- Langkah 1: Buat project Konsol Google Cloud baru dan aktifkan BigQuery
- Langkah 2: Persiapkan project Anda untuk BigQuery Export
- Langkah 3: Tautkan BigQuery ke properti Google Analytics 4
- Menghapus tautan ke BigQuery
- Batas BigQuery Export
- Pemfilteran data
- Penetapan harga dan penagihan
- Kapan Anda mulai melihat data
- Alasan kegagalan penautan
- Alasan kegagalan ekspor
- Referensi terkait
Langkah 1: Buat project Konsol API Google dan aktifkan BigQuery
- Login ke Konsol Google Cloud.
- Buat project Konsol Google Cloud baru atau pilih project yang sudah ada.
- Buka tabel API.
Buka menu Navigation di sudut kiri atas, klik APIs & Services, lalu klik Library. - Aktifkan BigQuery.
Di bagian Google Cloud API, klik BigQuery API. Pada halaman berikut, klik Aktifkan. - Jika diminta, tinjau dan setujui Persyaratan Layanan.
Langkah 2: Persiapkan project Anda untuk BigQuery Export
Anda dapat mengekspor data Google Analytics ke sandbox BigQuery tanpa biaya (batas sandbox berlaku).
Pelajari upgrade dari sandbox dan harga BigQuery lebih lanjut.
Langkah 3: Tautkan properti Google Analytics 4 ke BigQuery
Setelah menyelesaikan dua langkah pertama, Anda dapat mengaktifkan BigQuery Export dari Admin Analytics.
BigQuery Export memiliki batas pengumpulan dan konfigurasi yang sama seperti Google Analytics. Jika memerlukan batas yang lebih tinggi, Anda dapat mengupgrade properti ke 360.
- Di
Admin, di bagian Penautan Produk, klik Penautan BigQuery.
Link sebelumnya akan membuka properti Analytics terakhir yang Anda akses. Anda dapat mengubah properti menggunakan pemilih properti.- Anda harus memiliki peran Editor atau yang lebih tinggi di tingkat properti untukmenautkan properti Analytics ke BigQuery.
- Anda juga harus menggunakan alamat email yang memiliki akses PEMILIK ke project BigQuery (lihat Izin di bawah untuk mengetahui persyaratan akses yang mendetail).
- Klik Tautkan.
- Klik Pilih project BigQuery untuk menampilkan daftar project yang aksesnya Anda miliki.
Jika Anda telah menautkan Analytics dan Firebase (atau berencana melakukannya), sebaiknya ekspor ke project Cloud yang sama, sehingga akan mempermudah penggabungan dengan data Firebase lainnya. - Pilih project dari daftar, lalu klik Konfirmasi.
- Pilih lokasi untuk data. (Jika project sudah memiliki set data untuk properti Analytics, Anda tidak dapat mengonfigurasi opsi ini.)
- Klik Berikutnya.
- Pilih Konfigurasi aliran data dan peristiwa untuk memilih aliran data yang akan disertakan dengan ekspor dan peristiwa tertentu yang akan dikecualikan dari ekspor. Anda dapat mengecualikan peristiwa dengan mengklik Tambahkan untuk memilih dari daftar peristiwa yang ada atau dengan mengklik Tentukan peristiwa menurut nama untuk memilih peristiwa yang ada menurut nama atau untuk menentukan nama peristiwa yang belum dikumpulkan di properti.
- Klik Selesai.
- Pilih Sertakan ID iklan untuk aliran data aplikasi seluler jika Anda ingin menyertakan ID iklan.
- Pilih salah satu dari ekspor data Harian (sekali sehari) atau Streaming (terus-menerus), atau pilih keduanya. Untuk properti Analytics 360, Anda juga dapat memilih Harian Langsung.
- Klik Berikutnya.
- Tinjau setelan, lalu klik Kirim.
Izin
Hak getIamPolicy/setIamPolicy Project, hak get/enable Layanan
PEMILIK adalah superset untuk izin ini.Untuk membuat penautan BigQuery, izin minimal yang Anda butuhkan adalah:
resourcemanager.projects.get- Untuk mendapatkan project
resourcemanager.projects.getIamPolicy- Untuk mendapatkan daftar izin
resourcemanager.projects.setIamPolicy- Untuk memeriksa apakah pengguna memiliki izin untuk membuat link di project ini
serviceusage.services.enable- Untuk mengaktifkan BigQuery API
serviceusage.services.get- Untuk memeriksa apakah BigQuery API telah diaktifkan
Memverifikasi akun layanan
Saat Anda menautkan Analytics dan BigQuery, proses tersebut akan menghasilkan akun layanan berikut:
firebase-measurement@system.gserviceaccount.com
Pastikan akun layanan tersebut telah ditambahkan sebagai anggota project dan diberi peran BigQuery User (roles/bigquery.user).
Jika sebelumnya Anda telah menyiapkan BigQuery Export guna memberi akun layanan Anda peran Editor untuk project Google Cloud, Anda dapat menurunkan peran tersebut menjadi BigQuery User. Untuk mengubah peran akun layanan, Anda harus membatalkan tautan lalu menautkan ulang Analytics ke project BigQuery. Langkah pertama adalah membatalkan tautan Analytics dan BigQuery, lalu menghapus akun layanan yang memiliki peran Editor. Selanjutnya, tautkan kembali Analytics dan BigQuery sesuai petunjuk di atas untuk membuat akun layanan baru dengan izin yang benar untuk project tersebut.
Setelah menautkan ulang, pastikan Akun Layanan memiliki peran Pemilik (bigquery.dataOwner) di set data ekspor yang ada. Anda dapat melakukannya dengan melihat kebijakan akses set data.
Mengubah region
Jika Anda salah memilih wilayah dan perlu mengubahnya setelah membuat link:
- Hapus penautan ke BigQuery (lihat di bawah).
- Cadangkan data ke set data lain di BigQuery (pindahkan atau salin).
- Hapus set data asli. Catat namanya: Anda akan membutuhkannya di langkah berikutnya.
- Buat set data baru dengan nama yang sama seperti set data yang baru saja Anda hapus, lalu pilih lokasi untuk data tersebut.
- Bagikan set data baru dengan firebase-measurement@system.gserviceaccount.com dan beri akun layanan peran BigQuery Data Owner.
- Salin data cadangan ke dalam set data baru.
- Ulangi prosedur di atas untuk membuat link baru ke BigQuery.
Setelah mengubah lokasi, data Anda akan memiliki celah pada data: ekspor harian dan streaming data tidak akan diproses antara penghapusan link yang ada dan pembuatan link baru.
Menghapus penautan ke BigQuery
- Di Link sebelumnya akan membuka properti Analytics terakhir yang Anda akses. Anda dapat mengubah properti menggunakan pemilih properti.Anda harus memiliki peran Editor atau yang lebih tinggi di tingkat properti untukmenghapus penautan ke BigQuery.
- Klik baris untuk penautan tersebut.
- Di kanan atas, klik
> Hapus.
> Hapus.Batas BigQuery Export
Properti GA4 standar memiliki batas BigQuery Export sebanyak 1 juta peristiwa untuk ekspor Harian (batch). Tidak ada batasan jumlah peristiwa untuk ekspor Streaming. Jika properti Anda secara konsisten melebihi batas ekspor, BigQuery Export harian akan dijeda dan ekspor hari sebelumnya tidak akan diproses ulang.
Untuk properti Analytics 360, ekspor Harian Langsung berisi semua kolom dan kolom data yang dipahami berada dalam ekspor harian, termasuk data Tayangan Iklan dan atribusi pengguna yang diamati.
Editor dan administrator properti akan menerima notifikasi email setiap kali properti yang mereka kelola melebihi batas harian. Notifikasi tersebut akan menunjukkan kapan ekspor mereka akan dijeda jika tidak ada tindakan yang dilakukan. Selain itu, jika properti standar secara signifikan melebihi batas harian satu juta peristiwa, Analytics dapat langsung menjeda ekspor harian. Jika Anda menerima notifikasi, gunakan opsi pemfilteran data (ekspor aliran data, dan pengecualian peristiwa) untuk mengurangi volume peristiwa yang diekspor setiap harinya dan memastikan ekspor harian terus beroperasi.
Pelajari lebih lanjut batas lebih tinggi yang tersedia untuk properti 360.
Pemfilteran data
Anda dapat mengecualikan aliran data dan peristiwa tertentu dari ekspor untuk membatasi ukuran ekspor atau memastikan ekspor hanya menyertakan peristiwa yang diinginkan di BigQuery.
Mengecualikan aliran data dan peristiwa selama proses penautan
Selama proses penautan, saat memilih aliran data yang ingin diekspor, Anda juga memiliki opsi untuk memilih peristiwa yang akan dikecualikan dari ekspor. Lihat Langkah 9 dalam proses penautan.
Menambahkan atau menghapus aliran data atau peristiwa setelah mengonfigurasi penautan
Anda dapat menambahkan atau menghapus aliran data serta menambahkan peristiwa ke atau menghapus peristiwa dari daftar pengecualian setelah mengonfigurasi penautan BigQuery.
- Di Link sebelumnya akan membuka properti Analytics terakhir yang Anda akses. Anda dapat mengubah properti menggunakan pemilih properti.
- Anda harus memiliki peran Editor atau yang lebih tinggi di tingkat properti untukmenambahkan atau menghapus aliran data atau peristiwa.
- Anda juga harus menggunakan alamat email yang memiliki akses PEMILIK ke project BigQuery.
- Klik baris project yang penautannya ingin Anda ubah.
- Di bagian Aliran data dan peristiwa, klik Lihat aliran data dan peristiwa.
- Di bagian Aliran data yang ingin diekspor, Anda dapat memilih aliran data tambahan yang akan diekspor atau menghapus aliran data yang ada dari daftar.
- Di daftar Peristiwa untuk dikecualikan, klik Tambahkan untuk memilih dari daftar peristiwa yang ada atau klik Tentukan peristiwa menurut nama untuk memilih peristiwa yang ada menurut nama atau menentukan nama peristiwa yang belum dikumpulkan di properti.
- Untuk menghapus peristiwa dari daftar, klik tanda minus di ujung baris tersebut.
Penetapan harga dan penagihan
BigQuery mengenakan biaya penggunaan dengan dua komponen harga, yaitu penyimpanan dan pemrosesan kueri. Anda dapat meninjau tabel harga dan mempelajari perbedaan antara kueri interaktif dan kueri batch.
Anda harus memiliki metode pembayaran valid yang tercatat di Cloud agar ekspor dapat dilanjutkan. Jika proses ekspor terganggu karena metode pembayaran yang tidak valid, kami tidak dapat mengekspor ulang data.
Anda juga dapat mengekspor data Analytics ke sandbox BigQuery tanpa biaya, tetapi perhatikan bahwa batas sandbox berlaku.
Kapan Anda mulai melihat data
Setelah proses penautan selesai, data akan mulai mengalir ke project BigQuery Anda dalam waktu 24 jam. Jika Anda mengaktifkan ekspor harian, 1 file akan diekspor setiap harinya yang berisi data hari sebelumnya (umumnya, selama jam-jam awal pada siang hari dalam zona waktu yang ditetapkan untuk pelaporan).
Untuk properti premium "Normal" dan "Besar", ekspor Harian Langsung diperbarui sekitar setiap 60 menit sepanjang hari. Opsi ekspor Harian Langsung tidak tersedia untuk properti premium "XL".
Alasan kegagalan penautan
Penautan ke BigQuery dapat gagal karena salah satu dari dua alasan berikut:
- Kebijakan organisasi Anda melarang ekspor ke Amerika Serikat. Jika telah memilih Amerika Serikat sebagai lokasi data Anda, pilih lokasi lain.
- Kebijakan organisasi Anda melarang akun layanan dari domain tempat data yang ingin Anda ekspor berasal. Dalam hal ini, Anda harus mengubah kebijakan organisasi tersebut.
Alasan kegagalan ekspor
| Gagal | Penyebab | Hasil |
|---|---|---|
| Tidak ada akun layanan | Tidak ada akun layanan di project Cloud dengan peran Pengguna aktif. | Analytics tidak dapat membuat tabel. Ekspor gagal. |
| Akun robot dihapus setelah penginstalan | Pengguna di akun Cloud menghapus akun layanan robot yang diinstal oleh Google Analytics. | Analytics tidak dapat lagi membuat tabel. Semua ekspor berhenti. |
| Kebijakan Organisasi bertentangan dengan BigQuery Export | Pengguna di project Cloud membuat kebijakan organisasi yang mencegah Analytics mengekspor data. Kebijakan ini dapat mencegah pembuatan tabel BigQuery atau penulisan pada tabel. Kebijakan ini juga dapat bertentangan dengan region penyimpanan data. | Tabel tidak dibuat atau dibuat, lalu dihapus dengan cepat (sekitar 30 menit). |
| Pengguna mengubah Setelan Penagihan | Pengguna di project Cloud mengalihkan penagihan BigQuery dari gratis menjadi berbayar. Meskipun hal ini biasanya berhasil, kegagalan dapat terjadi, misalnya, jika ukuran project sudah lebih dari 10 GB (batas sandbox). Dalam praktiknya, ekspor dapat gagal. | Tabel tidak terisi. |
| Project Cloud melebihi kuota | Cloud memiliki resource terbatas untuk sebagian besar project. Anda dapat melebihi kuota penyimpanan BigQuery, lalu tidak dapat lagi menulis lebih banyak data. Perhatikan bahwa kuota untuk project gratis ini kecil (10 GB). | Tabel tidak terisi. |
| Pengguna mengubah zona waktu properti | Ekspor mengambil snapshot properti dari rentang 24 jam berdasarkan zona waktu properti. Jika zona waktu berubah, periode ekspor dapat dipersingkat atau diperpanjang pada hari tertentu (mis., lebih singkat 3 jam jika zona waktunya diubah dari Waktu Standar Timur AS menjadi Waktu Pasifik AS). Dalam kedua kasus tersebut, pengguna akan melihat jumlah peristiwa yang tidak biasa. | Terdapat jumlah peristiwa yang tidak biasa dalam satu hari. Umumnya pengguna mengalami kebingungan. |
Dukungan
Untuk masalah BigQuery, seperti penagihan, hubungi tim Dukungan Google Cloud.
Referensi terkait
BigQuery Export
Untuk mendapatkan informasi tentang ekspor dan akses ke contoh set data, baca dokumentasi BigQuery Export.