Vincular cuenta google bq
Credenciales de bigquery.client
*El streaming tendrá un coste adicional de 0,05$ por GB de datos transmitidos. El tamaño medio de la fila (hit) dependerá del número y tamaño de los atributos pasados. Sin embargo, para tener una idea de la escala, una estimación de 1kB por cada dato debería ser un buen punto de partida.
Al comparar el esquema de exportación de GA4 con la exportación existente, notará un cambio bastante significativo. Las filas individuales son ahora hits o eventos (visitas o sesiones en la analítica universal) y algunas métricas y dimensiones que antes se proporcionaban como parte del esquema, ahora tienen que ser extraídas de otros atributos de eventos.
2. Número de nuevos usuariosDado que el “número de visitas” y el “nuevo usuario” ya no son atributos fácilmente disponibles. Una consulta que busque el número de nuevos usuarios en un día determinado requiere ahora la anidación de los valores del evento. Esta será una práctica frecuente en la exportación de GA4. Asegúrese de marcar o recordar la parte del where de la consulta que aparece a continuación
3. Páginas más vistas por títuloComo cada hit es un evento, ya no tenemos un parámetro de tipo de hit. Para limitar nuestra consulta sólo a las páginas vistas tenemos que filtrarla por el nombre del evento (“page_view” por defecto).
Almacenamiento en la nube de google
Una vez iniciada la sesión, puedes crear o elegir un proyecto existente para utilizarlo. El proyecto actual suele aparecer en la parte superior de la pantalla y puedes hacer clic para ver una lista de proyectos y cambiar entre ellos o para crear uno nuevo.
NotaEl campo Proyectos de catálogo puede utilizarse en lugar del proyecto facturado para especificar catálogos libres como publicdata,gdelt-bq,fh-bigquery (separados por comas). Si especifica proyectos de catálogo pero también quiere incluir el proyecto facturado, debe añadir el proyecto facturado al campo Proyectos de catálogo.
Conectar google analytics a bigquery
Los datos están geolocalizados en Estados Unidos por defecto. La localización de sus datos a la UE después de la exportación inicial puede causar problemas con la consulta a través de las regiones de BigQuery. La resolución de estos problemas puede requerir una transferencia de datos, que tiene costes asociados. Recomendamos crear el conjunto de datos localizados en la UE en este momento para evitar cualquier efecto secundario negativo.
Para que la exportación pueda llevarse a cabo, es necesario tener una forma de pago válida en Cloud. Si la exportación se interrumpe debido a una forma de pago no válida, no podremos volver a exportar los datos durante ese tiempo.
Una vez completada la vinculación, los datos deberían empezar a fluir hacia su proyecto BigQuery en 24 horas. Se exportará 1 archivo cada día que contenga los datos del día anterior (generalmente, durante la mañana de la zona horaria que haya establecido para la elaboración de informes), y se exportarán 3 archivos cada día que contengan los datos del día actual. Proporcionaremos una exportación histórica del menor de los 10.000 millones de aciertos o de los 13 meses de datos en un plazo de 4 semanas tras la finalización de la integración.
Google cloud-bigquery
Cuando creas la cuenta de servicio BigQuery, se descarga automáticamente un archivo JSON en tu ordenador. Este archivo contiene las credenciales de tu cuenta de servicio BigQuery. Abra el archivo y anote los valores de los campos private_key y client_email.
Los datos enviados a BigQuery deben ser serializados como un objeto JSON, y cada campo en el objeto JSON debe corresponder a una cadena en el esquema de su tabla. El JSON puede tener datos anidados en él (por ejemplo, el valor de una clave en su objeto puede ser otro objeto). Este es un ejemplo de cadena de formato para enviar datos a BigQuery: