In diesem Blogbeitrag möchte ich die neuen Versionen der Google-Tools zusammenfassen, die wir täglich verwenden Datenurteil. Daher möchte ich einen Überblick über die neuen Funktionen von BigQuery, Looker Studio, Google Analytics und Google Tag Manager geben. Darüber hinaus werde ich mich auf die Veröffentlichungen konzentrieren, die ich für die wichtigsten halte, und ich werde auch einige andere Änderungen nennen, die vorgenommen wurden.
Wenn ihr genauer hinschauen wollt, findet ihr hier die Release Notes von BigQuery, Looker Studio, Google Analytics & Google Tagmanager.
BigQuery
Dynamische Sortierung
Wenn Sie eine Abfrage ausführen und sich die Ausgabetabelle ansehen, werden Sie feststellen, dass Sie die Sortierung dieser Tabelle ändern können. Sie können nach jeder Spalte absteigend und aufsteigend sortieren. Normalerweise müssen Sie für diesen Vorgang nicht bezahlen, aber wenn die Tabelle größer wird, zeigt BigQuery die Informationen darüber an, wie viel der Sortiervorgang kosten wird.
Empfehlung für Partitionierung und Clustering
Das ist eine nette Idee von Google. Es ist ein neuer Recommender, der Ihnen Hinweise zum Partitionieren und Clustern Ihrer bereits erstellten Tabellen gibt. In der oberen rechten Ecke Ihres BigQuery-Projekts sollten Sie eine Glühbirne und eine Zahl sehen, die die Anzahl der Empfehlungen angibt.
Ich habe mir die Empfehlungen für einige unserer komplexeren Projekte angesehen und die Empfehlungen könnten erheblich verbessert werden. Ich weiß zum Beispiel, dass wir bei Projekten viele Verbesserungen bei der Partitionierung der Tabellen vornehmen können, aber ich erhalte nur eine Cluster-Empfehlung für eine Tabelle.
Dann sehen Sie in den Details den Tabellennamen, den Typ der empfohlenen Option und die Zielspalte.
Am Ende eine nette Idee, immer noch keine guten Vorschläge, aber ich denke, es wird mit der Zeit besser werden.
Spaltenbeschreibung in Ansichten
Eine schnelle. Sie können jetzt eine Beschreibung hinzufügen, um die Spalten anzuzeigen. Dies ist in der Anweisung CREATE VIEW oder ALTER COLUMN oder in der Benutzeroberfläche selbst möglich.
Datenformular
Freigabe- und Workflow-Konfiguration
Ich werde diese beiden neuen Funktionen verwenden, da sie ziemlich eng miteinander verknüpft sind und es das wichtigste Update in diesem Monat ist.
Mit diesen Konfigurationen können Sie einen vollständigen Zeitplan für automatische Abfrageausführungen in Ihrem Projekt einrichten.
Zuerst müssen Sie eine Release-Konfiguration erstellen.
Du musst nur den Namen des Releases auswählen und welchen Git-Branch („Commitish“) du für das Release verwenden möchtest. Die Idee hinter der Release-Konfiguration besteht darin, zwischen den Umgebungen zu unterscheiden, z. B. Staging und Produktion. Weitere Informationen finden Sie hier.
Im nächsten Schritt können Sie eine Workflow-Konfiguration verwenden. Dort können Sie die folgenden Konfigurationen vornehmen.
- Name der Workflow-Konfiguration
- Wählen Sie die Release-Konfiguration, die Sie zuvor erstellt haben
- Richten Sie die Ausführungshäufigkeit mit einem Cron-Zeitplan und der Zeitzone ein (Standard: UTC)
- Anschließend können Sie festlegen, welche Teile Ihrer Modelle Sie planen möchten. Sie können zwischen einer vollständigen Aktualisierung, nur ausgewählten Aktionen oder nur ausgewählten Tags wählen.
Weitere Informationen finden Sie hier.
Mit dieser neuen Funktion ist Dataform in der Lage, ein autarkes Datenpipeline-Ökosystem mit vielen Funktionen aufzubauen. In der Vergangenheit haben wir Airflow verwendet, um diese Datenpipelines aufzubauen. Für alle neuen Projekte haben wir Dataform bereits verwendet, aber aufgrund fehlender Planungsmöglichkeiten immer noch in Kombination mit Airflow.
Jetzt ist es möglich, Airflow loszuwerden und einfach Dataform zu verwenden, um Ihre Daten regelmäßig mit Versionskontrolle, Abhängigkeitsprüfungen, DAGs, automatischen Prüfungen und vielem mehr zu transformieren und zu aktualisieren.
In den nächsten Tagen werden wir einen detaillierteren Blogbeitrag mit Anleitungen zur Einrichtung von Workflow-Konfigurationen und Release-Konfigurationen veröffentlichen.
Looker Studio
Prozentuales Delta
Es ist eine neue laufende Berechnung verfügbar. Sie berechnet das laufende prozentuale Delta einer Metrik auf der Grundlage der von Ihnen festgelegten Sortierung.
Im Beispiel beträgt die Umsatzänderung von der Produktkategorie Hoodie zu T-Shirt 41,78% und du kannst sie in der T-Shirt-Zeile sehen.
Die zugrunde liegende Berechnung lautet (aktueller Wert — vorheriger Wert)/ABS (vorheriger Wert)
Updates beenden
Diese Funktion ist während des Entwicklungs- und Erstellungsprozesses des Dashboards von Vorteil. Sie können Ihrem Dashboard einmal alle gewünschten Daten hinzufügen und dann die Berichtsaktualisierungen pausieren. Es werden keine Datenanfragen gestellt, bis Sie den Aktualisierungsvorgang fortsetzen. Sie können das Dashboard erstellen und auf einfache Weise Kosten sparen.
Google Analytics
Funnel-Berichte
In GA4 fehlte es immer an einer Funnelanalyse, um die Reise Ihrer Nutzer zu verfolgen. Google holt auf, indem es Ihnen die Möglichkeit gibt, benutzerdefinierte Funnel-Berichte zu erstellen, und es ist ein Standardbericht verfügbar.
Im Explorationsmenü ist die „Funnel Exploration“ verfügbar. Sie können die Schritte sowie die Dimensionen und Metriken konfigurieren, die Sie anzeigen möchten. Der benutzerdefinierte Bericht sieht ähnlich aus wie der neue Standardbericht „User Purchase Journey“, nur mit anderen Dimensionen und Metriken.
Die „Kaufreise durch Nutzer“ findest du unter Monetarisierung > Kaufreise des Nutzers. Dort erhältst du einige Einblicke in deinen Kaufprozess und darüber, an welchem Checkout-Schritt die Nutzer absteigen. Das Erscheinungsbild des Berichts ist dem gleichen Bericht von Universal Analytics ähnlich.
Natürlich müssen Sie diese Informationen auf Ihrer Website verfolgen und die Daten in der richtigen Struktur an Ihre GA4-Immobilie senden.
Verbesserungen im Audience Builder
Der Audience-Builder in GA4 hat einige neue Funktionen bekommen und du kannst deine Zielgruppen granularer aufbauen.
Viele neue Dimensionen, die Sie verwenden können, um Ihre Benutzer zu filtern, z. B.:
- Artikelumfang (Artikelmarke, Artikelname, Artikelvariante,...)
- E-Commerce-Kennzahlen (Umsatz, in den Warenkorb legen,...)
- Klickereignisse auf Artikellisten und Sitzungen mit geringem Engagement
Neben den neuen Dimensionen stehen auch neue Funktionen und Operatoren zur Verfügung, um Zielgruppen zu gewinnen
- Sie können den Ereigniswert selbst verwenden, um Bedingungen zu erstellen (Der Ereigniswert von Ereignis X muss über 60 liegen...)
- Für Ereignisse zählen Sie die Operatoren >=, <= und! = (Nicht gleich) sind verfügbar
- Für Daten ist der Operator „Match between types“ verfügbar
Google Tagmanager
Keine weitere Version für den Google Tag Manager.
Kommende Datadice-Blogbeiträge für diesen Monat
- Einführung in Microsoft Fabric — demnächst verfügbar
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Dieser Beitrag ist Teil der Google Data Analytics-Serie von Datenurteil und erklärt Ihnen jeden Monat die neuesten Funktionen in BigQuery, Data Studio, Google Analytics und Google Tag Manager.
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