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り込む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重点を置いて、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、さらに分析とレポート作成を行うことができます。これにより、貴重な分析情報を取得し、ビジネス成果を向上させることができます。

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 データを利用する方法を示しています。

GA4 データソース

図 1 。GA4 データソース。

構成ファイル

The 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 データセット名を指定します。
`marketing.GA4.datasets.reporting`	GA4 のレポートデータセット	`REPORTING_GA4`	GA4 のレポートデータセット。

データモデル

このセクションでは、エンティティリレーション図（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: エンティティリレーション図。

ベースビュー

これらは ERD の青いオブジェクトで、複雑なデータ構造を解凍するために最小限の変換を行う 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、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 の統合を構成する

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します。

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。BigQuery Export または各 GA4 プロパティの設定手順については、GA4 ヘルプ記事の GA4 - BigQuery Export のセットアップをご覧ください。

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 は設定した日から開始され、バックフィルはありません。
GA4 UI と Cortex Framework のレポート数値の違い: サンプリング、データの収集の遅延、カーディナリティの高いレポートなど、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固有の制限事項です。詳細については、 Google アナリティクス UI と BigQuery Export 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のボリューム制限: 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 Export のボリューム制限が異なる場合があります。詳細については、 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 では、 event_date はプロパティのレポートタイムゾーン 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。そのため、event_timestamp を使用する場合は、UI の数値と比較する際に、レポートの正しいタイムゾーンに合わせて調整してください。
毎日とストリーミング（リアルタイム）のイベントエクスポート: イベントのエクスポートの場合、 Cortex Framework は、毎日の完全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、events_fresh_ テーブルを毎日（高頻度）エクスポートで作成された個別のソーステーブルとしてサポートしていませんが、##CORTEX-CUSTOMER レポートビューのEvents 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。

データの鮮度と遅延

原則として、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るものと、DAG の実行頻度によって制限されます。アップストリームの頻度、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てください。

毎日（高頻度）エクスポートを使用していない場合、Google アナリティクス 4 では、タイムゾーンによっては BigQuery Export 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

Managed Airflow で次の接続を作成します。詳細については、 Airflow 接続を管理するをご覧ください。

接続名	目的
`dv360_cdc_bq`	元データセットから CDC データセットへの転送用。
`dv360_reporting_bq`	CDC データセットからレポートデータセットへの転送用。

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および制御できます。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。

詳細については、レポート設定ファイルをカスタマイズするをご覧ください。

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の詳細については、 Cortex Framework Data Foundation のデプロイの前提条件をご覧ください。