Cómo Archivar Sus Datos Históricos de Universal Analytics

Tabla de Contenidos

  1. Introducción
  2. Fase 1: Elaboración de un Plan
  3. Fase 2: Elección de un Método de Archivado
  4. Fase 3: Garantizar una Captura de Datos Integral
  5. Conclusión
  6. Preguntas Frecuentes

Introducción

Inició la cuenta regresiva para el 1 de julio de 2024, una fecha crucial para quienes utilizan Universal Analytics de Google. En esa fecha, los datos históricos de las propiedades de Universal Analytics se eliminarán, afectando a todos los usuarios, incluidos los clientes de Analytics 360. Si aún no ha tomado medidas para archivar estos valiosos datos, es hora de actuar. Esta publicación lo guiará a través de las fases y métodos esenciales para archivar correctamente sus datos de Universal Analytics, asegurando que tenga acceso a información histórica incluso después del plazo límite. Al final de esta publicación, estará equipado con el conocimiento para identificar sus datos clave, seleccionar el mejor método de archivado y asegurar que sus esfuerzos de retención de datos sean completos y efectivos.

Fase 1: Elaboración de un Plan

La base de cualquier proceso de archivado exitoso es un plan integral. Aquí están los elementos clave que debe abordar:

  1. Identificar Datos Importantes: Señale qué datos específicos son críticos para su análisis futuro. Esto podría incluir informes de tráfico, métricas de conversión y estadísticas de comportamiento de usuarios.

  2. Determinar Periodo de Retención de Datos: Decida la duración por la cual necesita retener sus datos. ¿Necesita una década de información o bastarán unos pocos años?

  3. Definir Cadencia de Revisión: Establezca con qué frecuencia necesita revisar y utilizar estos datos. Un calendario claro puede guiar el proceso de archivado y garantizar la relevancia en sus análisis.

Tener un plan sólido agilizará el proceso de archivado y le ayudará a evitar carreras de último minuto para salvar sus datos.

Fase 2: Elección de un Método de Archivado

Existen cuatro métodos principales para archivar sus datos de Universal Analytics, cada uno con ventajas y limitaciones distintas:

Opción 1: Descargas Manuales de Archivos

Este método es sencillo pero laborioso. Implica exportar datos manualmente de cada informe en Universal Analytics y guardarlos en Google Sheets, Excel o archivos CSV.

  • Pasos:

    • Abrir el informe deseado en Universal Analytics
    • Establecer el rango de fechas, dimensiones y métricas
    • Cambiar el número de filas del valor predeterminado al máximo (5,000)
    • Exportar datos a Google Sheets, Excel o CSV

  • Ventajas: Simple y no requiere experiencia técnica

  • Desventajas: Extremadamente consumidor de tiempo, especialmente para conjuntos de datos grandes

Opción 2: Complemento de Google Sheets

El complemento de Google Analytics para Google Sheets simplifica significativamente el proceso de archivado. Esta herramienta utiliza la API de Google Analytics para descargar datos en Google Sheets sin requerir un conocimiento técnico extenso.

  • Pasos:

    • Crear una nueva hoja de cálculo de Google e instalar el complemento de Google Analytics
    • Crear un informe utilizando la interfaz del complemento, ajustando las configuraciones según sea necesario
    • Utilizar el Explorador de Dimensiones y Métricas para códigos de API precisos

  • Ventajas: Más fácil para usuarios no técnicos, compatible con fórmulas para extracciones de datos más refinadas

  • Desventajas: Puede encontrar problemas de muestreo con conjuntos de datos grandes o complejos, y tiene un límite de celdas de 10,000,000 por hoja

Opción 3: API de Google Analytics

Para aquellos con recursos de desarrollo web, utilizar la API de Google Analytics directamente puede ser un método potente para archivar datos. Este enfoque proporciona mayor personalización y puede manejar conjuntos de datos más grandes con menos limitaciones.

  • Pasos:

    • Acceder a la documentación de la API de Google Analytics
    • Desarrollar un script para extraer los datos necesarios según su plan de archivado

  • Ventajas: Altamente personalizable, menos propenso a limitaciones enfrentadas por Google Sheets

  • Desventajas: Requiere habilidades de programación y puede ser complejo de implementar

Opción 4: BigQuery

BigQuery ofrece un método superior para el archivado de datos, especialmente para usuarios de Analytics 360. Proporciona un almacén de datos donde puede almacenar, consultar y analizar grandes conjuntos de datos de manera eficiente.

  • Pasos para Usuarios de Analytics 360:

    • Utilice la función de exportación nativa de Google para transferir datos a BigQuery
    • Ejecute la transferencia y programe actualizaciones periódicas si es necesario

  • Pasos para Usuarios No de Analytics 360:

    • Exporte datos manualmente de Universal Analytics
    • Cargue los archivos de datos exportados en BigQuery

  • Ventajas: Ideal para conjuntos de datos grandes, consultas rápidas a través de SQL, sólida solución de almacenamiento

  • Desventajas: Los usuarios no 360 tienen un proceso de exportación más complicado

Fase 3: Garantizar una Captura de Datos Integral

Antes de declarar su proyecto de archivado completo, es crucial verificar que se hayan capturado todos los datos planificados:

  1. Verificar Doble de Datos: Revise todos los datos exportados o archivados contra su plan inicial para asegurarse de que no se pasó por alto información crítica.

  2. Probar Accesibilidad de Datos: Asegúrese de que los datos archivados se puedan acceder y utilizar fácilmente para análisis futuros.

  3. Respaldar Datos: Cree múltiples copias de seguridad de sus datos archivados en diferentes formatos o ubicaciones para evitar posibles pérdidas de datos.

Conclusión

Archivar sus datos históricos de Universal Analytics requiere un enfoque metódico para garantizar su integridad y usabilidad. Al hacer un plan detallado, elegir el método apropiado y verificar la captura de sus datos, puede preservar valiosas perspectivas que de lo contrario desaparecerían después del 1 de julio de 2024. Ya sea que opte por descargas manuales, el complemento de Google Sheets, la API de Google Analytics o BigQuery, cada método ofrece un camino para preservar sus datos. Priorice este proceso para mantener la continuidad en sus esfuerzos de análisis de datos.

Preguntas Frecuentes

¿Por qué es importante archivar los datos de Universal Analytics?

Los datos de Universal Analytics ofrecen valiosas perspectivas históricas que pueden informar las estrategias comerciales y de marketing futuras. Sin archivar, estos valiosos puntos de datos se perderán después del 1 de julio de 2024.

¿Qué método de archivado debo elegir?

Depende de las habilidades técnicas de su equipo y del volumen de datos. Las descargas manuales de archivos son simples pero consumen mucho tiempo, mientras que el complemento de Google Sheets y la API ofrecen soluciones más eficientes. BigQuery se recomienda para el archivado de datos a gran escala.

¿Cómo puedo evitar problemas de muestreo de datos al usar Google Sheets?

Limite la cantidad de datos extraídos por solicitud, divida los datos en marcos de tiempo más pequeños o reduzca la granularidad de los datos para mitigar problemas de muestreo.

¿Puedo automatizar el proceso de archivado de datos?

Sí, el uso de la API de Google Analytics o BigQuery con transferencias programadas de datos puede ayudar a automatizar el proceso de archivado, especialmente para conjuntos de datos grandes.

¿Qué sucede si no cumplo con la fecha límite del 1 de julio?

Después del 1 de julio de 2024, no podrá acceder a ningún dato de Universal Analytics, lo que resultará en la pérdida de todos los datos históricos no archivados previamente.

Siguiendo esta guía integral, puede asegurarse de que los datos históricos de su cuenta de Universal Analytics estén preservados y accesibles para uso futuro. Comience a archivar hoy antes de que se acabe el tiempo.