Dlaczego warto korzystać z eksportu danych do BiqQuery?

Wielu użytkowników, którzy dotychczas używali starszej wersji Google Analytics (czyli GA trójki), wyrażało swoje zastrzeżenia wobec znacznych ograniczeń związanych z przetwarzaniem dużych zbiorów danych na skalę znacznie większą, a czasem nawet masową. Warto zaznaczyć, że do ich dyspozycji pozostawało narzędzie BigQuery (BQ), jednak z pewnym zastrzeżeniem – koniecznością przeniesienia się na wersję GA360 oraz poniesienia dodatkowych kosztów.

Na szczęście, amerykański gigant, w najnowszej wersji swojego narzędzia analitycznego (Google Analytics 4), postanowił temu zaradzić. Obecnie korzystanie z BigQuery nie wymaga już “zmiany przesiadkowej” ani dodatkowych opłat.

Czy zastanawiasz się, w jaki sposób eksportowanie danych z Google Analytics 4 do BigQuery może przynieść korzyści twojej organizacji? Jeśli tak, to koniecznie zapoznaj się z poniższym artykułem.

Mówiąc jasno, wszelkie operacje wykonywane na bazach obejmujących kilka lub kilkanaście tysięcy użytkowników, mogą stać się dla ciebie udręką i karkołomnym wyzwaniem. Przetwarzanie, filtrowanie czy nawet sortowanie danych mogą trwać “wieki”, a w niektórych przypadkach wręcz wydawać się niewykonalne.

W takich momentach na scenę wkracza… BigQuery! Jest to rozwiązanie, które umożliwia weryfikację prawie “czegokolwiek” i niemal “w jaki sposób” zechcesz.

Dlaczego jest to takie wartościowe? Jakie korzyści niesie ze sobą eksportowanie danych do BigQuery?

BigQuery to narzędzie, które umożliwia sprawną ekstrakcję danych spoza standardowego ekosystemu Google Analytics. To z kolei otwiera przed tobą wiele nowych możliwości, takich jak:

• Skonsolidowane i bezpieczne przechowywanie danych historycznych.
• Realizacja różnorodnych podziałów, z którymi tradycyjne narzędzie GA radzi sobie gorzej.
• Przeprowadzanie zróżnicowanych analiz i wyciąganie na ich podstawie cennych wniosków.
• Generowanie jasnych i wartościowych raportów.

Jeżeli te argumenty cię jeszcze nie przekonały, oto 5 kluczowych czynników, które z pewnością cię przekonają do wypróbowania tej funkcjonalności. Zanim jednak przejdziemy do nich, poświęćmy chwilę wymaganiom.

Korzyści w przechowywaniu danych

Jeśli twoja firma od dłuższego czasu korzysta z Google Analytics, to z pewnością miała styczność z ograniczeniami czasowymi przechowywania danych. Aby przypomnieć:

Dla standardowej wersji Google Analytics 4, okres ten wynosi 14 miesięcy.

Dla wersji 360, to aż do 50 miesięcy.

Jeśli nie wykorzystasz eksportu do BigQuery, dane szczegółowe po przekroczeniu tych okresów przechowywania zostaną dostępne tylko w standardowych raportach opartych na uprzednio zsumowanych danych. Szczegółowe dane przestaną być dostępne do analizy.

Te ograniczenia mogą znacznie utrudnić przeprowadzanie zaawansowanych analiz (zwłaszcza w dłuższym okresie czasowym).

Szczęśliwie, dzięki BigQuery nie musisz się już o to martwić. Po wdrożeniu tego narzędzia, twoje dane będą przechowywane bezterminowo. Ważne jest jednak, aby wdrożyć je możliwie najszybciej. Dane zostaną skonsolidowane dopiero od momentu aktywacji BigQuery.

To jednak nie wszystko! Eksport danych do BigQuery pozwoli ci także ominąć ograniczenia narzucane przez Looker Studio. Dzięki temu, tworzenie nawet najbardziej złożonych dashboardów nie stanowi już takiego wyzwania.

Integracja różnych źródeł danych

BigQuery umożliwia zbieranie danych z całego ekosystemu Google’a (w tym Analytics, Google Ads, a nawet Google Search Console). Ale to jeszcze nie koniec! Narzędzie to daje także dostęp do danych z innych narzędzi używanych przez twoją organizację, takich jak narzędzia do marketingu mailowego czy marketing automation, firmowe CRM i wiele innych.

Takie integracje sprawiają, że zdobywanie wartościowych danych jest jeszcze łatwiejsze. Co ważne, pozwala to na tworzenie bardziej spójnych raportów.

Eksploracja danych bez ograniczeń

Próbkowanie oraz inne ograniczenia w narzędziu Google Analytics mogą ograniczać pełne wykorzystanie danych. Eksport do BigQuery otwiera drzwi do nowych, niemal nieograniczonych perspektyw. Pozwala to na analizę zachowań użytkowników, prowadzenie niestandardowych analiz i bardziej efektywne operowanie narzędziami BI.

Walidacja danych

Korzystanie z BigQuery pozwala na wygodne weryfikowanie poprawności danych. Możesz łatwiej wykryć i poprawić błędy, co ma kluczowe znaczenie przed przekazaniem danych do narzędzi BI.

Automatyzacja i integracja

BigQuery umożliwia budowanie własnych agregatów i zaawansowanych środowisk raportowych, które wykraczają poza standardy Google Analytics. To opcja doskonała dla zwolenników automatyzacji, ułatwiając pracę i zwiększając efektywność.

Podsumowanie

Wszystko wskazuje na to, że eksport danych z Google Analytics 4 do BigQuery to przełomowe rozwiązanie dla firm, które pragną poszerzyć swoje możliwości analityczne i raportowe. To narzędzie umożliwia wydłużenie czasu przechowywania danych, integrację danych z różnych źródeł, swobodną eksplorację danych, walidację i automatyzację. To z kolei prowadzi do bardziej zaawansowanych analiz, lepszego zrozumienia klientów i trafniejszych decyzji biznesowych.

Niemniej jednak korzystanie z BigQuery stawia przed firmami pewne wyzwania, takie jak konieczność nabywania nowych kompetencji i zasobów. Przed podjęciem decyzji o wdrożeniu BigQuery warto dokładnie ocenić swoje potrzeby i możliwości, a także skonsultować się z ekspertami np. z firmy Conversion.pl.

Warto jednak pamiętać, że inwestycja w BigQuery może przynieść znaczne korzyści, umożliwiając zaawansowane analizy, lepsze wykorzystanie danych i wzrost efektywności całej organizacji. Rozważ eksport danych z Google Analytics 4 do BigQuery i wykorzystaj pełny potencjał tego narzędzia.