Google Analytics 4 стал новым стандартом в области веб-аналитики, предложив нам в 2020 году мощные инструменты для сбора и анализа данных о пользователях веб-сайтов и мобильных приложений. Но несмотря на все многообразие и гибкость, максимальную пользу от работы мы получаем только тогда, когда выходим за пределы его интерфейса. И это касается не только GA4, но и других сервисов Google.

Интеграция GA4 с BigQuery открывает новые возможности для анализа. Мы можем обрабатывать большие объемы данных без выборки, отслеживать путь каждого пользователя в отдельности или создавать пользовательские группы, сегментируя трафик нужным образом, строить собственные модели атрибуции, чтобы оценивать вклад каждого рекламного канала, объединять данные Google Analytics 4 со сторонними сервисами (например, CRM или рекламными инструментами), использовать накопленную статистику в качестве входных значений для прогнозирования будущих показателей (машинное обучение), а также визуализировать полученные данные в Looker Studio (Google Data Studio) и других сервисах.

Глубокое понимание SQL и умение составлять эффективные запросы - один из ключевых навыков при работе с базами данных. Он высоко ценится работодателями при трудоустройстве на позицию аналитика данных. Это те навыки и умения, которые пригодятся вам уже в ближайшем будущем и настоящем, если вы желаете шагать в ногу со временем. В конце концов, если бы это не было так нужно и важно, то и Google не добавлял бы в Google Analytics 4 интеграцию с BigQuery. «‎Ведь, если звезды зажигают — значит — это кому-нибудь нужно?» (с)

До сегодняшнего дня существовало всего две книги на русском языке, и одна из них опубликована мной в 2020 году. Во время пандемии COVID-19 мне нечего было делать 🤷‍♂️ , и я упражнялся в переводе иностранных изданий. Так появилась первая книга в России по Google BigQuery.

1. «Learning Google BigQuery» (Thirukkumaran Haridass, Eric Brown) 2. «Google BigQuery. The Definitive Guide. Data Warehousing, Analytics, and Machine Learning at Scale» (Lakshmanan Valliappa, Tigani Jordan). Перевод от издательства Питер

В этой книге подход будет другим: минимум общей теории об облачных хранилищах данных, максимум практики для Google Analytics 4 и BigQuery. Мы начнем с самых простых тем - регистрации аккаунта в Google Cloud, настройки биллинга, экспорта данных из GA4 в BigQuery, разбора схемы данных и основ SQL-запросов. А затем перейдем к продвинутым техникам:

🔹 обработка сырых данных (атрибуция, ассоциированные конверсии, когортный анализ, товарные воронки); 🔹 объединение данных GA4 с внешними источниками; 🔹 визуализация в Looker Studio; 🔹 сложные SQL-запросы и машинное обучение на BigQuery.

Это пособие не научит вас писать SQL-запросы с нуля, хотя в нем и разбирается базовый синтаксис GoogleSQL. Если вы только начинаете изучать SQL и BigQuery, возможно, стоит сначала обратиться к другим материалам.

Мое руководство задумано не как учебник по основам SQL, а как практическое пособие по работе с данными Google Analytics 4 в BigQuery - узкой, но крайне важной темой для интернет-маркетологов и веб-аналитиков. Для освоения базового синтаксиса SQL лучше подойдут специализированные тренажеры и онлайн-курсы. А чтобы получить полное представление о Google BigQuery, я рекомендую сначала прочитать две предыдущие книги на русском языке. Они дадут вам фундамент, а это издание углубит знания — так вы сможете полноценно работать с сырыми данными GA4 и использовать все возможности облачного хранилища Google. 👨‍🏫👩‍🎓👨‍🎓