[GA4] Esquema de BigQuery Export

REGISTRO event_params

REGISTRO item_params

campos privacy_info

REGISTRO user_properties

REGISTRO user_ltv

REGISTRO item_params

Si ha utilizado versiones anteriores del SDK y tiene previsto actualizarlo a Android 17.2.5 (o una versión posterior) o iOS 16.20.0 (o una versión posterior), debe tener en cuenta lo siguiente:

• Para usar el esquema actual de BigQuery Export, debe actualizar el SDK a Android 17.2.5 (o una versión posterior) o a iOS 16.20.0 (o una versión posterior). Si se usa una versión anterior del SDK, los datos exportados reflejarán el esquema antiguo.
• Después de la actualización, solo podrá acceder a los datos de artículos dentro de la matriz de artículos repetidos, ya que los datos de artículos ya no estarán disponibles en los parámetros de evento estándar (aunque sí lo estaban en las versiones anteriores del SDK).
• Este cambio se ha hecho para permitir el análisis multiproducto.
• Como resultado, es posible que tenga que ajustar las referencias a los datos de productos o artículos.

1. Inicie sesión en la consola de Cloud Platform y vaya a la página Gestionar recursos.
2. Abra el proyecto cuyos datos quiera migrar y, en la parte superior de la página, haga clic en Activar Google Cloud Shell.
3. Cuando se abra el shell, copie la siguiente secuencia de comandos en un archivo llamado migration_script.sql:
   1. Ejecute el comando cat > migration_script.sql.
   2. Copie y pegue en el shell la secuencia de comandos que se indica más abajo.
   3. Para guardar y salir, pulse Ctrl + D.
   Secuencia de comandos (migration_script.sql):

     SELECT
     @date AS event_date,
     event.timestamp_micros AS event_timestamp,
     event.previous_timestamp_micros AS event_previous_timestamp,
     event.name AS event_name,
     event.value_in_usd  AS event_value_in_usd,
      user_dim.bundle_info.bundle_sequence_id AS event_bundle_sequence_id,
     user_dim.bundle_info.server_timestamp_offset_micros as event_server_timestamp_offset,
     (
     SELECT
       ARRAY_AGG(STRUCT(event_param.key AS key,
           STRUCT(event_param.value.string_value AS string_value,
             event_param.value.int_value AS int_value,
             event_param.value.double_value AS double_value, 
             event_param.value.float_value AS float_value) AS value))
     FROM
       UNNEST(event.params) AS event_param) AS event_params,
     user_dim.first_open_timestamp_micros AS user_first_touch_timestamp,
     user_dim.user_id AS user_id,
     user_dim.app_info.app_instance_id AS user_pseudo_id,
     "" AS stream_id,
     user_dim.app_info.app_platform AS platform,
     STRUCT( user_dim.ltv_info.revenue AS revenue,
       user_dim.ltv_info.currency AS currency ) AS user_ltv,
     STRUCT( user_dim.traffic_source.user_acquired_campaign AS name,
         user_dim.traffic_source.user_acquired_medium AS medium,
         user_dim.traffic_source.user_acquired_source AS source ) AS traffic_source,
     STRUCT( user_dim.geo_info.continent AS continent,
       user_dim.geo_info.country AS country,
       user_dim.geo_info.region AS region,
       user_dim.geo_info.city AS city ) AS geo,
     STRUCT( user_dim.device_info.device_category AS category,
       user_dim.device_info.mobile_brand_name,
       user_dim.device_info.mobile_model_name,
       user_dim.device_info.mobile_marketing_name,
       user_dim.device_info.device_model AS mobile_os_hardware_model,
       @platform AS operating_system,
       user_dim.device_info.platform_version AS operating_system_version,
       user_dim.device_info.device_id AS vendor_id,
       user_dim.device_info.resettable_device_id AS advertising_id,
       user_dim.device_info.user_default_language AS language,
       user_dim.device_info.device_time_zone_offset_seconds AS time_zone_offset_seconds,
       IF(user_dim.device_info.limited_ad_tracking, "Yes", "No") AS is_limited_ad_tracking ) AS device,
     STRUCT( user_dim.app_info.app_id AS id,
       @firebase_app_id  AS firebase_app_id,
       user_dim.app_info.app_version AS version,
       user_dim.app_info.app_store AS install_source ) AS app_info,
     (
     SELECT
       ARRAY_AGG(STRUCT(user_property.key AS key,
           STRUCT(user_property.value.value.string_value AS string_value,
             user_property.value.value.int_value AS int_value,
             user_property.value.value.double_value AS double_value,
             user_property.value.value.float_value AS float_value,
             user_property.value.set_timestamp_usec AS set_timestamp_micros ) AS value))
     FROM
       UNNEST(user_dim.user_properties) AS user_property) AS user_properties
   FROM
     `SCRIPT_GENERATED_TABLE_NAME`,
     UNNEST(event_dim) AS event
     

4. Abra un nuevo shell y copie en un archivo llamado migration.sh la secuencia de comandos Bash que se indica más abajo:
   1. Ejecute el comando cat > migration.sh.
   2. Copie y pegue en el shell la secuencia de comandos que se indica más abajo.
   3. Para guardar y salir, pulse Ctrl + D.
   Modifique la secuencia de comandos siguiente; incluya el ID de la propiedad de Analytics, el ID de proyecto de BigQuery, el ID de aplicación de Firebase, el nombre del conjunto de datos de BigQuery y las fechas de inicio y finalización de los datos que quiera.
   Secuencia de comandos (migration.sh):

   # ID de la propiedad de Analytics del proyecto. Podrá encontrarlo en la sección de configuración de Analytics de Firebase.
   PROPERTY_ID= ID de su propiedad de Analytics
   
   # Proyecto de BigQuery Export.
   BQ_PROJECT_ID= "ID de su proyecto de BigQuery" (por ejemplo, "proyecto-público-de-firebase")
   
   # ID de la aplicación de Firebase.
   FIREBASE_APP_ID="ID de su aplicación de Firebase" (por ejemplo, "1:300830567303:ios:09b1ab1d3ca29bda")
   
   # Conjunto desde el que se importan los datos.
   BQ_DATASET="nombre del conjunto de BigQuery desde el que quiere importar los datos" (p. ej., "demo_de_firebase_para_iOS")
   
   # Plataforma.
   PLATFORM="plataforma de la aplicación; puede ser ANDROID o IOS"
   
   # Periodo del cual se quiere hacer la migración, incluidas las fechas [START_DATE] y [END_DATE].
   START_DATE=20180324
   END_DATE=20180327
   
   # Nota: No modifique el código siguiente si no tiene los conocimientos para hacerlo.
   startdate=$(date -d"$START_DATE"  +%Y%m%d) || exit -1
   enddate=$(date -d"$END_DATE"  +%Y%m%d) || exit -1
   
   # Se debe repetir la secuencia de comandos por los días comprendidos entre las dos fechas anteriores.
   DATE="$startdate"
   while [ "$DATE" -le "$enddate" ]; do
   
           # Se construye la tabla de BigQuery aplicando los parámetros anteriores.
           BQ_TABLE="$BQ_PROJECT_ID.$BQ_DATASET.app_events_$DATE"
   
           echo "Migrando $BQ_TABLE"
   
           cat migration_script.sql | sed -e "s/SCRIPT_GENERATED_TABLE_NAME/$BQ_TABLE/g" | bq query \
           --debug_mode \
           --allow_large_results \
           --noflatten_results \
           --use_legacy_sql=False \
           --destination_table analytics_$PROPERTY_ID.events_$DATE \
           --batch \
           --append_table \
           --parameter=firebase_app_id::$FIREBASE_APP_ID \
           --parameter=date::$DATE \
           --parameter=platform::$PLATFORM \
           --project_id=$BQ_PROJECT_ID
   
   
           temp=$(date -I -d "$DATE + 1 day")
           DATE=$(date -d "$temp" +%Y%m%d)
   
   done
   exit
   
   # Fin de la secuencia de comandos.
   
   

5. Abra un nuevo shell y ejecute el comando bash migration.sh.

user_dim

event_dim