BigQuery
Großer See
BigLake ist ein neuer Dienst, der eng mit BigQuery verbunden ist. Es ist die kommende Data Lake-Lösung von Google:
- Fragen Sie Data Lakes und Warehouses von verschiedenen Anbietern ab
- Die Datenzugriffsberechtigungen sind feingranular
- Alle gängigen offenen Datenformate werden unterstützt: Parquet, Avro, ORC, CSV, JSON
Um weitere Informationen zu erhalten und Anleitungen für die ersten Schritte zu finden, können Sie einen Blick darauf werfen hier.
Analytics-Hub
Es ist ein völlig neuer Dienst von Google und wie BigLake eng mit BigQuery verbunden. Es wäre einen eigenen Blogbeitrag wert, aber ich möchte einen Überblick über das Tool geben.
Bei Analytics Hub geht es in vielerlei Hinsicht um den Austausch von Daten. Der Dienst unterscheidet zwischen Herausgebern und Abonnenten von Daten. Herausgeber können eine Reihe von Tabellen oder Ansichten als gemeinsam genutzte Datensätze definieren, und die Abonnenten erhalten einen schreibgeschützten Link zu den Daten. Der Herausgeber der Daten erhält auch Nutzungsmetriken zu den gemeinsam genutzten Daten.
Im Frontend hat es einen eigenen Tab.
Dann können Sie eine Börse erstellen oder im „Marketplace“ suchen.
Das Menü sieht aus wie das Menü für den geteilten Datensatz. Sie können dort nach interessanten Datensätzen suchen und ein Abonnement abschließen.
Letzte mögliche Schritte für Zeilen pro Seite
Die verfügbaren öffentlich geteilten Datensätze
Für weitere Informationen können Sie einen Blick darauf werfen hier.
Neue Suchfunktion
Google hat eine neue Funktion veröffentlicht, die Sie in BigQuery verwenden können. Die SEARCH-Funktion benötigt zwei Eingabeparameter: die Zeichenfolge, die Sie untersuchen möchten, und den Suchbegriff. Diese Funktion hat einige Besonderheiten in Bezug auf die REGEXP_CONTAINS-Funktion.
In der offizielle Dokumentation von BigQuery gibt es einen guten Überblick über die Funktionen (ich zeige nur das interessanteste):
SEARCH ('foo-bar', 'foo bar') -> true ('-' und '' sind Unterbrecher)
SEARCH ('foo-bar', 'foobar') -> false (Die search_query ist nicht aufgeteilt)
SEARCH ('foo-bar', 'foo\\ &bar') -> true (doppelter Backslash entgeht dem & (& = Brecher)
SEARCH ('foo-bar', 'bar foo') -> true (Die Reihenfolge der Begriffe spielt keine Rolle)
SEARCH ('foo-bar', 'Foo Bar') -> true (Tokens werden klein geschrieben)
SEARCH (['foo', 'bar'], 'foo bar') -> false (Kein einziger Array-Eintrag entspricht allen Suchbegriffen)
Vor allem die Breaker-Funktionalität ist interessant.
Neue Schemas für Metadateninformationen
BigQuery hat 3 neue Informationsschemas für irgendeine Art von Metadaten erhalten:
- TABLE_STORAGE: Momentaufnahme der aktuellen Speichernutzung für Tabellen und materialisierte Ansichten
- TABLE_STORAGE_TIMELINE_BY_PROJECT: Ruft Änderungen des Tabellenspeichers im Laufe der Zeit auf Projektebene ab
- TABLE_STORAGE_TIMELINE_BY_ORGANIZATION: Ruft Änderungen der Tabellenspeicherung im Laufe der Zeit auf Organisationsebene ab
Datenstudio
Volle Unterstützung für einige Konnektoren
Die folgenden Konnektoren werden gerade von ihrem Beta-Status aktualisiert und werden jetzt vollständig unterstützt:
- Amazon Redshift
- Microsoft SQL Server 2017
- MySQL
- PostgreSQL
Neue Daten von Google Ads
Die Google Ads Connectors liefern ab sofort neue Daten. Für bereits verbundene Datenquellen mit GAdS-Daten müssen Sie die Felder aktualisieren.
Einige neue Feldbeispiele sind:
- Durchschnittliche Korbgröße
- durchschnittlicher Bestellwert
- Marke
- Titel des Produkts
- Produkttyp L1
- Durchschn. Preis des Produkts
- Land des Verkaufs
- ...
Google Analytics
Autosuggest in GA4
Google hat die Suche nach Ihren GA4-Erkenntnissen verbessert. Wenn Sie beginnen, einen Suchbegriff einzugeben, erhalten Sie mit Autosuggest einige Vorschläge. Mit den Pfeiltasten und Drücken der Enter-Taste können Sie einen der Vorschläge auswählen.
Konversionsereignisse festlegen
Jedes Ereignis in GA4 kann als Konvertierung festgelegt werden. Konversionsereignisse werden in anderen (detaillierteren) Berichten angezeigt. Google hat es etwas einfacher gemacht, ein Ereignis als Konversion zu markieren.
Vor der Änderung mussten Sie in den Konfigurationsbereich gehen, um ein Ereignis als Konvertierung festzulegen.
Jetzt kannst du auch Berichte > Engagement > Ereignisse aufrufen und die Ereignisse als Konversion markieren.
Google Tagmanager
Erfassung von Daten
Ohne detaillierte Informationen ist es schwierig, dieses Update zu bewerten. Für diesen Punkt werde ich nur einige der Hauptelemente auflisten:
- Für serverseitiges Tracking können sie jetzt aggregierte Informationen sammeln
- Sie können diese Daten verwenden, um den Dienst zu verbessern, zu warten, zu schützen und weiterzuentwickeln
- Sie werden diese Daten ohne Ihre Zustimmung nicht mit anderen Google-Produkten teilen.
Kommende Datadice-Blogbeiträge für diesen Monat
- Datenmodellierung per Drag-and-Drop in Y42 (Teil 1) - hier
- Mühelose Möglichkeiten, Google Analytics 4-Daten in BigQuery wie ein Profi zu handhaben — hier
- Google Analytics 4 (GA4) -Rohdaten in BigQuery (BQ) - hier
