Einführung in BigQuery

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BigQuery revolutioniert die Art und Weise, wie Unternehmen Daten analysieren und nutzen können, und spielt eine entscheidende Rolle in der Bewältigung der wachsenden Datenherausforderungen unserer Zeit. In diesem Blogartikel gibt Ihnen unser CEO eine Einführung in die Datenanalyseplattform von Google:

Bevor ich starte euch mehr Insight über Big Query und den Nutzen davon zu geben, möchte ich erstmal den Grund erläutern, warum man sich als Webanalyst, Digital Analyst oder Performance Marketing Manager damit befassen sollte.

Wie der ein oder andere bereits mit der Einführung von Google Analytics 4 gemerkt hat, ist Big Query nun „kostenlos“ dabei. Mit anderen Worten: Man findet die Rohdaten – wenn man denn ein Tracking hat und Big Query mit Google Analytics verknüpft hat- in tabellarisch aufbereiteter Form wieder.

Okay who cares? Aber wenn die Daten nun mal schön sortiert in Spalten und Zeilen daliegen, kann man auch jede Menge Analysen durchführen und muss sich nicht mit den Restriktionen innerhalb der explorativen Datenanalysen in Google Analytics oder den voreingestellten Berichten begnügen. Mehr Analyse-Flexibilität bedeutet mehr mögliche Insights und damit evtl. weitere Handlungsempfehlungen. Und darum geht es letztendlich in unserem Job. Nicht um 100% genaue Daten, um das Tracken aller Buttons und Links der Website oder App und Prozesse, sondern um Handlungsempfehlungen.

Zurück zum eigentlichen Thema:

Was ist Google BigQuery

Google BigQuery ist ein serverloser Data Warehouse-Dienst, der speziell für die schnelle und skalierbare Analyse großer Datenmengen entwickelt wurde. Mit seiner Fähigkeit, petabytegroße Daten in ziemlich schnell zu analysieren – außer die SQL Abfrage ist Müll – , hat BigQuery die Art und Weise, wie Unternehmen Daten speichern, verarbeiten und analysieren deutlich verbessert. Jetzt fragt ihr euch warum? Na ja, dass eine sind die Analysen durch Abfragen, die man selbst schreiben kann, jedoch ein weiterer Benefit ist, dass die Daten nicht nach max. 14 Monaten – wie innerhalb von Google Analytics – wieder gelöscht werden. Für die Leser, die gleich eine Beschwerdemessage schreiben, ja in der kostenlose Google Analytics 4 Version werden die Eventbasierten, sowie Nutzerbasierten bis zu maximal 14 Monate gespeichert und dann automatisch gelöscht. Ist ziemlich blöd für Customer Journey Analysen und natürlich jegliche Analysen im Jahresvergleich. Wie gesagt, durch Big Query kann man sich Daten aber beschaffen und diese bleiben damit bestehen.

Integration von GA4 mit Google BigQuery

Die Verknüpfung von GA4 mit BigQuery eröffnet Unternehmen neue Horizonte in der Datenanalyse. Diese Integration ermöglicht den direkten Zugriff auf Rohdaten, was tiefere und maßgeschneiderte Analysen ermöglicht. Die Einrichtung ist einfach: In den GA4-Einstellungen kann mit wenigen Klicks eine Verbindung zu BigQuery hergestellt werden. Wichtig: dies muss gemacht werden, sonst sieht man nach dem Login in Google Cloud unter Big Query keine Daten. Dies hat sich mit der Umstellung auf Google Analytics 4 geändert.

Analysemöglichkeiten mit GA4 und BigQuery

Durch die Kombination von GA4 und BigQuery können Unternehmen komplexe Abfragen auf ihren Daten ausführen und maßgeschneiderte Berichte erstellen. Dies ermöglicht es, detaillierte Einblicke in das Benutzerverhalten zu gewinnen und die Performance von Webseiten oder Apps präzise zu analysieren.

Vorteile und Nachteile der Nutzung von GA4 mit BigQuery

Vorteile:

Zugang zu Rohdaten: Unternehmen und Analysten können auf die Rohdaten zugreifen und können relativ flexibel Abfragen schreiben.
Komplexe Abfragen: Benutzer können spezifische, detaillierte Fragen stellen und erhalten präzise Antworten. Da man die bestimmten Fragestellungen, wie zum Beispiel bei Kohortenanalyse in Google Analytics schnell an seine Grenzen kommt, kann man mit Hilfe komplexer Abfragen die richtigen Daten erheben und später visualisieren.
Sampling: da Big Query die Daten speichert, kann man u.a. die Anzahl der Total Users, Sessions und weiterer Metriken ohne Sampling den Ansprechpersonen zuschicken. Für diejenigen, die es evtl. noch nicht wissen: In Google Analytics hat man das „Problem mit dem Sampling“ ab ca. 10 Mio. Events. In der bezahlten Version Google 360, ist das Ganze deutlich höher und liegt bei etwa 100 Mio. Events.

Nachteile:

Potenzielle Kostensteigerungen: Bei großen Datenvolumen können die Kosten beträchtlich sein. Hier gilt es die Datenmenge im Auge zu haben. Auch die Verknüpfungen zu anderen Tools, wie Looker Studio sollte mit Vorsicht und Kontrolle durchgeführt werden. Auch hier können je nach Anbindungsart, Abfragen, etc. hohe Kosten entstehen.
Fachkenntnisse erforderlich: Um das volle Potenzial auszuschöpfen, sind Kenntnisse in Datenanalyse und SQL notwendig. Und auch hier müssen die Kosten angesprochen werden. Schreibet man unnötige oder nicht effizient formulierte SQL-Abfragen, so können die Kosten ebenfalls in die Höhe schießen.

Kostenmanagement und Optimierung

Obwohl BigQuery eine kosteneffiziente Lösung für die Datenanalyse bietet, ist es wichtig, die Kosten zu überwachen und zu optimieren. Durch die Nutzung von Best Practices wie der Speicherung von Daten in kostengünstigeren Speicheroptionen und der effizienten Gestaltung von Abfragen können Unternehmen die Kosten kontrollieren.

Fazit

Die Kombination von Google Analytics 4 und Google BigQuery bietet Unternehmen eine mächtige Plattform für die Datenanalyse. Trotz der Herausforderungen, die mit der Einrichtung und den potenziellen Kosten verbunden sind, überwiegen die Vorteile deutlich. Mit kreativen Lösungen kann man die kosten deutlich reduzieren und bei kleineren Unternehmen bei Null halten. Unternehmen, die diese Tools effektiv nutzen, können tiefere Einblicke in ihre Daten gewinnen und datengesteuerte Entscheidungen treffen, die zu einem Wettbewerbsvorteil führen.

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