Inhoudsopgave
- Inleiding
- Fase 1: Een plan maken
- Fase 2: Een archiveringsmethode kiezen
- Fase 3: Zorgen voor uitgebreide gegevensvastlegging
- Conclusie
- FAQ
Inleiding
De countdown naar 1 juli 2024 is begonnen en dit markeert een belangrijke deadline voor iedereen die Google's Universal Analytics gebruikt. Op deze datum zullen historische gegevens van Universal Analytics-eigenschappen worden verwijderd, met gevolgen voor alle gebruikers, inclusief Analytics 360-klanten. Als u nog geen stappen hebt ondernomen om deze onschatbare gegevens te archiveren, is het nu tijd om in actie te komen. Dit blogbericht zal u begeleiden door de essentiële fasen en methoden om uw Universal Analytics-gegevens op de juiste manier te archiveren, zodat u toegang heeft tot historische inzichten, zelfs na de deadline. Tegen het einde van dit bericht bent u uitgerust met de kennis om uw belangrijkste gegevens te identificeren, de beste archiveringsmethode te selecteren en ervoor te zorgen dat uw inspanningen voor gegevensretentie grondig en effectief zijn.
Fase 1: Een plan maken
De basis van elk succesvol archiveringsproces is een uitgebreid plan. Hier zijn de belangrijkste elementen die u moet aanpakken:
Belangrijke gegevens identificeren: Bepaal welke specifieke gegevens cruciaal zijn voor uw toekomstige analyse. Dit kan onder meer verkeersrapporten, conversiemetingen en gebruikersgedragsstatistieken omvatten.
Bepaal de periode van gegevensbewaring: Beslis hoelang u uw gegevens moet bewaren. Heeft u een decennium aan inzichten nodig, of volstaan enkele jaren?
Beoordeel de frequentie van beoordeling: Bepaal hoe vaak u deze gegevens moet bekijken en gebruiken. Een duidelijk schema kan het archiveringsproces begeleiden en de relevantie van uw analyses garanderen.
Een solide plan zal het archiveringsproces stroomlijnen en u helpen om last-minute haastwerk te vermijden om uw gegevens te redden.
Fase 2: Een archiveringsmethode kiezen
Er zijn vier primaire methoden om uw Universal Analytics-gegevens te archiveren, elk met verschillende voordelen en beperkingen:
Optie 1: Handmatige bestand downloads
Deze methode is eenvoudig maar arbeidsintensief. Het houdt in dat u gegevens handmatig exporteert vanuit elk rapport in Universal Analytics en opslaat in Google Sheets, Excel of CSV-bestanden.
Stappen:
- Open het gewenste rapport in Universal Analytics
- Stel het datumbereik, de dimensies en de metrieken in
- Wijzig het aantal rijen van het standaard naar het maximum (5.000)
- Exporteer gegevens naar Google Sheets, Excel of CSV
Voordelen: Eenvoudig en vereist geen technische expertise
Nadelen: Uiterst tijdrovend, vooral voor grote gegevenssets
Optie 2: Google Sheets Add-On
De Google Analytics add-on voor Google Sheets vereenvoudigt het archiveringsproces aanzienlijk. Deze tool gebruikt de Google Analytics API om gegevens naar Google Sheets te downloaden zonder uitgebreide technische kennis.
Stappen:
- Maak een nieuw Google Sheet en installeer de Google Analytics add-on
- Maak een rapport met behulp van de interface van de add-on en pas configuraties aan indien nodig
- Gebruik de Dimensions and Metrics Explorer voor nauwkeurige API-codes
Voordelen: Makkelijker voor niet-technische gebruikers, ondersteunt formules voor meer verfijnde gegevensopvragingen
Nadelen: Kan problemen met steekproeven ondervinden bij grote of complexe gegevenssets, en heeft een celgrens van 10.000.000 per vel
Optie 3: Google Analytics API
Voor degenen met webontwikkelingsbronnen kan het direct gebruiken van de Google Analytics API een krachtige methode zijn om gegevens te archiveren. Deze aanpak biedt meer aanpasbaarheid en kan grotere gegevenssets met minder beperkingen verwerken.
Stappen:
- Bezoek de documentatie van de Google Analytics API
- Ontwikkel een script om de vereiste gegevens op te halen volgens uw archiveringsplan
Voordelen: Zeer aanpasbaar, minder gevoelig voor beperkingen waarmee Google Sheets wordt geconfronteerd
Nadelen: Vereist programmeervaardigheden en kan complex zijn om te implementeren
Optie 4: BigQuery
BigQuery biedt een superieure methode voor het archiveren van gegevens, vooral voor Analytics 360-gebruikers. Het biedt een datawarehouse waarin u aanzienlijke gegevenssets efficiënt kunt opslaan, bevragen en analyseren.
Stappen voor Analytics 360-gebruikers:
- Maak gebruik van de inheemse exportfunctie van Google om gegevens naar BigQuery te verplaatsen
- Voer de overdracht uit en plan periodieke updates indien nodig
Stappen voor niet-Analytics 360-gebruikers:
- Handmatig gegevens exporteren uit Universal Analytics
- Laad de geëxporteerde gegevensbestanden in BigQuery
Voordelen: Ideaal voor grote gegevenssets, snelle query's via SQL, robuuste opslagoplossing
Nadelen: Gebruikers zonder 360 hebben een ingewikkeldere exportprocedure
Fase 3: Zorgen voor uitgebreide gegevensvastlegging
Voordat u uw archiveringsproject als voltooid verklaart, is het cruciaal om te controleren of alle geplande gegevens zijn vastgelegd:
Dubbelcheck de gegevens: Controleer alle geëxporteerde of gearchiveerde gegevens tegen uw oorspronkelijke plan om ervoor te zorgen dat er geen kritieke informatie over het hoofd is gezien.
Test gegevenstoegankelijkheid: Zorg ervoor dat de gearchiveerde gegevens gemakkelijk toegankelijk en bruikbaar zijn voor toekomstige analyse.
Back-up van gegevens: Maak meerdere back-ups van uw gearchiveerde gegevens in verschillende formaten of locaties om eventueel gegevensverlies te voorkomen.
Conclusie
Het archiveren van uw historische gegevens van Universal Analytics vereist een systematische aanpak om volledigheid en bruikbaarheid te waarborgen. Door een grondig plan te maken, de juiste methode te kiezen en uw gegevensvastlegging te verifiëren, kunt u waardevolle inzichten behoeden om te verdwijnen na 1 juli 2024. Of u nu kiest voor handmatige downloads, de Google Sheets add-on, de Google Analytics API of BigQuery, elk methode biedt een pad om uw gegevens te behouden. Prioriteer dit proces om continuïteit te behouden in uw data-analyse-inspanningen.
FAQ
Waarom is het archiveren van Universal Analytics-gegevens belangrijk?
Gegevens van Universal Analytics bieden cruciale historische inzichten die toekomstige zakelijke en marketingstrategieën kunnen informeren. Zonder archivering zullen deze waardevolle gegevenspunten na 1 juli 2024 verloren gaan.
Welke archiveringsmethode moet ik kiezen?
Dit hangt af van de technische vaardigheden van uw team en de omvang van de gegevens. Handmatige bestand downloads zijn eenvoudig maar tijdrovend, terwijl de Google Sheets add-on en de API meer gestroomlijnde oplossingen bieden. BigQuery wordt aanbevolen voor grootschalige gegevensarchivering.
Hoe kan ik steekproblemen met gegevens vermijden bij het gebruik van Google Sheets?
Beperk de hoeveelheid opgehaalde data per aanvraag, splitst de data in kleinere tijdsframes of verminder de specificiteit van de data om steekproblemen te minimaliseren.
Kan ik het proces voor gegevensarchivering automatiseren?
Ja, door de Google Analytics API of BigQuery te gebruiken met geplande gegevensoverdrachten kan het archiveringsproces worden geautomatiseerd, vooral voor grote gegevenssets.
Wat gebeurt er als ik de deadline van 1 juli mis?
Na 1 juli 2024 kunt u geen toegang hebben tot gegevens van Universal Analytics, waardoor alle historische gegevens die niet vooraf zijn gearchiveerd, zullen verdwijnen.
Door deze uitgebreide gids te volgen, kunt u ervoor zorgen dat de historische gegevens van uw Universal Analytics-account worden bewaard en toegankelijk zijn voor toekomstig gebruik. Begin vandaag nog met archiveren voordat de tijd opraakt.
