Конспект доклада Ивана Никитина Merge 2021.
• При работе с данными есть два подхода их сбора, хранения и обработки -- Data Lake и Data Warehouse, то есть, сырые данные и структурированные.
• Традиционно используют Data Warehouse и схему ETL (Extract – Transform – Load) однако жесткая структура таких данных и является тем ярмом, которая полностью лишает гибкости нашу систему аналитики.
• Использование Data Lake и сбор сырых, необработанных данных открывает совершенно новые горизонты
1. Как использовать данные реального времени в своих отчетах;
2. Как делать параметризованные запросы и расчетные переменные в запросах Data Studio и не поседеть раньше времени;
3. Как включить любую JavaScript функцию в SQL BigQuery.
Google Analytics 4 — новая версия Google Аналитики, кардинально отличается от предыдущих версий. В том числе и тем, что такого понятия как “Настройка целей” в нем нет. Тем не менее, и цели конверсии и сами конверсии в нём легко настраиваются и обладают даже бо́льшими возможностями, чем в предыдущих версиях.
На смену показателю отказов в новой Аналитике пришел показатель вовлеченности или доля вовлечения. Это хорошая, качественная метрика для анализа входящего трафика. И ею следует пользоваться. А используя сырые, несэмплированные данные в BigQuery мы можем посчитать вообще всё. Ну, или практически всё.
Мы используем новую версию Google Analytics App+Web уже на протяжении нескольких месяцев на ряде наших проектов и в этой статье я расскажу о настройке режима электронной торговли в ней.
Производительность (скорость загрузки в первую очередь) сайта сейчас весьма важна для хорошего ранжирования сайта в результатах поисковых систем. С 2018 года Google использует скорость сайта как фактор ранжирования. То есть скорость загрузки сайта напрямую влияет на органический трафик из Google. В мае 2020 года Google официально анонсировал показатели работы сайта, которые являются сигналами ранжирования — Core Web Vitals.