Spis treści
BigQuery to usługa dostępna w chmurze czyli w Google Cloud Platform, która służy do przetwarzania ogromnej ilości zbiorów danych. W praktyce oznacza to, że możesz wrzucić do tego narzędzia dane z różnych źródeł i bardzo sprawnie je przeanalizować, bez ograniczeń sprzętowych. Jest to świetne uzupełnienie usługi Google Analytics 4, o czym mam nadzieje, przekonam Cię w tym artykule.
Dlaczego BigQuery przyda Ci się w analityce internetowej?
Powstanie Google Analytics 4 wprowadziło rewolucję w branży digital marketingu, o tym zapewne wiesz i pewnie nawet odczułeś to na własnej skórze. Przeskok między Universal Analytics, a GA4 jest ogromny i niesie za sobą zmiany wpływające na nasze postrzeganie danych. Jedną z istotnych różnic pomiędzy tymi dwoma narzędziami, na której chciałabym się dzisiaj skupić jest okres przechowywania danych o użytkowniku. W UA sprawa była dość prosta, wystarczyło jedno kliknięcie, a dane mogły pozostać w nim bez automatycznego wygaśnięcia.
W Google Analytics 4 sprawa się nam nieco skomplikowała. Jeśli chodzi o okres przechowywania danych, to mamy do wyboru dwie opcje: 2 miesiące lub 14 miesięcy. Na naszym blogu znajdziesz również artykuł, dlaczego należy zmienić czas przechowywania danych po utworzeniu usługi GA4 i polecam Ci do niego zaglądnąć, aby nie popełnić jednego z największych błędów użytkowników Google Analytics 4 🙂 Okres 2 miesięcy jest zdecydowanie za krótki, jednak kolejne rozwiązanie także nie wydaje się być najlepsze. I tutaj właśnie przychodzi z pomocą narzędzie BigQuery! Dzięki połączeniu z GA4 zapewnimy sobie zbieranie danych bez ograniczeń czasowych, chyba że sami takie ograniczenia wprowadzimy.
Kolejną korzyścią jaka płynie z integracji tych dwóch narzędzi jest możliwość gromadzenia i zarządzania surowymi (niepróbkowanymi) danymi i eksportowanie je w ciągu zaledwie kilku sekund. Poza tym, masz też dostęp do automatycznej anonimizacji adresów IP, dzięki czemu możesz być pewny, że spełniasz wszystkie wymogi prawne w kontekście ochrony danych osobowych. Integracja z BigQuery pomoże Ci również ominięcie wszelkich limitów, które nakłada na nas Looker Studio, dzięki czemu będziesz mógł tworzyć rozbudowane raporty bez niepotrzebnego wyrywania sobie włosów z głowy z irytacji 🙂
Jak połączyć BigQuery z Google Analytics 4?
Mam dla Ciebie dobrą informację – to dziecinnie proste! Wystarczy, że na swoim koncie GA4 wejdziesz w sekcję Administracji, a następnie w kolumnie dotyczącej Usługi wybierzesz opcję “Połączone usługi” → “BigQuery”. Następnie wystarczy kliknąć niebieski przycisk “Połącz”. Pamiętaj jednak, że na tym etapie łączysz konkretny projekt, który musisz mieć utworzony już wcześniej w BigQuery. Musisz również być właścicielem lub administratorem obu usług, aby zobaczyć możliwe do połączenia projekty. Po wykonaniu poszczególnych kroków, na koniec wystarczy zapisać zmiany. Kilka kliknięć i Twoje usługi są połączone!
Jak utworzyć konto i zacząć korzystać z BigQuery?
- Zaloguj się na swoje konto Google
- Otwórz konsolę Google Cloud
Po zalogowaniu się na konto Google, otwórz konsolę Google Cloud, najlepiej wykorzystując adres: console.cloud.google.com. Jeśli jesteś nowym użytkownikiem chmury Google, będziesz musiał zaakceptować warunki korzystania z usługi przed dalszym kontynuowaniem.
- Przejdź do usługi BigQuery
W konsoli Google Cloud przejdź do sekcji “Usługi” i wyszukaj “BigQuery”. Kliknij na niego, aby włączyć tę usługę na swoim koncie (warto też od razu skorzystać z przypięcia usługi za pomocą ikony pinezki).
- Utwórz nowy projekt
Jeśli nie masz jeszcze utworzonego projektu w konsoli Google Cloud, możesz to zrobić z menu głównego. Projekt pozwala na logiczne grupowanie różnych zasobów i usług w chmurze Google, w tym BigQuery.
- Utwórz zbiór danych (dataset)
Zanim zaczniesz ładować dane, utwórz zbiór danych, który posłuży jako kontener dla twoich tabel. W sekcji “Zbiory danych” kliknij przycisk “Utwórz zbiór danych” i podaj nazwę oraz opcjonalnie opis (możesz np. stworzyć dane dla swojego GA4 wpisując “Google Analytics 4 + identyfikator konta).
- Załaduj dane do tabeli
Po utworzeniu zbioru danych, możesz przystąpić do ładowania danych do tabel. Wybierz odpowiedni zbiór danych i w jego zakładce “Tabele” kliknij przycisk “Utwórz tabelę”. Wybierz opcje załadowania danych, takie jak format, źródło danych (np. plik CSV lub JSON, inny zasób Google Cloud lub zapytanie SQL) oraz lokalizację.
- Zapytania SQL i analiza danych
Gdy dane zostaną załadowane do tabeli, możesz rozpocząć analizę przy użyciu języka zapytań SQL. W BigQuery Console znajdziesz okno do wpisywania zapytań SQL, które pozwala na filtrowanie, agregację i łączenie danych, a także generowanie wyników analizy.
Słowniczek BigQuery dla początkujących
Aby było Ci łatwiej odnaleźć się w na pozór skomplikowanym interfejsie BigQuery zapoznaj się na start z kilkoma pojęciami:
- Zbiór danych (Dataset)
Zbiór danych to kontener, który zawiera tabele oraz metadane potrzebne do organizacji i zarządzania danymi w BigQuery.
- Tabela (Table)
Tabela to struktura danych w BigQuery, składająca się z kolumn i wierszy, w której przechowywane są dane.
- Projekt (Project)
Projekt w BigQuery to kontener, który zawiera zbiory danych, tabele i inne zasoby związane z analizą danych.
- Zapytanie SQL (SQL Query)
Zapytanie SQL to polecenie, które wykonuje operacje na danych w BigQuery, takie jak filtrowanie, agregacja, łączenie i inne operacje analityczne.
- JOIN
JOIN to łączenie danych z dwóch lub więcej tabel na podstawie wspólnego klucza, pozwalając na łączenie informacji z różnych źródeł.
- SELECT
SELECT to polecenie SQL używane do wybierania określonych kolumn lub pól z tabeli w celu analizy i generowania wyników.
- FROM
To kolejne z poleceń w języku SQL, które mówi o tym, z jakiej tabeli będziemy pobierać dane.
- WHERE
WHERE służy do filtrowania danych na podstawie określonych warunków.
- LIMIT
To klauzula SQL używana do ograniczenia liczby wyników zapytania.
Ucz się analityki internetowej pod okiem specjalistów!
Konfiguracja GA4 i tworzenie dobrych raportów spędza Ci sen z powiek? Skorzystaj z naszego programu szkoleniowego i ucz się analityki na praktycznych przykładach!
Ile kosztuje korzystanie z BigQuery?
W świecie analityki internetowej występują zarówno płatne jak i bezpłatne rozwiązania. W mojej opinii absolutnie bezkonkurencyjnym darmowym narzędziem jest oczywiście Google Analytics 4, jednak warto rozszerzyć go o płatne rozwiązanie jakim jest właśnie BigQuery.
Mimo, że BigQuery pozwala na obsłużenie setek tysięcy zapytań (tzw. query) i analizę danych za pomocą wykorzystania języka SQL, to koszty związane z utrzymaniem tego narzędzia nie są aż tak duże, jak mogłoby się wydawać.
Google na start oferuje wszystkim nowym użytkownikom 300$ na wykorzystanie w Google Cloud Platform. Dodatkowo otrzymasz bezpłatnie 10 GB przestrzeni dyskowej i możliwość wykonywania nawet 1 TB zapytań miesięcznie (a to naprawdę całkiem sporo!). Takim sposobem początki Twojej przygody z tym narzędziem są całkowicie za darmo 🙂 Warto tutaj wspomnieć, że jeśli już podepniesz płatność, to zapłacisz tylko za dane, które analizujesz i to dopiero w momencie, gdy przekroczysz wspomniany powyżej 1TB zapytań. Daje Ci to pełną kontrolę nad wydatkami, ponieważ jeśli w danym miesiącu nie będziesz korzystać z BigQuery lub skorzystasz tylko z niewielkiej ilości zapytań, to taka analiza będzie dla Ciebie darmowa.
Dlaczego warto korzystać z BigQuery?
Zakładam, że jeśli przeczytałeś artykuł, to spokojnie mógłbyś wymienić kilka korzyści z wykorzystania tego narzędzia. Jednak jako podsumowanie, zbiorę wszystkie zalety w jedno miejsce, aby ułatwić Ci przyswajanie wiedzy:
- Skalowalność: BigQuery jest zbudowane na infrastrukturze chmurowej Google, co pozwala na dynamiczne skalowanie zasobów w zależności od potrzeb. Bez względu na rozmiar zbiorów danych, BigQuery jest w stanie efektywnie je przetwarzać.
- Przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym: Dzięki modelowi przetwarzania w czasie rzeczywistym, użytkownicy mogą analizować i otrzymywać wyniki natychmiast po załadowaniu danych. To szczególnie ważne w przypadku analityki internetowej, gdzie szybka reakcja na zmieniające się trendy i zachowania użytkowników ma kluczowe znaczenie.
- Przyjazny język zapytań: BigQuery obsługuje standardowy język zapytań SQL, co czyni go łatwym w użyciu dla osób z doświadczeniem w bazach danych. Umożliwia to szybkie tworzenie złożonych zapytań i uzyskiwanie potrzebnych wyników bez konieczności nauki nowych narzędzi czy skomplikowanych języków programowania. Dodatkowo, jeśli interesuje Cię analityka internetowa, nauka tego języka może dać Ci wiele korzyści w przyszłości, szczególnie zawodowych 🙂
- Integracje z innymi narzędziami Google: BigQuery ściśle współpracuje z innymi narzędziami Google, takimi jak Looker Studio czy Google Analytics 4, co ułatwia analizę danych i wizualizację wyników.
- Bezpieczeństwo danych: BigQuery zapewnia zaawansowane mechanizmy bezpieczeństwa danych, w tym szyfrowanie danych, a także jest zgodne z przepisami RODO na temat zbierania danych osobowych.
Mam nadzieję, że po lekturze tego artykułu wiesz już nieco więcej na temat tego potężnego narzędzia jakim jest BigQuery. Nie ma co ukrywać, w dzisiejszym świecie dane są niezwykle ważne, a BigQuery ma ogromne znaczenie w analityce internetowej, szczególnie jeśli chcesz zająć się nią na poważnie. Jeśli masz wolną chwilę i chcesz ją przeznaczyć na naukę czegoś nowego, proponuję sięgnąć po to narzędzie. Może to oznaczać dla Ciebie długofalowe korzyści, ponieważ agencje digital oraz analitycy, którzy korzystają z BigQuery mają możliwość wyciągania cennych wniosków z danych gromadzonych praktycznie bezterminowo.
Powodzenia!
