuery.
- Cliquez sur la ligne de l'association.
- En haut à droite, cliquez sur
> Supprimer.
> Supprimer.Limites de BigQuery Export
Les propriétés GA4 standards sont limitées à un million d'événements dans BigQuery Export pour les exportations quotidiennes (par lots). Le nombre d'événements est illimité pour les exportations avec un flux. Si votre propriété dépasse régulièrement cette limite d'exportation, l'exportation BigQuery quotidienne sera suspendue, et aucun nouveau traitement ne sera effectué pour les exportations des jours précédents.
Les éditeurs et les administrateurs reçoivent une notification par e-mail chaque fois qu'une propriété qu'ils gèrent dépasse la limite quotidienne. Cette notification indique quand l'exportation sera suspendue si aucune mesure n'est prise. De plus, si une propriété standard dépasse nettement la limite d'un million d'événements par jour, Analytics peut suspendre immédiatement les exportations quotidiennes. Si vous recevez une notification, veuillez utiliser les options de filtrage de données (l'exportation de flux de données et l'exclusion d'événements) pour diminuer le volume d'événements exportés chaque jour et pour que l'exportation quotidienne continue de fonctionner.
En savoir plus sur les limites maximales applicables aux propriétés 360
Filtrage des données
Vous pouvez exclure des flux de données et des événements spécifiques de votre exportation, afin de limiter la taille de votre exportation ou d'exporter uniquement les événements souhaités dans BigQuery.
Exclure des flux de données et des événements au cours du processus d'association
Lorsque vous sélectionnez les flux de données à exporter lors du processus d'association, vous pouvez également sélectionner les événements à exclure de l'exportation. Consultez l'étape 9 du processus d'association.
Ajouter ou supprimer des flux de données ou des événements après la configuration de l'association
Une fois l'association à BigQuery configurée, vous pouvez ajouter ou supprimer des flux de données, et ajouter des événements à la liste d'exclusion ou en supprimer.
- Dans Administration, sous Associations de produits, cliquez sur Associations à BigQuery.
- Cliquez sur la ligne du projet pour lequel vous souhaitez modifier l'association.
- Sous Flux de données et événements, cliquez sur Afficher des flux de données et des événements.
- Sous Flux de données à exporter, vous pouvez sélectionner des flux de données supplémentaires à exporter ou supprimer des flux de données existants de la liste.
- Dans la liste Événements à exclure, cliquez sur Ajouter pour sélectionner des événements existants à partir d'une liste, ou sur Spécifier le nom de l'événement pour choisir des événements existants en fonction de leur nom ou indiquer les noms d'événements n'ayant pas encore été collectés dans la propriété.
- Pour supprimer un événement de la liste, cliquez sur le signe moins tout à droite de la ligne en question.
Tarification et facturation
Les frais d'utilisation de BigQuery portent sur deux éléments : l'espace de stockage et le traitement des requêtes. Vous pouvez consulter la grille tarifaire et obtenir des informations sur les différences entre les requêtes interactives et par lot.
Vous devez disposer d'un mode de paiement valide et enregistré dans Cloud afin de poursuivre l'exportation. Si l'exportation est interrompue en raison d'un mode de paiement non valide, nous ne pouvons pas recommencer l'exportation des données pour la période en question.
Vous pouvez également exporter sans frais des données Analytics vers le bac à sable BigQuery, mais gardez à l'esprit que les limites du bac à sable s'appliquent.
Quand commencez-vous à obtenir des données ?
Une fois que l'association est terminée, la transmission des données vers votre projet BigQuery doit commencer sous 24 heures. Si vous activez l'exportation quotidienne, un fichier comportant les données de la veille est exporté chaque jour (en général, en début d'après-midi, dans le fuseau horaire défini pour la création des rapports).
Motifs d'échecs d'association
Si vous ne parvenez pas à créer l'association à BigQuery, cela peut être dû à deux raisons :
- Vos règles d'administration interdisent l'exportation vers les États-Unis. Si vous avez choisi les États-Unis comme emplacement de vos données, sélectionnez un autre lieu.
- Vos règles d'administration interdisent les comptes de service du domaine à partir duquel vous souhaitez exporter les données. Dans ce cas, vous devez modifier vos règles d'administration.
Motifs d'échecs d'exportation
| Échec | Cause | Résultat |
|---|---|---|
| Aucun compte de service | Il n'existe aucun compte de service sur votre projet Cloud avec le rôle Utilisateur. | Analytics ne peut pas créer de tables. L'exportation échoue. |
| Le compte robot est supprimé après l'installation. | Un utilisateur du compte Cloud a supprimé le compte de service robot installé par Google Analytics. | Analytics ne peut plus créer de tables. Toutes les exportations s'arrêtent. |
| Conflits entre les règles d'administration et BigQuery Export | Un utilisateur du projet Cloud a créé une règle d'administration qui empêche Analytics d'exporter les données. La règle peut empêcher la création de tables BigQuery ou l'écriture dans les tables. Elle peut également empêcher le stockage des données dans la région choisie. | Soit la table n'est pas créée, soit elle est créée, mais rapidement supprimée (environ 30 minutes après la création). |
| L'utilisateur modifie les paramètres de facturation. | Un utilisateur du projet Cloud rend l'exportation BigQuery payante alors que celle-ci était gratuite. Bien qu'en théorie cela ne pose pas de problème, des défaillances peuvent survenir, par exemple, si le projet dépasse déjà 10 Go (limite du bac à sable). En pratique, l'exportation peut commencer à rencontrer des problèmes. | Les tables ne se remplissent pas. |
| Le projet Cloud dépasse son quota. | Pour la plupart des projets, les ressources Cloud sont limitées. Si vous dépassez le quota de stockage BigQuery, vous ne pourrez plus écrire de données supplémentaires. Sachez que ce quota est réduit pour les projets gratuits (10 Go). | Les tables ne se remplissent pas. |
| L'utilisateur modifie le fuseau horaire de la propriété. | L'exportation prend un instantané de 24 heures d'une propriété en fonction du fuseau horaire associé. En cas de changement de fuseau horaire, la fenêtre d'exportation peut diminuer ou s'allonger un jour donné (par exemple, elle sera 3 heures plus courte si le fuseau horaire passe de l'heure de la côte Est des États-Unis à l'heure du Pacifique des États-Unis). Dans les deux cas, l'utilisateur voit un nombre inhabituel d'événements. | Nombre inhabituel d'événements pendant une journée. Confusion chez l'utilisateur. |
Assistance
Pour les problèmes liés à BigQuery (problèmes liés à la facturation, par exemple), contactez l'assistance Google Cloud.
Ressources associées
BigQuery Export
Si vous souhaitez en savoir plus sur l'exportation et accéder à un exemple d'ensemble de données, consultez la documentation de BigQuery Export.