Die effektive Analyse und Nutzung von Daten zur Unterstützung fundierter Entscheidungen und zur Erzielung von Wettbewerbsvorteilen ist ein wesentlicher Bestandteil des Unternehmenserfolgs. Dabei stellt Looker Studio ein wertvolles Tool für die Datenanalyse dar. Jedoch kann es bei der direkten Verbindung zwischen Google Analytics 4 (GA4) und Looker Studio zu Problemen mit dem Token-Kontingent kommen. Die Token-Limits wurden seit der Umbenennung (Oktober 2022) von Google Data Studio in Looker Studio stark reduziert, was dazu führt, dass Kontingentüberschreitungen bei der Verbindung zwischen der GA4 API und dem Looker Studio häufiger auftreten.
Wenn bei alten Reports plötzlich Kontingentfehler auftreten, ist es schwierig, die Ursachen dafür zu identifizieren. Google hat hier Limits für eine Stunde, einen Tag und pro Property definiert. Die Erklärung, wie sich der Token-Verbrauch zusammensetzt, ist auf den ersten Blick auch nicht ganz klar.
Hohe Kosten vermeiden mit flexiblen Lösungen
Wir haben mit einem Vertriebsmitarbeiter von Google telefoniert, um das Token-Kontingentproblem eines Kunden zu besprechen. Der Vertreter schlug eine Enterprise-Lösung mit Basis-Kosten von etwa 40.000 Euro pro Jahr als mögliche Lösung vor. Jedoch würde ein Wechsel auf die Enterprise-Lösung lediglich zu einer Erhöhung des Token-Kontingents führen, ohne dass eine Garantie für eine zukünftige Lösung des Problems gegeben werden konnte.
Aus diesem Grund haben wir eine Token-freie Lösung konzipiert und mit der Umsetzung begonnen, nachdem der Kunde zugestimmt hatte. Wir sind davon überzeugt, dass diese Lösung langfristig mehr Flexibilität bietet und den Datenfluss optimieren kann, ohne auf eine Looker Enterprise-Lösung zurückgreifen zu müssen.
Was ist Google Analytics 4 (GA4)?
GA4 ist die neueste Version von Google Analytics und bietet Unternehmen eine Vielzahl von Funktionen, die es ihnen ermöglichen, die Leistung ihrer Websites und Apps besser zu verstehen. GA4 nutzt Maschine Learning und andere fortschrittliche Technologien, um Unternehmen dabei zu helfen, umfassende und genaue Einblicke in ihre Nutzer zu gewinnen. Unternehmen können mit GA4 auch benutzerdefinierte Berichte erstellen und auch auf Daten in Echtzeit zugreifen.
Wie setzten sich die Token Begrenzungen der GA4 API zusammen?
| Kontingentname | Standard-Property-Limit | Analytics 360-Property-Limit |
|---|---|---|
| Zentrale Tokens pro Property und Tag | 25.000 | 250.000 |
| Kerntokens pro Property und Stunde | 5.000 | 50.000 |
| Haupttokens pro Projekt, Property und Stunde | 1.250 | 12.500 |
| Gleichzeitige grundlegende Anfragen pro Property | 10 | 50 |
| Core Server-Fehler pro Projekt, Property und Stunde | 10 | 50 |
| Echtzeittokens pro Property und Tag | 25.000 | 250.000 |
| Echtzeittokens pro Property und Stunde | 5.000 | 50.000 |
| Echtzeittokens pro Projekt, Property und Stunde | 1.250 | 12.500 |
| Gleichzeitige Anfragen in Echtzeit pro Property | 10 | 50 |
| Echtzeit-Serverfehler pro Projekt, Property und Stunde | 10 | 50 | Trichtertokens pro Property und Tag | 25.000 | 250.000 |
| Trichtertokens pro Property und Stunde | 5.000 | 50.000 |
| Trichtertokens pro Projekt, Property und Stunde | 1.250 | 12.500 |
| Gleichzeitige Anfragen pro Property im Trichter | 10 | 50 |
| Trichterserverfehler pro Projekt, Property und Stunde | 10 | 50 |
Was ist BigQuery?
BigQuery ist ein cloudbasiertes Datenbank- und Analysesystem von Google Cloud, das Unternehmen dabei unterstützt, große Datenmengen schnell zu analysieren und zu Strukturieren. BigQuery verwendet SQL-ähnliche Abfragesprachen und bietet eine nahtlose Integration mit anderen Google-Tools, darunter GA4 und Looker Studio.
Kann BigQuery die gleichen werte wie GA4 wieder geben?
Es ist möglich, dass BigQuery die gleichen Werte wie GA4 zurückgibt. Hierfür müssen die Daten in BigQuery entsprechend strukturiert werden, sodass sie die gleichen Messwerte und Dimensionen wie in GA4 enthalten.
In GA4 wird eine standardisierte Tabelle für Messwerte und Dimensionen verwendet, die auch in BigQuery genutzt werden kann. Diese Tabelle ist in BigQuery als „events_“ und „event_params_“ bekannt. Um die gleichen Werte wie in GA4 zu erhalten, müssen die Daten in dieser Tabellenstruktur importiert werden. Dies erfordert jedoch Programmierkenntnisse.
Was ist das Looker Studio?
Looker Studio ist die Basisversion der Looker Plattform und bietet grundlegende Funktionen zur Datenanalyse und Berichterstellung. Mit Looker Studio können Benutzer Daten visualisieren und analysieren, Dashboards erstellen und Berichte generieren. Es gibt jedoch einige Einschränkungen in Bezug auf Skalierbarkeit und Funktionalität.
Looker Studio Enterprise hingegen bietet erweiterte Funktionen und Skalierbarkeitsoptionen für Unternehmen mit umfangreicheren Datenanalyseanforderungen. Diese Version enthält zusätzliche Funktionen wie Data Governance, erweiterte Sicherheitsfunktionen, erweiterte Integrationsoptionen und höhere Skalierbarkeit. Darüber hinaus bietet Looker Studio Enterprise ein höheres Maß an Unterstützung durch den Looker-Support.
Insgesamt bietet Looker Studio Enterprise Unternehmen eine umfassendere und leistungsfähigere Datenanalyseplattform als die Basisversion Looker Studio.
Effizientes Datenmanagement: Der Aufbau eines GA4- zu BigQuery- zu Looker Studio-Datenstroms
Um einen optimalen Datenstrom zu schaffen, ist es empfehlenswert, eine Verbindung zwischen Google Analytics 4 (GA4) und BigQuery herzustellen und anschließend BigQuery mit Looker Studio zu verbinden. Diese Struktur ermöglicht es Unternehmen, Daten schnell und effektiv zu analysieren, ohne dass das Token-Limit von GA4 überschritten wird.
Warum kann es bei einer direkten Verbindung zwischen GA4 und Looker Studio zu Kontingent Erschöpfung kommen?
Direkte Verbindungen zwischen GA4 und Looker Studio können schnell zu Kontingentproblemen führen, da das Token-Limit von GA4 schnell erschöpft sein kann. Durch die Verbindung mit BigQuery können jedoch große Datenmengen schnell analysiert werden, was zu einer Optimierung der Abfragen führt. BigQuery speichert die Daten in einem Cloud-Speicher, auf den Looker Studio dann zugreifen kann, um benutzerdefinierte Berichte und Dashboards zu erstellen.
Welche Vorteile bietet der Datenstrom-Aufbau GA4 => BigQuery => Looker Studio im Vergleich zur direkten Verbindung?
Der Datenstrom-Aufbau GA4 => BigQuery => Looker Studio bietet eine Vielzahl von Vorteilen im Vergleich zur direkten Verbindung. Zunächst einmal ermöglicht dieser Aufbau eine nahtlose Integration von Google Analytics 4 (GA4) und BigQuery. Dies bedeutet, dass die Daten aus GA4 direkt in BigQuery fließen, ohne dass eine manuelle Übertragung erforderlich ist.
Ein weiterer Vorteil dieses Datenstrom-Aufbaus ist die Skalierbarkeit. Da BigQuery für die Verarbeitung großer Datenmengen ausgelegt ist, kann es problemlos Daten aus GA4 in Echtzeit verarbeiten. Dies bedeutet, dass Unternehmen jeder Größe und mit jeder Datenmenge den Datenstrom-Aufbau GA4 => BigQuery => Looker Studio nutzen können, um Daten in Echtzeit zu analysieren und zu visualisieren.
Darüber hinaus bietet dieser Datenstrom-Aufbau die Möglichkeit, die Daten auf eine Weise zu strukturieren, die für das Unternehmen am nützlichsten ist. Durch die Verwendung von Looker Studio können Unternehmen benutzerdefinierte Dashboards erstellen, die auf ihre spezifischen Anforderungen zugeschnitten sind. Unternehmen können beispielsweise Daten nach Kampagne, Zielgruppe oder anderen Kriterien gruppieren und filtern, um spezifische Insights zu gewinnen.
auch die integrieren, der Daten mit anderen Tools und Systemen ist mit Diesem Aufbau möglich. Da BigQuery in der Google Cloud Plattform (GCP) gehostet wird, können Unternehmen Daten nahtlos mit anderen Tools und Systemen integrieren, z.B. mit Google Looker Studio, Google Cloud Machine Learning Engine oder Matomo.
Insgesamt bietet der Datenstrom-Aufbau GA4 => BigQuery => Looker Studio eine Reihe von Vorteilen gegenüber einer direkten Verbindung. Unternehmen können Echtzeit-Datenanalyse und -visualisierung durchführen, Daten auf eine Weise strukturieren, die für sie am nützlichsten ist, und die Daten mit anderen Tools und Systemen in der GCP integrieren.
Analyse von Big Data mit Looker Studio
Die Analyse von Big Data ist heute für viele Unternehmen unerlässlich, um Geschäftsprozesse zu optimieren und Wettbewerbsvorteile zu erzielen. Looker Studio Enterprise und BigQuery sind leistungsstarke Tools, die Unternehmen bei der schnellen und effektiven Analyse großer Datenmengen unterstützen. Durch den Datenstrom-Aufbau GA4 => BigQuery => Looker Studio können Unternehmen ihre Datenanalyse optimieren und fundierte Entscheidungen treffen.
Jedes Unternehmen wird irgendwann ein Unternehmen für Datenanalyse sein, oder es wird nicht mehr existieren.
Anwendungsmöglichkeiten des Datenstrom: GA4 => BigQuery => Looker Studio
Der Datenstrom-Aufbau zwischen GA4, BigQuery und Looker Studio eröffnet zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten für Unternehmen, um ihre Daten effektiver und effizienter zu nutzen. Im Folgenden werden einige dieser Anwendungsmöglichkeiten näher erläutert:
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- Datenintegration und Konsolidierung: Mit dem Datenstrom können Unternehmen Daten aus verschiedenen Quellen integrieren und konsolidieren, um ein umfassendes Bild ihrer Geschäftsprozesse zu erhalten. Beispielsweise können Daten aus Webanalyse-Tools, CRM-Systemen und anderen Quellen über GA4 und BigQuery zusammengeführt werden.
- Datenaufbereitung und -bereinigung: Unternehmen können Daten schnell und einfach aufbereiten und bereinigen, um sie für Analysen und Berichte vorzubereiten. Mit BigQuery können Daten schnell importiert und bereinigt werden, bevor sie in Looker Studio weiterverarbeitet werden.
- Datenanalyse und -visualisierung: Durch die Verknüpfung von GA4, BigQuery und Looker Studio ermöglicht der Datenstrom Unternehmen eine optimierte Datenanalyse und -visualisierung. Looker Studio bietet eine Vielzahl an Werkzeugen und Funktionen zur Umwandlung von Daten in aussagekräftige Berichte und Dashboards, welche von Entscheidungsträgern leicht interpretiert werden können. Somit können Unternehmen wertvolle Erkenntnisse gewinnen, um ihre Geschäftsprozesse effektiver zu gestalten.
- Echtzeit-Analysen: Indem Unternehmen den Datenstrom zwischen GA4, BigQuery und Looker Studio nutzen, können sie Echtzeit-Analysen durchführen und schnell auf veränderte Geschäftsbedingungen reagieren. Diese Technologie erlaubt es Unternehmen, ihre Daten effektiver zu nutzen und ihre Geschäftsprozesse zu optimieren, was wiederum zu einer Steigerung der Effizienz und des Erfolgs führen kann.
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Datenaustausch im Einklang mit dem Deutschen Datenschutz
Der Datenschutz in Deutschland und Europa stellt ein wichtiges Thema dar, das Unternehmen bei der Verarbeitung von Daten berücksichtigen sollten. Der Austausch von Daten zwischen verschiedenen Plattformen und die Speicherung von Daten außerhalb Europas kann jedoch zu Problemen führen und den Datenschutz gefährden. Um dies zu vermeiden, ist es ratsam, auf lokale Big-Data-Anbieter oder Anbieter für Datenanalyse zurückzugreifen, die ihre Server innerhalb Deutschlands oder Europas betreiben oder eine eigene Server-Lösung anbieten, um den Datenstrom innerhalb Deutschlands und Europas zu halten. Unternehmen sollten dabei sorgfältig prüfen, welcher Anbieter ihren Anforderungen am besten entspricht, und welche Maßnahmen ergriffen werden, um den Datenschutz und die Datensicherheit zu gewährleisten.
Hier eine Tabelle von Unternehmen, die aus Deutschland kommen und Ihre Daten auch in Deutschland speichern:
| Abieter | Beschreibung | Website | Preise |
|---|---|---|---|
| Matomo | Eine Open-Source-Analytics-Plattform mit Fokus auf Datenschutz | https://matomo.org/ | Kostenlos(Eigene Server Lösung) Cloud Lösung ab 19 Euro/Monat |
| etracker | Eine Analytics-Plattform, die sich auf Datenschutz konzentriert | https://www.etracker.com/ | Basic ab 9 Euro Pro ab 19 Euro Enterpriese ab 99 Euro |
| Mapp | Eine Customer-Engagement-Plattform, die Marketinglösungen anbietet | https://mapp.com/de/ | Auf Anfrage |
Neben der Speicherung und Übertragung von Daten spielt der Datenschutz auch bei der Datenanalyse eine wichtige Rolle. Unternehmen sollten daher bei der Datenanalyse sicherstellen, dass sie die Datenschutzvorschriften einhalten und keine personenbezogenen Daten ohne ausdrückliche Zustimmung der Betroffenen verwenden. Durch die sorgfältige Auswahl von Anbietern und die Einhaltung der Datenschutzvorschriften können Unternehmen sicherstellen, dass sie ihre Daten effektiv nutzen können, ohne dabei die Privatsphäre ihrer Kunden oder Mitarbeiter zu gefährden. Unternehmen sollten sich bewusst sein, dass Datenschutz kein einmaliges Ereignis ist, sondern eine kontinuierliche Verantwortung, um das Vertrauen der Kunden und Mitarbeiter zu wahren und rechtliche Konsequenzen zu vermeiden.
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