Web Analytics · Analytics Engineering
Veri Zenginleştirme ve Dönüşüm
Türetilmiş her tablo, altında olduğu gibi duran ham export'a kadar geri izlenebilir.
Ham GA4 export'unda kampanya etiketleri tekrarlanabilir, kanal adları tutarsız kalabilir ve bazı kayıtlar join'e girmeyebilir. Ham kayıtları değiştirmeden bu sorunları ele alan, kuralları izlenebilir bir dönüşüm katmanı kuruyoruz. Elinizde mantığı belgelenmiş, join kalitesi ölçülebilen ve gerektiğinde ham veriye geri dönülebilen kullanıma hazır tablolar kalıyor.
Birlikte çalıştığımız 500'den fazla markadan birkaçı
Tüm referansları gör
Nasıl yürütürüz?
Ham export'u inceler, kuralları test eder ve her yayını izleriz
Dönüşüm kurallarını ham export'un üzerinde, ayrı bir katmanda çalıştırıyoruz. Böylece her sonuç kaynağına kadar takip edilebiliyor. Ham export'u profilliyor, dönüşüm kurallarını tanımlıyor, uç durumlarla test ediyor ve yalnızca izlenebilir tabloları production'a alıyoruz.
Çalışma ilkelerimiz
- Ham export'u kanıt katmanı olarak koruyoruz — Dönüşümler ham export'tan okuyan ayrı bir katmanda çalışıyor. Normalizasyon kararları bu yüzden orijinal kaydın yerini almıyor.
- Tekrarlanan iş etiketlerini aynı kurala bağlıyoruz — Kampanya, kanal ve ürün adlarını standartlaştırıyor, her kaynağın ilk kaydettiği değeri de koruyoruz.
- Join'e girmeyen kayıtları görünür tutuyoruz — Eşleşme oranını ölçüyor, eşleşmeyen kayıtları düşürmek ya da onlar için değer tahmin etmek yerine işaretliyoruz.
- Her kural değişikliğini tarih ve sürümle kaydediyoruz — Geçmişi etkileyen her değişikliğe sürüm ve yürürlük tarihi ekliyoruz. Böylece geçen yılın rakamları sessizce yeniden yazılmıyor.
Ham veriyi profilliyoruz
Dönüşüm mantığını yazmadan önce export edilmiş verideki gerçek değerleri, null'ları ve tutarsızlıkları inceliyoruz. Hangi anormalliğin önemli olduğuna analist karar veriyor.
Veri profili
Dönüşüm kurallarını tanımlıyoruz
Normalizasyon, join ve deduplication mantığını yazıyor, uygulamadan önce uç durumlara yönelik test senaryolarını belirliyoruz. Join key'lerini veri sorumlunuz onaylıyor.
Transformation spesifikasyonu
Kuralları kuruyor ve test ediyoruz
Kuralları uyguluyor, bilinen doğru örnekler ve sınır durumlar üzerinden test ediyoruz. Birleştirme öncesinde başarısız testleri mühendis inceliyor.
Test sonuçları
Yayına alıyor ve izliyoruz
Dönüşümleri production'a alıyor, şema ya da veri kaymasının sonraki tabloları sessizce bozmasını önlemek için kontroller kuruyoruz. Kayma sınırını nöbetçi analist onaylıyor.
İzleme kurulumu
Ham export'u değiştirmeden izlenebilir bir dönüşüm katmanı kurarız
Otomasyon export'u profiller, null sıçramalarını ve etiket varyantlarını işaretler, join ve normalizasyon SQL'ini hazırlar, sınır durum fixture'larıyla çalıştırır ve her koşudan sonra şema kaymasını izler. Veriyi şekillendiren kararlar insanda kalır: hangi anomalinin önemli olduğu, hangi join anahtarının meşru sayıldığı ve merge öncesinde başarısız bir testin ne anlama geldiği.
Ne teslim ederiz?
Tabloları, onları açıklayan veri sözlüğüyle birlikte teslim ediyoruz
Ekibiniz, sürdürülemeyen kara kutu bir sorgu yerine belgelenmiş dönüşüm mantığını ve kullanıma hazır tabloları kullanıyor.
Teknik spesifikasyon
Transformation spesifikasyonu
Normalizasyon, join ve deduplication mantığının tamamını içeren sürümlenmiş ve belgelenmiş spesifikasyon.
Çalışma dokümanı
Kullanıma hazır tablolar
Dashboard'larda, modellerde ya da sonraki aktivasyon süreçlerinde kullanılmak üzere temizlenmiş ve birleştirilmiş tablolar.
Referans dokümanı
Veri sözlüğü
Her türetilmiş alanın ne anlama geldiğini ve hangi kaynaktan geldiğini açıklar. Sonraki analistlerin yapıyı tersine mühendislikle çözmesine gerek kalmaz.
Şu olduğunda tamam sayarız: join eşleşme oranları ölçülüp belgelendiğinde, eşleşmeyen kayıtların ne olacağı yazıldığında ve ham katman hâlâ sorgulanabilir durumdayken.
Uyum ve hazırlık
Tutarsız etiketler ve başarısız join'ler, ham export'ları kullanmayı zorlaştırır
Ham kaynağın yerini almadan dashboard, model ya da aktivasyon için kullanılabilir tablolar gerektiğinde bu dönüşüm katmanını kuruyoruz.
Şu durumlarda iyi bir seçim
- GA4 ya da başka export'larınız warehouse'a ulaşıyor, ancak kampanya, kanal ya da ürün etiketleri kaynaklar arasında tutarsız kalıyor.
- Dashboard, model ya da sonraki araçlar için ham event export'larının ötesinde birleştirilmiş ve kullanıma hazır tablolara ihtiyacınız var.
- Dönüşüm mantığı, ekibin güvenle sürdüremediği spreadsheet'lere ya da belgelenmemiş sorgulara dağılmış durumda.
Şu durumlarda başka bir çalışma daha doğru
- İhtiyacınız warehouse dönüşümü değil, GA4 export bağlantısının kurulmasıysa doğru kapsam GA4 Entegrasyonları ve Veri Aktivasyonu çalışmasıdır.
- Warehouse dönüşümü yerine server-side toplama routing'ine ihtiyacınız varsa, doğru kapsam GTM Server-Side Container ve Cloud Kurulumu çalışmasıdır.
Bunlardan biri sizin durumunuza daha yakınsa, buradan başlayın: Analytics Engineering ve BigQuery çalışmalarının tümü
Şu olduğunda tamam sayarız: ham veri profillendiğinde ve veri sorumlusu join anahtarlarını onayladığında; kurallar o zaman export'un gerçekte içerdiği şeye göre yazılır.
Ölçümleme sisteminizi kuran ekip
Zeo, bir iş kararını kurallara bağlı veri toplamaya ve sizin kontrol edebileceğiniz raporlamaya bağlayan ölçümleme sistemleri kuruyor. Burada gördüğünüz kişiler, bu sistemin sayfanın kapsadığı bölümünde çalışıyor.
Yiğit Konur
Founder & Chief Strategy Officer
Zafer Yıldız
Web Analytics Manager
Abdullah Tanıdır
Performance Marketing Team Lead
İlker Emir
Senior Performance Marketing Executive
Deniz Çağın Demirci
Frontend Developer
Mirzamin Aghazada
UI/UX Designer
Serap Yurtvermez
Performance Marketing Team Lead
Sevda Yurtvermez
Performance Marketing Team Lead
İpek Ezer
Performance Marketing Executive
Onur Durdağı
Performance Marketing Executive
Metehan Urhan
New Business & Partnership Manager
Bu konuda ürettiğimiz içerikler
Kullandığımız araçlar
Bu işin arkasındaki araçlar
BigQuerysayfanın yaklaşımının dokunmadan korumaya bağlı olduğu ham export'u tutar
dbtdönüşüm kuralları tek seferlik script'ler yerine testli, sürümlenmiş modeller olarak burada kurulur
Bu çalışma nereye bağlanır?
Devam edin
Analitiğin başka bir alanı
GA4 Audit ve İyileştirme Planı
GA4 audit'i, mutabık kalınamayan geçmiş bir farkı gördüğünde sıralamayı durdurur. Buradaki tarihli kural sürümleri, farkın warehouse'daki bir dönüşüm değişikliğinden gelip gelmediğini gösterir.
Analitiğin başka bir alanı
GA4 Kurulumu ve Yapılandırma
Saklama, kimlik ve iç trafik ayarları export'a hangi kayıtların düşeceğini belirler. Dönüşüm kuralları o kayıtları normalize eder ama property ayarının dışarıda bıraktığı veriyi geri getiremez.
Analitiğin başka bir alanı
GA4 Event ve Dönüşüm Takibi
Aynı aksiyon iki farklı event adıyla toplanıyorsa normalizasyon kuralı bunu sonradan düzeltmek zorunda kalır. Adları GA4 tarafında tek bir event sözlüğüne bağlamak, join anahtarını tahmine bırakmaz.
Sonraki adım
Ham export'larınızı güvenilir tablolara dönüştürün
Başlamadan önce
Görüşmeden önce sorulanlar
Bu çalışma ham export verimizi değiştirir mi?
Hayır. Dönüşüm katmanı ham export'ları değiştirmeden onlardan okuyor. Sonradan bir sorun görülürse kontrol edilecek orijinal kanıt yerinde kalıyor.
Eşleşmeyen veya join'e girmeyen kayıtlara ne olur?
Bu kayıtları sessizce düşürmek yerine ölçüyor ve işaretliyoruz. Verinin ne kadarının temiz biçimde birleşmediğini ve bunun nedenini görüyorsunuz. Sonucun kabul edilebilir olup olmadığına siz karar veriyorsunuz.
Bu çalışma sorunlu kaynak veriyi düzeltir mi?
Tutarsız etiketleri normalize edebiliyor ve mevcut veriyi kullanılabilir biçimde yapılandırabiliyoruz. Ancak hiç toplanmamış veriyi üretemiyoruz. Sorun toplama katmanındaysa ayrı bir görev gerekiyor.
Warehouse için hangi erişimlere ihtiyaç var?
Ham export'ların ulaştığı warehouse'a, genellikle BigQuery'ye erişmemiz gerekiyor. Ayrıca kullanıma hazır tabloların hangi ihtiyacı karşılayacağı net olmalıdır.