GA4とBigQueryを連携する3つのメリットは？手順や料金体系、注意点なども解説

GA4（Googleアナリティクス4）とBigQueryを連携すると、GA4の活用の幅を広げられます。

この記事では、GA4とBigQueryの連携を検討する企業担当者に向けて、BigQueryの特徴やGA4とBigQueryを連携するメリットについて解説します。連携する際の手順や料金体系、注意点についても解説しているので、参考にしてください。

目次

• BigQueryとは
• BigQueryの特徴は？
  • クエリの処理速度が速い
  • データベースに関する専門知識が不要
• GA4とBigQueryを連携する3つのメリット
  1. GA4のデータをSQLで直接分析できる
  2. GA4とBigQueryデータを統合して分析できる
  3. GA4のデータをグラフ・表に可視化できる
• GA4とBigQueryを連携する手順
  1. 新規プロジェクトを作成する
  2. APIの有効化を確認する
  3. リンク設定をする
• BigQueryにてGA4のデータを確認する方法
• BigQueryの2つの利用体系
  1. ストレージ料金
  2. 分析料金
• GA4とBigQueryを連携する際の注意点
  • エクスポートは1日100万イベントまで
  • データロケーション作成後の変更は不可
  • 最低限のSQL知識が必要
• まとめ

BigQueryとは

BigQueryとは、Googleが提供するクラウドデータウェアハウスで、膨大なデータを解析するサービスです。データウェアハウスは、さまざまなシステムよりデータを収集し、蓄積する倉庫のようなシステムを意味します。BigQueryは有償の製品ではありますが、データウェアハウスのなかでは比較的安価です。

BigQueryの特徴は？

BigQueryの特徴は、大きく2つに分けられます。ここでは、BigQueryの2つの特徴について解説します。

クエリの処理速度が速い

BigQueryは、クエリの処理速度が速いことが特徴です。BigQueryでは、TB（テラバイト）やPB（ペタバイト）といった規模のデータも、高速で処理できます。大規模なログデータや購買データなども、数秒〜数分で処理できるため、さまざまな場面で役立ちます。

データベースに関する専門知識が不要

データベースに関する専門知識が不要な点も、BigQueryの特徴です。一般的なデータウェアハウスの場合は、専門知識を有するエンジニアがチューニング作業をする必要があります。しかしBigQueryでは、インデックスの設計や作成も不要であるため、専門知識がなくても取り扱えます。

GA4とBigQueryを連携する3つのメリット

GA4とBigQueryを連携するメリットは、主に3つあります。ここでは、GA4とBigQueryを連携する3つのメリットについて解説します。

1.GA4のデータをSQLで直接分析できる

GA4とBigQueryを連携すると、GA4で計測された生データの取得が可能です。取得したGA4の生データは、データベース言語「SQL」を用いて直接分析できます。ページビュー数、離脱数、滞在時間などのさまざまな切り口で分析できるため、分析の自由度が高い点も特徴です。

2.GA4とBigQueryデータを統合して分析できる

GA4とBigQueryを連携することで、GA4とBigQueryを組み合わせたデータ分析ができるようになります。例えば、GA4より取得したWebサイトの閲覧情報と、オフラインで収集した購買履歴を組み合わせて、分析することも可能です。これまでより精度の高い分析が実現できる点は、メリットといえます。

3.GA4のデータをグラフ・表に可視化できる

GA4のデータをグラフや表に可視化できる点も、GA4とBigQueryを連携するメリットです。BigQueryとBIツールを連携させれば、GA4のデータ分析や可視化することが可能です。BIは、Business Intelligenceの略で、ビジネスにおけるデータ分析・活用を意味します。

GA4とBigQueryを連携する手順

GA4とBigQueryを連携する前に、手順を把握しておきましょう。ここでは、GA4とBigQueryを連携する手順について解説します。

1.新規プロジェクトを作成する

まずは、新規プロジェクトを作成します。新規プロジェクトの作成の手順は、以下の通りです。

1. Google Cloudの管理画面からログインする
2. 「プロジェクトの選択」をクリックする
3. 「新しいプロジェクト」を選択する
4. プロジェクト名、組織、場所を入力し、「作成」をクリックする

2.APIの有効化を確認する

続いて、APIの有効化を確認します。APIの有効化の手順は、以下の通りです。

1. ナビゲーションメニューより「APIとサービス」をクリックする
2. 「ライブラリ」を選択する
3. 「カテゴリ」の「ビッグデータ」を選択する
4. 「BigQuery API」を選択する
5. 「APIが有効です」と表示されるかを確認する

3.リンク設定をする

最後に、リンク設定をします。リンク設定の手順は、以下の通りです。

1. GA4のプロパティの「管理」より「BigQueryのリンク」を選択する
2. 「リンク」を選び、「BigQueryのプロジェクトを選択」をクリックする
3. データロケーションや頻度などを選択したら、「送信」をクリックする

BigQueryにてGA4のデータを確認する方法

GA4と連携したデータは、BigQueryより確認できます。BigQueryにてGA4のデータを確認する方法は、以下の通りです。

1. GA4でログインしているGoogleアカウントで、Googleのクラウドプラットフォームにログインする
2. GA4と連携したBigQueryのプロジェクトを選択する
3. メニューより「BigQuery」を選択する
4. BigQueryの管理画面でプロジェクトを選び、「プレビュー」をクリックする

BigQueryの2つの利用体系

BigQueryの利用体系は、ストレージ料金と分析料金の2つに分けられます。ここでは、それぞれの料金体系を紹介します。

1.ストレージ料金

ストレージ料金とは、BigQueryへデータを保管する料金です。ストレージ料金には、過去90日間に変更されたテーブル「アクティブストレージ」と、過去90日間変更されていないテーブル「長期保存」の2種類があります。2023年5月30日時点の料金は、以下の通りです。

※参考：料金 | BigQuery: クラウド データ ウェアハウス | Google Cloud

2.分析料金

分析料金とは、クエリの処理にかかる料金です。分析料金には、オンデマンド料金と定額料金の2種類があります。2023年5月30日時点の料金は、以下の通りです。

※参考：料金 | BigQuery: クラウド データ ウェアハウス | Google Cloud

GA4とBigQueryを連携する際の注意点

GA4とBigQueryを連携する際には、気をつけるべき点があります。ここでは、GA4とBigQueryを連携する際の注意点について解説します。

エクスポートは1日100万イベントまで

標準プロパティでのエクスポートの上限は、1日100万イベントまでです。上限を継続的に超えた場合、BigQueryの日次エクスポートが一時停止されて、数日間のエクスポートが処理されなくなります。一時停止した際には、管理者と編集者宛てにメールが届くため、通知が届いたらイベント数を調整しましょう。

データロケーション作成後の変更は不可

BigQueryのデータセット作成時に、データロケーションを指定する必要があります。データロケーションは一度設定すると、変更はできません。そのため、作成後に変更が必要になった場合は、データセットを別のロケーションに移動またはコピーをする必要があります。

最低限のSQL知識が必要

BigQueryのデータは、データベース言語「SQL」を利用して分析するため、SQLに関する最低限の知識は必要です。分析や抽出の対象によっては、SQLの理解が浅いと、設定に手こずる可能性があります。SQLは、近年マーケターに必要とされている言語であるため、BigQueryの利用を機に、勉強することをおすすめします。

まとめ

GA4（Googleアナリティクス4）とBigQueryを連携させることで、データ分析の精度や自由度などを高められます。GA4とBigQueryの連携は、新規プロジェクトを作成した後、APIの有効化を確認し、リンク設定をする手順で行えます。

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