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, Data 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, Datenstudio, Google Analytics & Google Tagmanager.
BigQuery
Standardkonfigurationen festlegen
Sie können einige Konfigurationen auf Organisations- oder Projektebene festlegen. Derzeit werden drei Einstellungen unterstützt:
- default_time_zone: Sie können eine Standardzeitzone wählen, die verwendet wird, wenn für eine zeitzonenabhängige SQL-Funktion kein Zeitzonenwert angegeben ist
- default_kms_key_name: Ist der Standard-Cloud Key Management Service-Schlüssel zum Verschlüsseln der Daten
- default_query_job _timeout_ms: Zeit nach dem Beenden eines Abfragejobs in Millisekunden (zwischen 10 Minuten und 6 Stunden)
Um diese Einstellungen vorzunehmen, müssen Sie Folgendes tun:
ÄNDERN SIE DIE OPTIONEN FÜR DAS ORGANISATIONSSATZ (
`region-eu.default_time_zone `= Europa/Berlin,
`region-eu.default_kms_key_name` = SCHLÜSSEL,
`region-eu.default_query_job_timeout_ms` = 1900000);
Die Parameter Zeitzone und Timeout sind für uns interessant. Wir haben Projekte, in denen wir verschiedene Zeitzonen verwenden und mit dem Timeout-Parameter können Sie die Laufzeiten Ihrer Abfragen steuern.
Warteschlangen abfragen
Diese neue Funktion wird aktiviert, wenn Sie viele Abfragen gleichzeitig haben. Sie können ein Limit festlegen, wie viele Abfragen gleichzeitig ausgeführt werden sollen, oder BigQuery berechnet ein passendes Limit für Sie.
Wenn dieses Limit erreicht ist, werden alle zusätzlichen Abfragen in eine Warteschlange gestellt und Schritt für Schritt ausgeführt, sobald freie Kapazität verfügbar ist.
Weitere Informationen finden Sie hier.
SQL-Übersetzungsdienste
Der SQL-Übersetzungsdienst ist bereits seit einigen Monaten verfügbar. Google verbessert ihn immer noch und er ist jetzt allgemein verfügbar. Teradata SQL und Amazon Redshift SQL können bereits übersetzt werden und einige Übersetzungen befinden sich in der Vorschauversion, z. B. Oracle SQL, Snowflake SQL und Apache Spark SQL.
All diese Dialekte werden unterstützt, wenn Sie SQL-Abfragedateien übersetzen möchten (Stapel) oder direkt im SQL-Workspace (Interaktiv).
Wählen Sie den benötigten SQL-Dialekt
Eine interaktive SQL-Übersetzung
Erkunden Sie Daten mit Data Studio
Google hat eine neue Funktion hinzugefügt, um erneut die gute Verbindung zwischen BigQuery und Data Studio zu zeigen.
Wenn Sie sich die Ergebnistabelle einer Abfrage ansehen, können Sie diese Daten in einem Data Studio-Bericht verwenden und visualisieren.
Nachdem Sie auf „Explore with Data Studio“ geklickt haben, wird ein neuer Data Studio-Bericht geöffnet, in dem eine Tabelle und ein Diagramm mit einigen bereits festgelegten Dimensionen und Metriken angezeigt werden.
Automatisch erstellter Bericht
Dann können Sie den Bericht auch ändern und an Ihre Bedürfnisse anpassen, um mehr Einblicke in die Daten zu erhalten.
Datenstudio
API verknüpfen
Das ist eine riesige Sache und wir prüfen immer noch, wozu diese neue Art von API in der Lage ist. Aus diesem Grund bin ich mir ziemlich sicher, dass ich in den nächsten Tagen einen eigenen Blogbeitrag darüber schreiben werde, aber lassen Sie uns einen ersten Blick darauf werfen. Vor allem möchte ich zeigen, welche Ideen hinter diesem neuen Feature stecken.
Die Linking API (früher hieß sie Integration API) ist jetzt nicht mehr in der Betaphase und hat viele neue Funktionen erhalten.
Die allgemeine Idee besteht darin, den Zugriffslink zu einem Data Studio-Bericht, den Sie an eine andere Person senden, zu erweitern, um die Erfahrung der Person anzupassen. Darüber hinaus können Sie die Data Studio-Berichte auch nur mit der von Ihnen verwendeten URL konfigurieren.
Die URL hat die folgende Struktur:
https://datastudio.google.com/reporting/create?parameters
Der Pfad ist also immer derselbe und alle Konfigurationen werden in den Parametern vorgenommen. ZB benötigt der Parameter c.reportId die ID des Berichts. Zusätzlich können Sie mit c.PageId auch die Startseite definieren.
https://datastudio.google.com/reporting/create?c.reportId=89431&c.pageId=fu492dk
Sie können mit diesen URLs auch neue Dashboards kopieren oder erstellen. Wir werden uns das im kommenden Linking API-Blogbeitrag genauer ansehen.
Weitere Informationen finden Sie hier.
Neues Datenpanel
Dies ist eine nette neue Funktion, die Ihren täglichen Arbeitsablauf erleichtert. Google hat im Bearbeitungsmodus ein neues Modul auf der rechten Seite hinzugefügt.
Dort sehen Sie alle Datenquellen, die mit dem Bericht verbunden sind, und Sie können auch einfach neue Daten hinzufügen (Button: Daten hinzufügen). Sie können eine Datenquelle erweitern, um alle verfügbaren Felder dieser Datenquelle anzuzeigen, und Sie können berechnete Felder erstellen.
Das neue Datenpanel
Sie sehen auch leicht, welcher Konnektortyp verwendet wird (in der Abbildung oben werden GSheets, BQ und gemischte Datenquellen verwendet). Per Drag-and-Drop können Sie Felder aus der Datenquelle zum ausgewählten Diagramm hinzufügen.
Dienstkonten für den Datenzugriff
Es besteht nun die Möglichkeit, mit den Zugangsdaten eines Dienstkontos auf die Daten einer Datenquelle zuzugreifen. Dieser Ansatz hat einige Vorteile. Ich würde sagen, der wichtigste ist, dass Sie den Zugriff auf die Daten nicht verlieren, wenn eine Person das Unternehmen verlässt.
Wie kannst du das machen?
- Zuerst musst du zum Data Studio-Dienstagent und kopiere den Service Agent
- Dann müssen Sie ein Service Account im selben Projekt erstellen, in dem sich die Daten befinden
- Das Dienstkonto benötigt die BigQuery Job User IAM-Rolle.
- Dann fügen Sie im Feld Dienstkonto-Benutzerrolle die Benutzer hinzu, die Zugriff auf das Dienstkonto und später auf die verbundenen Daten haben sollen.
- An derselben Stelle müssen Sie auch Zugriff auf den DS Service Agent gewähren und ihm eine Rolle zuweisen, die die Berechtigung iam.serviceAccount.getAccessToken hat (z. B. Service Account Token Creator)
- Sie können dem Service Account Zugriff auf die Daten auf Projekt-, Datensatz- und Tabellenebene gewähren.
Dann ist die Einrichtung abgeschlossen, um dieses Dienstkonto für den Datenzugriff zu verwenden. Eine detailliertere Anleitung finden Sie hier.
Google Analytics
Daten in der EU speichern
Eine wichtige Änderung für Unternehmen und Nutzer in der Europäischen Union!
Für Google Analytics stehen zusätzliche Domains zur Verfügung, bei denen die Tracking-Daten auf Servern gespeichert werden, die sich in der EU befinden.
Ich denke, Sie kennen die großen Diskussionen zu diesem Thema aufgrund der Probleme mit der DSGVO in der EU. Google hat begonnen, diese Probleme anzugehen.
Um dies sicherzustellen, müssen Sie möglicherweise Ihre Konfiguration der Inhaltssicherheitsrichtlinie aktualisieren. Wie das geht, sehen Sie sich das an GA Versionshinweise.
Verhaltensmodellierung für den Zustimmungsmodus
Diese Funktion möchte die Datenlücke schließen, die Sie in Ihren GA-Eigenschaften haben, z. B. aufgrund einer abgelehnten Cookie-Zustimmung. Um diese Lücke zu schließen, versucht Google, die fehlenden Daten zum Nutzerverhalten auf der Grundlage der verfügbaren Daten abzuschätzen.
Wichtig: Um diese Funktion nutzen zu können, müssen Sie das implementieren Google-Zustimmungsmodus Funktionen auf Ihrer Website.
Um diese Modellierung zu aktivieren, müssen Sie zu Admin > Reporting Identity gehen. Für alle Immobilien, auf die ich Zugriff habe, ist diese Funktion nicht verfügbar. Wenn Sie sie aktiviert haben, können Sie im GA-Bericht überprüfen, ob sie geschätzte Daten enthält.
Prüfen Sie, ob Verhaltensmodellierung aktiviert ist
Der Bericht verwendet geschätzte Daten (Bild stammt von hier)
Weitere Informationen finden Sie hier.
Google Tagmanager
Keine weitere Version für den Google Tag Manager.
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