O Google Analytics 4 (GA4) e o BigQuery são ferramentas poderosas para análise de dados. Porém, uma dúvida comum é: por que o Google não fornece campos pré-calculados para todas as dimensões e métricas possíveis na tabela do BigQuery? Além disso, vale a pena confiar em campos pré-calculados quando disponíveis? Vamos explorar essas questões.
O que são campos pré-calculados no BigQuery?
Campos pré-calculados são métricas ou dimensões que já vêm processadas e prontas para uso direto nas análises. Eles economizam tempo, eliminando a necessidade de criar cálculos personalizados para métricas básicas. Apesar de parecerem convenientes, têm suas limitações, especialmente para grandes conjuntos de dados, como veremos a seguir.
A lógica do GA4 no BigQuery
No GA4, os dados são armazenados de maneira bruta no BigQuery, com eventos e parâmetros estruturados em colunas específicas, como event_params. Isso permite flexibilidade para análises personalizadas, mas exige maior esforço na criação de consultas SQL para agregar e interpretar os dados.
Se você usar um esquema personalizado no BigQuery para fornecer campos pré-calculados como colunas de nível superior (em vez de mantê-los dentro de event_params), estará incentivando o uso da lógica totalmente centrada em eventos.
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Lógica centrada em eventos: prós e contras
A lógica centrada em eventos processa dados brutos diretamente no nível de cada evento, sem pré-agregação. Essa abordagem pode ser útil em situações específicas:
- Vantagens
- Ideal para pequenos conjuntos de dados, com menos de 1 milhão de linhas.
- Permite análises detalhadas no nível de cada evento individual (cliques, exibições, etc.).
- Recomendado para iniciantes no uso do GA4 no BigQuery.
- Desvantagens
- Altamente ineficiente para grandes conjuntos de dados, já que cada consulta processa todas as linhas de eventos repetidamente.
- Aumenta os custos de armazenamento e processamento de dados.
- Não aproveita a principal vantagem do BigQuery: trabalhar com grandes volumes de dados.
Por que o Google não fornece todos os campos pré-calculados?
BigQuery foi projetado para processar grandes volumes de dados de forma eficiente. Para isso, o uso de agregações em níveis superiores (sessão ou usuário) é essencial.
Se o Google fornecesse todos os campos pré-calculados, isso incentivaria práticas ineficientes, como confiar exclusivamente em lógica centrada em eventos. Ao processar cada linha de evento repetidamente em grandes conjuntos de dados, os custos de processamento aumentariam significativamente, assim como o tempo necessário para executar as consultas.
Agregação no nível da sessão: a alternativa eficiente
A lógica de agregação no nível da sessão reduz drasticamente a quantidade de dados processados. Primeiro, os eventos são agrupados em sessões, criando um conjunto de dados muito menor e mais eficiente. Essa abordagem é ideal para análises como:
- Cálculo de métricas por sessão, como tempo médio ou taxa de rejeição.
- Trabalhar com grandes conjuntos de dados, com mais de 1 milhão de linhas.
- Manutenção de custos baixos e maior eficiência computacional.
Por exemplo, sem agregar eventos em sessões, você poderia contar erroneamente múltiplas sessões para um mesmo usuário, distorcendo os resultados.
Agregação no nível do usuário: para análises avançadas
Outro nível de agregação possível é o nível do usuário. Nesse caso, os dados de eventos ou sessões são agrupados por usuário, permitindo insights mais avançados, como:
- Comportamento do usuário ao longo do tempo.
- Cálculo de métricas específicas por usuário.
Essa abordagem evita problemas como contagens duplicadas de métricas e garante resultados mais precisos, especialmente em análises de longo prazo.
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Conclusão
O Google evita fornecer campos pré-calculados para todas as dimensões e métricas no GA4 BigQuery para incentivar práticas eficientes de análise, como a agregação no nível da sessão e do usuário.
Embora a lógica centrada em eventos seja útil em alguns casos, ela não é adequada para grandes conjuntos de dados, que são o foco principal do BigQuery. Portanto, ao trabalhar com essas ferramentas, ajuste sua abordagem de acordo com o tamanho e os objetivos da sua análise.
Se você deseja dominar essas práticas e otimizar suas consultas no BigQuery, confira meu módulo completo sobre lógica de consulta no curso GA4 BigQuery.
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