こんにちは。SCSK池宮です。
今回は、アクセス解析ツールとして有名なGoogle AnalyticsとBigQueryの連携を試してみます。
2つとも同じGoogleサービスのため相性がよく、実はとても簡単に（数回のクリックで）実現できます。
Google Analytics（GA）でできること
まずは、GAって何ができるの？という方向けに、（かなりざっくり）サービスのご紹介です（既にご存知の方は読み飛ばしていただいて大丈夫です）。
Google Analyticsは自分のサイトを訪問してくれた人（達）を分析することができます。
- 何のページが人気なの？
- どんな経路で来た？
- どんな操作をした？（ダウンロードやスクロール等）
- 滞在時間はどのくらい？ etc…
これらの情報は「Google Analyticsタグ」をサイトに仕込むことで、簡単に取得できるようになります。
Google Analyticsは基本的に無料で利用することができ、ほとんどの操作がコンソールぽちぽち（GUI）で完結するため、初心者にもハードルが低く設定されています。
もちろん、Google Analyticsコンソールからもアクセス解析データを見ることができますが、BigQueryと連携することで解析データの加工や外部データを組み合わせた幅広い分析を実現できます。
Google AnalyticsとBigQueryの連携
※今回は既にGoogle Analyticsでデータ収集が完了している状態からスタートします。
①BigQueryを使えるようにする
まずは、連携先のGoogle CloudプロジェクトでBigQueryが有効になっているか確認します。
- Google Cloudコンソールから、「APIとサービス」の「ライブラリ」を開く。
- 「カテゴリ」の「ビッグデータ」から、「BigQuery API」を選択。
- 「APIが有効です」が表示されていたら準備OK！
②BigQueryリンクを作成する
続いて、Google AnalyticsとBigQueryを連携するためのリンクを作成していきます。
- Google Analyticsコンソールにアクセスして、「管理」画面に入る。
- 「BigQueryのリンク」から、「リンク」を選択。
- 連携したいGoogle Cloudプロジェクトを選択。（自分のGoogleアカウントからアクセスできるプロジェクトが表示されます。）
- データのロケーションやエクスポートタイプ（データを連携する頻度）を選択。
- 最後に「送信」をクリックすると、リンクが作成！
データを確認してみよう
BigQueryにアクセスすると、「analytics_xxxxxxxxx(Google AnalyticsプロジェクトID)」というデータセットが作成されていることが確認できました。
※1日1回の連携を選択した場合は、1日～2日ほど待って確認してみてください。
実は、Google Analyticsから連携されたデータを見ると一部のデータが入れ子のようになっています。
調べてみるとネスト型と呼ばれるデータ形式だそうですが、このデータをLooker Studioで接続する方法も別記事でご紹介できればと思います。
単体でも十分便利なGoogle Analyticsですが、BigQueryに連携するとデータ分析の幅がぐんと広がるので、是非活用いただけたら幸いです。
最後までお読みいただきありがとうございました。