Lees hoe u met BigQuery de problemen met GA4 Connector Quota kunt oplossen.
De toekomst ziet er goed uit voor Looker Studio, maar er zijn enkele gevolgen van de migratie met betrekking tot de GA4 Data API-quota. Alle gebruikers van Looker Studio en de GA4 Data API zijn nu onderworpen aan de quota zoals hier beschreven.
Quota in Looker Studio
Voor Enterprise-gebruikers van GA4 en Looker Studio is een veel voorkomend probleem het bereiken van de limiet op het aantal gelijktijdige API-verzoeken, die standaard slechts tien tegelijk toestaat. Aangezien elke plot of tabel in een Looker Studio rapport een API-verzoek kan vertegenwoordigen, kan dit met slechts één dashboard worden opgebruikt. Vermenigvuldig dat met een organisatie met 10-100 gebruikers die het dashboard bekijken, en de quota’s zijn snel uitgeput. De impact wordt nog vergroot door het feit dat alleen de gebruiker die de Looker dataset heeft aangemaakt zijn quotum heeft opgebruikt, wat betekent dat één account honderden anderen kan bedienen.
Quotaverhogingen zijn mogelijk en kunnen een optie zijn, maar ze blijven beperkt tot een harde limiet die nog steeds ontoereikend kan zijn voor uw Looker Studio behoeften. Ze kunnen ook een langdurige aanvraagprocedure inhouden.
BigQuery-oplossing
De langetermijnoplossing is om de GA4-gegevensexport naar BigQuery te gebruiken, en in plaats daarvan daarmee verbinding te maken. GA4 biedt de BigQuery-export aan iedereen aan, niet alleen aan betalende gebruikers, hoewel er kosten in rekening worden gebracht voor de query’s die u maakt.
Om de migratie qua kosten en efficiëntie te optimaliseren, kan het datateam van Devoteam helpen bij het proces:
- tijdelijk uw team uitbreiden om bestaande rapporten te helpen migreren & FinOps opzetten om het gebruik in de hele organisatie te monitoren
- helpen bij het bepalen van regels voor toegang tot verschillende BigQuery datasets
- de kans grijpen om uw hele datastack te laten evolueren naar een volwaardig Google Cloud Platform-systeem.
Een volledige gegevenssuite op Google Cloud kan het toevoegen van andere gegevensbronnen omvatten, zoals CRM-databases, het zorgen voor data governance, het scheiden van kritieke bedrijfslogica binnen tools in een eigen speciale rol en het creëren van data-activatieproducten die verder gaan dan dashboards, inclusief uw eigen API’s en het gebruik van Google’s machine learning-platform, Vertex AI.