BigQuery Projekt anlegen
Inhaltsverzeichnis
Kurz & Knapp
BigQuery ist ein serverloser Data-Warehouse-Dienst von Google Cloud, der schnelle SQL-Analysen großer Datenmengen ermöglicht. Er ist skalierbar, kosteneffizient und integriert sich nahtlos mit anderen Google-Diensten. Direkt zu BigQuery.
1. Google Cloud Konto
Um BigQuery zu nutzen benötigst du ein Google Cloud Konto. Erstelle entsprechend ein neues Cloud Konto, oder melde dich entsprechend mit deinem Konto an.
Hinweis: Google verlangt beim Anlegen eines neuen Kontos Kreditkarten Details. Dadurch fallen nicht direkt Kosten an. Google berechnet erst dann Kosten, wenn die kostenlosen monatlichen Grenzen aufgebraucht sind.
2. Anlegen eines neuen BigQuery Projekts
Solltest du nach dem Anmelden oder registrieren nicht in der Cloud Konsole landen, kannst do entweder oben rechts auf “Console” klicken, oder den folgenden Link: https://console.cloud.google.com/
Klicke nun in der Konsole oben links auf das Dropdown rechts neben dem Google Cloud Logo.
In dem sich öffnenden Fenster sind alle deine Google Cloud und BigQuery aufgelistet, sollten bereits welche vorhanden seiin.
Um nun ein neues BigQuery Projekt zu erstellen, kannst du ganz einfach auf “Neues Projekt” klicken.
Vergebe dem BigQUery Projekt einen passenden Projektnamen und wähle deine Organisation und den entsprechenden Speicherort aus.
Mit Bestätigung auf “Erstellen” wird dein BigQuery Projekt angelegt.
3. Kostenkontrolle einrichten
Das Einrichten der Kostenkontrolle ist ein wichtiger Schritt bei der Einrichtung eines BigQuery Projekts. Dieser Schritt sollte daher auf keinen Fall übersprungen werden. Andernfalls können kosten für das BigQuery Projekt anfallen.
Kosten für das BigQuery Projekt fallen dann an, wenn die monatlichen kostenlosen Limits aufgebraucht wurden.
Entsprechend ist es wichtig eine Kostenkontrolle einzurichten, die verhindern soll, diese Limits zu überschreiten oder in kontrolliertem Rahmen zu übersteigen.
Wie genau die Kostenkontrolle eingerichtet wird, haben wir dir in dieser Dokumentation zusammengefasst: BigQuery Kostenkontrolle einrichten.
Erste Schritte
Tracking & Auswertung
- Tracking mit Varify.io
- GA4 Auswertung in Varify.io
- Reports segmentieren und filtern
- Audiencebasierte Auswertung in GA4
- Segmentbasierte Auswertung in GA 4
- Matomo – Ergebnisauswertung
- etracker Auswertung
- Signifikanz berechnen
- Benutzerdefinierte Klick Events
- Custom Events in explorativen Reports auswerten
- GA4 – Cross-Domain Tracking
- Tracking mit Varify.io
- GA4 Auswertung in Varify.io
- Reports segmentieren und filtern
- Audiencebasierte Auswertung in GA4
- Segmentbasierte Auswertung in GA 4
- Matomo – Ergebnisauswertung
- etracker Auswertung
- Signifikanz berechnen
- Benutzerdefinierte Klick Events
- Custom Events in explorativen Reports auswerten
- GA4 – Cross-Domain Tracking
Web Analytics Integrationen
Weitere Integrationen
Experiment erstellen
Experten Funktionen
Visueller Editor
- Campaign Booster: Arrow Up
- Campaign Booster: Exit Intent Layer
- Campaign Booster: Information Bar
- Campaign Booster: Notification
- Campaign Booster: USP Bar
- Add Link Target
- Browse Mode
- Custom Selector Picker
- Edit Content
- Edit Text
- Elemente verschieben
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- Keyword Insertion
- Redirect & Split URL Testing
- Remove Element
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- Responsive Device Switcher
- Style & Layout Änderungen
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