In diesem Blogbeitrag möchte ich die neuesten Veröffentlichungen der Google-Tools zusammenfassen, die wir bei DataDice täglich nutzen. Daher gebe ich einen Überblick über die neuen Funktionen von BigQuery, Dataform, Looker Studio, Google Analytics und Google Tag Manager. Darüber hinaus werde ich mich auf die Releases konzentrieren, die ich für am wichtigsten halte, und auch einige andere Änderungen erwähnen.
Wenn du einen genaueren Blick darauf werfen möchtest, findest du hier die Release-Notizen zu BigQuery, Datenformular, Looker Studio, Google Analytics & Google Tagmanager.
BigQuery
Verbindung mit Dataplex
Dataplex ist nun stärker mit BigQuery verbunden.
Die folgenden BigQuery-Funktionen kannst du jetzt auch in Dataplex verwalten:
- Data Canvas
- Datenvorbereitung
- Notebooks
- Gespeicherte Abfragen
- Workflows
Die Implementierungen dieser Dienste sollten automatisch in Dataplex im selben Google Cloud-Projekt verfügbar sein, und du kannst beispielsweise die Metadaten der genannten Dienste auch in Dataplex untersuchen.
Cross-Region Dataset Replikation
Falls du Bedenken hast, deine BigQuery-Daten nur in einer Region zu speichern, kannst du jetzt eine Cross-Region Replikation einrichten.
Es gibt eine primäre Region, die die Änderungen und Updates übernimmt, und eine sekundäre Region, die nur lesend ist und die Datenaktualisierungen aus der primären Region erhält.
Es gibt eine gute Übersicht aus der Google-Dokumentation, die ich hier zeigen werde.
Hinweise:
- Insgesamt werden die Daten in 4 verschiedenen Zonen gespeichert, da in jeder Region 2 Zonen verwendet werden.
- Du kannst ein sekundäres Replica als primäres Replica fördern.
- Es fallen Kosten für Speicher und Datenreplikation in der sekundären Region an.
Eine detaillierte Anleitung ist hier zu finden.
Regionale Endpunkte
Um bestimmte Informationen aus deiner BigQuery-Umgebung abzurufen, kannst du dich nun mit verschiedenen Endpunkten verbinden. Früher waren diese Endpunkte global verfügbar, was dazu führen konnte, dass der Datenverkehr durch einen anderen Standort als den Ressourcenspeicherort geleitet wurde.
Jetzt ist es möglich, diese Endpunkte regional zu nutzen, und beim Einrichten der Anfrage kannst du definieren, von welchem Standort du die Daten abrufen möchtest.
Die folgenden APIs unterstützen regionale Endpunkte:
- BigQuery-API
- BigQuery-Speicher-API
- BigQuery-Reservierungs-API
- BigQuery-Migrationsschnittstelle
- BigQuery-Datenübertragungsdienst-API
Wichtiger Hinweis: Nicht alle Regionen sind bisher verfügbar.
Eine detaillierte Anleitung findest du hier.
Neue BigQuery ML-Funktionen
Ich erwähne kurz die neue BigQuery ML-Funktion:
- Erstellen von Remote-Modellen mit dem Modell „gemini-2.0-flash-exp“ in Vertex AI (generative Aufgaben wie natürliche Sprachverarbeitung, Audio-Transkription, Dokumentklassifikation usw.)
Dataform
Verbindung mit Dataplex
Nicht nur BigQuery erhält Unterstützung von Dataplex.
Das Dataform-Repository kann nun ebenfalls in Dataplex untersucht werden. Bestimmte Metadaten (z. B. Datenasset-Eltern, Datenasset-Typ, Drittanbieter-Repository-Quelle usw.) sind in Dataplex verfügbar.
Looker Studio
Vorschau der Daten
Es gibt nun einen Vorschau-Modus für deine Datenquelle in Looker Studio.
Wenn du die Datenquelle ansiehst, kannst du auf „Datenvorschau“ klicken.
In der Datenvorschau kannst du bestimmte Dimensionen und Metriken auswählen und die Ergebnisse betrachten, um ein Gefühl für die Daten zu bekommen.
Der Vorschau-Modus ist derzeit für die folgenden Connectoren verfügbar: BigQuery, Sheets, Looker, Excel und CSVs.
Dimensionen in Scorecards
Vielleicht hast du schon Folgendes in Looker Studio gemacht:
Ziel: Zeige das meistverkaufte Produkt basierend auf den Filtern an.
Ansatz: Erstelle eine Tabelle mit nur der Dimension „Produktname“ und sortiere nach verkauften Produkten absteigend. Zusätzlich wird nur eine Zeile angezeigt, ohne Tabellenkopf.
Jetzt gibt es eine einfachere und visuell ansprechendere Lösung.
- Wähle eine Dimension in der Scorecard aus
- Wähle die Metrik, nach der du sortieren möchtest
- Genieß es!
Filter für Datum- und Zeitdaten
Wenn du Filterbedingungen für Datums- oder Zeitfelder einrichtest, kannst du jetzt die folgenden Werte auswählen:
- Ist in den letzten
- Ist vor
- Ist am oder nach
- Ist vorher
- Ist dieser
- Ist nächster
- Ist im Monat
- Ist im Jahr
Datenquellenfelder entfernen
Es ist jetzt möglich, Felder zu entfernen, die direkt vom Connector kommen. Früher war es nur möglich, berechnete Felder zu löschen.
Wenn du das Feld entfernst, wird es zum Beispiel nicht mehr in der Datenquelle für Diagramme angezeigt. Wenn du die Felder aktualisierst, wird das gelöschte Feld wieder hinzugefügt, was etwas störend sein kann.
Google Analytics
Empfehlung zur wichtigsten Veranstaltung
Auf der Startseite, im Insights-Hub und im Berichts-Snapshot sind zwei neue Empfehlungen verfügbar:
- Als Schlüsselereignis markieren: Konfiguriert ein vorhandenes Ereignis als Schlüsselereignis
- Schlüsselereignis erstellen: Machen Sie aus einer speziellen Seitenansicht ein Ereignis und richten Sie es als Schlüsselereignis ein
Wichtiger als die neuen Empfehlungen ist es, nur noch einmal zu erwähnen, dass frühere Konversionsereignisse jetzt als Schlüsselereignisse bezeichnet werden.
Google Analytics
Empfehlung für wichtige Ereignisse
Es gibt zwei neue Empfehlungen auf der Startseite, im Insights Hub und im Berichts-Snapshot:
- Als „Wichtiges Ereignis“ markieren: Konfiguriere ein bestehendes Ereignis als wichtiges Ereignis
- „Wichtiges Ereignis“ erstellen: Mache ein Ereignis aus einer speziellen Seitenansicht und richte es als wichtiges Ereignis ein
Wichtiger als die neuen Empfehlungen ist zu erwähnen, dass frühere Conversion-Ereignisse nun als „wichtige Ereignisse“ bezeichnet werden.
Google Tag Manager
Cloudflare First-Party Mode
Wenn du das serverseitige Tracking über Cloudflare einrichtest, kannst du jetzt den First-Party Mode nutzen.
Eine detaillierte Anleitung, wie du dies einrichtest, findest du hier.
Wenn du den First-Party Mode verwendest, befindet sich das Google Tag nicht mehr auf einem Google-Server, sondern wird auf deinem Server in der Domain deiner Website gehostet.
Weitere Links
Dieser Beitrag ist Teil der Google Data Analytics Serie von DataDice und erklärt dir jeden Monat die neuesten Funktionen in BigQuery, Data Studio, Google Analytics und Google Tag Manager.
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