Datensicherung beim Wechsel zu GA4: Last Minute Tipps zur Wahrung der Datenintegrität

… selbst Google fragt: „Wie kann ich meine Daten aus meiner Universal Analytics Property exportieren und speichern?“*

denn:

„Ab dem 1. Juli 2023 werden in standardmäßigen Universal Analytics-Properties keine neuen Daten mehr verarbeitet.“* Außerdem:

„In den kommenden Monaten werden wir Ihnen ein konkretes Datum nennen, ab dem Universal Analytics-Properties nicht mehr zur Verfügung stehen. Nach diesem Datum können Sie auf der Analytics-Benutzeroberfläche keine Universal Analytics-Berichte mehr sehen und keine Universal Analytics-Daten mehr über die API aufrufen.“*

Aber erst einmal zurück zur Ausgangsfrage: Laut Google Hilfecenter gibt es derzeit mehrere Möglichkeiten, Daten aus der Universal Analytics Property zu exportieren.

1. Export von individuellen Reports in die folgenden Formate:

CSV
Gesamtdatenberichte (nur 360 Kunden: TSV und TSV für Excel)
Excel (XLSX)
Google Tabellen
PDF

2. Nutze das Google Analytics Reporting API um Daten zu exportieren

3. Google Analytics 360 Kunden können auch direkt zu BigQuery exportieren , s. Export zu BigQuery

(…) Wir planen, weitere Informationen zum Exportieren von Daten zur Verfügung zu stellen, wenn die Außerbetriebnahme von Universal Analytics näher rückt.”*

Betrachten wir die vorgeschlagenen Möglichkeiten doch noch einmal im Detail. Denn, nicht jede dieser Optionen ist auch für jeden Kunden möglich oder geeignet. Hierbei spielt z.B. die Art des Accounts bzw. der Property eine große Rolle – ob 360 (kostenpflichtig) oder Standard (kostenfrei). Daneben sind auch die Datenmenge, individuelle Einstellungen sowie der Zeitraum, für den die Daten exportiert werden sollen, entscheidend bei der Auswahl der Export-Option. Praktisch und konkret bestehen also folgende Möglichkeiten:

1. Geeignet für Standard Nutzer und 360 Nutzer mit wenig bis mittlerer Datenmenge bzw. Webseitenaufrufen

Vorgehensweise: Geht durch die einzelnen Berichte im Menü oder erstellt benutzerdefinierte Berichte über die gewünschten Zeiträume mit den Dimensionen und Metriken, die Euch wichtig sind, um die Daten über die Export- bzw. Download Funktion selbst zu exportieren (Formate s. oben) Hierbei können wir Euch selbstverständlich gerne unterstützen.

2. Geeignet für Standard Nutzer und 360 Nutzer mit mittlerer bis hoher Datenmenge bzw. Webseitenaufrufen

Vorgehensweise: Für diese Option sind Erfahrung und gewisse Kenntnisse erforderlich. Daher empfehlen wir, diese Option nur von erfahrenen Fachleuten durchführen zu lassen. Bei e-dynamics würde das Data Engineering Team ein individuell, auf die Bedürfnisse des Kunden angepasstes, Skript schreiben, welches über die API alle bzw. die wichtigsten Analytics-Daten exportiert. Diese werden dann in einem gängigen Format (csv) für Euch gespeichert und dort abgelegt, wo Ihr die Daten gerne zugänglich hättet. Folgende Optionen bestehen:

Google Cloud Platform (GCP) – in dem Fall werden wir eine Kostenschätzung für die Lagerung in GCP abgeben,
auf dem lokalen Server bzw. Computer auf Eurer Seite,
Google Tabellen,
Daten transformieren und in BigQuery speichern.

3. Ausschließlich für 360 Nutzer mit beliebiger Datenmenge geeignet

Vorgehensweise: Wie schon angedeutet, steht diese Möglichkeit lediglich Nutzern der kostenpflichtigen Version von Google Analytics zur Verfügung. Wenn Ihr einen 360 Kunden-Account besitzt, kann unser Data Analytics Team diesen individuell für Euch einrichten und die Daten entsprechend zu Big Query (BQ) exportieren. Natürlich werden wir Euch auch in diesem Fall vorab eine Kostenschätzung für die Nutzung von BQ abgeben, da sie nur bis zu einem bestimmten Maß kostenfrei ist. Der größte Vorteil besteht letztendlich darin, dass unser Team die Daten so aufbereiten kann, dass sie in Visualisierungstools wie Looker Studio, Tableau, Power BI nahtlos zugänglich sind. Das heißt, dass Ihr bei der Verwendung nicht einmal wisst, ob die Daten von UA oder GA4 stammen (vorausgesetzt natürlich, GA4 wird genutzt und die Benennung ist die gleiche).

💡 Unser Tipp: Bevor Ihr vollständig zu GA4 wechselt, ist es ratsam, die Daten zu testen und zu validieren, um sicherzustellen, dass sie korrekt erfasst und verarbeitet werden. Führt Testszenarien durch, um sicherzustellen, dass die Datenkonsistenz gewahrt bleibt und die gewünschten Metriken und Dimensionen verfügbar sind. Somit wird Euch möglich, die Vorteile von GA4 voll auszuschöpfen und fundierte Entscheidungen auf der Grundlage zuverlässiger Daten zu treffen.