BigQuery – czym jest to narzędzie i dlaczego jest tak ważne w analityce internetowej?

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?

1. Zaloguj się na swoje konto Google

2. 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.

3. 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).

4. 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.

5. 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). 

6. 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.

7. 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!

Zapisz się na darmową rozmowę wstępną!

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!