Aktuelle Updates zu Google Data Analytics (Mai 2022)

In diesem Blogbeitrag möchte ich die neuen Versionen der Google-Tools zusammenfassen, die wir täglich verwenden Data urteil. Also will ich einen Überblick über die neuen Funktionen von BigQuery, Data Studio, Google Analytics und Google Tag Manager geben. Also, ich werde 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 Versionshinweise von BigQuery, Data Studio, Google Analytics & Google Tagmanager.

BigQuery

Function „Sortieren“

BigQuery hat eine neue Funktion bekommen, die in einigen Spezialfällen sehr hilfreich ist. The new function heisst COLLATE und sortiert Ihre Zeichenketten anhand verschiedener Bedingungen. we see us an easy example, first without the COLLATE function:

 
SELECT *
FROM UNNEST([ 
'x',    
'Y',   
'z'
]) AS character
ORDER BY character

Das Ergebnis hier ist die Reihenfolge Y, x, z. Es behandelt also zuerst die Großbuchstaben und dann die Kleinbuchstaben. The corresponding example with the function collate is:

​

 

SELECT *
FROM UNNEST([    
COLLATE('x', 'und:ci'),
'Y',   
'z' 
]) AS character
ORDER BY character

 

Here is the result x, Y, z. Es ignoriert also die Groß- und Kleinschreibung der Zeichen und sortiert sie einfach alphabetisch.

Weitere wichtige Fakten sind:

• The function can be used in Strings, Strings in einer Structure and Strings in a array
• Die derzeit einzige verfügbare Spezifikation dafür ist „und:ci“ (bei der Bestellung wird nicht zwischen Groß- und Kleinschreibung unterschieden)
• Wie im Beispiel reicht es aus, die Collate-Spezifikation auf ein Element zu setzen, um die Zeichenketten in der gesamten Spalte zu ordnen.
• Sie können auch eine Standardspezifikation für eine Tabelle festlegen

Find more information hier.

Data Maskierung on column level

BigQuery verbessert immer noch den gesamten Datenschutz und die gesamte Datensicherheit. The access control on column level is already available, what means that some users have no access to the selected column. Ein Problem besteht darin, dass, wenn der Benutzer eine SQL-Abfrage mit einer Spalte erhält, auf die Benutzer keinen Zugriff haben, die Abfrage während der Ausführung fehlschlägt.

The new data maskation on column level offers an other approach. The selected maskated lines for the users are further available, but the actual data are not displayed. Das hat den großen Vorteil, dass die Benutzer immer noch Zugriff auf die gesamte Struktur der Tabelle haben.

Die folgenden Werte werden für die wichtigsten Datentypen in den maskierten Spalten angezeigt:

• GANZZAHL: 0
• ANTRIEB: 0,0
• ZEICHENFOLGE: „“
• ZEITSTEMPEL: 00.01.01 00:00:00 UTC
• REIHE: []
• JSON: {}

Struct-Spalten sind etwas Besonderes, da es nicht möglich ist, eine vollständige Strukturspalte zu maskieren, nur die Blattfelder sind möglich.

Hinweisen zur Umsetzung finden Sie hier.

Neue Datentransformationen

BigQuery hatte bereits viele Möglichkeiten, Ihre Daten in das gewünschte Format umzuwandeln. Sie haben ein neues Format hinzugefügt, um den Tag des Jahres auf der Grundlage des ISO-8601-Formats zu ermitteln. The required sign is %J.

Additional support the functions PARSE_DATE, PARSE_TIME, PARSE_DATETIME and PARSE_TIMESTAMP some new format elements. This can get more Insights hier.

Data Studio

Optionale Metriken in Pivot-Tabellen

Ich mag diese optional metrischen Funktionen immer mehr. It is a good possible, the analysts to give the possible to give detailliertere Insights. Aber Personen, die an diesen Kennzahlen nicht interessiert sind, müssen sie nicht öffnen.

Viele Diagrammtypen verfügen bereits über diese optional vorhandenen Metriken. Google hat diese Funktion jetzt auch zu Pivot-Tabellen hinzugefügt. It has also same handling as the optional metrics for the table.

Verbesserte Datenaktualität für einige Konnektoren

Bin 10. February 2022 published Data Studio a new version, in it it possible is possible to reduce the data actual your bigQuery-data on 1 minute. Das war ein großer Wendepunkt für uns, da es möglich ist, Ihre BigQuery-Daten in Near-Realtime anzuzeigen. Wir haben es bereits in einem früheren Blogbeitrag veröffentlicht hier.

This improvement is now also available for other connectors. The connectors are:

• MySQL
• PostgreSQL
• MS SQL Server
• Amazon Redshift
• CloudSQL for MySQL
• Google Cloud Storage
• Wolkenspanner

Google Analytics

Rückblick auf das Publikum

Es ist möglich, Zielgruppen auf der Grundlage der Anzahl der Ereignisse einer Veranstaltung innerhalb eines ausgewählten Zeitrahmens zu definieren. Sie können Zielgruppen erstellen unter Konfiguration > Zielgruppen. Ein einfaches Beispiel wäre:

• User, der in den letzten 30 Tagen etwas auf der Website gekauft hat

The event name is „Kauf“ and if the number of events in the last 30 days larger as 0, the user are part of the target group. Natürlich ist es ein wechselndes Fenster, also gibt es jeden Tag Benutzer, die aus dem Fenster sind und die Kunden von gestern sind Teil des Fensters.

Neue Trichterbericht-API

Google verbessert auch weiterhin die neue Google Analytics-Daten-API. With the function property.funnelreport can create a report, the right new funnel report visualisiert.

The documentation find you hier.

Google Tagmanager

Keine weitere Version für den Google Tag Manager.

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