Aj vy máte pocit, že BigQuery sa stáva akýmsi buzzword v analytickom svete? Ak ste s BigQuery ešte nepracovali, tento pocit máte oprávnene. BigQuery je proste pojem, o ktorom každý hovorí (aj keď ho možno nikto nikdy nevidel). V tomto článku sa dozviete, prečo je to tak a prečo je dobrý nápad ho začať používať práve s Google Analytics 4.

Ak ešte o BigQuery veľa informácií nemáte, odporúčam vám tento starší článok od kolegu Peťa Šutaríka.

1. RAW dáta k vašim službám

To čo bolo pri Universal Analytics nemysliteľné, je pri Google Analytics 4 prakticky samozrejmosťou. BigQuery vám umožní pristupovať ku kompletným surovým dátam na úrovni hitu. Vďaka tomu môžete robiť komplexnejšie analýzy, ktoré v rozhraniach Google Analytics, resp. Google Data Studio jednoducho neboli možné.

Príkladom takejto analýzy je napríklad vytvorenie vlastného atribučného modelu založeného na reálnom správaní užívateľov.

behavior based attribution

2. Bezplatný konektor v Data Studiu

Ak vám SQL query syntax veľa nehovorí, potom určite oceníte bezplatný konektor pre BigQuery v Google Data Studiu. Práve v Data Studiu si môžete vyskladať reporty presne podľa vašich predstáv. Ku queries sa však skôr či neskôr určite dostanete. Queries vám pomôžu nájsť odpovede na vaše otázky ešte rýchlejšie ako Data Studio.

3. Zabudnite na limity počtu parametrov a vlastných dimenzií

Rozhranie Google Analytics 4 umožňuje momentálne spracovať len 50 vlastných dimenzií. Limitovaný je aj počet vlastných parametrov posielaných s jedným hitom, tu je limit nastavený na 25. V prípade, že hit bude obsahovať väčšie množstvo parametrov, tieto dáta Google Analytics 4 síce neuloží, ale do BigQuery odoslané budú.

4. Prístup k parametrom aj bez vlastnej dimenzie

Ak ste chceli v Analysis Hube v GA4 rozhraní riešiť nejakú analýzu, pri ktorej ste potrebovali pristupovať k určitému parametru, nešlo to priamo. Najskôr ste si museli zaregistrovať novú vlastnú dimenziu a až následne ste s hodnotou parametra (už vlastnej dimenzie) mohli pracovať. Toto pri BigQuery nehrozí. Môžete si filtrovať hity na základe parametra ako len potrebujete.

5. Spracovanie veľkého množstva dát v zlomku sekundy

Pri práci s BigQuery využívate robustnú infraštruktúru Googlu s obrovským výpočtovým výkonom. To sa zákonite prejaví aj na rýchlosti odpovede na vašu otázku. Tá síce musí byť napísaná vo forme SQL query, ale toto by určite pre vás nemala byť neprekonateľná prekážka. Druhou možnosťou je použitie Google Data Studia, ktorého základnou vlastnosťou je, že je pooooomaaaaaléééééééééé. Ak vašim dátovým zdrojom bude BigQuery tabuľka, rýchlosť Data Studia bude pre vás, naopak, prijemným prekvapením.

6. Už nikdy samplované dáta

V Universal Analytics bolo samplovanie dát pomerne bežným javom aj pri stredne veľkých účtoch. Rovnako v Data Studiu bolo niekedy ťažké kvôli masívnemu samplovaniu vyhodnotiť analýzu so 100-percentnou istotou. Google Analytics 4 tento problém vyriešil, takže ak ešte stále váhate nad migráciou, toto bude určite silný argument pre kombo Google Analytics 4 a BigQuery.

7. Obohaťte dáta z Google Analytics o vlastné dáta

Ak ste doteraz chceli prepájať dáta z Google Analytics s dátami z reklamných systémov tretích strán, s vaším CRM, prípadne s dátami o počasí, väčšinou ste na to museli použiť Google Sheets, alebo Data Blending v Data Studiu. Obe možnosti majú svoje limity a práca s nimi si vyžaduje množstvo času a častokrát aj nervov. Tabuľka v BigQuery však môže obsahovať hocičo, čo potrebujete. Neexistuje tu limit 5 miliónov buniek ako v Google Sheets, alebo piatich dátových zdrojov ako v prípade Data Blendingu v Data Studiu. Vaše dáta tak získajú úplne nový rozmer.

Google ide ešte ďalej a užívateľom poskytuje bezplatný prístup k množstvu verejných datasetov – od informácií o počasí, cez finančné dáta, prevodové kurzy až po rôzne štatistické dáta.

8. Vysoká bezpečnosť uložených dát

Dostupnosť služby Google Cloud je garantovaná na 99.9% času. Možno si poviete, že je to dnes samozrejmosť aj pri hociktorom lacnom zdieľanom hostingu, ale Google to opäť posunul na ďalší level. Vaše dáta sú niekoľkonásobne replikované a zálohované v rôznych dátových centrách, aby ste k nim mali aj v prípade prírodnej či inej katastrofy prístup aj naďalej. Šifrovanie všetkých uložených dát je absolútnou samozrejmosťou.

9. Jednoduché prepojenie s Google Analytics 4

Keďže Big Query aj GA4 sú nástroje od Googlu, ich prepojenie je naozaj jednoduché. Pre vytvorenie vlastného dátového centra by ste normálne potrebovali databázových špecialistov aj developerov, v prípade Google Cloud je úvodné nastavenie účtu otázkou pár minút.

10. A to všetko úplne zadarmo! *

Toto môže vyznieť ako klišé z teleshopingu, ale je to naozaj tak. Big Query, aj keď sa jedná o platenú službu od Googlu, je skutočne lacné. Pre ilustráciu: 1 GB priestoru vám umožní uložiť približne 6 miliónov hitov. Ak zaznamenávate v Google Analytics 1 milión hitov mesačne, cena za ich uloženie bude cca 0,003 EUR. Trochu drahšie je procesovanie queries, ale aj v tomto prípade ide (pri správne napísaných queries) o zanedbateľné čiastky, konkrétne 5 USD za 1 TB sprocesovaných dát.

Tak čo? Ešte stále váhate? Dohodnite si konzultáciu s nami, v rámci ktorej vám radi predstavíme všetky výhody, ktoré BigQuery môže priniesť vášmu biznisu.