GA4のデータをBigQueryにエクスポートできるようになり、GA4の基本設計もBigQueryでの集計を前提としているため、GA4を理解する上ではBigQueryの理解も必要になってきました。このことから、BigQueryを活用したGA4のデータ分析というこれまでにない仕事が生まれ、今後もこの分野の需要は高くなることが見込まれます。

私自身も、この分野に従事して15年以上の経験があり、案件内容によってGA4とBigQueryを扱うにあたっても求めらる内容も違えば、ツールを使うにあたっての環境も異なります。ここでは、これまでの経験を踏まえて、GA4とBigQueryをメインに扱った案件にはどのようなものがあり、どのような仕事内容があるのかを解説します。

GA4のデータ集計をBigQueryで扱うにあたっての必須スキル

BigQueryでGA4のデータを集計する際は、当然ながらGA4がどのようにデータを集計し、レポートとして可視化しているかを理解しておく必要があります。つまり、GA4のレポート上の集計結果をBigQueryで再現できる状態を目指すということです。

そのためには、GA4内部の集計処理（ロジック）を把握しておく必要がありますが、もちろん、GA4側で実際にどのようなクエリが実行されているかまで直接確認することはできません。ですが、内部で走っている処理を具体的にイメージできるレベルまで、GA4の仕様を理解しておく必要があるということです。このイメージができなければ、BigQueryでクエリを書くことはできないはずなので、まずはGA4の理解が十分ではない場合は、GA4の理解を先に深めることを進めてください。

GA4の理解にあたっては、私自身が執筆している書籍があるので参考にしてください。

GA4とBigQueryを習得するメリット

GA4はそもそもがBigQueryを活用することを前提に設計されているため、GA4単体では踏み込んだ分析はできないといってもよいでしょう。そのため、BigQueryで集計する必要があり、そのためには、まず大前提としてGA4の理解が必要になります。その上で、SQLの知識が必要になってくるのですが、GA4特有のSQLの書き方を習得する必要があり、この2つの壁を突破するにはかなりの時間が必要になります。逆に捉えれば、過去のユニバーサルアナリティクスと異なり、習得難易度がかなり上がったことは、スキルを習得してしまえば高い参入障壁をつくれるということになります。つまり、市場価値が上がることになり、BigQueryというデータ分析市場では、GA4のデータを扱える「データ分析人材」という特異な立ち位置になれるため、時間はかかってもスキルを習得する価値が十分にあるといえます。

【案件例】EコマースのGA4データをBigQueryで集計

案件によって業務内容も環境の制限は異なります。BigQueryを扱うといっても、データセットの新規作成などができないこともあり、Rawデータから都度都度の集計を行うような現場もあります。業務内容も、クライアントから「このようなデータを集計してほしい」との依頼があり、それだけをこなすこともあります。Eコマースのサイトを分析するBigQueryの活用では、単純な集計の依頼もあれば、少し高度なクエリが必要になることもあります。

例えば、EコマースのGA4のデータ分析事例では、カートのサイト改善にあたり、カート周りのデータ分析、たとえば、カートに商品を入れた人が、購入に至るまでの平均所要時間の集計など。GA4の管理画面だけでは集計ができないため、BigQueryでのクエリで集計する必要があるということです。