Расхождения в данных могут стать головной болью для любого аналитика данных или маркетолога, полагающегося на точную информацию. Когда дело доходит до сравнения данных BigQuery с данными GA4 (Google Analytics 4), несоответствия могут возникать по разным причинам. В этом сообщении блога мы углубимся в распространенные причины несогласованности данных и предоставим вам ряд практических методов устранения и устранения неполадок. Итак, начнём!

1. Проверьте конфигурацию сбора данных.
   Первый шаг — убедиться, что BigQuery и GA4 собирают данные точно и последовательно. Убедитесь, что коды отслеживания и конфигурации правильно реализованы на вашем веб-сайте или в приложении. Еще раз проверьте настройку событий, конверсий и параметров, чтобы убедиться, что они согласованы между двумя платформами.

2. Часовой пояс и выборка данных.
   Расхождения в данных могут возникать из-за различий в часовых поясах и методах выборки данных. Проверьте, правильно ли настроены часовые пояса в BigQuery и GA4, чтобы избежать расхождений, связанных со временем. Кроме того, помните о методах выборки данных в GA4, поскольку это может повлиять на точность ваших данных. При необходимости отрегулируйте уровень выборки для получения более точных результатов.

3. Фильтры и исключения данных.
   Убедитесь, что все фильтры и исключения данных, применяемые в BigQuery или GA4, согласованы. Расхождения могут возникнуть, если определенные данные отфильтровываются на одной платформе, но не на другой. Просмотрите фильтры и исключения в обеих системах, чтобы выявить любые несоответствия, которые могут вызывать несоответствия.

4. Модели атрибуции и степень детализации данных.
   Различия в моделях атрибуции и степени детализации данных могут привести к неточностям в данных. Изучите модель атрибуции, используемую в GA4, и сравните ее с логикой атрибуции, применяемой в BigQuery. Кроме того, во избежание расхождений проверьте, одинакова ли степень детализации данных (например, почасовая, ежедневная или ежемесячная) на разных платформах.

5. Процессы преобразования данных и ETL.
   Процессы преобразования данных и ETL (извлечение, преобразование, загрузка) могут привести к расхождениям. Проверьте, применяются ли к данным какие-либо преобразования или манипуляции, прежде чем они попадут в BigQuery. Убедитесь, что преобразования соответствуют логике, используемой в GA4, и данные остаются согласованными.

6. Кросс-девайсное и кросс-платформенное отслеживание.
   Кросс-девайсное и кросс-платформенное отслеживание может усложнить сопоставление данных между BigQuery и GA4. Узнайте, как каждая платформа обрабатывает идентификацию и отслеживание пользователей на нескольких устройствах или платформах. Внедрите согласованные механизмы отслеживания для обеспечения точной синхронизации данных.

7. Обновление данных и задержка.
   Различия в частоте обновления данных и задержке могут привести к несоответствию данных. Проверьте интервалы обновления для BigQuery и GA4, чтобы убедиться, что данные обновляются с одинаковой частотой. Учитывайте задержки обработки и передачи данных между платформами, поскольку задержки могут привести к расхождениям.

Расхождения в данных между BigQuery и GA4 могут разочаровывать, но, следуя методам, описанным выше, вы сможете эффективно устранять неполадки и устранять несоответствия. Не забывайте регулярно отслеживать и проверять данные, чтобы обеспечить постоянную точность. Согласовав сбор данных, конфигурации, фильтры, модели атрибуции и механизмы отслеживания, вы сможете лучше анализировать и использовать свои данные для получения действенной информации.