ETL depuis Google Analytics vers Azure Blob Storage en quelques clics
- Concevez des pipelines de données évolutifs et prêts à l’emploi en quelques heures seulement
- Extrayez et chargez des données depuis Google Analytics vers Azure Blob Storage sans code
- Complétez votre pipeline ELT complet avec des transformations SQL ou Pythons
Saisissez vos identifiants Google Analytics pour créer une connexion.
Documentation sur la connexionSélectionnez Azure Blob Storage comme target et commencez à charger vos données.
Documentation sur la connexionRegardez-le en action
Exploitez vos données Google Analytics .Fournissez les données Google Analytics au bon moment, aux bonnes personnes. Icône
Transformez vos données
Transformez les données brutes en analyses commerciales avec SQL ou Python.
Activez vos données
Synchronisez directement les données dans votre data stack avec le reverse ETL.
Tout ce dont vous avez besoin pour simplifier l'intégration avancée des données
Aucune Infrastructure à Gérer
Modélisation SQL/Python Gérée
Tarification Prévisible Basée sur la Valeur
Réduction des Pertes de Développement de Données
Intégration de Données Sans Code
Réplication Efficace de Base de Données
Scalabilité Illimitée
Activation Intégrée des Données
Résolution Proactive des Problèmes Techniques
Rassemblez toutes vos données. Intégrez des données depuis n'importe quelle source.
Greg Robinson
Staff Data Scientist
Chargez des données de Google Analytics vers n'importe quel lac de données ou entrepôt de données
FAQ
Rivery offers a set of Predefined Reports for Google Analytics for rapid data integration. Using these reports, you can quickly analyze the data without having to learn the intricacies of the way the data is organized within the Google Analytics API. Simply provide your Google Analytics credentials and choose the report to load into your cloud data warehouse.
The Google Analytics data source in Rivery comes with the below predefined reports (click to navigate to the full data structure documentation):
- Demographics Report
- Engagement Reports
- E-commerce Purchase Reports
- Monetization E-commerce Purchases Item Brand
- Monetization E-commerce Purchases Item Category
- Monetization E-commerce Purchases Item Category 2
- Monetization E-commerce Purchases Item Category 3
- Monetization E-commerce Purchases Item Category 4
- Monetization E-commerce Purchases Item Category 5
- Monetization E-commerce Purchases Item Category Report Combined
- Monetization E-commerce Purchases Item Id
- Monetization E-commerce Purchases Item Name
- Publisher Ads Reports
- Tech Reports
- Traffic Acquisition Reports
- User Acquisition Reports
Google started sunsetting Universal Analytics (UA was known as Google Analytics) and is now offering Google Analytics 4 (GA4) instead. There are a few differences between UA and GA4 data structures and as a result differences in how GA4 data pipelines should be built. Follow this article to understand the options at hand.
Utiliser les connecteurs de données de Rivery est très simple. Il suffit d’entrer vos identifiants, de définir la cible où vous souhaitez charger les données (par exemple, Snowflake, BigQuery, Databricks ou tout data lake) et de mapper automatiquement le schéma pour le générer sur la cible. Vous pouvez contrôler les données que vous avez besoin d’extraire de la source et la fréquence de synchronisation de vos données. Pour en savoir plus, suivez la documentation spécifique.
Oui. Tous les connecteurs de données au sein de Rivery sont conformes aux normes de sécurité et de confidentialité les plus élevées, y compris : RGPD, HIPAA, SOC2 et ISO 27001. De plus, lorsque les données sont transférées vers votre entrepôt de données cible, vous pouvez configurer le transfert via votre propre système de fichiers cloud plutôt que via Rivery.
Les connecteurs de données les plus populaires concernent des cas d’usage comme le marketing, les ventes et la finance. Ils incluent Salesforce, HubSpot, Google Analytics, Google Ads, LinkedIn Ads, Facebook Ads, TikTok et plus encore.
Rivery prend en charge la réplication de base de données CDC et l’extraction SQL standard, vous pouvez donc choisir la méthode qui vous convient le mieux. En savoir plus ici.