[GA4] BigQuery Export のセットアップ

 

この記事の内容:

ステップ 1: Google API console プロジェクトを作成し、BigQuery を有効にする

 

  1. Google API コンソールにログインします。
  2. Google API Console プロジェクトを作成するか、既存のプロジェクトを選択します。
  3. API ライブラリへ移動します。

    左上のナビゲーション メニューを開き、[API とサービス]、[ライブラリ] の順にクリックします。
  4. BigQuery を有効にします。

    [Google Cloud API] で [BigQuery API] を開き、表示されたページで [有効化] をクリックします。
  5. Cloud プロジェクトにサービス アカウントを追加していることを確認します

    firebase-measurement@system.gserviceaccount.com がプロジェクトのメンバーとして追加されており、編集者の基本ロールが割り当てられていることを確認し、必要に応じてアカウントを追加します。
  6. 表示される利用規約を読み、同意します。

ステップ 2: BigQuery Export で使用するプロジェクトを作成する

Google アナリティクスのデータは、BigQuery サンドボックスに無料でエクスポートできます(サンドボックスの制限が適用されます)。

詳しくは、Sandbox からのアップグレードBigQuery の料金をご覧ください。

ステップ 3: BigQuery を Google アナリティクス 4 プロパティにリンクする

上述の 2 つのステップを完了したら、アナリティクスの [管理] タブから BigQuery Export を有効にできます。

  1. Google アナリティクスにログインします。 BigQuery プロジェクトの所有者権限と、リンクするデータ ストリームを含むアナリティクス プロパティの編集権限を持つメールアドレスを使用します。
  2. 管理ページで、目的のアカウントとプロパティが選択されていることを確認します。
  3. [プロパティ] 列の [サービス間のリンク設定] 欄にある [BigQuery のリンク設定] をクリックします。
  4. [リンク] をクリックします。
  5. [BigQuery プロジェクトを選択] をクリックして、読み取り権限以上の権限を持つプロジェクトのリストを表示します。

    アナリティクスと Firebase をリンクしている(またはリンクを計画している)場合は、同じ Cloud プロジェクトにエクスポートすることを検討してください。これにより、他の Firebase データとの結合が容易になります。
  6. リストからプロジェクトを選択し、[確認] をクリックします。
  7. データのロケーションを選択します(該当プロジェクトに、同じアナリティクス プロパティのデータセットがすでに存在する場合、この設定は変更できません)。
  8. [次へ] をクリックします。
  9. データをエクスポートするデータ ストリームを選択します。
    広告識別子を含める場合は、[モバイルアプリ ストリーム用の広告識別子の追加] を選択します。
  10. データのエクスポートの頻度として [毎日](1 日 1 回)または [ストリーミング](継続的)、あるいは両方を選択します。
  11. [次へ] をクリックします。
  12. 設定を確認して、[送信] をクリックします。
選択したリージョンが間違っていて、リンクの作成後に変更する必要がある場合:
  1. BigQuery へのリンクを削除します(後述)。
  2. データを BigQuery の別のデータセットにバックアップ(移動またはコピー)します。
  3. 元のデータセットを削除します。次のステップで必要になるため、名前を控えておきます。
  4. 削除したデータセットと同じ名前で新しいデータセットを作成し、データのロケーションを選択します。
  5. バックアップしておいたデータを、新しいデータセットにコピーします。
  6. 上の手順を繰り返して、BigQuery へのリンクを新たに作成します。

ロケーションを変更すると、データに空白期間が生じる点に注意しましょう。元のリンクを削除してから新しいリンクを削除するまでの間、データのエクスポートは(頻度が「ストリーミング」でも「毎日」でも)処理されません。

BigQuery へのリンクを削除する

  1. 管理ページで、目的のアカウントとプロパティが選択されていることを確認します。
  2. [プロパティ] 列の [サービス間のリンク設定] 欄にある [BigQuery のリンク設定] をクリックします。
  3. 目的のリンクの行をクリックします。
  4. 画面右上の その他 > [削除] の順にクリックします。

料金とお支払い

BigQuery の料金はストレージとクエリ処理に基づいて請求されます。価格表をご覧になり、インタラクティブ クエリとバッチクエリの違いを確認してください。

エクスポートを処理するには、クラウドに有効なお支払い方法の登録が必要です。無効なお支払い方法が原因でエクスポートが中断された場合、その期間のデータをエクスポートし直すことができませんのでご注意ください。

アナリティクスのデータは BigQuery サンドボックスに無料でエクスポートすることもできますが、サンドボックスの制限が適用されることにご注意ください。

データのエクスポートが開始されるタイミング

リンク完了後 24 時間以内に、データが BigQuery プロジェクトにエクスポートされるようになります。毎日のエクスポートを有効にすると、前日のデータが格納された 1 ファイルが毎日(通常は、レポート作成用に設定したタイムゾーンの午後の早い時間帯に)エクスポートされます。

エクスポートに失敗する理由

失敗 原因 結果
編集者のロールを持つユーザーがいない 編集者のロールを使ってサービス アカウントが Cloud プロジェクトに追加されていません。 アナリティクスではテーブルを作成できません。エクスポートに失敗しました。
インストール後にロボット アカウントが削除された Cloud アカウントのユーザーが、Google アナリティクスによってインストールされたロボット サービス アカウントを削除しました。 アナリティクスでテーブルを作成することができなくなり、すべてのエクスポートが停止されます。
組織のポリシーが BigQuery Export と競合している Cloud プロジェクトのユーザーが作成した組織のポリシーにより、アナリティクスでデータのエクスポートができなくなっています。ポリシーは、BigQuery テーブルの作成やテーブルへの書き込みの妨げとなることがあります。また、データ ストレージのリージョンに干渉する場合もあります。 テーブルは作成されないか、作成されてからすぐ(30 分未満)に削除されます。
ユーザーが [課金設定] を変更する Cloud プロジェクトのユーザーが、BigQuery の課金設定を無料から有料に切り替えました。これは通常であれば問題なく動作しますが、プロジェクトのサイズがすでに 10 GB(サンドボックスの制限値)を超えている場合、エラーが発生することがあります。実際には、エクスポートが失敗することがあります。 テーブルにデータが入力されません。
Cloud プロジェクトが割り当て量を超えている Cloud では、ほとんどのプロジェクトでリソースに限りがあり、BigQuery ストレージの割り当て量を超過すると、それ以上のデータの書き込みができなくなる場合があります。この割り当て量は、無料のプロジェクトでは小規模(10 GB)となるため、ご注意ください。 テーブルにデータが入力されません。
ユーザーがプロパティのタイムゾーンを変更する エクスポートでは、プロパティのタイムゾーンに基づいて、プロパティの 24 時間分のスナップショットが取得されます。タイムゾーンが変更された場合、特定の日のエクスポート ウィンドウが短くなったり、長くなったりすることがあります(例: タイムゾーンを米国東部標準時間から米国太平洋時間に変更した場合は、3 時間短くなります)。いずれの場合も、通常とは異なるイベント数がカウントされます。 1 日に通常とは異なるイベント数がカウントされ、全般的な混乱が生じます。

サポート

料金のご請求など、BigQuery の問題については、Google Cloud サポートにお問い合わせください。

BigQuery Export

 

エクスポートおよびサンプル データセットの利用方法については、BigQuery Export の記事をご覧ください。

BigQuery による BI ベンダーの統合

このリストはすべてを網羅しているわけではなく、異なる統合が利用可能になった際に更新される場合があります。
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