Google アナリティクス 4 との統合

このページでは、Google アナリティクス 4（GA4）から Cortex Framework Data Foundation のマーケティングワークロードのデータソースとしてデータを取得するために必要な構成について説明します。

GA4 は Google アナリティクスの最新バージョンです。イベントベースのトラッキングと機械学習に焦点を当て、ユーザー行動の全体像を把握し、より深い分析情報を提供します。Cortex Framework を使用すると、GA4 からデータを抽出し、BigQuery に統合して、さらに分析やレポート作成を行うことができます。貴重な分析情報を取得し、ビジネスの成果を高めることができます。

次の図は、Cortex Framework Data Foundation のマーケティングワークロードを通じて GA4 データを利用できる仕組みを示しています。

GA4 データソース

図 1. GA4 データソース。

構成ファイル

config.json ファイルは、さまざまなワークロードからデータを転送するためにデータソースに接続するために必要な設定を構成します。このファイルには、GA4 の次のパラメータが含まれています。

   "marketing": {
        "deployGA4": true,
        "GA4": {
            "datasets": {
                "cdc": [
                    {"property_id": 0, "name": ""}
                ],
                "reporting": "REPORTING_GA4"
            }
        }
    }

次の表に、各マーケティングパラメータの値を示します。

パラメータ	意味	デフォルト値	説明
`marketing.deployGA4`	GA4 をデプロイする	`true`	GA4 データソースのデプロイを実行します。
`marketing.GA4.datasets.cdc`	GA4 の BigQuery Export データセット	`[{"property_id": 0, "name": ""}]`	Google アナリティクス 4 の BigQuery Export データセットの配列。各要素は、`Property ID` を `INT` として指定し、対応する BigQuery Export データセット名も指定します。
`marketing.GA4.datasets.reporting`	GA4 のレポート用データセット	`REPORTING_GA4`	GA4 のレポート用データセット。

データモデル

このセクションでは、エンティティ関連図（ERD）を使用して GA4 データモデルについて説明します。

図 2. GA4: エンティティ関係図。

ベースビュー

これらは ERD の青いオブジェクトであり、複雑なデータ構造を解凍するための最小限の変換を含む CDC テーブルのビューです。src/marketing/src/GA4/src/reporting/ddls のスクリプトをご覧ください。

レポートビュー

これらは ERD の緑色のオブジェクトであり、集計指標を含むレポートビューです。src/marketing/src/GA4/src/reporting/ddls のスクリプトをご覧ください。

GA4 の統合を設定する

Cortex Framework Data Foundation は、GA4 の BigQuery Export データセット（Cortex Framework アーキテクチャでは CDC データセットとして扱われます）の上にレポートレイヤを作成することで、GA4 と統合されます。これは、レポート設定の構成に応じて、CDC テーブルの上にランタイムビューを作成するか、BigQuery テーブルのマテリアライズドデータに対して Managed Service for Apache Airflow DAG を実行することで実現されます。

GA4 BigQuery Export を設定する

Cortex Framework は、GA4 の BigQuery Export 機能を使用して、ソースシステムから BigQuery にデータを読み込みます。この GA4 ヘルプ記事（GA4 - BigQuery Export を設定する）に記載されている、BigQuery Export または各 GA4 プロパティを設定する手順に沿って操作します。

既知の問題、制限事項、その他の考慮事項

GA4 BigQuery Export を設定する際は、次の点を考慮してください。

バックフィル: GA4 BigQuery Export は設定された日から開始され、バックフィルは行われません。
GA4 UI と Cortex Framework のレポートの数値の差異: サンプリング、データの収集の遅延、高基数レポートなど、複数の要因により、Google アナリティクス UI と Cortex Framework の間にわずかな差異が生じることがあります。これは Google アナリティクスの既知の制限事項です。詳細については、Google アナリティクスの UI と BigQuery エクスポートのギャップを埋めるをご覧ください。
イベントエクスポートボリュームの制限: Google アナリティクスのエディションによっては、1 日あたりの BigQuery エクスポートボリュームにさまざまな制限が適用される場合があります。詳しくは、[GA4] BigQuery Export のセットアップをご覧ください。
タイムゾーン: BigQuery Export データにおいて、event_date はプロパティのレポートのタイムゾーンで設定されますが、event_timestamp は UTC のタイムスタンプ（マイクロ秒単位）です。このため、UI との比較に適した数値を得るには、event_timestamp を使用する場合は、レポートのタイムゾーンに合わせて調整する必要があります。
日次イベントエクスポートとストリーミング（リアルタイム）イベントエクスポート: イベント エクスポートの場合、Cortex Framework は、日次エクスポートで作成された events_YYYYMMDD テーブルのみをサポートします。詳細については、GA4 - BigQuery Export をご覧ください。
BigQuery Export の GA4 360 サービスレベル契約（SLA）: Cortex Framework は、毎日（高頻度）エクスポートで作成された events_fresh_ テーブルを個別のソーステーブルとしてサポートしていませんが、Events レポートビューの ##CORTEX-CUSTOMER カスタマイズコメントに沿ってソーステーブルをこれらのテーブルに置き換えることで、この機能で提供される SLA を活用できます。この置換後も、すべてのレポートビューは引き続き機能します。

データの更新頻度と遅延

一般に、Cortex Framework データソースのデータの更新速度は、アップストリーム接続で許可されている内容と DAG 実行の頻度によって制限されます。上流の頻度、リソースの制約、ビジネスニーズに合わせて DAG の実行頻度を調整します。

Google アナリティクス 4 では、毎日（高頻度）エクスポートを使用していない場合、タイムゾーンによっては BigQuery Export のデータが最大 1 日遅れることがあります。

構成

このセクションでは、データプロセスの構成について説明します。

Managed Service for Apache Airflow 接続

マネージド Airflow で次の接続を作成します。詳細については、Airflow 接続の管理に関するドキュメントをご覧ください。

接続名	目的
`dv360_cdc_bq`	元データセット > CDC データセットの転送。
`dv360_reporting_bq`	CDC データセット > レポートデータセットの転送。

レポート設定

レポート設定ファイル src/GA4/config/reporting_settings.yaml を使用して、Cortex Framework が GA4 の最終レポートレイヤのデータを生成する方法を構成して制御できます。このファイルは、レポートレイヤの BigQuery オブジェクト（テーブル、ビュー、関数、ストアドプロシージャ）の生成方法を制御します。

詳しくは、レポート設定ファイルのカスタマイズをご覧ください。

次のステップ

他のデータソースとワークロードの詳細については、データソースとワークロードをご覧ください。
本番環境でのデプロイの手順については、Cortex Framework Data Foundation のデプロイの前提条件をご覧ください。