Índice:
- ¿Cómo desanidar (unnest) los parámetros de evento?
- ¿Qué sucede sí elijo un value incorrecto?
- ¿Qué sucede si en una variable tengo varios tipos de datos?
- ¿Cómo resuelvo estos inconvenientes?
Después de conectar tu propiedad de GA4 con BigQuery, es momento de aprovechar los datos para realizar análisis, crear informes personalizados y diseñar dashboards interactivos.
Al acceder a la consola de BigQuery, tienes que localizar tu conjunto de datos, identificado como 'analytics_xxxxx', y la tabla correspondiente, nombrada como 'events_'. Aquí es donde se almacenan todos los eventos capturados por GA4, listos para ser consultados y analizados según tus necesidades.
Al acceder a la consola de BigQuery, tienes que localizar tu conjunto de datos, identificado como 'analytics_xxxxx', y la tabla correspondiente, nombrada como 'events_'. Aquí es donde se almacenan todos los eventos capturados por GA4, listos para ser consultados y analizados según tus necesidades.
Al hacer clic en nuestra tabla de datos, podremos ver la estructura de la misma:
Al revisar el campo 'event_params', vemos que aquí se almacenan nuestros parámetros de evento, tanto nativos como personalizados. Aunque sabemos que los datos están presentes, extraerlos no es tan simple como ejecutar un 'SELECT * FROM BASE_DATOS'.
Con los parámetros normales, basta con arrastrarlos o invocarlos en el código para poder usarlos, sin embargo, los event_params no los puedes usar de esta forma, por que su estructura es diferente. Este campo contiene datos organizados en tablas dentro de otras dimensiones; es decir, son variables que están 'anidadas'.
Con los parámetros normales, basta con arrastrarlos o invocarlos en el código para poder usarlos, sin embargo, los event_params no los puedes usar de esta forma, por que su estructura es diferente. Este campo contiene datos organizados en tablas dentro de otras dimensiones; es decir, son variables que están 'anidadas'.
¿Cómo desanidar (unnest) los parámetros de evento?
Para desanidar esta dimensión y acceder a la información, debemos que utilizar una sentencia SQL como esta:/*UNNEST EVENT PARAMS*/SELECT(select value.string_valuefrom unnest(event_params)where key = 'NOMBRE_DE_VARIABLE') AS NOMBRE_VARIABLE_UNNESTEDFROM `TU_BASE_DATOS`Esta sentencia funciona de la siguiente manera:
Con 'SELECT value.string_value', indicamos que queremos extraer el valor de la dimensión (value) y que este valor es de tipo texto (string_value). BigQuery almacena los valores en cuatro tipos diferentes:
Con 'SELECT value.string_value', indicamos que queremos extraer el valor de la dimensión (value) y que este valor es de tipo texto (string_value). BigQuery almacena los valores en cuatro tipos diferentes:
- string_value: Datos almacenados como texto.
- int_value: Números enteros.
- float_value: Números con hasta dos decimales.
- double_value: Números con más de dos decimales.
La cláusula 'FROM UNNEST(event_params)' indica que queremos extraer el valor seleccionado de event_params. Como esta tabla está anidada, utilizamos la función UNNEST para desanidar los event params y obtener el valor deseado.
Finalmente, con 'WHERE key = 'NOMBRE_DE_VARIABLE', especificamos qué dimensión queremos obtener. Por ejemplo, si queremos extraer la URL de la página, escribiríamos: WHERE key = 'page_location'.
Con esta sentencia, ya podemos acceder a los datos de los parámetros de los eventos y aprovechar la información almacenada en BigQuery a partir de GA4.
Por ejemplo, quiero sacar un valor que es un numero entero, como un id de producto, pero en lugar de escribir 'SELECT value.int_value' escribo 'SELECT value.string_value'.
Si ejecuto el código, se ejecutará sin errores, pero no obtendremos ningún resultado. Cada dimensión almacena su contenido en una columna distinta, string_value, int_value, float_value o double_value, según cada caso. Por lo que si estamos llamando a una variable que tiene valores de texto (string) pero le pedimos que saque los valores de la columna int_vaue, no obtendremos ningún resultado porque estamos intentando extraer datos de una columna incorrecta.
Al buscar en una columna que no corresponde al tipo de dato almacenado, la query no devolverá los resultados esperados.
Es muy importante saber que estamos seleccionando la columna adecuada en función del tipo de dato que queremos extraer.
Si ejecuto el código, se ejecutará sin errores, pero no obtendremos ningún resultado. Cada dimensión almacena su contenido en una columna distinta, string_value, int_value, float_value o double_value, según cada caso. Por lo que si estamos llamando a una variable que tiene valores de texto (string) pero le pedimos que saque los valores de la columna int_vaue, no obtendremos ningún resultado porque estamos intentando extraer datos de una columna incorrecta.
Al buscar en una columna que no corresponde al tipo de dato almacenado, la query no devolverá los resultados esperados.
Es muy importante saber que estamos seleccionando la columna adecuada en función del tipo de dato que queremos extraer.
Puede ser frecuente que en una variable almacenes un dato que tú consideres siempre de un tipo específico, como texto o número, pero al insertarlo en BigQuery, este sistema puede interpretar que se trata de otro tipo de dato completamente diferente. Esto se debe a la forma en que BigQuery analiza y clasifica los datos.
Por ejemplo, si estás trabajando con el modelo de un coche, como un 'Peugeot 307' y un 'Audi Q3', BigQuery los almacenará de manera distinta. En este caso, '307' será interpretado como un número entero (integer) debido a su naturaleza numérica, mientras que 'Q3' será considerado un texto (string) porque contiene caracteres alfabéticos. Esta diferencia en la interpretación puede llevar a problemas si no se tiene en cuenta al escribir las sentencias SQL para desanidar los datos. Si en la sentencia para desanidar elijo un tipo de valor, como string, y dejo fuera al otro, como integer, estaré omitiendo datos para analizar desde su extracción.
Este tipo de discrepancia puede afectar significativamente el análisis de datos si no se tiene en cuenta, ya que podrías perder información valiosa o generar resultados incorrectos en tus consultas. Por lo tanto, es muy importante entender cómo BigQuery clasifica los datos y asegurarse de que las consultas SQL estén diseñadas para manejar estas diferencias de manera efectiva.
Resolver estos dos inconvenientes es más sencillo de lo que puede parecer en un primer momento.
Hay diferentes formas de resolverlo, pero una muy eficaz es la siguiente:
Hay diferentes formas de resolverlo, pero una muy eficaz es la siguiente:
/*UNNEST ALL VALUES FROM EVENT PARAMS*/ (select COALESCE(value.string_value,cast(value.int_value as string),cast(value.double_value as string),cast(value.float_value as string))from unnest(event_params)where key = 'NOMBRE_DE_VARIABLE') AS NOMBRE_VARIABLE_UNNESTEDEste código utiliza varias sentencias.
- COALESCE: se utiliza para devolver el primer valor no NULL de una lista de expresiones.
- CAST: se utiliza para convertir un valor de un tipo de datos a otro.
Por otro lado, la función 'COALESCE' se utiliza para seleccionar el primer valor que no sea nulo de una lista de posibles valores. Esto significa que, al aplicar 'COALESCE', estamos asegurándonos de que siempre obtendremos un valor válido, sin importar si originalmente el valor estaba almacenado en la columna de valores enteros, decimal es o de texto. De esta manera, sin importar el tipo de valor que nuestra dimensión contenga, siempre podremos extraerlo y utilizarlo en nuestras consultas, garantizando así que no se pierda información para el análisis durante el proceso de extracción de datos.
Con este simple truco podrás extraer el contenido de cualquier dimensión, sin preocuparte de cual es el tipo de dato que contiene.
Como hemos visto, gran parte de la información de GA4 en BigQuery esta dentro del campo 'event_params', pero como esta anidado, para utilizarlo necesitamos una sentencia un poco mas compleja de lo habitual. Como hemos visto hay algunos aspectos a tener en cuenta pero con las soluciones aportadas, podrás resolver estos inconvenientes y acceder a tus datos de forma sencilla, coherente y sin errores.
Después de saber como desanidar los event_params, tenemos que conocer que valores pueden tomar las diferentes variables dentro deevent_params. Para ello puedes consultar este articulo: BigQuery: como consultar que parámetros hay dentro de un campo anidado. Otra función muy importante para todo Analista Digital es saber como programar consultas con BigQuery, aprende a hacerlo en este articulo.
Después de saber como desanidar los event_params, tenemos que conocer que valores pueden tomar las diferentes variables dentro deevent_params. Para ello puedes consultar este articulo: BigQuery: como consultar que parámetros hay dentro de un campo anidado. Otra función muy importante para todo Analista Digital es saber como programar consultas con BigQuery, aprende a hacerlo en este articulo.
