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BigQueryとデータウェアハウスのエクスポート機能の紹介

2025年01月31日 トピックス ニュース

Matomoはシンプルな真理に基づいて構築されています：あなたのデータはあなたのものであり、あなたはそれを完全にコントロールできるべきです。そのため、Matomo Cloudの新しいBigQuery & Data Warehouse Export機能を発表し、アナリティクスデータを扱う方法をさらに増やしたいと考えています。

これまで、Matomo Cloud から生のデータを取得するには、API やカスタムスクリプトが必要でした。

新しいBigQuery&Data Warehouse Export機能は、そのような障壁を取り除きます。未集計の生データにアクセスし、データウェアハウスへの定期的なエクスポートを直接スケジュールできるようになりました。

この機能は、以下の主要なデータウェアハウスに対応しています：

  • Google BigQuery
  • Amazon Redshift
  • Snowflake
  • Azure Synapse Analytics
  • Apache Hive
  • Teradata

エクスポートのスケジュールを設定し、Matomo のデータをデータウェアハウスの他のデータソースと組み合わせ、SQLライクなクエリで簡単にデータを照会できます。

生データへの直接アクセスによるデータ移植性の向上

エンジニアリングサポートを待っていると、作業が遅れることがあります。API 接続の管理やスクリプトの作成には時間がかかります。これでは、本来の業務であるデータ解析に集中できません。

機能を使用すると、技術的なセットアップなしで生のMatomoデータに直接アクセスできます。そのため、データの解析や重要な洞察力の発見により多くの時間を費やすことができます。

データをまとめる

ビジネス上の疑問に答えるには、複数のソースからのデータが必要になることがよくあります。一つの顧客とのやり取りが、CRM、ウェブ解析、販売システムなどにまたがっているかもしれません。このようなデータを手作業でつなぎ合わせるのは時間のかかる作業です。利害関係者からの一見単純な質問が、異なるツール間でデータを収集し比較する作業に何時間も費やすことになりかねません。

この機能を使えば、Matomoのデータをデータウェアハウス内の他のビジネスシステムのデータと組み合わせることができます。ツールを切り替えたり、手作業でスプレッドシートを比較したりする代わりに、すべてのデータを一箇所で解析し、顧客がどのようにビジネスに関与しているかをよりよく理解することができます。

SQLライクなクエリによる簡単なカスタム解析

標準的なビルド済みレポートでは、アナリストが答える必要のある具体的で詳細な質問に対応できないことがよくあります。

BigQuery & Data Warehouse Export機能を使用すると、データウェアハウスでSQLライクなクエリを使用して、詳細なカスタマイズ解析を行うことができます。この柔軟性により、データを詳細に調査し、事前に作成されたレポートでは不可能な特定の洞察力を明らかにすることができます。

SQLライクなクエリを使用して、有料ユーザーと非課金ユーザーの行動を比較する例を以下に示します。

このクエリは、有料ユーザーと非有料ユーザーの訪問回数、平均セッション時間、総消費金額などの指標を比較するのに役立ちます。これらのグループ間の行動の違いを完全に見ることができます。

高度なデータ操作と可視化

詳細なレポートを作成したり、データ解析に深く入り込んだりする必要がある場合、固定されたユーザーインターフェース（UI）の制約の中で作業すると、洞察力を引き出す能力が制限される可能性があります。

MatomoのデータをBigQueryのようなデータウェアハウスにエクスポートすることで、詳細な操作や高度なビジュアライゼーションのための柔軟性が向上し、より深い洞察力の発見やより効果的なレポートのカスタマイズが可能になります。

はじめに

To set up data warehouse exports in your Matomo:
Matomoでデータウェアハウスへのエクスポートを設定するには、次の手順に従います：

    システム管理（右上の歯車アイコン）に移動します。
  1. 左側のメニューから「エクスポート」を選択する。
  2. BigQuery & Data Warehouse」を選択します。

データウェアハウスエクスポートガイドに詳しい説明があります。

この機能を有効にするには、現在のサブスクリプションの10％の追加料金がかかることにご注意ください。正確なコストは上記の手順で確認できます。

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