W tym poście opiszę i pokażę jak pobierać dane z Google Analytics do naszych rozwiązań BI.

Istnieją na to przynajmniej dwa sposoby! W tym artykule skupimy się na tym drugim –

Połączenie danych z Google Analytics do Power BI.

Jeżeli prowadzisz sklep internetowy, lub masz swoją stronę internetową, na pewno znasz Google Analytics. Jest to narzędzie dostarczone, jak nazwa mówi, przez Google, które zbiera informacje o użytkownikach Twojej strony, jak i samej stronie. Możesz w nim tworzyć raporty na temat tego co się dzieje w sklepie, blogu lub na stronie. 

Dużo sklepów online nie może żyć bez tego narzędzia 😊. Warto więc zapoznać się z tym, jak można je połączyć z naszymi rozwiązaniami Business Intelligence. Pozwoli to na stworzenie spersonalizowanych rozwiązań dla Ciebie lub Twojego klienta. 

Poniżej screen z aplikacji analizującej tego bloga. Możemy zobaczyć widok domyślny Google Analytics. Są to proste dane, jednak możliwości jest mnóstwo, to tylko wierzchołek góry lodowej… 😉

Jeżeli połączymy dane zbierane przez Google Analytics z naszymi danymi, które są już w bazie, możemy przeprowadzić wiele nowych analiz, w zależności od potrzeb. 

W kolejnych artykułach napiszę więcej o samych metrykach i danych zbieranych przez tę aplikację. Będzie to przydatne dla tych, którzy pracują w branży internetowej, e-commerce.

No ale… żeby móc przygotować analizy z danych tego narzędzia, trzeba na samym początku się z nim połączyć i pobrać to czego potrzebujemy.

Istnieją przynajmiej dwa sposoby na pobieranie danych z narzędzia Google Analytics do narzędzi BI. 

Możemy to robić następująco. 

 1. Stworzyć paczkę w SQL Server Integration Services (SSIS) i za pomocą odpowiedniego konektora podpiąć się naszym użytkownikiem i pobrać dane. Jest to dobre rozwiązanie, jeżeli chcemy integrować dane z już istniejącymi danymi w naszej bazie czy rozwiązaniu BI.

  2. W Power BI za pomocą odpowiedniego konektora i naszego użytkownika łączymy się do Google         Analytics i pobieramy potrzebne nam dane. Rozwiązanie to jest mniej skomplikowane i nawet  osoba bez wiedzy o procesach ETL jest w stanie takie dane dostać. 

Ten post pokaże Wam jak wykorzystać sposób nr 2. Niedługo powstanie kolejny post, który przybliży Wam SSIS i korzystanie z konektora do GA (Google Analytics).

Przed rozpoczęciem pracy należy się upewnić, że poniższe warunki zostały spełnione: 

 

  • Posiadamy konto na Gmail, które ma dostęp do Google Analytics, do którego się połączymy.
  • Posiadamy zainstalowany program Power BI.

Zachęcam do stworzenia osobnego użytkownika do celów pobierania danych. Pozwoli to na lepszą kontrolę przesyłania i unikniemy sytuacji kiedy ktoś korzysta z naszego konta admina. Mi do tego służyć będzie konto : data.transfer.ga. 

No dobrze, wiemy już co powinnyśmy mieć, więc przejdźmy w końcu do faktycznego ładowania danych. 

Otwórzmy nasz Power BI Desktop. Możemy zalogować się jako my, kontem na którym posiadamy licencję Pro, lub po prostu tym którego używamy do tworzenia naszych raportów. Później wymusimy na Power BI łączenie się do Google Analytics innym kontem niż jesteśmy zalogowani. 

Należy pamiętać, że po pierwszym połączeniu zapisze on użytkownika i hasło do logowania do Google Analytics. Możemy je później wyczyścić klikając na górnym pasku na opcję – Edit Queries -> Data source settings.

Możemy tam wyczyścić nasze zapisane uprawnienia do łączenia z witryną. Jeżeli łączymy się pierwszy raz to nie ma potrzeby, aby wykonywać ten krok. 

Połączenie się z danymi z Google Analytics opiera się wyłącznie na wybraniu odpowiedniego konektora i posiadaniu uprawnień do łączenia się ze stroną. Proces wygląda tak:

1. Na pasku klikamy opcję Get data, znajdującą się w lewej części paska zadań. 

2. Następnie wybieramy konektor Google Analytics.

3. Wybieramy poświadczenia jakimi będziemy się logować, czyli nasze konto e-mail posiadające uprawnienia do strony.  W moim przypadku będzie to specjalny użytkownik do ładowania danych – data.transfer.ga@gmail.com

3. Otworzy nam się widok na możliwe platformy, wybieramy odpowiednią i opcję Wszystkie dane witryny.  Otworzy się nam lista widoków – folderów w których pogrupowane będą metryki i wymiary dostępne do analizy. 

 

Jak widać nie musiałam podawać swojego loginu i hasła, ponieważ Power BI zapamiętał je podczas pierwszego logowania. Aby móc wejść jako np. inny użytkownik musimy wyczyścić uprawnienia, tak jak pisałam wcześniej korzystając z opcji Edit queries -> Data source settings

Po połączeniu się już do źródła danych – Google Analytics, możemy zabrać się za wybieranie metryk i wymiarów, które będziemy analizować. Google dostarcza nam pełną dokumentację dotyczącą tego, co dane metryki oznaczają. Znajdziemy ją pod linkiem:

https://ga-dev-tools.appspot.com/dimensions-metrics-explorer

W moim wypadku interesować mnie będą metryki:

Session duration z widoku Session. Dowiemy się ile trwała sesja przy zadanych parametrach.

Date z widoku Time. Pokaże nam z jakiego dnia dana sesja na stronie miała miejsce.

Users z widoku User. Dostaniemy informację ile użytkowników było na stronie. 

Po wybraniu naszych metryk dostaniemy widok takiej tabeli informującej ile użytkowników weszło na naszą stronę danego dnia i jak długo na niej zostali. Długość sesji określona jest w sekundach.

Wynikiem naszych działań będzie tabela zawierające potrzebne informacje. Możemy dowolnie dobierać dane, tak aby powstał model danych pomagający w naszych analizach. Jeżeli prowadzimy sklep internetowy to przydatnymi metrykami będzie na przykład ruch na stronie (Traffic), ilość obejrzeń danego produktu porównana z ilością zakupów tego produktu. Możliwości jest multum! 

 

Korzystanie z konektora do Google Analytics jest bardzo proste. Praktycznie każdy może bawić się danymi i Power BI jest do tego dobrym narzędziem 🙂 

W kolejnych postach postaram się przybliżyć przykłady analiz, które robiłam z danych z Google Analytics oraz pokazać jak alternatywnie pozyskać te dane korzystając z SQL Server Integration Services.

W razie pytań czy uwag do tekstu zapraszam do kontaktu ze mną 🙂 Czekam na Wasze komentarze i maile. Adres znajdziecie w zakładce Kontakt. 🙂

 

Trzymajcie się, 

Dagmara

.