高度な集計、分析ができる
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GA4の標準的なレポート方法である標準レポート、探索レポート、Looker Studioなどの設定が面倒な場合があり、さくっと調べられるのが良い
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Looker Studioにないディメンジョン、指標を使いたい時がある
- グループ集計（特定の文字列を含むページ全体のユーザー数）を行う※セグメントが必要なレポート要件は探索レポートでしか満たせないため
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自動、カスタムパラメータで取得した情報の複雑な加工
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機械学習（モデルの活用）分析の活用
他のプラットフォームとデータを連携できる
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BIツール（Tableau）やPush配信システム、レコメンドシステムなど
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FirebaseSDKが取得する、app_purchase/notification/dynamic_linkの情報を使いたい ※GA4には出てこないディメンジョンがあるが、BigQueryのスキーマにのみ存在している情報がある
- BigQueryはGoogle Cloud Platform（GCP）の一部であり、多くの他のツールとの統合が可能です。例えば、Looker Studio、Cloud AI、Dataflowなどがあります。
GAのタグ実装のデバッグ、データ収集の検証をするため
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データマネージメント、データガバナンス視点
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タグのQA(validation)中にリアルタイムで特定のID毎のデータを正確に確認できる
非集計データの長期保存
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データのバッグアップ。可能であれば、BigQueryの古いテーブルを定期的に削除しGCSに残していく処理をしたい
高度なセッション分析がしたい（ga_session_number、ga_session_idの活用）
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パスレポート（ページやイベント等）
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何回目のセッション
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流入経路
リアルタイム分析がしたい
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GA4はトラフィックのリアルタイムデータをBigQueryに出力することができます。GA4の限定的なリアルタイムレポートでは満たせない要件をBigQueryに出力された情報を使うことで実現可能です
番外編: GAのBigQueryを利用する際に準備するもの
GA4とBigQueryでは管理する人のスキルが異なるため、BigQueryを利用することが決まった時点で、データマネージメント、GCP（BigQueryはGCPの機能の1つ）の管理ができる人を準備したいと思います。
主に、（クエリー）コストの肥大を防ぐためのデータの整理とコストの定期的なチェックとなります。
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分析レポート用に必要なデータマートの作成
毎回、GA4がExportするテーブルをそのままクエリーで集計するよりも、よく使う情報に集約したテーブルを準備したほうが、クエリーコストが抑えれます。恒久的にBigQueryをレポートに使っていくのであれば準備しましょう -
BigQueryのクエリ課金額をslack通知する
気が付いたら、コストが肥大しているクエリーコスト。関係者が沢山いる場合は特に、誰がいつどういうクエリーを実行して費用がどれくらい発生しているかを把握できる環境を準備しておくと改善を検討できます -
BigQueryをクエリ利用状況のTableauレポート化
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BigQueryのテーブル容量のTableauレポート化
slackはスレッドが流れていってしまうので振り返るのが難しいのですが、週次や月次のサマリーをTableauに残しておくと、課題の発見や来期の予算が算定できます
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