GA4データの可視化にBigQuery を使う場合の落とし穴
企業に規模によってどこまでのWebサイトの分析を必要として、その結果を有効に活用できるかは異なりますが、GA4になり、GA4からは有償・無償問わずBigQueryへ詳細をエクスポートできるようになりました。
一方で、BigQueryの潜在的なコストを懸念する企業も多いのではないでしょうか。
SQLの活用、BigQueryの活用などわからないことが多く、GA4とBigQueryの利用が手探りの方へ向けて、今回はBigQueryを活用することでかかるコストを中心に紹介します。
BigQueryのアカウント種別と料金体系
BigQueryの無料アカウントはあるの？
GCP （Google Cloud Platform）には、BigQuery サンドボックスと GCP 無料トライアルという 2 つの初回特典が提供されています。
Google BigQuery サンドボックス
Google BigQuery サンドボックスは、Google BigQuery の無料の完全機能バージョンです。費用をかけずに BigQuery の機能を調べて実験することができます。クレジットカードを登録したり、請求先アカウントを使用したりする必要はありません。サンドボックスを使用して、BigQuery がデータのニーズに適合するかどうかをテストして確認できます。
Google BigQuery サンドボックスは、Google BigQuery を効果的に使用する方法を学びたい場合におすすめです。データ ストレージとクエリ データの処理に関しては、特定の制限があります。BigQuery サンドボックス アカウントをアップグレードするためのお支払いを設定する必要があります。
お支払いを設定すると、Google は BigQuery を含む GCP プロダクトを利用できる 300 ドル相当の無料クレジットを提供されます。アカウントが無料使用制限内であれば、引き続き BigQuery を無料で使用できます。これには、毎月 10 GB の無料ストレージと 1 TB のクエリ容量が含まれます。
GCP（Google Cloud Platform）無料トライアル
一方、GCP 無料トライアル には、すべての GCP プロダクトに適用できる 300 ドル相当の無料クレジットが含まれています。 BigQuery サンドボックスとは異なり、この無料トライアルではクレジット カードの詳細を提供する必要があります。
アカウントが無料使用制限内であれば、BigQuery を無料で使用できます。毎月 10 GB の無料ストレージと 1 TB のクエリ容量が含まれます。
BigQuery のコスト
BigQuery のコストには 、分析料金とストレージ料金の2 つの要素があります。
分析料金はクエリの処理にかかる費用です。ストレージ料金はBigQuery に読み込むデータを保存する費用です。
ストレージ料金
アクティブストレージと長期保存に対して料金が発生します。ストレージは毎月 10 GB まで無料です。
ストレージは毎月 10 GB まで無料
アクティブストレージ：$0.04 / GB
長期保存：$0.02 / GB
GA4 データの保存にはそれほど費用はかからず、多くのサイトではまったく費用がかかりません。
分析料金
クエリの処理にかかる費用のことで、クエリはBigQuery コンソールや BI ツールからでも実行できます。各クエリは、生のテーブルにアクセスするすべてのユーザー に対してカウントされます。何人かがダッシュボードを操作している場合は多くのクエリが発生する可能性があります。
分析料金モデルは、オンデマンド料金と定額料金があります。デフォルトではオンデマンド料金モデルで課金されます。
オンデマンド料金モデルでは、処理されるクエリデータは毎月 1 TB まで無料。それ以上は、クエリの TB ごとに毎月 5 ドル課金されます。
毎月 1 TB まで無料
$5.00 per TB
バイト数は、クエリされた日付範囲に使用される列に保存されているデータを参照して計算されます。
2023 年 7 月 5 日より、すべてのリージョンでオンデマンド分析モデルの価格を 25% 値上げすると発表されています。
BigQuery のコストが想定以上に膨れ上がったという話を聞いたことがありますか？
BigQuery のコストには、確かに誰かが予期せぬ巨額の請求を受けると、その話がホラー体験のように広まることがよくあります。請求額が高すぎる最も一般的な理由は、高頻度でクエリが繰り返される問題です。
サマリー テーブルを作成し、段階的にロードすることで、クエリ コストを 90% 以上削減することができるケースもあります。
BigQuery のコストが高くなるその他の理由は次のとおりです。
自動的に頻繁にクエリが返される設定がしてある
レポートを閲覧する各ユーザーに向けて、非常に大きなテーブルから大量のクエリを生成するレポート（特にLooker Studioは要注意）
経験の浅いユーザーが不適切な SQL を作成する
データセット全体をクエリするアクティビティ
イベント テーブルにヒットしている運用レポート
BigQueryの予期せぬ請求を避ける対策
課金されるバイト数を制限する
BigQuery には予算管理機能があり、問題を制限できます。これらを適切に設定すれば、予期せぬ多額のコストを確実に回避できます。
データマートテーブルを利用
BigQuery のコストを最小限に抑える 1 番の方法は、より小さなサマリー テーブルを作成し、段階的に更新することです。事前集計して一度中間テーブル（データマート）に保存し、データマートテーブルからデータを参照するようします。そうすることで、レポートを参照するたびに集計が行われることがなくなります。
GA4の可視化にBigQueryを使用すること
すべての企業やフェーズにおいて、BigQueryやデータの高度な活用が必要ではないですが、成長し成熟していく過程でデータ活用は有効になります。
日本企業はコストカットを優先する傾向はあり、右肩上がりを描くものの、人に対しては、なるべくコストを抑えたいというケースも多いと感じます。右肩上がりの成長曲線を描くということはそのためのコストも当然かかってくるので、経営的な目線を持って取り組むと良いのではないでしょうか。
経営的に企業を維持したり、利益を上げたりするために、データ駆動のマーケティング、データを活用したマーケティングを行うことも一つ。ある程度の予算をかけてデータ活用を始めてみることはおすすめです。
