Comment Exporter les Données de Universal Analytics vers Google Sheets et BigQuery

Universal Analytics (UA), l'outil de mesure et d'analyse des données de site web de Google, cessera ses activités dans quatre jours. Cette situation pose un problème majeur pour de nombreuses entreprises qui dépendent de ces données pour leurs analyses de performance, leur prise de décision stratégique, et leur compréhension approfondie du comportement des utilisateurs. La transition vers Google Analytics 4 (GA4) est inévitable, mais cela ne signifie pas que les précieuses données historiques doivent être laissées de côté.

Importance de sauvegarder les données historiques

Les données historiques jouent un rôle crucial dans l'analyse des tendances à long terme, la comparaison des performances au fil du temps et l'élaboration de stratégies basées sur des données éprouvées. Sans ces données, il est difficile de mesurer les progrès et d'identifier les domaines nécessitant des améliorations. De plus, la capacité à accéder à des données historiques permet de répondre aux questions d'affaires qui exigent une perspective historique, ce qui est essentiel pour une planification efficace et une prise de décision éclairée.

Objectif de l'article

L'objectif de cet article est de fournir un guide détaillé, étape par étape, sur la manière d'exporter les données de Universal Analytics vers Google Sheets et Google BigQuery. Ce guide permettra aux utilisateurs de conserver leurs précieuses données UA et de continuer à les exploiter pour des analyses futures. Nous couvrirons les raisons pour lesquelles il est crucial d'exporter ces données, les prérequis nécessaires, et les procédures détaillées pour effectuer l'exportation manuellement dans Google Sheets et BigQuery.

1. Pourquoi exporter les données de Universal Analytics

Importance des données historiques pour l'analyse

Les données historiques de Universal Analytics sont essentielles pour toute organisation souhaitant effectuer des analyses approfondies de ses performances en ligne. Ces données permettent de :

• Identifier des tendances à long terme : Les données historiques offrent une vue d'ensemble des performances sur plusieurs années, permettant de discerner des tendances saisonnières, des variations de marché, et des impacts à long terme de diverses stratégies marketing.

• Évaluer l'efficacité des campagnes : En comparant les performances actuelles avec les données passées, les entreprises peuvent déterminer quelles campagnes ont été les plus efficaces et pourquoi. Cette analyse rétrospective est cruciale pour l'optimisation future des stratégies marketing.

• Prévoir les futures performances : En utilisant les données historiques, les entreprises peuvent effectuer des prévisions basées sur des modèles éprouvés. Cela permet de planifier plus efficacement les budgets marketing et les ressources, en se basant sur des données concrètes plutôt que sur des estimations subjectives.

Comparaison entre Universal Analytics et GA4

Google Analytics 4 (GA4) est la nouvelle version de l'outil d'analyse de Google, qui offre plusieurs améliorations par rapport à Universal Analytics, notamment une meilleure intégration des analyses multiplateformes et une approche centrée sur les événements. Cependant, il est important de comprendre que GA4 est fondamentalement différent de UA :

• Structure des données : GA4 utilise une structure de données centrée sur les événements, contrairement à la structure centrée sur les sessions de UA. Cela signifie que les métriques et les dimensions sont capturées différemment, rendant la comparaison directe entre UA et GA4 complexe.

• Nouveaux rapports et analyses : GA4 offre des outils d'analyse plus avancés et personnalisables, mais cela nécessite une période d'apprentissage pour les utilisateurs habitués à UA. Les rapports standard de UA ne se retrouvent pas directement dans GA4.

• Transition nécessaire : Étant donné que UA cessera ses activités, il est impératif de migrer vers GA4. Cependant, les données historiques de UA ne seront pas automatiquement transférées, d'où l'importance de les exporter et de les sauvegarder.

Utilisations futures des données exportées

Les données exportées de Universal Analytics peuvent être utilisées de diverses manières pour continuer à influencer les décisions stratégiques :

• Analyses comparatives : Les entreprises peuvent utiliser les données historiques pour comparer les performances passées avec les nouvelles données collectées dans GA4, permettant de comprendre l'impact des nouvelles stratégies ou des changements de marché.

• Création de rapports rétrospectifs : Les données exportées peuvent être intégrées dans des outils de reporting pour générer des rapports rétrospectifs, offrant ainsi une vue continue des performances au fil du temps.

• Amélioration des modèles prédictifs : En utilisant des techniques d'apprentissage automatique, les données historiques peuvent enrichir les modèles prédictifs, améliorant ainsi leur précision et leur fiabilité pour des prévisions futures.

En conclusion, l'exportation des données de Universal Analytics est une étape cruciale pour toute organisation souhaitant conserver une vue complète et continue de ses performances en ligne. Les sections suivantes de cet article détailleront les étapes nécessaires pour effectuer cette exportation vers Google Sheets et BigQuery, garantissant ainsi que ces données restent accessibles et exploitables à l'avenir.

2. Prérequis pour l'exportation des données

Compte Google Analytics

Pour exporter vos données de Universal Analytics, il est essentiel de disposer d'un compte Google Analytics actif. Voici les étapes détaillées pour vous assurer que votre compte est correctement configuré :

• Création et accès au compte : Si vous n'avez pas encore de compte Google Analytics, rendez-vous sur Google Analytics et créez un compte en suivant les instructions. Si vous avez déjà un compte, connectez-vous en utilisant vos identifiants.

• Configuration de la propriété : Assurez-vous que la propriété que vous souhaitez exporter est configurée correctement dans votre compte Google Analytics. Vous devriez voir une liste de vos propriétés dans l'interface principale de Google Analytics.

• Vérification des vues et des rapports : Avant de procéder à l'exportation, assurez-vous que les vues et les rapports que vous souhaitez exporter sont bien configurés. Cela inclut la personnalisation des rapports avec les dimensions et les métriques appropriées.

Accès à Google Sheets

Google Sheets est un outil puissant et gratuit qui permet de stocker et d'analyser des données de manière flexible. Voici comment vous assurer que vous avez accès à Google Sheets :

• Compte Google : Vous devez disposer d'un compte Google. Si vous n'en avez pas, créez-en un gratuitement sur Google.

• Accès à Google Sheets : Connectez-vous à Google Sheets avec votre compte Google. Vous pouvez créer une nouvelle feuille de calcul ou ouvrir une feuille existante.

• Google Sheets Add-on : Pour automatiser l'exportation des données, vous aurez besoin de l'add-on Google Analytics pour Google Sheets. Cet add-on permet de connecter directement Google Analytics à Google Sheets et d'automatiser le processus d'extraction de données.

Accès à Google BigQuery

Google BigQuery est une plateforme d'entrepôt de données sans serveur et hautement évolutive. Pour exporter vos données de Universal Analytics vers BigQuery, suivez ces étapes :

• Compte Google Cloud Platform (GCP) : Vous devez avoir un compte GCP. Si vous n'en avez pas, inscrivez-vous sur Google Cloud Platform.

• Création d'un projet GCP : Une fois connecté, créez un nouveau projet dans la console GCP. Cela permettra de centraliser toutes vos ressources et données BigQuery.

• Activation de BigQuery : Accédez à la console GCP, recherchez BigQuery, et activez-le pour votre projet. Cela peut impliquer la configuration de certaines permissions et paramètres de facturation.

• Permissions et accès : Assurez-vous que vous avez les permissions nécessaires pour accéder et manipuler les données dans BigQuery. Cela inclut des rôles tels que l'administrateur BigQuery ou l'éditeur de données.

Autorisations nécessaires

Pour exporter des données de Universal Analytics, il est essentiel de disposer des bonnes autorisations. Voici ce que vous devez vérifier :

• Permissions sur Google Analytics : Vous devez avoir un accès de niveau administrateur ou éditeur sur la propriété Google Analytics dont vous souhaitez exporter les données. Cela vous permettra de créer des liens vers d'autres services comme BigQuery et de configurer les exports.

• Permissions sur Google Sheets : Assurez-vous d'avoir les permissions nécessaires pour créer et modifier des feuilles de calcul. Si vous travaillez en équipe, vérifiez que vous avez les droits de partage appropriés pour permettre à d'autres utilisateurs de collaborer.

• Permissions sur GCP et BigQuery : Vous aurez besoin de rôles spécifiques sur GCP pour créer des projets, activer BigQuery, et gérer les datasets. Les rôles courants incluent Administrateur de projet, Administrateur BigQuery, et Utilisateur BigQuery.

En s'assurant que tous ces prérequis sont en place, vous serez prêt à exporter efficacement vos données de Universal Analytics vers Google Sheets et BigQuery. Les sections suivantes détailleront les étapes pratiques pour effectuer ces exportations, en garantissant que vos données historiques sont sécurisées et prêtes à être analysées à l'avenir.

3. Exportation des données de Universal Analytics vers Google Sheets

3.1. Connexion à votre compte Google Analytics

Pour commencer le processus d'exportation des données de Universal Analytics vers Google Sheets, la première étape consiste à vous connecter à votre compte Google Analytics. Voici les étapes détaillées :

• Accéder à Google Analytics : Rendez-vous sur Google Analytics et connectez-vous avec vos identifiants Google. Si vous avez plusieurs comptes, assurez-vous de sélectionner celui qui contient les propriétés que vous souhaitez exporter.

• Sélectionner la propriété : Dans l'interface principale de Google Analytics, sélectionnez la propriété (site web ou application) à partir de laquelle vous souhaitez exporter les données. Vous pouvez naviguer entre les différentes propriétés en utilisant le menu déroulant situé en haut de la page.

• Choisir la vue souhaitée : Après avoir sélectionné la propriété, choisissez la vue spécifique dont vous souhaitez exporter les données. Les vues sont des configurations personnalisées des rapports qui peuvent inclure ou exclure certaines données.

3.2. Configuration de l'exportation

Une fois connecté à votre compte Google Analytics et après avoir sélectionné la propriété et la vue souhaitées, la prochaine étape consiste à configurer l'exportation des données vers Google Sheets. Voici comment procéder :

• Accéder à l'onglet "Rapports" : Dans la vue Google Analytics, accédez à l'onglet "Rapports". Cet onglet contient toutes les options de rapports disponibles, allant des rapports en temps réel aux rapports d'audience, d'acquisition, de comportement, et de conversions.

• Personnalisation des rapports : Choisissez le rapport que vous souhaitez exporter. Vous pouvez personnaliser ce rapport en sélectionnant les dimensions et les métriques pertinentes pour votre analyse. Par exemple, si vous souhaitez exporter des données sur le trafic, vous pouvez sélectionner des dimensions telles que "Source/Support" et des métriques comme "Sessions" et "Utilisateurs".

• Sélection du format d'exportation : Une fois votre rapport configuré, cliquez sur le bouton "Exporter" situé en haut de la page du rapport. Un menu déroulant apparaîtra avec plusieurs options de format d'exportation, y compris PDF, Google Sheets, Excel (XLSX), et CSV. Sélectionnez "Exporter vers Google Sheets".

3.3. Automatisation de l'exportation via Google Sheets

Pour simplifier le processus et automatiser l'exportation des données de Google Analytics vers Google Sheets, vous pouvez utiliser l'add-on Google Analytics pour Google Sheets. Voici les étapes pour configurer cet add-on :

• Installation et configuration de l'Add-on :

  • Accédez à Google Sheets et ouvrez une nouvelle feuille de calcul ou une feuille de calcul existante.

  • Cliquez sur "Extensions" dans la barre de menu, puis sélectionnez "Add-ons" et "Get add-ons".

  • Recherchez "Google Analytics" dans la barre de recherche des add-ons et installez l'add-on officiel de Google Analytics.

  • Une fois installé, retournez à "Extensions", sélectionnez "Google Analytics" et cliquez sur "Create new report".

• Configuration de l'Add-on :

  • Une nouvelle barre latérale apparaîtra dans Google Sheets. Suivez les instructions pour connecter votre compte Google Analytics.

  • Configurez votre rapport en sélectionnant la propriété, la vue, les dimensions, et les métriques que vous souhaitez inclure. Vous pouvez également définir des segments, des filtres, et des dates spécifiques pour votre exportation.

• Planification des exportations automatiques :

  • Après avoir configuré votre rapport, vous pouvez automatiser l'exportation en cliquant sur "Schedule reports" dans la barre latérale de l'add-on.

  • Définissez la fréquence d'exportation (quotidienne, hebdomadaire, mensuelle, etc.) et l'heure de l'exécution.

  • Sauvegardez votre planification et vérifiez que votre feuille de calcul reçoit les données automatiquement selon le calendrier défini.

En suivant ces étapes, vous serez en mesure d'exporter vos données de Universal Analytics vers Google Sheets de manière efficace et automatisée. Cette méthode est particulièrement utile pour ceux qui souhaitent conserver une copie de leurs données UA à des fins d'analyse continue ou de reporting historique. Les sections suivantes de cet article détailleront le processus d'exportation des données vers Google BigQuery, offrant ainsi une solution supplémentaire pour la gestion des données analytiques.

4. Exportation des données de Universal Analytics vers Google BigQuery

4.1. Création d'un projet dans Google Cloud Platform

Pour exporter vos données de Universal Analytics vers Google BigQuery, la première étape consiste à créer un projet dans Google Cloud Platform (GCP). Voici les étapes détaillées pour cette configuration :

• Accéder à Google Cloud Console : Rendez-vous sur Google Cloud Console et connectez-vous avec vos identifiants Google. Si vous n'avez pas encore de compte Google Cloud, créez-en un en suivant les instructions sur le site.

• Créer un nouveau projet : Une fois connecté, cliquez sur le menu déroulant du sélecteur de projets situé en haut de la page, puis sélectionnez "Nouveau projet". Donnez un nom à votre projet et, si nécessaire, choisissez une organisation et une facturation associée. Cliquez sur "Créer" pour finaliser la création du projet.

• Configuration initiale : Une fois le projet créé, accédez à la page de gestion du projet pour vérifier les paramètres et configurations par défaut. Assurez-vous que le projet est actif et prêt à être utilisé pour les services Google Cloud, notamment BigQuery.

4.2. Activation de BigQuery

Après avoir créé votre projet dans Google Cloud Platform, l'étape suivante consiste à activer le service BigQuery pour ce projet. Voici comment procéder :

• Accéder à BigQuery : Dans la Google Cloud Console, utilisez le menu de navigation pour rechercher "BigQuery" et accédez à la page de BigQuery.

• Activer BigQuery : Si BigQuery n'est pas encore activé pour votre projet, vous verrez une option pour l'activer. Cliquez sur "Activer" pour démarrer le service BigQuery. Cela peut prendre quelques minutes pour que le service soit prêt à être utilisé.

• Configuration des permissions : Assurez-vous que votre compte dispose des permissions nécessaires pour utiliser BigQuery. Vous aurez besoin de rôles tels que "Administrateur BigQuery" ou "Utilisateur BigQuery" pour créer et gérer des datasets et des tables.

4.3. Connexion de Google Analytics à BigQuery

Pour exporter vos données de Universal Analytics vers BigQuery, vous devez configurer un lien entre Google Analytics et BigQuery. Voici les étapes à suivre :

• Accéder à l'administration de Google Analytics : Connectez-vous à votre compte Google Analytics et accédez à la section "Admin". Vous pouvez y accéder en cliquant sur l'icône en forme d'engrenage en bas à gauche de l'interface Google Analytics.

• Naviguer vers la section "BigQuery Linking" : Sous la colonne "Propriété", recherchez et cliquez sur "BigQuery Linking". Cette option vous permet de configurer la liaison entre votre compte Google Analytics et BigQuery.

• Lier le compte Google Analytics à BigQuery : Cliquez sur "Créer un lien" et suivez les instructions pour sélectionner le projet BigQuery que vous avez créé précédemment. Assurez-vous que le compte Google utilisé dispose des permissions nécessaires sur le projet BigQuery. Sélectionnez les vues de Google Analytics dont vous souhaitez exporter les données et configurez les paramètres de l'exportation.

4.4. Configuration de l'exportation vers BigQuery

L'exportation des données de Universal Analytics vers Google BigQuery peut être automatisée en utilisant un script Python. Voici un guide détaillé pour créer et exécuter ce script, qui extrait les données de Google Analytics et les charge dans BigQuery.

Étapes pour créer le script d'exportation

1. Pré-requis

• Google Cloud SDK : Installez le Google Cloud SDK pour accéder aux outils en ligne de commande de Google Cloud.

• Service Account Key : Créez une clé de compte de service sur Google Cloud et téléchargez le fichier JSON. Ce fichier sera utilisé pour authentifier votre script.

• Google Analytics API et BigQuery API : Assurez-vous que les APIs Google Analytics et BigQuery sont activées pour votre projet Google Cloud.

2. Script Python pour l'exportation

Voici un exemple complet de script Python pour exporter les données de Universal Analytics vers BigQuery.4.5.

Script disponible ici : https://github.com/aliasoblomov/Universal-Analytics-to-BigQuery/blob/main/backfill-UA.py

Explications détaillées du script

Configuration des variables

• SCOPES : Définissez les autorisations nécessaires pour accéder à l'API Google Analytics.

• KEY_FILE_LOCATION : Chemin vers votre fichier de clé de compte de service Google Cloud.

• VIEW_ID : ID de la vue Google Analytics que vous souhaitez exporter.

• BIGQUERY_PROJECT, BIGQUERY_DATASET, BIGQUERY_TABLE : Paramètres de configuration pour votre projet, dataset et table BigQuery.

Initialisation du client Google Analytics Reporting API

La fonction initialize_analyticsreporting() initialise le client Google Analytics Reporting API en utilisant les informations d'identification fournies.

Récupération des rapports Google Analytics

La fonction get_report() envoie une requête à l'API Google Analytics pour récupérer les données selon les dimensions et métriques spécifiées. Si les données sont paginées, le page_token permet de récupérer les pages suivantes.

Conversion de la réponse en DataFrame

La fonction response_to_dataframe() convertit la réponse JSON de l'API Google Analytics en un DataFrame Pandas, facilitant ainsi le traitement et l'analyse des données.

Chargement des données dans BigQuery

La fonction upload_to_bigquery() charge le DataFrame Pandas dans une table BigQuery. Elle définit le schéma de la table en fonction des types de données des colonnes du DataFrame et crée la table si elle n'existe pas déjà.

Exécution du script principal

La fonction main() orchestre le processus complet d'extraction des données de Google Analytics, de leur conversion en DataFrame, et de leur chargement dans BigQuery. Elle gère également la pagination pour s'assurer que toutes les données sont récupérées et chargées.

Utilisation de BigQuery pour analyser les données exportées

Après avoir exporté vos données de Universal Analytics vers BigQuery, vous pouvez commencer à les analyser en utilisant l'interface BigQuery et les requêtes SQL. Voici quelques étapes et conseils pour commencer :

• Introduction à l'interface BigQuery : Accédez à BigQuery via Google Cloud Console et sélectionnez votre projet. Vous verrez une interface permettant de gérer vos datasets et tables. Vous pouvez créer de nouvelles requêtes SQL en utilisant l'éditeur de requêtes intégré.

• Exemples de requêtes SQL : Pour analyser vos données, commencez par quelques requêtes SQL simples. Par exemple, pour obtenir le nombre total de sessions par mois, vous pouvez utiliser une requête comme :

  SELECT DATE_TRUNC(TIMESTAMP(date), MONTH) AS month, COUNT(*) AS total_sessions FROM votre_projet.votre_dataset.votre_table GROUP BY month ORDER BY month;

• Optimisation des requêtes : Utilisez des techniques d'optimisation telles que le partitionnement et le clustering des tables pour améliorer les performances de vos requêtes. Explorez les options avancées de BigQuery pour gérer efficacement de grandes quantités de données.

En suivant ces étapes, vous serez en mesure d'exporter vos données de Universal Analytics vers Google BigQuery et de les analyser de manière approfondie. BigQuery offre une puissance de traitement et une flexibilité qui vous permettront de tirer le meilleur parti de vos données analytiques. Les sections suivantes de cet article détailleront les comparaisons entre Google Sheets et BigQuery pour l'exportation des données, ainsi que des conseils et bonnes pratiques pour la gestion des données exportées.

5. Comparaison entre Google Sheets et BigQuery pour l'exportation de données

Avantages et inconvénients de chaque méthode

Google Sheets

Avantages :

• Facilité d'utilisation : Google Sheets est un outil intuitif, accessible à tous, sans nécessiter de compétences techniques avancées. Il est particulièrement adapté pour les utilisateurs habitués aux tableurs.

• Intégration avec Google Analytics : Grâce à l'add-on Google Analytics, l'exportation des données vers Google Sheets est simplifiée et peut être automatisée. Cela permet une mise à jour régulière des données sans intervention manuelle.

• Collaboration en temps réel : Google Sheets permet une collaboration en temps réel, avec la possibilité de partager et d'éditer des documents simultanément avec d'autres utilisateurs. Cela facilite le travail en équipe et la révision collaborative des analyses.

• Outils de visualisation : Google Sheets offre des fonctionnalités de visualisation intégrées telles que les graphiques et les tableaux croisés dynamiques, permettant une analyse visuelle rapide des données.

Inconvénients :

• Limitation de la taille des données : Google Sheets est limité en termes de capacité de stockage et de traitement des données. Les feuilles de calcul peuvent ralentir considérablement avec des ensembles de données volumineux.

• Fonctionnalités analytiques limitées : Bien que Google Sheets offre des outils de visualisation et d'analyse de base, il manque de fonctionnalités avancées pour des analyses complexes, notamment celles nécessitant des requêtes SQL avancées.

• Performance : La performance de Google Sheets peut être affectée par des calculs complexes et des grandes quantités de données, rendant les analyses plus lourdes et moins réactives.

Google BigQuery

Avantages :

• Capacité à gérer de grandes quantités de données : BigQuery est conçu pour traiter des pétaoctets de données de manière rapide et efficace. Il est idéal pour les analyses de données volumineuses et complexes.

• Puissance de traitement : BigQuery utilise l'infrastructure de Google Cloud pour fournir des performances de requêtes très rapides, même sur de grandes bases de données.

• Fonctionnalités analytiques avancées : Avec BigQuery, vous pouvez exécuter des requêtes SQL avancées pour des analyses complexes, permettant des insights approfondis qui ne seraient pas possibles avec Google Sheets.

• Évolutivité : BigQuery est hautement évolutif, vous permettant d'ajuster facilement les ressources en fonction de la croissance de vos besoins en données.

Inconvénients :

• Courbe d'apprentissage : BigQuery nécessite une certaine connaissance des bases de données et du langage SQL. Les utilisateurs doivent se familiariser avec l'interface et les fonctionnalités pour l'utiliser efficacement.

• Coûts : Bien que BigQuery propose une tarification compétitive, les coûts peuvent augmenter en fonction de l'utilisation et du volume de données traitées. Il est important de surveiller et d'optimiser les requêtes pour éviter des frais imprévus.

• Configuration initiale : La configuration de BigQuery nécessite plusieurs étapes, y compris la création d'un projet Google Cloud, l'activation des services, et la configuration des permissions appropriées.

Cas d'utilisation recommandés pour Google Sheets

• Analyses rapides et légères : Pour les analyses de données de petite à moyenne taille, où la rapidité et la simplicité sont cruciales, Google Sheets est idéal. Il permet de créer des rapports et des visualisations rapidement sans nécessiter de compétences techniques avancées.

• Collaboration en équipe : Si plusieurs membres de l'équipe doivent travailler ensemble sur les mêmes données, Google Sheets offre des fonctionnalités de collaboration en temps réel qui facilitent ce processus.

• Automatisation basique des rapports : Pour des tâches répétitives comme l'exportation régulière de données de Google Analytics, l'add-on Google Analytics pour Google Sheets permet une automatisation simple et efficace.

Cas d'utilisation recommandés pour BigQuery

• Analyses de grandes quantités de données : Pour les organisations traitant de grandes quantités de données et nécessitant des analyses complexes, BigQuery est l'outil approprié. Sa capacité à gérer des pétaoctets de données en fait une solution robuste pour les gros volumes de données.

• Requêtes analytiques avancées : Lorsque des analyses sophistiquées nécessitant des requêtes SQL avancées sont nécessaires, BigQuery offre les fonctionnalités requises pour exécuter ces analyses de manière efficace.

• Intégration avec d'autres services de données : BigQuery s'intègre facilement avec d'autres services de Google Cloud, permettant une utilisation plus large et une intégration dans des pipelines de données complexes.

En conclusion, le choix entre Google Sheets et BigQuery dépend de vos besoins spécifiques en matière de données. Pour des analyses simples et collaboratives, Google Sheets est idéal. Pour des analyses complexes et des volumes de données importants, BigQuery est la meilleure option. Les deux outils offrent des solutions complémentaires qui peuvent répondre à divers besoins analytiques dans une organisation.

6. Conseils et bonnes pratiques pour la gestion des données exportées

Sauvegarde régulière des données

La sauvegarde régulière de vos données est cruciale pour garantir que vous ne perdiez pas d'informations précieuses et pour maintenir une archive complète des performances historiques. Voici quelques conseils pour assurer une sauvegarde efficace :

• Automatisation des sauvegardes : Utilisez des scripts ou des outils d'automatisation pour planifier des sauvegardes régulières. Par exemple, vous pouvez configurer des scripts Python ou des services comme Google Cloud Scheduler pour automatiser les exportations de données depuis Google Analytics vers Google Sheets ou BigQuery.

• Fréquence des sauvegardes : Déterminez une fréquence appropriée pour les sauvegardes en fonction du volume de vos données et de la fréquence à laquelle elles sont mises à jour. Pour des sites à fort trafic, des sauvegardes quotidiennes ou hebdomadaires sont recommandées.

• Stockage sécurisé : Stockez vos sauvegardes dans des emplacements sécurisés, tels que des services de stockage cloud (Google Drive, Google Cloud Storage) avec des permissions d'accès strictes. Assurez-vous que seuls les utilisateurs autorisés peuvent accéder aux données sauvegardées.

• Redondance : Maintenez plusieurs copies de sauvegarde à différents emplacements pour éviter toute perte de données en cas de défaillance d'un stockage. Par exemple, vous pouvez stocker des copies de vos sauvegardes sur Google Cloud Storage et également sur un serveur local.

Vérification de l'intégrité des données exportées

Pour garantir la fiabilité de vos analyses, il est essentiel de vérifier régulièrement l'intégrité des données exportées. Voici comment procéder :

• Contrôles de cohérence : Comparez les données exportées avec les rapports originaux de Google Analytics pour vérifier qu'il n'y a pas de divergence. Assurez-vous que toutes les dimensions et métriques sont correctement exportées.

• Validation des formats : Assurez-vous que les formats de données dans Google Sheets ou BigQuery correspondent aux attentes. Par exemple, vérifiez que les dates sont correctement formatées et que les valeurs numériques n'ont pas été altérées.

• Échantillonnage des données : Pour des ensembles de données volumineux, utilisez des techniques d'échantillonnage pour vérifier des segments représentatifs des données. Cela permet d'identifier des anomalies potentielles sans avoir à examiner chaque ligne de données.

• Scripts de validation : Développez des scripts automatisés pour effectuer des contrôles de qualité sur les données exportées. Ces scripts peuvent comparer des métriques clés entre les données sources et les données exportées pour identifier des écarts.

Utilisation des données exportées pour l'analyse comparative avec GA4

Avec la transition de Universal Analytics vers Google Analytics 4 (GA4), il est important de continuer à exploiter les données historiques pour des analyses comparatives. Voici quelques pratiques pour intégrer les données exportées dans vos analyses avec GA4 :

• Création de tableaux comparatifs : Utilisez Google Sheets ou BigQuery pour créer des tableaux comparatifs entre les données UA et GA4. Comparez des métriques clés comme le nombre de sessions, le taux de rebond, et les conversions pour identifier des tendances et des différences.

• Intégration des données historiques dans GA4 : Utilisez les fonctionnalités d'importation de données de GA4 pour intégrer les données historiques de UA. Cela permet de maintenir une continuité dans vos analyses et de comparer les performances actuelles avec les périodes précédentes.

• Visualisation des tendances : Utilisez des outils de visualisation comme Google Data Studio pour créer des rapports interactifs qui intègrent des données de UA et GA4. Ces rapports peuvent illustrer des tendances à long terme et faciliter la prise de décision basée sur des données complètes.

• Analyse des écarts : Identifiez et analysez les écarts entre les données de UA et GA4. Comprendre les différences dans la collecte et le traitement des données entre les deux systèmes peut aider à interpréter les résultats de manière plus précise.

En appliquant ces bonnes pratiques, vous pouvez garantir une gestion efficace et fiable de vos données exportées de Universal Analytics. Cela vous permettra de continuer à exploiter ces données pour des analyses précieuses, même après la transition vers GA4. En adoptant une approche proactive de la sauvegarde, de la vérification et de l'intégration des données, vous pouvez maximiser la valeur de vos données historiques pour des insights stratégiques et opérationnels.

Conclusion

Récapitulatif de l'importance de l'exportation des données

L'arrêt imminent de Universal Analytics marque un tournant crucial pour de nombreuses entreprises qui dépendent de cette plateforme pour leurs analyses de données. L'exportation des données de Universal Analytics vers des outils comme Google Sheets et Google BigQuery est essentielle pour conserver les précieuses données historiques. Ces données sont indispensables pour :

• Analyser les tendances à long terme : Les données historiques permettent de comprendre les évolutions et les fluctuations du marché, aidant ainsi à anticiper les tendances futures et à adapter les stratégies en conséquence.

• Comparer les performances : Les données exportées offrent la possibilité de comparer les performances passées avec les nouvelles données collectées dans GA4. Cela permet de mesurer l'impact des changements de stratégie et des initiatives marketing.

• Préserver la continuité des analyses : La transition vers GA4 ne doit pas entraîner une rupture dans la disponibilité des données. En exportant les données de UA, les entreprises peuvent continuer à utiliser ces informations pour des analyses continues et pour informer leurs décisions stratégiques.

Invitation à implémenter les méthodes décrites

Ce guide a détaillé les étapes nécessaires pour exporter les données de Universal Analytics vers Google Sheets et Google BigQuery. En suivant ces instructions, les entreprises peuvent s'assurer que leurs données sont conservées de manière sécurisée et restent accessibles pour des analyses futures. Voici un rappel des méthodes clés à implémenter :

• Utilisation de Google Sheets : Pour des analyses légères et une collaboration en temps réel, Google Sheets est une solution accessible et facile à utiliser. L'add-on Google Analytics facilite l'automatisation des exportations de données.

• Utilisation de Google BigQuery : Pour des volumes de données importants et des analyses complexes, BigQuery offre une puissance de traitement et des capacités analytiques avancées. La configuration de BigQuery pour l'exportation des données permet une gestion efficace des grands ensembles de données.

Encouragement à explorer GA4 pour les futures analyses

Bien que l'exportation des données de Universal Analytics soit cruciale, il est tout aussi important de se familiariser avec Google Analytics 4 et d'explorer ses nouvelles fonctionnalités. GA4 offre une approche centrée sur les événements, permettant une analyse plus granulaire et une meilleure compréhension du comportement des utilisateurs. Voici quelques actions à entreprendre :

• Formation et familiarisation avec GA4 : Investissez du temps dans la formation pour comprendre les nouvelles fonctionnalités et les différences avec UA. Google propose de nombreuses ressources et tutoriels pour aider à cette transition.

• Intégration des données UA dans GA4 : Utilisez les outils d'importation de GA4 pour intégrer vos données historiques de UA. Cela permettra de maintenir une continuité dans vos analyses et de tirer parti des nouvelles capacités analytiques de GA4.

• Exploration des rapports avancés : Profitez des fonctionnalités avancées de GA4, telles que l'analyse des chemins et les rapports personnalisés, pour obtenir des insights plus détaillés et exploitables.

En conclusion, la transition de Universal Analytics à Google Analytics 4 est une opportunité de moderniser et d'améliorer vos capacités analytiques. En exportant vos données historiques et en adoptant GA4, vous pouvez continuer à utiliser des insights basés sur les données pour piloter votre stratégie et optimiser vos performances en ligne. Adoptez ces pratiques dès maintenant pour assurer une transition fluide et maintenir la continuité de vos analyses de données.

Appendices

Liens vers les outils mentionnés

Pour faciliter l'exportation et la gestion de vos données de Universal Analytics, voici une liste des outils et ressources mentionnés dans cet article. Ces liens vous guideront vers les pages d'installation et de documentation nécessaires pour démarrer.

• Google Analytics :

  • Google Analytics : Connectez-vous ou créez un compte pour accéder à vos propriétés et vues Universal Analytics.

• Google Sheets :

  • Google Sheets : Créez et gérez vos feuilles de calcul en ligne.

  • Google Analytics Add-on pour Google Sheets : Installez cet add-on pour automatiser l'exportation des données de Google Analytics vers Google Sheets.

• Google Cloud Platform :

  • Google Cloud Platform : Inscrivez-vous ou connectez-vous pour créer des projets et accéder à des services comme BigQuery.

  • Google Cloud Console : Interface principale pour gérer vos projets GCP.

• BigQuery :

  • BigQuery : Accédez à la documentation pour configurer et utiliser BigQuery.

Ressources supplémentaires pour apprendre à utiliser Google Sheets et BigQuery

Pour maximiser l'utilisation de Google Sheets et BigQuery dans vos analyses de données, il est utile de se familiariser avec ces outils à travers des ressources supplémentaires. Voici quelques liens vers des tutoriels et des guides pour approfondir vos connaissances :

• Tutoriels Google Sheets :

  • Guide de démarrage rapide de Google Sheets : Apprenez les bases de Google Sheets avec ce guide officiel.

  • Fonctions et formules de Google Sheets : Découvrez comment utiliser des fonctions et des formules pour analyser vos données.

  • Tutoriels vidéo Google Sheets : Consultez la chaîne YouTube officielle de Google Workspace pour des tutoriels vidéo.

• Tutoriels BigQuery :

  • Démarrage rapide avec BigQuery : Guide officiel pour commencer à utiliser BigQuery.

  • Codelabs Google Cloud : Explorez des laboratoires de code interactifs pour apprendre à utiliser BigQuery et d'autres services Google Cloud.

  • Tutoriels SQL pour BigQuery : Apprenez à écrire des requêtes SQL pour analyser vos données dans BigQuery.