GA4のデータをBigQuery&SQLで分析するときのポイント3選! データ構造とよく使うクエリを知ろう
UAでは有料版のGoogleアナリティクス360でのみBigQueryへのエクスポートが可能でしたが、GA4からは無料版でもBigQueryにデータをエクスポートできるようになりました。
[参照元] BigQuery の概要 | Google Cloud [参照元] 料金 | BigQuery: クラウド データ ウェアハウス | Google Cloud ■ BigQueryを使用するメリット・デメリット □ メリット BigQueryを使用することで、以下のようなデータ活用が可能になります。 ・GA4のアクセスログデータを他のデータと紐づけて分析する ・SQLを使って集計したアクセスログデータをBIツールに連携して分析や可視化をする GA4とBigQueryを併用することで、上記2点のようなデータ活用を推進することにつながり、GA4のUI画面で集計されたアクセスログだけを見るよりも、他データと組み合わせたりBIツールで可視化したりすることで、よりアクセスログデータから読み取れることが増えます。 そして、アクセスログデータから得られる示唆も増えて、マーケティング活動における改善や挑戦に取り組む幅も広がることがメリットと考えられます。 □ デメリット GA4のデータ構造を理解することに加えて、データベースやSQLなどのエンジニアリング領域の知識が必要になってきます。 またBigQueryは、従量課金制で使用するツールになるため、データ量や扱うクエリの量に応じて使用料金が発生するという点も考慮が必要になってきます。 このようにコストがかかることがデメリットと考えられますが、データ活用やデータドリブンマーケティングを推進していくためにはデータベースやSQLのスキルは重要になってくるので、GA4のデータをBigQueryやSQLを用いて学習を始めてみることはとてもオススメです。 ■ SQLを知ってクエリを書いてみよう 続いて、BigQueryを使用する際に用いる「SQL」という言語について簡単に説明します。SQLはデータを操作する専用の言語です。もう少し具体的に説明すると、SQLという言語で命令文を書いてデータベースに送ることで、以下のようなことができます。 ※SQLにはいろいろな種類がありますが、今回はBigQueryで使用するSQLについて解説します。 ・テーブル形式のデータから特定の列や行を取り出す ・取り出してきたデータを集計する ・テーブル形式のデータから特定の列や行のデータを書き換える ・他のテーブルデータと組み合わせてデータを取り出す・集計をする