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
Diagramm zur Abfrageausführung
Wenn Sie eine Abfrage in BigQuery ausführen, können Sie sich während und nach der Ausführung einige Ausführungsdetails ansehen.
Google hat den Tab „Execution Graph“ hinzugefügt, um den Ablauf der Ausführung visueller darzustellen.
Im obigen Screenshot sehen Sie den Start der Ausführung und im rechten Fenster sehen Sie das Gesamtdiagramm und den Teil, den Sie gerade betrachten (das blaue Feld). Mit den obigen Einstellungen, z. B. die wichtigsten Phasen nach Dauer hervorheben, zeigt BigQuery mit unterschiedlichen Farben an, welche Schritte länger dauern oder welche Verarbeitungsschritte intensiv sind.
Eine wirklich nette Funktion und besonders nützlich, wenn Sie Abfragen entwerfen müssen, die hocheffizient sein müssen.
Objekttabellen
BigQuery etabliert immer noch neue Möglichkeiten, mit unstrukturierten Daten zu interagieren (mit Hilfe von BigLake und Google Cloud Storage).
Eine Objekttabelle ist in BigQuery eine schreibgeschützte Tabelle. In der Tabelle finden Sie Daten, die sich (unstrukturiert) in Google Cloud Storage befinden. Der Hauptzweck besteht darin, unstrukturierte Daten zu analysieren, z. B. für ML-Modelle.
Um eine Objekttabelle zu erstellen, müssen Sie BigQuery zunächst mit Cloud Storage verbinden.
Anschließend können Sie eine Abfrage codieren, um eine externe Tabelle in BigQuery zu erstellen.
EXTERNE TABELLE ERSTELLEN `data_lake_test.name_of_table`
MIT VERBINDUNG `eu.test-data-lake`
OPTIONEN (
object_metadata = 'EINFACH',
uris = ['gs: //Name-des-Bucket']
);
Das funktioniert derzeit nicht bei uns, da wir die Fehlermeldung erhalten: „object_metadata is not supported in this project“ und es sieht so aus, als ob es sich um einen häufigen Fehler handelt, den Google beheben muss (Fahrkarte).
Ein nettes Video, um die Idee hinter „Object Tables“ in BigQuery zu verstehen, findest du hier.
Und hier Sie finden die Einführung für Objekttabellen in der Dokumentation (+ das Standardschema der Tabelle).
Zwischenspeichern von Metadaten
Eine weitere kleine neue Funktion ist, dass Sie das Metadaten-Caching aktivieren können, um die Leistung von BigLake-Tabellen und Objekttabellen zu verbessern. Wenn Sie die Tabellen erstellen, müssen Sie dieses Caching aktivieren und Sie müssen auch definieren, für wie lange die Informationen gespeichert werden sollen.
Der Parameter ist max_staleness. Wenn es 0 ist (Standardwert), ist das Metadaten-Caching deaktiviert. „Intervall 1 TAG“ ist beispielsweise ein gültiger Wert
EXTERNE TABELLE ERSTELLEN `data_lake_test.name_of_table`
MIT VERBINDUNG `eu.test-data-lake`
OPTIONEN (
object_metadata = 'EINFACH',
uris = ['gs: //Name-des-Buckets'],
max_staleness = INTERVALL 1 TAG
);
Looker Studio
Bedienfeld zur Bearbeitung von Diagrammen
In einem meiner letzte Blogbeiträge Ich habe mich darüber beschwert und jetzt ist es endlich da:
Sie können die Größe des Diagrammbearbeitungsfensters ändern!
Ein kleines aber sehr nettes Feature. Wenn du viele lange Spaltennamen hast, siehst du jetzt (hoffentlich) direkt den vollständigen Namen, ohne dass die nervige Maus über das Feld schwebt.
Zoom-Steuerung
Google hat einige Optionen für die Zoomsteuerung für Ihre Berichte hinzugefügt. Sie können jetzt auch aus einer der Optionen „Für alle anpassen“, „Breite anpassen“ oder „Standard“ (Standardauswahl) auswählen. Mit diesen Optionen können Sie die Größe der Berichtsansicht ganz einfach erweitern, um das volle Potenzial Ihres aktuellen Bildschirms auszuschöpfen.
Google Analytics
Benutzerdefinierte Felder als primäre Dimensionen
Google verbessert immer noch die Anpassbarkeit der Berichte, sodass die Analysten ihre eigenen Visualisierungen erstellen können.
Es war bereits möglich, benutzerdefinierte Dimensionen und Metriken in den Explorationen hinzuzufügen. Jetzt ist es sogar möglich, benutzerdefinierte Dimensionen und Metriken zu Ihren benutzerdefinierten Berichten hinzuzufügen.
Unter Berichte > Bibliothek > Neuen Bericht erstellen > Detailbericht erstellen sehen Sie die Liste der verfügbaren benutzerdefinierten Felder.
Neue Dimensionen für Datum und Stunde
In GA4 sind jetzt einige weitere Felder für Ihre benutzerdefinierten Berichte verfügbar, um Ihre Daten im Laufe der Zeit zu überprüfen.
Die neuen Dimensionen sind also
- Stunde = 0 - 23
- N-te Stunde = Anzahl der Stunden nach dem Beginn des ausgewählten Datumsbereichs
- Datum + Stunde = Format: 2022120512
- Woche = 1 - 53 (Woche beginnt am Sonntag)
- Monat = 1 - 12
Anzahl der Seitenaufrufe während des Tages (stündliche Schritte)
Google Tagmanager
Verkehr komprimieren
Neue serverseitige Container komprimieren jetzt standardmäßig den Netzwerkverkehr. Diese Änderung verbessert die Latenz Ihrer Tagging-Infrastruktur.
Leitfaden für die serverseitige Tagging-Implementierung von Cloud Run
Google bietet zwei Standardmethoden, um Ihre serverseitige Tracking-Infrastruktur in seiner Cloud zu implementieren. Es begann damit, den App Engine-Dienst dafür zu nutzen, und jetzt kommt Cloud Run auch immer mehr ins Spiel.
Es gibt auch eine offizieller Führer jetzt verfügbar, um Ihre serverseitige Tracking-Umgebung in Cloud Run einzurichten.
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