【記事作成者】 酒井 裕麻 (株式会社Bistro 代表取締役社長)

BigQueryへのGA4データ連携

GA4（Google Analytics 4）には、標準の管理画面での分析に加え、データをBigQueryへエクスポートして分析する手法があります。
(※参考 : BigQueryへのGA4データの連携)

BigQueryを活用する最大のメリットは、GA4のデータを「ユーザーの行動ログ単位」で扱える点にあります。
SQLを用いることで、標準画面では不可能な複雑な条件での集計や、外部データと組み合わせた高度な分析が可能になります。

しかし、実務で分析を行う際に必ず把握しておくべきなのがデータの最新性（鮮度）です。
「今日のデータはいつ届くのか？」
「昨日の確定データはもう反映されているのか？」
といった連携時刻を正しく知ることは、分析の精度を担保するために欠かせないステップです。

本記事では、BigQuery上に連携されたGA4テーブルの更新時刻を、SQLを使って素早く正確に特定する方法を紹介します。

参考記事

SQLの基本 : まずはこれだけ覚えよう【初心者向け基礎ガイド】
SQL HAVING句の使い方【実行コード付き】
SQLの基本 : WHERE句を用いた数値条件指定ガイド【初心者向け基礎ガイド】

テーブル更新時間の確認を行うSQL

BigQuery上のテーブル更新履歴（いつ、どのような処理が行われたか）は、以下のSQLで確認することができます。

実行SQL

このクエリでは、指定したデータセットに対して過去7日間に行われた、完了済みのジョブ履歴を新しい順に表示します。

SELECT
　creation_time -- ジョブの開始時刻
  , destination_table. project_id    -- プロジェクトID
  , destination_table. dataset_id -- データセットID
  , destination_table. table_id -- テーブルID
　, job_id -- ジョブのID（トラブルシューティングに便利）
　, job_type -- ジョブの種類（LOAD, QUERYなど）
　, statement_type -- SQLの種類（INSERT, SCRIPTなど）
FROM
　`region-asia-northeast1`.INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_PROJECT
WHERE
　destination_table.dataset_id = 'analytics_1122334455' -- 確認したいデータセットIDを指定
　AND state = 'DONE' -- 完了したジョブのみ
　AND creation_time >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 7 DAY) -- 過去7日間
ORDER BY
　creation_time DESC

クエリ実行に必要な事前情報

このSQLを実行するには、ご自身の環境に合わせて以下の2点を確認・修正する必要があります。

1. データロケーション情報

   • region-asia-northeast1（東京リージョン）など、データセットが保存されている場所を指定します。

2. データセット名（データセットID）

   • GA4データを連携している場合、通常は analytics_123456789 のような形式になります。

ロケーション情報の確認方法

もしロケーションが不明な場合は、BigQueryのコンソール画面で対象のデータセットを選択し、「詳細」タブを開くことで「データロケーション」の項目から確認できます。

まとめ：データ鮮度の把握が分析の第一歩

GA4とBigQueryを連携させた運用において、データが「いつ、正しく更新されたか」を把握することは、誤った分析結果を出さないための基本です。
今回紹介したSQLを活用し、常に最新の状況を確認しながらデータ活用を進めましょう。

投稿者プロフィール

酒井 裕麻株式会社Bistro - 代表取締役社長

慶應義塾大学 理工学部 物理情報工学科 卒業。
外資系広告代理店 McCann Erickson に新卒で入社し、アナリストとしてマーケティングリサーチからマーケティングミックスモデリング（MMM）まで幅広い分析業務に従事。
その後独立し、データマーケティングカンパニー 株式会社Bistro を設立。
現在は大手通信キャリア、銀行、IT企業、広告代理店など幅広いクライアントに対し、データ分析基盤の構築からBI導入、広告効果分析・最適化まで、データ活用に関する包括的な支援を行っている。

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