Kalkulačka pro Google Analytics BigQuery export
Publikováno: 8. 7. 2022 | 4 minuty čtení
Free verze Google Analytics 4, umožňuje aktivovat kontinuální exporty do BigQuery. To je nová funkcionalita, která nebyla v neplacené verzi Universal Analytics dostupná. Před tím, než ale takový export aktivujete, je nutné si uvědomit, že BigQuery je placená služba a tento export nebude zadarmo. Pokud tedy na Váš web nechodí jen hrstka lidí denně, tak je jasné, že platit budete.
Odhad nákladů není, ale vůbec jednoduchý. Pokud jste si hráli s kalkulačkou nákladů, kterou poskytuje samotný Google, tak asi víte, co mám na mysli. Do výpočtu vstupuje řada proměnných, které je nutné při výpočtu nákladů zohlednit. Jak ale má jeden vědět co tam nastavit. Bohužel parametry, se kterými kalkulačka nákladu pro BigQuery pracuje, nejsou pro webového analytika lehce uchopitelné, a proto jsme se rozhodli vytvořit kalkulačku, kterou jsme vypublikovali do aplikace Waaila. Kalkulačka tento odhad udělá za Vás, a to přímo z dat co v Google Analytics jsou. Nemusíte tak nic zadávat a hlavně nic platit.
Pokud chcete ale, ještě přesnější odhad, tak je nutné si pohrát s parametry v nastavení kalkulačky. Jak nad tím přemýšlet, jsem se pokusil shrnout do odpovědí na otázky, které nám klienti kladou.
Často kladené otázky k nákladům na BigQuery
Budu platit za export z Free verze Google Analytics do BigQuery?
Google Analytics 4 nabízí dva typy exportů, jeden exportuje všechny nasbírané eventy za předchozí den a až do 1 milionu eventů je zdarma (v placené verzi je zdarma do miliardy eventů). Pokud v Google Analytics máte více eventů než 1 milion, tak denní export již nelze použít a je nutné data exportovat přes streamovací mód, který je sice placený, ale zase nemá žádné omezení na objem dat.
Mám si pořídit BigQuery s flat-rate platbou a nebo mám platit, za on-demand použití?
Pokud uvažujete o prvním použí BigQuery a pouze pro data z Google Analytics, tak flat-rate platba nedává smysl.
Budu platit i za data, která nechám uložená v BigQuery?
BigQuery rozlišuje náklady, podle toho, jak se s daty pracuje, pokud nebudete v tabulkách exportovaných z Google Analytics dělat nějaké změny (a to opravdu nedělejte přímo do těchto tabulek) tak jsou data uložená v aktivní storage po dobu 90 dní a potom jsou přesunuty do dlouhodobého uložiště. Například tedy z roční historie GA4 dat, bude mít 90 dní uloženo v aktivní storage a zbylých 275 dní v dlouhodobé storage.
Budu platit za napojení Power BI nebo Data Studio na BigQuery?
Power BI umožňuje číst data dvěma způsoby. Importovat data na Power Bi server anebo použít přímé dotazy na BigQuery. V případě importu se jedná o jednorázové načtení dat a platí se pouze za toto načtení. Vzhledem k omezení Power BI na velikost načítaných dat a denní synchronizaci, platby nebudou tak výrazné. V případě přímých dotazů, samozřejmě závisí, kolik tabulek je propojených a jak je report složitý. Aktualizace jednoho reportu, může znamenat potom i několik dotazů. Data Studio funguje na podobném principu, každý report, může mít více dotazů. Dále je klíčové je mít představu, kolik uživatelů bude aktivně report používat a jak často. Ale obecně lze doporučit, aby se data nejprve agregovala a reportovací nástroj se napojil až na tyto agregované tabulky.
Pokud máte v plánu pracovat s neagregovanými daty a zatím, jste o exportu do BigQuery neuvažovali, tak mějte na paměti, že Google Analytics 4 má velice striktní politiku na uchovávání dat a pokud tento export nebude mít aktivovaný, tak po 14 měsících se k těmto datům již nedostanete. Není ale nutné zoufat, platby za BigQuery se i pro velké klienty pohybují v řádu nižších tisíc korun měsíčně. Nyní už budete schopni si parametry nastavit ještě přesněji.
