Archivage des données historiques de Universal Analytics
La date limite du 1er juillet approche rapidement pour la préservation de vos données historiques Universal Analytics. Voici les étapes essentielles pour archiver vos analyses avant cette échéance cruciale.
Phase 1 : Préparation du plan d’archivage
Identifiez les données essentielles que votre organisation utilise régulièrement, telles que les données de conversion et de ventes, et dressez une liste exhaustive des informations à sauvegarder. Déterminez également l’étendue temporelle de données que vous souhaitez conserver, idealment à partir de 2018 pour inclure les données prépandémiques. Pensez aussi à la fréquence de consultation des données pour structurer l’archivage en conséquence.
Phase 2 : Sélection de la méthode d’archivage
- Téléchargement manuel : accessible à tous, gratuit mais potentiellement long et limité à 5000 lignes par téléchargement.
- Utilisation de l’add-on Google Sheets pour Google Analytics : simple, gratuit et rapide. Cependant, il est limité dans la capacité de données par feuille et peut rencontrer des problèmes d’échantillonnage.
- Téléchargement via l’API Google Analytics : rapide mais nécessite des compétences en développement web et ne résout pas les problèmes d’échantillonnage, avec des limitations de quota API.
- Sauvegarde sur BigQuery : permet une extraction et une analyse ultérieures facile des données, bien que sa configuration initiale puisse être complexe et nécessiter des ressources techniques.
Phase 3 : Vérification complète
Assurez-vous que toutes les données planifiées sont correctement archivées. Après le 1er juillet, vous ne pourrez plus accéder aux données de Universal Analytics, que ce soit via API ou interface.
Les avis exprimés dans cet article appartiennent à l’auteur invité et ne représentent pas nécessairement ceux de Search Engine Land.
Considérations supplémentaires
Pour les utilisateurs d’Analytics 360, Google offre une exportation native vers BigQuery, fortement recommandée. Pour ceux qui ne sont pas utilisateurs d’Analytics 360, il sera nécessaire de configurer un projet API Google pour utiliser BigQuery.