[この記事は Todd Kerpelman、デベロッパー アドボケートによる The Firebase Blog の記事 "Announcing Real-time Exporting of your Analytics Data into BigQuery" を元に翻訳・加筆したものです。詳しくは元記事をご覧ください。]



Frank van Puffelen


Todd Kerpelman
デベロッパー アドボケート

Firebase Analytics の非常に強力な機能の 1 つが、BigQuery からの Analytics データの直接参照や分析できることです。Firebase アプリと BigQuery をリンクさせれば、生のサンプリングされていないアプリデータを毎日 BigQuery にエクスポートでき、データに対して強力なクエリをアドホックに実行したり、Firebase Analytics データと別のアナリティクス ライブラリのデータを組み合わせたり、カスタム レポーティング ツールを直接実行できるようになります。

しかし、この機能はデベロッパーに非常に人気がある一方、時にじれったく感じるような制限もあります。通常、日々のアナリティクス データが収集されて BigQuery テーブルにエクスポートされるまで、24 時間待たなければならないことです。これは、開発とテストという視点から考えると不便に映ることが多い制限で、アプリのデベロッパーの対応スピードが落ちてしまうことにもなります。もし最新の A/B テストの影響でユーザーがアプリを使わなくなってしまった場合、24 時間ではなく 20 分でそれがわかればすばらしいとは思いませんか？

そこで、うれしいことに、今週より、Firebase Analytics データがほぼリアルタイムで BigQuery から参照できるようになることをお知らせいたします。

以下で、その仕組みについて説明します。既に Firebase プロジェクトと BigQuery をリンクさせていれば、デフォルトで Firebase Analytics はできるだけ早く BigQuery にデータを送信するようになります。通常の appevents_ テーブルに加え、その日の受信するすべてのデータを集めた特殊な appevents_intraday_ テーブルができます。


この intraday テーブルは、自由に分析を行ったりクエリを実行したりでき、他の BigQuery アナリティクス テーブルとまったく同じように扱うことができます。このテーブルにないデータは、生涯価値（LTV）データとキャンペーン情報（traffic_source レコード）のみです。1 日が終わると[1]、このデータは永続テーブルである appevents_ ホームに移動し、古い intraday テーブルは自動的にクリーンアップされます。

もちろん、BigQuery の使用量とストレージの料金はそのまま適用されます。つまり、このメリットを受けるには、Firebase プロジェクトを Blaze プランにアップグレードする必要があるということです。しかし、BigQuery へのエクスポートは、今までアナリティクス ユーザーが多額をつぎ込まなければならなかった機能だったため、これは十分よい条件だと言えるでしょう。

BigQuery を初めて使う方は、こちらから詳しい情報をご覧いただき、使い始めることができます。BigQuery で取得した巨大なデータセットに対して高速にクエリを実行するのはとても楽しいものです！

[1] デベロッパーのタイムゾーンで判断しています。


Posted by Khanh LeViet - Developer Relations Team