2022.03.02

【アプリケーションのデータ分析】FirebaseアナリティクスとBigQueryの連携方法

BigQuery
Firebase
アプリケーション
データ分析

最近注目されているmobile Backend as a Service（mBaas）の一つである「Firebase」。さまざまな機能を提供しており、その中に「Firebase アナリティクス」があります。

アナリティクスのデータは管理コンソールから参照しますが、蓄積したデータを分析したいと思うこともあるでしょう。そこで、Google Cloudのサービスの一つで高速でデータ分析を行える「BigQuery」と連携をしたり、アナリティクスのデータをGoogle スプレッドシートにCSVで出力して分析したりすることが多いです。

この記事では、Firebase アナリティクスとBigQueryの連携方法についてご紹介します。

Firebaseとは？

FirebaseはmBaasと呼ばれており、現在はGoogleが提供しているモバイルアプリやWebアプリケーションのバックエンド機能を持つクラウド型のプラットフォームです。

元々Firebaseは、2011年にFirebase社が開発をしました。その後、2014年にGoogleが買収をし、世間の認知度が急速に高まりました。Firebaseを活用することで、バックエンドの設計が不要となるためフロントエンドの開発に集中できるのが特徴です。

Firebaseではバックエンドの開発に必要な機能を一通り揃えており、その中の一つに「Firebase アナリティクス」があります。

Firebase の機能について理解を深めたい方におすすめの記事は以下です。
【第1回】 Google の mBaaS 「 Firebase 」とは？【はじめてみよう Firebase】

Firebase アナリティクスとは？

Firebase アナリティクスは、モバイルアプリに特化したGoogleアナリティクスのようなもので、利用するユーザーのアプリ使用状況や行動データを収集できます。収集できるデータは、「イベント」と「ユーザープロパティ」の2つです。

イベントとは、ユーザーの操作、システムイベント、エラーといったアプリ上での動作になります。ユーザープロパティとは、言語設定や地理的位置など、ユーザーベースのセグメントを記述するために定義する属性です。

使い方としては、モバイルアプリのみを分析したい場合はFirebase アナリティクス、Webページとモバイルアプリを分析したい場合はGoogleアナリティクスを使うと良いでしょう。

BigQueryとは?

BigQueryは、Google Cloud Platform（GCP）で提供されているビッグデータ分析サービスのことです。大量のデータを処理する場合、適切なハードウェアとインフラを構築しないと処理に時間がかかってしまいます。しかしBigQueryであれば、Googleが構築したインフラを使い大量のデータでも高速で処理できるのです。

そこで、Firebase アナリティクスとBigQueryを連携することで、大量の解析データを効率よく処理できます。

ビッグデータの保存先はGoogle Cloudで決まり！ BigQueryでデータを管理・分析のすすめ