Die 3. Google Analytics Konferenz D-A-CH fand vom 7. bis 9. Oktober 2013 im Schloß Schönbrunn in Wien statt. International renommierte Webanalyse-Experten präsentierten an drei Tagen aktuelle Themen rund um Google Analytics. Alle weiteren Veranstaltungen, e-Books und Informationen rund um Webanalyse, Conversion-Optimierung und Search sind auf http://www.e-dialog.at zu finden.

1. 22.10.2013
BigData und BigQuery
Siegfried Stepke & Lukas Wojcik, e-dialog
Google bietet eine Schnittstelle von Analytics zu BigQuery, seiner Big Data Engine.
Was kann das bringen?
WAS IST EIGENTLICH BIG DATA?
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2. 22.10.2013
Big data is like teenage sex:
everyone talks about it,
nobody really know how to do it,
everyone thinks everyone else is doing it,
so everyone claims they are doing it…
• Was ist BigData?
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3. 22.10.2013
Unter uns gesagt:
Big Data ist eine willkommene Ausrede,
bisherige Versäumnisse in der DatenAnalyse aufzuholen.
Voraussetzungen:
• Ziele - Business Objectives
• Datenqualität
Dann reicht oft schon „small data“
Warum also?
•
•
•
•
Große Datenmengen strukturiert untersuchen
Abfolgen erkennen
Anreichern
Mit Rohdaten arbeiten
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4. 22.10.2013
Use Cases
• Besucherverhalten in sehr langen Zeiträumen
analysieren:
– „Welche Website Bereiche hatten die höchste
Volatilität in der Absprungrate zwischen 2010 und
2013?“
• Komplexe Flows untersuchen:
– “Aus welchen Quellen kamen User, die im CheckoutProzess ausstiegen um innerhalb von 10 Minuten mit
einem Voucher-Code den Prozess abzuschließen?
Welche Codes waren das?”
Use Cases
• Daten anreichern und abfragen:
– z.B. Autoren-Details: “Zeig mir die Engagement-Rate
meiner Top-100 Autoren nach Channel in 2012”
– Z.B. nachträglich Produkt-Attribute dazuladen: “Zeig
mir alle Warenkörbe, die rote Produkte enthielten im
Vergleich zu Produkten aus Leder”
• Data-Warehouse Integration:
– “Mache eine wöchentliche Auswertung der
eingeloggten User, schreibe die Top-5 angesehenen
aber nicht gekauften Produkte in unser CRM.”
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5. 22.10.2013
Use Cases
• Komplexe Anreicherung
– Wetter Daten nach Datum und Region
– Geographische Informationen wie
• Durchschnittliche Haushaltseinkommen
• Einwohnerdichte
• …
GOOGLE‘S BIGQUERY
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6. 22.10.2013
Was ist Google BigQuery?
• Ein Web Service, das interaktive Analysen an
riesigen Datensets bis zu Milliarden Rows
ermöglicht.
Google BigQuery empfiehlt Tabellen nicht
relational aufzubauen,
sondern
denormalisiert
Relational
Denormalisiert
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7. 22.10.2013
Um Redundanz zu vermeiden, sollten Tabellen
verschachtelt (nested)
erstellt werden:
Denormalisiert
Verschachtelt
SQL-Like Queries; Nur Abfragen (kein INSERT
und kein UPDATE)
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8. 22.10.2013
Datenimport
• Optionen:
•
•
Direkt Upload (Browser Tool)
API
•
•
•
Streaming
Google Cloud Storage
Google Analytics Premium
Datenimport
API CSV Limits
•
•
Maximale Zeilen & Spaltenlänge:
Maximale Dateigröße beim Upload:
• Komprimiert:
• Unkomprimiert, mit Zeilenumbrüchen:
• Unkomprimiert, ohne Zeilenumbrüche:
1 MB
1 GB
4 GB
1 TB
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9. 22.10.2013
Datenimport
API JSON Limits
•
•
Maximale Zeilenlänge:
Maximale Dateigröße beim Upload:
• Komprimiert:
• Unkomprimiert:
20 MB
1 GB
1 TB
Datenimport
API
•
Verschiedene fertige Libraries für
•
•
•
•
•
•
•
•
.NET
Java
PHP
JavaScript
Python
Ruby
etc…
Daten Live Streamen möglich
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10. 22.10.2013
Schnittstelle
•
•
•
•
Täglicher Upload der gesammelten Daten
(unsampled)
Auf Session-Level inklusive aller Session-Hits(!!!)
nested inklusive Timestamps. Jede Session ist eine
Zeile.
D.h. wir haben es ab nun erstmals in GA mit
Rohdaten zu tun, die uns zur Verfügung stehen!
Ermöglicht damit vorige Use-Cases und z.B. TVTracking!
Import aus Google Analytics per CSV
Nur aggregierte, gesampelte Daten mit eingeschränkten
Attributen…
1. Google Analytics Report öffnen
2. Höchstmögliche Anzahl Zeilen
auswählen:
3. CSV Datei exportieren:
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11. 22.10.2013
Datenimport
Import aus Google Analytics per CSV
4. Neues Dataset
6. CSV Datei
auswählen
5. Create and Import
Oder über die APIs automatisiert…
Vergleich
• Rohdaten
• Un-sampelt
• Abfolgen innerhalb von
Sessions verfügbar
• Alle Attribute
denormalisiert verfügbar
• Aggregierte Daten
• Gesampelte Daten
• • Dimensionen können nur
soweit es die API im Export
erlaubt gemeinsam
ausgewertet werden
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12. 22.10.2013
ABFRAGEN UND REPORTING
Abfragen und Reporting
• Browser-Tool
• Command Line Interface
• API
– Selbst programmiert
– Von Google
• XLS Connector
• Fusion Tables
– Third Party…
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13. 22.10.2013
Demo
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14. 22.10.2013
Das Produkt
•
•
•
•
Analyse riesiger Datenmengen ohne ein Datenzentrum zu
betreiben.
Jederzeit kündbar.
Jederzeit eigene Daten
löschen.
2 Preiskomponenten:
•
•
Ausgeführte Abfragen
Belegter Speicherplatz
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15. 22.10.2013
BigQuery Preise
• On-Demand
•
•
•
•
Speicherplatz
100GB gratis
$80 (per TB/Monat)
Interaktive Abfragen $35 (per durchlaufenen TB)
Batch Abfragen
$20 (per durchlaufenen TB)
Inserts streamen
Kostenlos bis 01.01.2014
(danach $0.01 per 10.000 eingefügte Zeilen)
BigQuery Preise
• Paketpreise
•
•
•
•
100 TB
400 TB
1.500 TB
4.000 TB
$3.300 / Monat ($33 per TB)
$12.000 / Monat ($30 per TB)
$40.500 / Monat ($27 per TB)
$100.000 / Monat ($25 per TB)
(On Demand: $80 per TB)
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16. 22.10.2013
Premium only
• Sprechen Sie mit uns, wenn für Sie relevant!
• e-dialog ist
Vielen Dank!
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17. 22.10.2013
Voraussetzungen
•
•
Google Account anlegen
Billing im API Center aktivieren:
•
•
https://code.google.com/apis/console/
Neues Dataset in BigQuery anlegen:
•
https://bigquery.cloud.google.com
API Center
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18. 22.10.2013
Google API’s Rechtevergaben
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