Googleアナリティクスが2023年7月1日よりGA4(Googleアナリティクス 4プロパティ）に完全移行され、ようやく使い慣れてきたというところではないでしょうか。
「GA4では無償版でもBigQueryとの連携が可能になった」と耳にしたことはあるが、BigQueryとは何？ 連携するメリットとは何か？と思われている方も多いのでは。
BigQueryとはGoogleCloudが提供するDWH（データウエアハウス）でデータの倉庫を意味するものです。
IT業界での経験を元にBigQueryについて解説しGA4と連携するメリットなどをご紹介します。
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BigQueryとは？
BigQueryはGoogleCloud（旧GCP）が提供するDWH（Data Ware House：データウエアハウス）です。
DWHでは組織に日々集まる大量のデータを時系列で蓄積し、データ分析を行うことができます。
BigQueryはクラウド上で提供されるサービスため自社でインフラの管理が必要がない上、必要に応じスケール（拡張）し、通常処理に時間のかかるTB（テラバイト）、PB（ペタバイト）クラスの大規模データの高速な処理や分析が可能。
利用料は無料枠がある上、保存したデータ量や抽出したデータ量に応じた従量課金制となっている。
GA4とBigQueryを連携すると何ができる？
GA4の生データを直接分析できる
普段GA4で確認しているデータはGA4上で一度集計されたデータとなりますが、BigQueryを連携するとGA4の生データを直接分析することができ、自社で必要な項目を設定し細かく分析することができます。
半永久的なデータ保存が可能
またGA4のデータ保存期間は14ヵ月となりますが、BigQueryにデータをエクスポートすることで半永久的な保存が可能です。
過去長期間にわたるデータの分析を行いたい場合などに非常に便利です。
同じデータ分析基盤上でオンライン・オフライン販売のデータ分析が可能
実店舗とEC両方で商品を販売している場合、BigQuery上で実店舗の販売データとオンラインの販売データ（GA4のCVデータ）を統合しデータ分析を行うことができます。
オンライン・オフラインの会員データの紐づけ方にもよりますが、顧客全体に対しての様々な分析や、「ＥＣサイト・ＷＥＢサイトの閲覧状況」と「オフラインの購買履歴」を組み合わせて分析するなどが可能です。
その他自社に蓄積されている多様なデータをBigQueryに保存しGA4のデータと統合し自社に必要な観点からの分析が可能になります。
GA4にBigQueryを連携する必要はあるのか
GA4の利用目的は企業によって異なります。
BigQueryを連携する必要があるかどうかはその目的次第です。
GA4以外に分析すべき他のデータが自社に蓄積されている、蓄積されていないでまずは判断してください。
- オンライン・オフラインの社内に蓄積された社内販売データの分析
- 自社基幹システムに蓄積されたデータと連携した分析
などある程度の規模のデータが蓄積されている場合は連携することで適切なビジネス判断に役立てることができます。
GA4とBigQuery連携が必要ないケース
検索クエリ確認など週次のレポート作成
週次のレポート作成など従来のGA4の活用で事足りている場合はBigQueryと連携する必要はありません。
検索クエリやイベント数など最低限の確認で済んでいる場合などはSearchConsoleで異なる角度からのWEB上のユーザーデータの確認に時間を活用するなどがおすすめです。
データが小規模な場合
多様なデータが蓄積されているもののデータ規模がまだ小規模な場合は今後の検討とし、もしBigQueryと連携する場合はデータ規模が拡大した際の準備として試しに連携してみる程度でよいかもしれません。
BigQuery活用メリット
他のGoogleサービスとのシナジー効果
BigQueryと同じデータウエアハウスとして、AWS（Amazon Web Services）のRedshift（レッドシフト）など他社サービスもありますが、BigQueryはGA4やSearchConsoleなど他のGoogleサービスとの連携が楽に行えGoogleサービス内でのシナジー効果を得やすいというメリットがあります。
コストパフォーマンスが高い
また、BigQuery はデータウェアハウスの中でも圧倒的なコスト優位性をもつことで知られています。
サーバーレスのため、サービス起動中のみに料金が発生する仕組みになっているため、コストパフォーマンスに優れた料金体系です。
その上でGA4をはじめ社内に蓄積される多様なデータを同じ基盤上で分析を行うことができます。
リアルタイムのデータ分析ができる
データの鮮度はビジネスに大きな影響をもたらします。
古い情報は価値が下がり、鮮度の高いデータの活用により適格な経営判断を行うことを可能にします。
BigQueryは高速なデータ処理と分析を行うことができ、GA4のデータを連携させる際にもどのくらいの頻度でデータをBigQueryにエクスポートするかの設定が可能です。
- 毎日： 1日1回すべてのデータのエクスポート
- ストリーミング：継続的なエクスポート（イベントの到着から数秒以内）
※ストリーミングでエクスポートする場合は欠損値が発生する場合があり。
他のクラウド上のデータも分析可能
他社（AWS・Azure など）のDWHにデータを蓄積している場合でもBigQueryはアクセスし分析することが可能。
BigQueryのインターフェイスで連携をすることができ、データの移動やコピーは必要なしで行えます。
参考：Amazon Redshift からスキーマとデータを移行する
BigQuery活用の注意点
SQLを扱える人材が必要
BigQuery上のデータを分析するためにはSQLを扱える人材が必要になります。
SQLはRDB（リレーショナルデータベース：行と列のあるテーブルデータ）を格納および処理するためのプログラミング言語です。
人材の確保や人件費を含め採算が合うかの検討が必要。
使用料が高額になる場合がある
BigQueryは月額無料枠がありますが、無料枠を超えると従量課金制での請求となります。
設定や使い方を間違えると高額になる場合があります。
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＜無料枠＞
- クエリ：毎月1TBまで
- ストレージ：毎月10GBまで
不安な場合は定額プランがあるので、毎月大量のデータ処理が毎月発生する場合は定額プランがおすすめ。
まとめ
GA4は無償版でもGoogleCloudのデータウエアハウスBigQueryとの連携が可能になり、利用することで得られる価値が高まりました。
- GA4以外のデータとの統合、例えば実店舗販売データとECサイト上の販売データを統合しての分析などがBigQueryを通じて可能となり、顧客の行動がより把握できるようになった。
- 生のデータを直接分析できるようになった。
- 半永久的なデータ保存が可能になった。
今やデータの活用はビジネスの適格な判断に欠かせないものになっています。
必要に応じて是非活用してみてください。
この記事が参考になれば幸いです。
