Erfassen Sie die Daten, die Sie brauchen, genau dort, wo Sie sie brauchen

In Zeiten endloser Datenmengen ist es entscheidend, intelligenter zu sammeln.

Als Analyseexperte und Praktiker weiß ich aus erster Hand, dass das Sammeln von Daten über mehrere digitale Assets und Kanäle entmutigend sein kann. Dies gilt insbesondere, wenn die Zahl der mit dem weltweiten Internet verbundenen Geräte im Jahr 2023 21 Milliarden übersteigt. Glücklicherweise kann unser derzeitiges Internet-Adressierungssystem eine Vielzahl dieser Geräte verarbeiten, nämlich bis zu 3,4×10E38 (das sind 34 gefolgt von 37 Nullen).

Von diesen 21 Milliarden Geräten entfallen etwa 66 % auf Geräte des Internets der Dinge (IoT), die alle Daten über ihren Betrieb, ihre Funktionen und Einstellungen erzeugen. Nennen Sie es vernetzte Blackboxen oder Telemetrie auf Steroiden, aber diese Geräte senden Daten nach Hause zu Dienstanbietern, die diese Daten zur Produktverbesserung nutzen.

Ein solches Ausmaß an Datenerfassung bietet nicht nur den idealen Nährboden für KI und maschinelles Lernen, sondern auch die Möglichkeit, Leistungsgrundlagen und Ausreißer zu ermitteln. Aus diesem unerschöpflichen Fundus an Informationen lassen sich Modelle für die Nutzung von Funktionen, Erkenntnisse und Aktionspläne ableiten.

(Wieder-)Einführung des Messprotokolls.

Wie messen diese Geräte die Aktivität, fragen Sie sich? Dieser Beitrag ist eine perfekte Ausrede, um das Measurement Protocol von Google Analytics 4 als alternative Datenerfassungsmethode zu betrachten, mit der Sie alle benötigten IoT-Daten messen können - und die mit dem flachen Datenmodell kompatibel ist, das Sie kennen und lieben gelernt haben. Das Measurement Protocol wurde in den frühen 2010er Jahren mit der früheren Version von Google Analytics, dem inzwischen eingestellten Universal Analytics, eingeführt. Damals wurde das Measurement Protocol auf sehr kreative Art und Weise eingesetzt. Die Wiedergeburt des Protokolls in GA4 ist eine großartige Gelegenheit, diese weniger bekannte, aber leistungsstarke Funktion in Google Analytics (wieder) zu entdecken.

Im Wesentlichen handelt es sich beim Measurement Protocol um eine API, mit der Sie Ereignisse direkt an Google Analytics-Server senden können, ohne dass umfangreiche Softwareentwicklungskits und komplexe Integrationen erforderlich sind. Der minimale Software-Fußabdruck des Measurement-Protokolls bedeutet, dass es leicht in jedes System eingebettet werden kann, das eine URL aufrufen kann. Wie Sie sich vorstellen können, kann dies für das gesamte IoT genutzt werden - von Kiosken über Verkaufsstellen bis hin zu IoT-Geräten. Einige klare Vorteile sind:

• Standardprotokoll, daher kompatibel mit einer Vielzahl von Geräten und Plattformen
• Einfach zu bedienen, auch für Entwickler mit wenig Erfahrung
• Skalierbar, d. h. es können Daten von einer großen Anzahl von Benutzern erfasst werden
• Sicherheit durch die Verwendung von geheimen Schlüsseln für die Datenerfassung

Aufgrund seines leichtgewichtigen Ansatzes bedeutet die Verwendung des Messprotokolls, dass Sie nur die Daten erfassen können, die Sie benötigen. Da die meisten IoT-Geräte keine explizite Zustimmung des Benutzers vorsehen, sollten Sie einen datenschutzfreundlichen Ansatz wählen und sich auf die Telemetrie und nicht auf persönliche Daten konzentrieren.

Aufdeckung der Funktionsweise des Messprotokolls.

Wie funktioniert das alles? Wenn Sie eine Google Analytics 4 (GA4)-Eigenschaft für Ihr IoT-Projekt erstellen, müssen Sie zunächst eine neue Web-Eigenschaft erstellen und dann einfach auf diesen neu erstellten Datenstrom klicken, um auf das Panel mit den API-Geheimnissen des Measurement Protocol zuzugreifen.

Der nächste Schritt ist die Erstellung eines Schlüssels, auf den Sie in Ihren API-Aufrufen für das Messprotokoll Bezug nehmen werden. Sie müssen lediglich einen Spitznamen für Ihren Schlüssel angeben, und Sie können die angegebene ID in Ihren API-Aufrufen verwenden. Wie Sie aus der folgenden Liste ersehen können, verwenden unsere Data.Monks diesen Schlüssel recht häufig!

Sobald Ihre Schlüssel eingerichtet sind, notieren Sie sich Ihre GA4 Measurement ID für Ihren IoT-Stream und verwenden Sie Code, um eine URL zum Measurement Protocol Service zu erstellen, die alles kombiniert, was wir brauchen, einschließlich Ereignisparameter. Im folgenden Beispiel wird unser angeschlossener Kühlschrank ein Ereignis senden, wenn die Kühlschranktür geöffnet wird.

Die gewünschte URL sollte wie folgt aussehen:

https://www.google-analytics.com/mp/collect?measurement_id={Ihre ID}&api_secret={Ihr Schlüssel}

Nun müssen wir die obige URL als POST-Anfrage mit einer JSON-Nutzlast senden, die die Ereignisparameter enthält, die wir mitschicken wollen. Da es sich hier nicht um ein GA4-Ereignis handelt, das von einem Browser oder einer mobilen App gesendet wird, gibt es keine automatische Erkennung und Erfassung zusätzlicher Elemente wie bei der erweiterten Messung von GA4. Tatsächlich misst das Messprotokoll nur das, was Sie ihm senden. Geben Sie dann die Anfrage in Ihrer bevorzugten Programmiersprache ein - in meinem Fall Python.

Natürlich wird das Ereignis in der GA4-Echtzeitschnittstelle registriert und nachfolgende Treffer werden Teil Ihrer GA4-Berichte - und werden an BigQuery weitergeleitet, wenn Sie Ihre Immobilie mit der Google Cloud Platform verknüpft haben.

Und natürlich ist die Erstellung von Dashboards über die Aktivitäten Ihrer Geräte in Google Looker Studio ein Kinderspiel, wie Sie sich sicher schon denken können. Das war's auch schon!

Zeit zum Ausprobieren des Messprotokoll selbst auszuprobieren.

Wir haben gesehen, dass das Measurement Protocol, wie andere Plattformen zur Datenerfassung auf Ereignisebene, ein API-freundliches Format verwendet, um Daten an Google Analytics zu senden. Vom technischen Standpunkt aus gesehen ist dies eine sehr einfache und effiziente Implementierung, so dass Sie bei all Ihren IoT-Projekten kreativ werden können.

Wir haben die Verwendung des Messprotokolls in erster Linie für IoT-Geräte (oder alle Geräte, die keine Computer, Mobiltelefone oder Spielkonsolen sind) diskutiert. Sie können es aber auch als Datenaustauschmethode in einer Cloud-Umgebung als API-Callback nach Abschluss eines Prozesses verwenden. Das bedeutet, dass das Measurement Protocol hervorragend mit Cloud-Funktionen oder Messaging-Warteschlangen wie Google Pub/Sub oder Kafka funktioniert.

Um noch einmal auf meine Bemerkung zur KI zurückzukommen: Diese Art der Messung ist in der Tat ein idealer Weg, um Daten für ein KI/ML-Modell zu sammeln, aber KI kann auch dazu verwendet werden, das richtige Ereignis zur richtigen Zeit und mit der richtigen Datenmenge auszulösen. An diesem Punkt kann KI Ihren geplanten Datenerfassungsplan improvisieren und verbessern, mit dem Senden von Ereignissen außerhalb des ursprünglichen Programms beginnen und so noch mehr Erkenntnisse freisetzen. In Verbindung mit Cloud ML von Google Cloud Platform werden die Ergebnisse Sie vielleicht überraschen!

Kurz gesagt, hier sind die wichtigsten Erkenntnisse über das Measurement Protocol:

• Einfacher Mechanismus: Jedes System, das eine URL generieren kann, kann es verwenden
• Fördert die präzise, kompakte und datenschutzfreundliche Datenerfassung
• Kann für alles und über alles verwendet werden
• Nutzt die Leistungsfähigkeit des flachen Datenmodells von Google Analytics 4
• Geringer Software-Fußabdruck: sehr begrenzter Ressourcenverbrauch
• Ergänzt eine KI-Strategie und erschließt neue Möglichkeiten