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7/12/23
Google BigQuery et GA4 (Google Analytics 4) sont des outils puissants qui peuvent révolutionner la façon dont vous gérez et analysez les données. Dans cet article, nous nous plongerons dans le monde de Google BigQuery et explorerons son intégration avec GA4. Nous discuterons des avantages de l'utilisation de BigQuery avec GA4, vous guiderons à travers le processus de configuration d'un projet Google Cloud, et expliquerons les concepts des ensembles de données, des tables, des colonnes et des lignes dans BigQuery. Enfin, nous vous guiderons à travers le processus étape par étape de l'intégration de GA4 avec Google BigQuery, en réunissant les fonctionnalités de Google Cloud, BigQuery, et GA4.
Google BigQuery offre plusieurs avantages lorsqu'il est utilisé en conjonction avec GA4. Dans cette section, nous explorerons les avantages de l'utilisation de BigQuery pour l'analyse et la gestion des données. Nous discuterons de la création illimitée de rapports, de l'accès aux données brutes, de la possibilité de fusionner des données provenant d'autres sources, de la personnalisation des groupements de canaux, de l'accès aux données non échantillonnées, de l'intégration avec les outils de visualisation de données et de l'efficacité de BigQuery sur le plan financier. En comprenant ces avantages, vous pouvez maximiser le potentiel de GA4 et BigQuery pour vos besoins en matière d'analyse de données.
Avant de pouvoir pleinement utiliser Google BigQuery et l'intégrer avec GA4, vous devez configurer un projet Google Cloud. Dans cette section, nous vous guiderons à travers le processus de création d'un projet dans Google Cloud. Nous vous montrerons comment vous connecter à la console Google Cloud, accéder à vos projets, créer un nouveau projet et obtenir l'ID du projet. En suivant ces instructions, vous aurez un projet dédié qui sert de conteneur pour vos données et facilite l'intégration de GA4 avec BigQuery.
Dans cette section, nous explorerons les composantes fondamentales de Google BigQuery : les ensembles de données, les tables, les colonnes et les rangées. Nous expliquerons comment les ensembles de données servent de conteneurs pour l'information de la propriété GA4, en organisant les données provenant de diverses sources dans une structure unifiée. Nous discuterons ensuite de la création de tables dans BigQuery, en mettant l'accent sur l'option d'exportation quotidienne et l'option d'exportation en continu pour les données en temps réel. Ensuite, nous explorerons les différentes catégories de colonnes et les types d'informations qu'elles stockent. Enfin, nous examinerons comment les lignes dans BigQuery correspondent à des événements individuels dans GA4, fournissant des paramètres et des valeurs spécifiques à l'événement.
Dans cette section, nous vous guiderons à travers le processus étape par étape d'intégration de GA4 avec Google BigQuery. En partant des paramètres de la propriété Google Analytics, nous vous montrerons comment lier votre projet BigQuery à GA4, configurer les flux de données et les événements et définir la fréquence d'exportation des données. Nous vous guiderons à travers l'activation de l'API BigQuery et la création des identifiants du compte de service dans la console Google Cloud. En suivant ces instructions, vous établirez une connexion transparente entre GA4 et BigQuery, permettant l'exportation de données brutes pour une analyse approfondie.
Une fois que vous avez réussi à intégrer GA4 avec Google BigQuery, il est temps d'explorer les fonctionnalités et les capacités de cet entrepôt de données puissant. Dans cette section, nous donnerons un aperçu des fonctionnalités offertes par BigQuery, notamment l'interrogation de données, la manipulation de données, les capacités d'apprentissage automatique et les options de visualisation de données. Nous montrerons comment BigQuery permet aux entreprises de tirer des informations significatives de leurs données, de prendre des décisions éclairées et de stimuler la croissance.
Bien que BigQuery excelle dans le stockage et l'analyse des données, les outils de visualisation de données peuvent améliorer votre compréhension et votre présentation des informations tirées de BigQuery. Dans cette section, nous discuterons comment vous pouvez intégrer vos données BigQuery avec des outils de visualisation de données tels que Data Studio, Looker et d'autres options populaires. Nous explorerons comment ces outils peuvent transformer vos données brutes en rapports visuellement attrayants et digestes, vous permettant de communiquer efficacement les résultats et de prendre des décisions basées sur les données.
Les groupements de canaux sont essentiels pour analyser et segmenter efficacement les sources de trafic des utilisateurs. Dans cette section, nous expliquerons comment vous pouvez personnaliser les groupements de canaux dans BigQuery. Nous vous montrerons comment définir des canaux de trafic personnalisés en fonction de vos besoins et objectifs commerciaux spécifiques. En fournissant des exemples et des instructions étape par étape, nous vous permettrons de créer des groupements de canaux qui s'alignent avec vos stratégies de marketing et améliorent vos capacités d'analyse de données.
L'accès aux données non échantillonnées est crucial pour mener une analyse de données précise et exhaustive. Dans cette section, nous soulignerons l'importance des données non échantillonnées et vous montrerons comment y accéder dans BigQuery. Nous fournirons des informations sur les limitations des données échantillonnées et expliquerons comment BigQuery vous permet d'accéder à l'ensemble complet des données non échantillonnées. En utilisant des données non échantillonnées, vous pouvez garantir l'exactitude et la fiabilité de votre analyse, permettant une prise de décision plus précise.
Pour maximiser les avantages de l'utilisation de Google BigQuery avec GA4, il est important de suivre les meilleures pratiques et de mettre en place des stratégies efficaces de gestion des données. Dans cette section, nous fournirons un guide complet sur les meilleures pratiques et les recommandations pour utiliser efficacement BigQuery. Nous aborderons des sujets tels que l'organisation des données, la sécurité des données, l'optimisation des requêtes et la gestion des coûts. En respectant ces meilleures pratiques, vous pouvez optimiser vos processus d'analyse de données, améliorer les performances et minimiser les dépenses inutiles. Points importants :
Q: Puis-je créer des rapports personnalisés sans restrictions en utilisant Google BigQuery avec GA4 ? R: Oui, avec BigQuery, vous avez la flexibilité de créer des rapports personnalisés sans aucune limitation. Q: Quels sont les avantages de l'accès aux données non échantillonnées dans BigQuery ? R: L'accès aux données non échantillonnées permet une analyse précise et élimine les limitations des données échantillonnées, fournissant des informations plus fiables. Q: Puis-je fusionner des données provenant de différentes sources, comme Google Ads et Facebook Ads, dans BigQuery ? R: Oui, BigQuery vous permet de fusionner des données provenant de diverses sources, y compris Google Ads, Facebook Ads et même les données de ventes hors ligne. Q: Est-il possible de personnaliser les groupements de canaux dans BigQuery ? R: Oui, vous pouvez créer des groupements de canaux personnalisés dans BigQuery pour s'aligner sur vos besoins commerciaux et améliorer l'analyse de données. Q: Puis-je intégrer BigQuery avec des outils de visualisation de données ? R: Oui, BigQuery peut être intégré avec des outils de visualisation de données comme Data Studio et Looker pour créer des rapports visuellement attrayants et perspicaces. Q: Existe-t-il des meilleures pratiques pour utiliser Google BigQuery avec GA4 ? R: Oui, le respect des meilleures pratiques telles que l'organisation des données, l'optimisation des requêtes et la gestion des coûts peut optimiser vos processus d'analyse de données dans BigQuery.
