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GA4에 구글 빅쿼리 연결하기

GA4에 빅쿼리를 연결해야하는 이유

SQL 로 데이터를 원하는 형태로 가공해서 더욱 편리하게 볼 수 있음
GA4에서는 GA4에서 제공해주는 형태로만 볼 수 있음
저장하고 있지만 보여주지 않는 것도 있고
로그인 정보라든지 자체 DB에 저장하고 있는 우리 웹사이트 데이터와 함께 더욱 복합적인 분석을 해볼 수도 있다.
실제 데이터를 보면 GA4도 더 잘 쓸 수 있다
맞춤 측정 기준 추가하고 그런거 page_referrer

연결하기

1단계: Google API 콘솔 프로젝트 생성 및 BigQuery 사용 설정하기

1.
Google API 콘솔에 로그인합니다.
2.
Google API 콘솔 프로젝트를 만들거나 기존 프로젝트를 선택합니다.
3.
API 표로 이동합니다.왼쪽 상단의 탐색 메뉴를 열고 API 및 서비스와 라이브러리를 차례로 클릭합니다.
4.
BigQuery를 활성화합니다.Google Cloud API에서 BigQuery API를 클릭합니다. 다음 페이지에서 사용 설정을 클릭합니다.
5.
Cloud 프로젝트에 서비스 계정을 추가했는지 확인합니다.프로젝트 구성원으로 firebase-measurement@system.gserviceaccount.com을 추가했고 기본 역할로 편집자를 부여했는지 확인합니다. 필요한 경우 계정을 추가합니다.
6.
메시지가 표시되면 서비스 약관을 검토하고 이에 동의합니다.

2단계: BigQuery Export를 위한 프로젝트 준비하기

Google 애널리틱스 데이터를 BigQuery 샌드박스에 무료로 내보낼 수 있습니다(샌드박스 한도가 적용됨).
샌드박스에서 업그레이드하는 방법 및 BigQuery 가격 책정에 대해 자세히 알아보세요.

3단계: BigQuery를 Google 애널리틱스 4 속성에 연결하기

처음 두 단계를 완료한 후 애널리틱스 관리에서 BigQuery Export를 사용 설정할 수 있습니다.
참고: BigQuery Export에는 Google 애널리틱스와 같은 수집 및 구성 한도가 적용됩니다.  한도를 늘려야 하는 경우 속성을 360으로 업그레이드할 수 있습니다.
1.
Google 애널리틱스에 로그인합니다. BigQuery 프로젝트에 대한 소유자 액세스 권한이 있고 연결하려는 데이터 스트림이 포함된 애널리틱스 속성에 대한 편집자 역할이 있는 이메일 주소를 사용합니다.
2.
관리에서 원하는 계정과 속성을 선택했는지 확인합니다.
3.
속성 열에서 제품 연결 아래의 BigQuery 연결을 클릭합니다.
4.
연결을 클릭합니다.
5.
최소한 읽기 권한이 있는 프로젝트 목록을 표시하려면 BigQuery 프로젝트 선택을 클릭합니다.애널리틱스와 Firebase를 연결했거나 연결할 계획이라면 다른 Firebase 데이터와 쉽게 조인할 수 있도록 동일한 Cloud 프로젝트로 내보내는 것이 좋습니다.
6.
목록에서 프로젝트를 선택한 다음 확인을 클릭합니다.
7.
데이터의 위치를 선택합니다. 프로젝트에 이미 애널리틱스 속성에 대한 데이터 세트가 있다면 이 옵션을 구성할 수 없습니다.
8.
다음을 클릭합니다.
9.
데이터 스트림 및 이벤트 구성을 선택하여 내보내기에 포함할 데이터 스트림 및 내보내기에서 제외할 특정 이벤트를 선택합니다. 추가를 클릭하여 기존 이벤트의 목록에서 선택하거나 이름으로 이벤트 지정을 클릭하여 기존 이벤트의 이름을 선택하거나 속성에서 아직 수집되지 않은 이벤트 이름을 지정하여 이벤트를 제외할 수 있습니다.
10.
완료를 클릭합니다.
11.
광고 ID를 포함하려면 모바일 앱 스트림의 광고 ID 포함을 선택합니다.
12.
매일(매일 한 번) 또는 스트리밍(연속) 데이터 내보내기 중 하나를 선택하거나 둘 다 선택합니다.
13.
다음을 클릭합니다.
14.
설정을 검토한 다음 제출을 클릭합니다.
지역을 잘못 선택해서 연결을 생성한 후 변경해야 하는 경우:
1.
BigQuery 연결을 해제합니다(아래 참고).
2.
BigQuery의 다른 데이터 세트에 데이터를 백업합니다(이동 또는 복사).
3.
기존 데이터 세트를 삭제합니다. 다음 단계에서 필요하니 이름을 기록해 둡니다.
4.
방금 삭제한 데이터 세트와 동일한 이름으로 새 데이터 세트를 만들고 데이터 위치를 선택합니다.
5.
백업 데이터를 새 데이터 세트에 복사합니다.
6.
위 절차를 반복하여 BigQuery 연결을 새로 만듭니다.
위치를 변경하면 데이터에 공백이 생깁니다. 기존 연결 해제와 새 연결 생성 사이에 실행된 스트리밍 및 일일 데이터 내보내기는 처리되지 않습니다.

BigQuery 연결 해제하기

1.
관리에서 원하는 계정과 속성을 선택했는지 확인합니다.
2.
속성 열에서 제품 연결 아래의 BigQuery 연결을 클릭합니다.
3.
해당 연결의 행을 클릭합니다.
4.
오른쪽 상단에서  > 삭제를 클릭합니다.

BigQuery Export 한도

표준 속성의 일일 BigQuery Export 한도는 이벤트 100만 개입니다. 속성이 내보내기 한도를 지속적으로 초과하는 경우 일일 BigQuery Export가 일시중지되고 지난 날짜의 내보내기가 다시 처리되지 않습니다.
속성 편집자 및 관리자는 관리하는 속성이 일일 한도를 초과할 때마다 이메일 알림을 받습니다. 이 알림은 조치를 취하지 않을 경우 내보내기가 일시중지될 시점을 알려줍니다. 또한 표준 속성이 일일 이벤트 100만 개 한도를 크게 초과하는 경우 애널리틱스에서 즉시 일일 내보내기를 일시중지할 수 있습니다. 알림을 받았다면 일일 내보내기를 계속할 수 있도록 데이터 필터링 옵션(데이터 스트림 내보내기 및 이벤트 제외)을 활용하여 매일 내보내는 이벤트 수를 줄이세요.
스트리밍 내보내기에는 제한이 없습니다.
360 속성과 함께 사용할 수 있는 더 높은 한도에 대해 자세히 알아보기

데이터 필터링

특정 데이터 스트림과 이벤트를 내보내기에서 제외하여 내보내기 크기를 제한하거나 BigQuery에서 원하는 이벤트만 내보낼 수 있습니다.

연결 프로세스에서 데이터 스트림 및 이벤트 제외

연결 프로세스에서 내보낼 데이터 스트림을 선택할 때 내보내기에서 제외할 이벤트도 선택할 수 있습니다. 연결 프로세스의 9단계를 참고하세요.

연결을 구성한 후 데이터 스트림 또는 이벤트 추가 또는 삭제

BigQuery 링크를 구성한 다음 데이터 스트림을 추가하거나 삭제하고 제외 목록에 이벤트를 추가하거나 삭제할 수 있습니다.
1.
Google 애널리틱스에 로그인합니다. BigQuery 프로젝트에 대한 소유자 액세스 권한이 있고 연결하려는 데이터 스트림이 포함된 애널리틱스 속성에 대한 편집자 역할이 있는 이메일 주소를 사용합니다.
2.
관리에서 원하는 계정과 속성을 선택했는지 확인합니다.
3.
속성 열에서 제품 연결 아래의 BigQuery 연결을 클릭합니다.
4.
링크를 수정할 프로젝트 행을 클릭합니다.
5.
데이터 스트림 및 이벤트에서 데이터 스트림 및 이벤트 보기를 클릭합니다.
6.
내보낼 데이터 스트림에 있는 내보낼 데이터 스트림을 추가로 선택하거나 목록에서 기존 데이터 스트림을 삭제할 수 있습니다.
7.
제외할 이벤트 목록에서 추가를 클릭하여 기존 이벤트의 목록에서 선택하거나 이름으로 이벤트 지정을 클릭하여 기존 이벤트의 이름을 선택하거나 속성에서 아직 수집되지 않은 이벤트 이름을 지정합니다.
8.
목록에서 이벤트를 삭제하려면 행 끝에 있는 빼기 기호를 클릭합니다.

가격 및 결제 정보

BigQuery에서는 스토리지 및 쿼리 처리라는 2가지 가격 책정 구성요소를 기준으로 사용 요금을 청구합니다. 가격 책정표를 검토하여 양방향 쿼리와 일괄 쿼리의 차이를 알아볼 수 있습니다.
내보내기를 계속하려면 클라우드에 유효한 결제 방법을 등록해야 합니다. 결제 수단이 유효하지 않아서 내보내기가 중단되면 해당 기간의 데이터를 다시 내보낼 수 없습니다.
애널리틱스 데이터를 BigQuery 샌드박스에 무료로 내보낼 수도 있지만 샌드박스 한도가 적용된다는 점에 유의하세요.

데이터 표시가 시작되는 시점

연결이 완료되면 24시간 이내에 데이터가 BigQuery 프로젝트로 전송되기 시작합니다. 일일 내보내기를 사용 설정하면 전날의 데이터가 포함된 1개의 파일(일반적으로 보고서에 설정한 시간대의 이른 오후)이 매일 내보내기됩니다.
1.
2.

참고자료

GA4로 쌓은 데이터를 분석하고 서비스 개선까지 해보고 싶다면
김민주 데이터 분석가
20대에 창업, 합병, 퇴사 후 지금은 데이터 분석을 합니다.

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