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Guide d’intégration BigQuery Analytics pour les petites entreprises.

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Avancez dans votre transformation numérique en intégrant vos données Analytics dans BigQuery.

L’intégration de Google Analytics 4 (GA4) avec BigQuery est une étape cruciale pour les petites entreprises et moyenne entreprises. Cette combinaison puissante offre une multitude d’avantages, permettant une analyse de données plus approfondie et plus flexible que jamais auparavant. Au cœur de cette synergie, se trouve la capacité de stocker, interroger et analyser de vastes quantités de données d’analyse web, dépassant les limitations traditionnelles rencontrées avec les outils standards d’analyse web.

Cet article vise à simplifier le processus d’intégration de GA4 avec BigQuery, en décomposant chaque étape nécessaire à la réussite de cette entreprise. En abordant certains mythes communs et en présentant les prérequis pour une utilisation efficace, l’article guide le lecteur à travers le processus de connexion de GA4 à BigQuery, permettant ainsi une exploitation plus profonde et plus précise des données web. Pour les spécialistes en analytics et en gestion des tags, maîtriser cette intégration est un pas vers l’amélioration des stratégies de décision basées sur des données fiables et détaillées.

 

Pourquoi intégrer Google Analytics 4 (GA4) avec BigQuery ?

L’intégration de Google Analytics 4 (GA4) avec BigQuery transforme la manière dont les entreprises, en particulier les petites et les moyennes, approchent l’analyse de données. Cette synergie entre GA4 et BigQuery ouvre un nouveau monde de possibilités, dépassant les capacités des outils traditionnels d’analyse web. Explorons en détail les avantages de cette intégration et comment elle peut révolutionner l’analyse de données.

Accès aux données brutes et non échantillonnées.

L’un des plus grands avantages de l’intégration de GA4 avec BigQuery est la capacité à accéder à des données brutes et non échantillonnées. Dans les systèmes d’analyse traditionnels, les données sont souvent agrégées et échantillonnées pour des raisons de performance, ce qui peut masquer des insights précis et nuancés. Avec BigQuery, les utilisateurs peuvent plonger dans chaque interaction utilisateur, offrant une compréhension plus complète et plus précise du comportement des visiteurs.

Personnalisation des requêtes SQL.

BigQuery permet aux utilisateurs de construire des requêtes SQL personnalisées pour interroger leurs données GA4. Cette flexibilité signifie que les spécialistes en analytics peuvent aller au-delà des rapports standards et explorer des questions spécifiques à leur entreprise. Que ce soit pour analyser des parcours utilisateurs complexes, mesurer l’efficacité des campagnes marketing ou identifier des tendances de conversion, la personnalisation des requêtes ouvre de nouvelles avenues pour l’analyse.

Automatisation et intégration des rapports.

L’intégration avec BigQuery facilite également l’automatisation des rapports et l’intégration des données GA4 avec d’autres sources. Cette capacité à centraliser et automatiser le reporting rend les analyses périodiques moins chronophages et permet une prise de décision plus rapide et plus informée, basée sur des données actualisées et complètes.

Évolutivité sans compromis.

Pour les petites entreprises et les freelances, l’évolutivité de leur infrastructure d’analyse est un facteur clé. BigQuery est conçu pour gérer des volumes de données exponentiels, garantissant que les performances ne sont pas compromises, même avec l’augmentation des données. Cette évolutivité assure que l’outil grandira avec l’entreprise, sans nécessiter de révisions majeures des processus d’analyse.

Quels sont les mythes communs autour de l’intégration de GA4 avec BigQuery ?

L’intégration de Google Analytics 4 (GA4) avec BigQuery est souvent entourée de mythes et de malentendus qui peuvent dissuader les petites entreprises et les freelances de tirer parti de cette puissante combinaison. Démystifier ces idées reçues est essentiel pour comprendre réellement les avantages et la facilité d’utilisation de GA4 avec BigQuery. Examinons de plus près ces mythes et la réalité derrière eux.

  • Mythe #1 : L’intégration est complexe.
    Le mythe de la complexité est courant parmi ceux qui n’ont pas encore exploré l’intégration de GA4 avec BigQuery. En réalité, Google a considérablement simplifié le processus d’intégration, fournissant une documentation claire et des guides pas à pas. Les étapes principales incluent la création d’un projet sur Google Cloud Platform (GCP), l’activation de BigQuery, et la configuration de GA4 pour envoyer les données vers BigQuery. De plus, des ressources communautaires et des tutoriels sont abondamment disponibles pour guider les utilisateurs à travers le processus.
  • Mythe #2 : BigQuery est coûteux.
    L’inquiétude concernant les coûts de BigQuery peut être intimidante pour les petites entreprises. Toutefois, BigQuery offre un niveau d’accès gratuit qui est souvent suffisant pour les besoins de base en analyse de données. Ce niveau gratuit permet aux utilisateurs de stocker une quantité significative de données et de réaliser un nombre considérable de requêtes chaque mois sans engendrer de coûts. Lorsque des coûts sont engagés, ils sont généralement liés à la quantité de données stockées et traitées, et Google offre une tarification transparente et prévisible qui permet aux entreprises de contrôler leurs dépenses.
  • Mythe #3 : Connaissance en SQL est indispensable.
    Bien que la connaissance du SQL puisse enrichir l’utilisation de BigQuery, elle n’est pas strictement nécessaire pour débuter. Des outils d’IA et des interfaces graphiques permettent de construire et d’exécuter des requêtes sans écrire une seule ligne de code SQL. De plus, pour ceux qui souhaitent apprendre le SQL, de nombreuses ressources en ligne, cours et tutoriels sont disponibles pour acquérir rapidement les compétences de base nécessaires pour effectuer des analyses de données efficaces avec BigQuery.
  • Mythe #4 : BigQuery est destiné aux grandes entreprises.
    Ce mythe trouve son origine dans l’idée que seules les grandes entreprises génèrent suffisamment de données pour justifier l’utilisation de BigQuery. En réalité, BigQuery peut être extrêmement bénéfique pour les entreprises de toutes tailles. Les petites entreprises, en particulier, peuvent tirer parti de BigQuery pour analyser leurs données de manière plus efficace, sans les limitations de l’échantillonnage et avec une meilleure capacité de stockage et de traitement des données par rapport à d’autres solutions. Cela permet une prise de décision basée sur des données plus complètes et précises, un avantage compétitif non négligeable dans le monde numérique d’aujourd’hui.

Quels sont les prérequis pour utiliser GA4 avec BigQuery ?

Avant de plonger dans l’intégration de Google Analytics 4 (GA4) avec BigQuery, il est crucial de comprendre les conditions préalables nécessaires pour une mise en œuvre réussie. Ces prérequis garantissent que les utilisateurs peuvent non seulement établir une connexion sans heurts mais aussi exploiter pleinement les capacités d’analyse de données avancées offertes par BigQuery. Voici une exploration détaillée de chaque condition préalable.

Compte Google Cloud Platform avec facturation activée.

  • Pourquoi est-ce nécessaire ?
    La plateforme Google Cloud Platform (GCP) sert de fondation pour accéder à divers services cloud de Google, y compris BigQuery. Activer la facturation est une étape essentielle car elle permet à Google de vérifier le compte et de s’assurer que les ressources utilisées peuvent être gérées et payées au besoin.
  • Comment procéder ?
    Pour créer un compte GCP, rendez-vous sur le site de Google Cloud Platform et suivez le processus d’inscription. Une fois votre compte créé, vous devrez entrer les informations de paiement pour activer la facturation. Cela ne signifie pas que vous serez immédiatement facturé, car BigQuery offre une couche gratuite pour les nouveaux utilisateurs et des coûts prévisibles pour les projets à plus grande échelle.

Projet BigQuery pour stocker les données GA4.

  • Importance du projet BigQuery
    Un projet BigQuery agit comme un conteneur pour vos données GA4 et les ressources associées. Il fournit une structure organisée pour gérer l’accès, les coûts, et les permissions au sein de GCP.
  • Mise en place d’un projet
    Dans la console GCP, créez un nouveau projet spécifiquement pour votre intégration GA4-BigQuery. Donnez-lui un nom significatif et assurez-vous qu’il est lié à votre compte de facturation activé. Cela simplifiera la gestion des coûts et l’accès aux données.

Connaissance en SQL pour les utilisateurs ne souhaitant pas utiliser d’outils d’IA pour les requêtes.

  • Pourquoi apprendre SQL ?
    SQL est le langage standard de requête pour interroger et manipuler des bases de données. Une compréhension de base du SQL est indispensable pour extraire des insights spécifiques de vos données GA4 stockées dans BigQuery.
  • Comment acquérir les compétences SQL nécessaires ?
    De nombreuses ressources en ligne, gratuites et payantes, sont disponibles pour apprendre SQL, allant de tutoriels pour débutants à des cours avancés. Commencer par des requêtes simples peut vous aider à comprendre comment interroger les données, filtrer les résultats et effectuer des analyses de base.
  • Alternatives à l’apprentissage du SQL
    Pour ceux qui préfèrent éviter l’apprentissage en profondeur du SQL, des outils d’IA et des interfaces utilisateur graphiques (GUI) existent pour simplifier la création de requêtes. Ces outils peuvent convertir le langage naturel en requêtes SQL ou offrir une interface plus intuitive pour interagir avec les données sans écrire de code.

Comment connecter GA4 à BigQuery ?

L’intégration de Google Analytics 4 (GA4) avec BigQuery est une étape cruciale pour les spécialistes en analytics désirant analyser leurs données à un niveau avancé. Cette connexion permet non seulement de stocker des volumes massifs de données mais aussi de réaliser des analyses complexes, des requêtes personnalisées et des rapports sur mesure. Voici comment procéder étape par étape :

Comment créer un compte Google Cloud Platform avec facturation activée ?

Pour débuter, il est indispensable de disposer d’un compte Google Cloud Platform (GCP). La création d’un compte est simple et requiert seulement une adresse Gmail et une méthode de paiement valide pour activer la facturation. Bien que BigQuery offre un niveau gratuit, activer la facturation est nécessaire pour accéder à certaines ressources et fonctionnalités élargies.

  • Visitez le site de Google Cloud Platform et cliquez sur « Commencer gratuitement ».
  • Suivez les instructions pour configurer votre compte, en incluant les informations de paiement. Aucun frais n’est appliqué avant d’atteindre la limite de l’offre gratuite.

Comment créer un nouveau projet BigQuery ?

Une fois le compte GCP prêt, le pas suivant est de créer un projet spécifique pour votre intégration GA4. Chaque projet sur GCP peut être considéré comme un conteneur pour vos services cloud, y compris BigQuery.

  • Dans la console GCP, sélectionnez ou créez un projet dans le menu déroulant en haut de la page.
  • Assurez-vous que BigQuery API est activé pour ce projet via le menu « Bibliothèque » dans la console API.

Comment lier la propriété GA4 au projet BigQuery ?

La liaison entre GA4 et BigQuery s’effectue directement depuis l’interface de Google Analytics.

  • Accédez à la section « Admin » de votre compte GA4, puis à la propriété concernée.
  • Dans la colonne « Propriété », recherchez « BigQuery Links » et cliquez sur « Lier ».
  • Sélectionnez votre projet GCP et configurez les paramètres de l’exportation des données selon vos besoins.

Où peut-on localiser les données GA4 dans BigQuery ?

Après avoir établi la liaison, les données commencent à être automatiquement exportées vers BigQuery. Elles sont organisées en tables au sein de votre projet.

L’intégration de Google Analytics 4 (GA4) avec BigQuery permet aux utilisateurs d’accéder à un ensemble riche et détaillé de données sur le comportement des utilisateurs sur leur site web ou leur application. Mais une fois cette connexion établie, savoir où trouver ces données dans BigQuery est crucial pour effectuer des analyses précises et significatives. BigQuery organise les données GA4 en plusieurs tables principales, chacune servant un objectif spécifique et contenant des types de données différents.

Table GA4 BigQuery : events_()

  • Qu’est-ce que c’est ?
    La table events_ est le cœur de l’analyse des données GA4 dans BigQuery. Elle contient des données détaillées sur les événements enregistrés par GA4, tels que les clics sur des liens, les vues de pages, les transactions e-commerce, et plus encore.
  • Comment l’utiliser ?
    Pour analyser le comportement des utilisateurs sur votre site ou application, vous interrogez cette table pour extraire des insights sur les actions spécifiques effectuées. Grâce à des requêtes SQL, vous pouvez segmenter les données par type d’événement, date, et d’autres dimensions pertinentes.

Table GA4 BigQuery : events_intraday_()

  • Qu’est-ce que c’est ?
    Cette table contient des données similaires à events_ mais est dédiée aux événements du jour même. Elle est mise à jour tout au long de la journée, offrant ainsi une vue presque en temps réel des actions des utilisateurs.
  • Comment l’utiliser ?
    Les données events_intraday_ sont idéales pour le suivi en temps réel et l’analyse des tendances quotidiennes. Elles permettent d’agir rapidement sur les comportements des utilisateurs ou les performances des campagnes en cours de journée.

Table GA4 BigQuery : pseudonymous_users_()

  • Qu’est-ce que c’est ?
    Cette table contient des données sur les utilisateurs identifiés de manière pseudonyme, permettant une analyse centrée sur l’utilisateur sans compromettre la confidentialité. Elle inclut des identifiants uniques et des informations de session.
  • Comment l’utiliser ?
    Utilisez pseudonymous_users_ pour comprendre les parcours utilisateurs, la rétention, et les schémas d’engagement en associant des événements et des sessions à des identifiants d’utilisateurs pseudonymes.

Table GA4 BigQuery : users_()

  • Qu’est-ce que c’est ?
    Similaire à pseudonymous_users_, la table users_ fournit des informations sur les utilisateurs, mais avec une focalisation sur les métriques agrégées et les attributs de profil utilisateur.
  • Comment l’utiliser ?
    Cette table est utile pour segmenter les utilisateurs en groupes basés sur des caractéristiques communes ou des comportements, facilitant ainsi des analyses démographiques, des études de cohorte, ou des évaluations de la fidélité des clients.

Comment interroger les données GA4 nécessaires via SQL ?

La puissance de BigQuery réside dans sa capacité à exécuter des requêtes SQL complexes sur de grands volumes de données. Découvrez mes formations BigQuery SQL inter et intra-entreprise pour prendre en main vos requêtes SQL dans BigQuery.

  • Commencez par vous familiariser avec la structure des données GA4 dans BigQuery.
  • Utilisez l’interface de requête de BigQuery pour écrire et exécuter vos requêtes SQL. Vous pouvez, par exemple, interroger les données d’événements pour analyser le comportement des utilisateurs sur votre site ou application.

Pour les utilisateurs moins familiers avec SQL, des outils comme ChatGPT peuvent aider à transformer les questions en requêtes SQL ou explorer les ressources éducatives disponibles en ligne pour améliorer vos compétences en SQL. Je propose une formation en ligne sur le sujet ChatGPT Analytics ou comment utiliser ChatGPT pour extraire des insigths de GA4 et BigQuery.

Comment débuter avec BigQuery Sandbox ?

Le BigQuery Sandbox offre une version gratuite de BigQuery, permettant l’utilisation de la console Google Cloud sans créer de compte de facturation. Bien que le Sandbox ait des limitations, il représente une excellente manière de débuter avec BigQuery sans coûts initiaux.

BigQuery Sandbox offre une opportunité unique pour les utilisateurs débutants et les petites entreprises de se familiariser avec BigQuery sans s’engager dans des frais initiaux. Cette version gratuite de BigQuery permet d’explorer ses fonctionnalités, de réaliser des analyses de données et d’apprendre le SQL nécessaire pour les requêtes, tout en restant dans un environnement contrôlé. Voyons comment maximiser l’utilisation de BigQuery Sandbox et quels sont les points clés à considérer.

Qu’est-ce que BigQuery Sandbox ?
BigQuery Sandbox est une version gratuite de BigQuery proposée par Google. Elle permet aux utilisateurs d’accéder à la puissance de BigQuery sans avoir à fournir de carte de crédit ou à activer la facturation sur leur compte Google Cloud Platform (GCP). C’est un excellent point de départ pour ceux qui souhaitent explorer BigQuery, apprendre à exécuter des requêtes SQL et analyser des données sans se préoccuper des coûts.

Comment accéder à BigQuery Sandbox ?
Pour accéder à BigQuery Sandbox, vous devez avoir un compte Google. Une fois connecté à votre compte, rendez-vous sur la console Google Cloud Platform et recherchez BigQuery. Vous aurez l’option de choisir le mode Sandbox lors de votre première utilisation de BigQuery. Suivez simplement les instructions pour démarrer sans avoir besoin de configurer un projet de facturation.

Limitations de BigQuery Sandbox
Bien que BigQuery Sandbox soit une excellente ressource pour les débutants, il est important de noter ses limitations. Les données et les ressources sont limitées à une période d’essai gratuite qui se réinitialise tous les mois. Si vous stockez des données dans BigQuery, elles seront supprimées après 90 jours si vous ne passez pas à une version payante. De plus, certaines fonctionnalités avancées de BigQuery ne sont pas disponibles dans le Sandbox. Cependant, pour la plupart des cas d’usage d’apprentissage et de petits projets, ces limitations ne représentent pas un obstacle majeur.

Premiers pas avec BigQuery Sandbox
Pour commencer avec BigQuery Sandbox, familiarisez-vous avec l’interface utilisateur de BigQuery dans la console Google Cloud. Explorez les différentes options telles que la création de requêtes, l’importation de données, et l’exécution de jobs. Google propose également de nombreux tutoriels et documents pour vous aider à démarrer, couvrant des sujets allant de l’exécution de votre première requête à l’analyse de grands ensembles de données.

Exemples de projets à réaliser dans BigQuery Sandbox :

  • Analyse de données publiques : Google met à disposition des ensembles de données publiques que vous pouvez explorer et analyser.
  • Apprentissage du SQL : Utilisez BigQuery pour pratiquer vos compétences en SQL sur des données réelles.
  • Expérimentation avec l’IA et le Machine Learning : BigQuery intègre des capacités d’IA que vous pouvez tester dans le Sandbox.

BigQuery Sandbox est une ressource précieuse pour quiconque souhaite se lancer dans l’analyse de données avec BigQuery sans s’inquiéter des coûts. En exploitant cette plateforme, vous pouvez développer vos compétences en SQL, comprendre les bases de l’analyse de données et même débuter avec des projets d’intelligence artificielle, le tout dans un environnement sans risque.

Pourquoi l’intégration de GA4 avec BigQuery est-elle essentielle pour l’analyse de données ?

L’intégration de Google Analytics 4 (GA4) avec BigQuery représente un tournant pour les professionnels et les entreprises de toutes tailles souhaitant exploiter au maximum leurs données. Cette combinaison offre une flexibilité et une puissance d’analyse sans précédent, permettant de dépasser les limitations traditionnelles des plateformes d’analyse web. Voici pourquoi et comment cette intégration peut transformer votre approche de l’analyse de données.

Comment l’intégration de GA4 avec BigQuery transforme-t-elle l’analyse de données ?

  • Accès à des données brutes et non échantillonnées : Contrairement aux rapports standards de GA4, qui peuvent être sujets à l’échantillonnage, BigQuery permet d’accéder à l’ensemble des données collectées. Cela signifie que vous pouvez effectuer des analyses sur des volumes complets de données, ce qui est crucial pour les analyses fines et les décisions basées sur des insights précis.
  • Analyses personnalisées et complexes : Avec BigQuery, vous n’êtes plus limité par les modèles d’analyse prédéfinis de GA4. Vous pouvez créer des requêtes SQL personnalisées pour explorer vos données sous divers angles, identifier des tendances cachées, et réaliser des segmentations spécifiques qui répondent exactement à vos besoins.
  • Automatisation et intégration avancée : L’intégration facilite l’automatisation des rapports et l’intégration des données GA4 avec d’autres sources de données dans BigQuery. Cela ouvre des possibilités pour des analyses enrichies, combinant par exemple les données de comportement des utilisateurs avec des données transactionnelles pour une vue 360 degrés de la performance commerciale.

Quelles sont les implications pratiques pour les spécialistes en analytics et gestion des tags ?

  • Optimisation de la collecte de données : Pour les spécialistes en analytics et en gestion des tags, l’intégration offre l’opportunité d’optimiser la structure de collecte des données dès le départ. En anticipant les besoins d’analyse dans BigQuery, vous pouvez configurer GA4 pour capturer des données de manière plus stratégique, améliorant ainsi la qualité et la pertinence des données collectées.
  • Développement de compétences en SQL : Bien que l’accès aux données soit simplifié, l’exploitation maximale de BigQuery nécessite une bonne compréhension du SQL. Cela représente une excellente opportunité de développement professionnel pour les spécialistes, qui peuvent ainsi ajouter une compétence technique précieuse à leur arsenal.
  • Innovation dans l’analyse de données : L’intégration pousse les frontières de ce qui est possible en termes d’analyse de données. Les spécialistes peuvent innover en développant de nouveaux modèles d’analyse, en expérimentant avec l’intelligence artificielle pour l’interprétation des données, ou en créant des visualisations de données avancées pour communiquer des insights complexes de manière intuitive.

L’intégration de GA4 avec BigQuery n’est pas seulement une question technique ; elle représente une évolution fondamentale dans la manière dont les entreprises peuvent approcher l’analyse de données. En tirant parti de cette puissance, les spécialistes en analytics peuvent non seulement améliorer leur compréhension des comportements des utilisateurs et de la performance des sites web mais aussi contribuer à façonner des stratégies basées sur des données véritablement actionnables. C’est une avancée majeure vers une prise de décision plus éclairée et une stratégie d’affaires plus dynamique et réactive.

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