あらゆる業務のデジタル化が進み、多くの企業がデータ活用に力を入れている昨今、データ分析でいかに有益な情報を得るかどうかが、企業の競争戦略において非常に重要になっています。データ分析の方法はさまざまですが、中でもGA4とBigQueryを連携して行うデータ分析は、効率よく高度な分析を可能にするため、注目が高まっています。
本記事では「GA4とBigQueryの連携方法」「連携に必要な事前準備」「連携させるメリットと注意点」などを解説しています。GA4とBigQueryの活用方法について、わかりやすくまとめた内容になっているので、ぜひ最後までご覧ください。
BigQueryとは【Googleが提供しているデータウェアハウス】
BigQueryの概要と料金について解説します。BigQueryは、データ分析の専門家の間でもよく知られている優れたツールです。BigQueryの基礎知識を身につけて、ツールの特徴を把握しましょう。
BigQueryとは
BigQueryは、Googleが開発・提供しているフルマネージドのクラウドデータウェアハウスです。データウェアハウスは、自社のサービスやシステムから定期的にデータを収集し、時系列に蓄積していく、データ分析に特化したデータサーバーです。
BigQueryには、膨大な量のデータの解析や、データ分析の結果をほとんどリアルタイムで保存できる機能があります。手動では難しい高度なデータ分析を、短時間で完了できます。BigQueryは、他のサービスとの連携によって、データ分析のさらなる効率化が可能です。中でもGA4との連携は、データ分析の幅を大きく広げられるため、多くの企業が実践しています。
GA4（Googleアナリティクス4）は、Googleアナリティクス（無料のアクセス解析ツール）の新しい規格として登場したものです。GA4をいかに活用するかが、今後のデータ分析の質を決める重要なポイントになります。
BigQueryの料金の種類
BigQueryの利用料金は、大別すると以下の2つに分けられます。
| 料金 | 詳細 |
|---|---|
| 分析料金 | クエリの処理にかかる料金 |
| ストレージ料金 | BigQueryに読み込むデータを保存する料金 |
BigQueryでは上記それぞれに無料枠が用意されており、特定の上限までであれば、無料で機能を利用可能です。また、無料トライアルのサービスもあるため、ツールの機能を十分に確認してから、本格的に導入できます。無料トライアルは、期間が終了しても自動更新されることはありません。有料版を利用したい場合のみ、手動で登録を行います。
BigQueryの料金設定は複雑であるため、詳しくは公式ホームページをご確認ください。BigQueryとGA4は無料で連携できますが、データエクスポート以外の機能には制限があります。
GA4とBigQueryでできること
GA4とBigQueryを連携すれば、2つのツールにあるデータを統合したデータ分析が可能です。例えば、GA4にあるサイトの閲覧履歴と、BigQueryで管理しているオフライン購買履歴を組み合わせて、今までとは異なるデータを活用した分析ができます。また、GA4のデータを活用して、ユーザーがサイトにアクセスしてから離脱するまでの詳細な行動も分析可能です。
UAからGA4に置き換わったことによる変更点
UA（ユニバーサルアナリティクス）は、2023年7月でGoogleのサポートが終了したため、UAのすべてのユーザーは、GA4への移行が必要となりました。UAからGA4に置き換わったことによる大きな変更点は、以下の通りです。
- BigQueryとの連携の無料化
- メニュー内容
- データの計測方法
- 指標の定義
UAからGA4に置き換わったことで、GA4とBigQueryの連携が無料でできるようになり、データ分析の幅が広がりました。
参照：Google「ユニバーサル アナリティクスは Google アナリティクス 4 に置き換わりました」
GA4とBigQueryを連携するための2つの事前準備
GA4とBigQueryを連携するために必要な事前準備は、以下の2つです。
- GoogleCloudの利用登録
- 権限の付与を行う
事前準備を確認して、連携に必要な知識を身につけましょう。
GoogleCloudの利用登録
GA4とBigQueryを連携するために行う最初の事前準備は、GoogleCloudの利用登録です。GoogleCloudの利用登録をしなければ、GA4にあるデータをBigQueryにエクスポートできません。GA4とBigQueryを連携する上で必須の作業になるため、事前に準備しておきましょう。GoogleCloudの利用登録を行う手順は、以下の通りです。
- GA4を使用しているものと同じGoogleアカウントにログインして、BigQueryのサイトページにアクセスする
- 「BigQueryの無料トライアル」をクリックする
- 各画面の案内に従って、BigQueryの利用を開始する
権限の付与を行う
GoogleCloudの利用登録が完了した後は、GA4とBigQueryのそれぞれで権限付与を行います。GA4とBigQueryを連携させるには、以下2つの権限付与が必要です。
| 権限 | 方法 |
|---|---|
| GA4プロパティの編集権限 |
|
| BigQuery プロジェクトの所有者権限 | GoogleCloudコンソールを使用して、必要なメンバーにアクセス権を付与する |
GA4とBigQueryを連携させる3STEP
GA4とBigQueryを連携させる手順は、以下の通りです。
- STEP1:プロジェクト作成
- STEP2:API有効化
- STEP3:GA4とBigQueryの連携
手順を確認して、GA4とBigQueryを連携させる際の参考にしましょう。
STEP1:プロジェクト作成
GA4とBigQueryを連携させるために最初に行うのは、プロジェクトの作成です。プロジェクトは、以下の手順で作成できます。
- GA4を使用しているものと同様のGoogleアカウントで、GoogleCloudの管理画面にログインする
- プロジェクトの選択プルダウンから「メニュー」をクリックする
- 「プロジェクトの選択」から「新しいプロジェクト」をクリックする
- 「新しいプロジェクト」から以下の3つを編集する
- プロジェクト名
- プロジェクトID
- 場所
STEP2:API有効化
プロジェクトを作成した後は、GoogleCloudでAPI（※1）の有効化を行います。APIを有効化する手順は、以下の通りです。
- 作成したプロジェクトを選択する
- ナビゲーション メニューを開いて「APIとサービス」にカーソルを合わせる
- 「ライブラリ」をクリックする
- カテゴリから「ビッグデータ」をクリックする
- 「BigQuery API」をクリックする
上記の作業がすべて完了した後に「APIが有効です」と表示されていれば、設定は完了です。
※1. API：「アプリケーション・プログラミング・インターフェース」を略した用語で、Webサービスやソフトウェアをつなげるインターフェースのこと
STEP3:GA4とBigQueryの連携
GA4を使って、BigQueryとの連携に必要な設定を行います。
- GA4の「管理」から該当するGA4のプロパティを開いて「BigQueryのリンク」をクリックする
- 開いた画面で「リンク」をクリックする
- 「リンクの設定」の「BigQueryプロジェクトを選択」をクリックする
- GA4と連携するBigQueryプロジェクトを選択し「確認」をクリックする
- 「データのローケーション」から、BigQueryのデータが保管されるデータセンターの施設や設備が存在する場所を選択して「次へ」をクリックする
- 「構成の設定」で「データストリームとイベントの設定」をクリックする
- 「エクスポートするデータストリーム」のデータストリーム一覧から、GA4のデータをエクスポートするBigQueryのプロジェクトを選択して「適用」をクリックする
- 「構成の設定」の「頻度」で、エクスポートする頻度を選択して「次へ」をクリックする
- 「リンクの設定」画面で設定した内容を確認し「送信」をクリックする
上記の作業がすべて完了した後に、連携先のプロジェクトが表示されたら、設定は完了です。データのロケーションは、居住地にかかわらず、希望する場所を設定できます。
GA4とBigQueryを連携したデータを確認する手順
GA4とBigQueryを連携したデータを確認する手順は、以下の通りです。
- GA4を使用しているものと同様のGoogleアカウントで、GoogleCloudの管理画面にログインする
- GA4と連携したBigQueryのプロジェクトを選択する
- ナビゲーションメニューから「BigQuery」をクリックする
- 「BigQuery」画面でプロジェクトを選択して「プレビュー」をクリックする
データの確認は、GA4とBigQueryの連携が完了してから約24時間後に実行できます。
GA4とBigQueryを連携させる3つのメリット
GA4とBigQueryを連携させるメリットは、以下の3つです。
- 集計前の詳細なデータを直接分析できる
- さまざまなデータを掛け合わせて分析できる
- GA4のデータをグラフや表に落とし込める
メリットを確認して、GA4とBigQueryを連携させて得られる効果を把握しましょう。
集計前の詳細なデータを直接分析できる
GA4とBigQueryを連携させれば、GA4にあるサイトの集計前のデータ（1PVやイベント毎に1行ずつ記録されたログのデータ）を無料で分析可能です。以前は、集計前データを分析に利用する場合「Google Analytics 360」の有償版を使用しなければなりませんでした。
現在は、GA4とBigQueryを連携させることで、サイトの集計前データを無料で分析できます。集計前データを活用すれば、PV数や直帰数、離脱数、滞在時間などの指標をあらゆる角度で分析でき、より正確なユーザー行動の把握が可能です。
さまざまなデータを掛け合わせて分析できる
BigQueryは、以下のようなBIツールと連携して、データを収集・蓄積できます。
- Looker Studio(旧Googleデータポータル）
- Power BI
- Tableau
BigQueryとBIツールの連携により、GA4で収集されたサイトの閲覧履歴と、オフラインで収集した購買履歴を組み合わせた分析が可能です。また、GA4にあるデータを使って、リアルとインターネットにおける顧客の行動がどう関連しているのかを分析でき、今まで把握できなかったより詳細なデータ分析結果が得られます。
GA4のデータをグラフや表に落とし込める
BigQueryは、BIツールとの連携により、GA4のデータを表やグラフで可視化できます。データの可視化は、ドラッグ&ドロップで簡単に実行できるため、データ分析の作業をより効率化できるでしょう。BigQueryと連携するBIツールによっては、用意されたテンプレートを利用して、手軽に分析結果のレポート化が可能です。
GA4とBigQueryを連携する際の3つの注意点
GA4とBigQueryを連携する際の注意点は、以下の3つです。
- SQLの知識がある人材が必要
- データロケーションの設定は慎重に行う
- エクスポートの上限は1日100万イベントまで
注意点を把握して、GA4とBigQueryを連携する際に役立てましょう。
SQLの知識がある人材が必要
BigQueryに蓄積されたデータを分析するには、SQLによる操作が必要です。SQLは世界で最も普及しているデータベース言語の1つです。自社にSQLを扱える人材がいない場合は、外部に依頼したり、従業員を一から教育してスキルを身につけさせたりして、人材を確保しなければなりません。
SQLを扱える人材がいなくても、GA4とBigQueryの連携を試みることはできますが、BigQueryの無料トライアルを使って自社でツールを扱えるか確かめてから、実行するようにしましょう。
データロケーションの設定は慎重に行う
GA4とBigQueryを連携する際のデータロケーションの設定は、慎重に行わなければなりません。BigQueryには、データ格納の要素であるデータセットがあります。データセット作成の際に、データ保存のロケーションを指定する必要がありますが、基本的に一度指定したロケーションは後から変更できません。
どうしても変更が必要な場合は、手動で別のロケーションに移動するか、別のロケーションへのデータセットのコピーを用意します。この場合、不要な作業が増えて時間もかかるため、データロケーションの設定は、できる限り慎重に行いましょう。
エクスポートの上限は1日100万イベントまで
BigQueryには、データのエクスポートに上限が設定されています。標準プロパティでBigQueryにエクスポートできるのは、1日100万イベントまでです。上限を継続的に超えると、BigQueryでのエクスポートが一時的にできなくなり、データを数日間取れなくなる場合があります。
エクスポートが一時停止された際はメールが送られるため、データフィルタリング機能よりエクスポートするイベント数を減らしましょう。
GA4とBigQueryでデータ分析を効率的に進めよう
BigQueryは、Googleが開発・提供しているフルマネージドのクラウドデータウェアハウスです。膨大な量のデータを解析できたり、データ分析の結果をほぼリアルタイムで保存できたりと、手動では難しい高度なデータ分析を、短時間で完了できます。
GA4とBigQueryを連携すれば、さまざまなBIツールのデータを集積でき、データ分析結果の可視化も可能になります。データ分析の幅を広げながら、作業を効率化できるため、積極的に自社で実行するとよいでしょう。
電算システムでは「BigQueryで始めるデータドリブン経営」という資料で、データ・ドリブン経営でぶつかりやすい壁や、BigQueryを利用したデータ分析について解説しています。GA4とBigQueryを連携させたデータ分析に興味のある方は、以下のページからぜひダウンロードしてみてください。
