En este nuevo artículo del blog os explicamos cómo conectar la herramienta analítica KNIME a una cuenta de Google Analytics para extraer datos de forma automatizada y crear los KPIs personalizados que necesitemos para nuestro proyecto.
El contenido de este artículo es “un poco” técnico, así que el que avisa no es traidor. Para alguien no especializado en la programación, como yo, en algunas ocasiones encontramos ciertos obstáculos a la hora de integrar las aplicaciones digitales y analíticas.
Con esta guía esperamos ayudar a los interesados en la analítica digital, y animar a ir un paso más allá de los datos mostrados en Google Analytics con las diferentes herramientas abiertas y accesibles. Os esperamos en los comentarios si tenéis cualquier duda!
1. Qué es KNIME
KNIME es una plataforma analítica Open Source, flexible y escalable. Es utilizada para todo tipo de trabajos relacionados con datos, como acceso y depuración de la información, creación de modelos predictivos o integración analítica en entorno de Big Data, por poner algunos ejemplos.
Por decirlo de alguna manera, KNIME es la «navaja suiza» perfecta para el análisis digital y es la que utilizamos en BaseCero (de hecho, la organización tiene sus oficinas centrales en Zurich, Suiza).
Permite leer y transformar todo tipo de datos y lenguajes de programación, desarrollar y automatizar procesos complejos, elaborar modelos predictivos, conectarse a servicios web y APIs de terceros e infinitas más.
KNIME es una herramienta de programación gráfica: no es necesario saber programar ningún lenguaje específico para utilizarla. La versión básica es totalmente gratuita y funcional, con gran variedad de extensiones disponibles, también gratuitas. Lo puedes descargar libremente desde su página web:
https://www.knime.com/downloads/download-knime.
También dispone de versiones de pago, orientadas al despliegue de procesos automáticos y la gestión avanzada de espacios de trabajo y usuarios.
Si estáis interesados os recomendamos probar el programa. Viene con una enorme cantidad de procesos de ejemplo para casi todas las funcionalidades y su foro cuenta con una gran comunidad activa y con ganas de ayudar.
Ventajas de Integrar KNIME y Google Analytics
Aunque la información que podemos obtener a través de la integración es la misma que podemos obtener de Google Analytics, el uso de una aplicación externa como KNIME ofrece una serie de ventajas clave que no están disponibles en la plataforma nativa. A continuación explicamos las más importantes.
Automatización del proceso
La tarea de recopilar los KPI clave de un proyecto uno a uno, a través de la multitud de datos que ofrece la plataforma supone un tiempo considerable. El desarrollo de un proceso automático nos permite liberar mucho tiempo para centrarnos en lo más importante, interpretar y dar sentido a los datos para mejorar el proyecto.
Personalización de las dimensiones y métricas a extraer
A veces es necesario desarrollar KPIs personalizados que no están disponibles de forma predeterminada en Google Analytics. Además, la extracción de los datos web “en bruto” permite personalizar el plan de medición y optimizar los recursos digitales.
Desarrollo con herramientas Open Source
La disponbilidad de herramientas analíticas profesionales con licencias GPL (General Public License) garantizan la transparencia de los procesos y reduce los costes de desarrollo.
Integración de datos
Los datos de tráfico web son tratados como una fuente más junto con el resto de canales a analizar, como las Redes Sociales o los envíos de Newsletter. Esto permite el análisis conjunto de la estrategia multicanal para evaluar y optimizar el desarrollo de proyectos y campañas digitales.
2. Notas Previas
Este artículo está centrado en la configuración del acceso desde KNIME a los datos de tráfico web de Google Analytics. Para seguir adecuadamente el contenido hace falta un conocimiento básico de GA, así como del funcionamiento de la plataforma analítica.
¿Cómo captura datos de navegación Google?
De forma muy resumida, el proceso de captura utiliza una cookie de seguimiento instalada en la web que recoge los datos de navegación (siempre que la visita acepte las cookies). Estos datos están disponibles para su consulta directamente en la plataforma de Google Analytics, pero también son accesibles a través de su API. Esta segunda forma de acceso es la que vamos a utilizar para conectar KNIME a los datos de tráfico web.
Por lo tanto, antes de empezar con la integración necesitamos contar con:
- Web con cookie de seguimiento de Google Analytics instalada.
- Cuenta de Google/Gmail para dar de alta y utilizar Google Analytics y Google Cloud Platform.
- Tener instalado KNIME en nuestro equipo con la extensión “Social Media: Twitter & Google Connectors” (más información aquí).
A continuación se muestran los 4 pasos para la conexión de KNIME con Google Analytics.
3. Conexión de KNIME con Google Analytics
Paso 1: Creación de Proyecto en Google Cloud Platform
En primer lugar, necesitamos crear un nuevo proyecto en Google Cloud Platform. Es la manera de empezar a desarrollar cualquier tipo de solución sobre los productos que ofrece Google.
Si no disponemos de cuenta en Google Cloud, para el alta sólo es necesario la cuenta de Gmail. [https://cloud.google.com/]
A continuación, dentro del nuevo proyecto, tenemos que dar de alta una nueva “cuenta de servicio”. Este tipo de cuenta está preparada para gestionar los permisos de acceso del proyecto sobre las cuentas de Google Analytics a las que se quiera acceder, proporcionando fichero de seguridad, claves únicas de identificación y cuenta de correo asociada para las conexiones.
Para ello, abrimos las opciones de configuración del proyecto y en la columna izquierda marcamos la opción de “cuentas de servicio”. Solicitamos crear una nueva cuenta.
Creando la cuenta de servicio:
- Completamos el paso 1: detalles de la cuenta, para identificarla después
- El paso 2 es opcional, lo dejamos en blanco
- En el paso 3: tenemos que crear la clave de la cuenta de servicio, un fichero que tendremos que descargar y luego trasladar a knime para autentificarnos en Google Analytics
Ya tenemos los datos de identificación y conexión de la nueva cuenta de servicio creada, así como su clave de acceso y el fichero de seguridad p12k en una ubicación accesible.
Paso 2 : Activación de Google Analytics API
Llega el momento de configurar el proyecto creado en Google Cloud. Este tipo de proyectos son un repositorio o contenedor sobre el que empezar a desarrollar nuestra aplicación en la plataforma y no tienen asignada ninguna función de inicio.
La aplicación que necesitamos activar en el proyecto es la API de Google Analytics. Con esto vamos a poder realizar consultas y peticiones de datos de tráfico web recogidos por la cookie de seguimiento.
Para ello, en la parte superior del panel del proyecto seleccionamos “habilitar APIs y servicios” y en el buscador escribimos: “google analytics api” y activamos:
Ya tenemos preparado nuestro proyecto para utilizar en él las funciones y aplicaciones de Google Analytics y acceder a las estadísticas de la web, así como los usuarios y claves de seguridad que vamos a necesitar para finalizar el proceso.
Paso 3: Permisos de Acceso
Este paso consiste en obtener los permisos necesarios para que nuestro proyecto pueda conectarse a los datos de tráfico web.
Si somos los Administradores de la Cuenta de GA
Hay que acceder a la cuenta o propiedad de Google Analytics y en la opción de “Administración de usuarios”, añadir la nueva cuenta de servicio (a través del email asociado a dicha cuenta).
En la siguiente imagen puedes ver cómo encontrar la cuenta de correo asociada a la cuenta de servicio.
Para añadir usuarios autorizados, en el menú de administración de Google Analytics, pulsamos en la opción “Administración de usuarios” en la cuenta o propiedad sobre la que se quiere dar acceso. A continuación añadimos un nuevo usuario con el mail de la cuenta de servicio creada, y proporcionamos permisos de “leer y analizar”. [Gestión de usuarios en GA]
Si No somos los Administradores de la Cuenta de GA
En caso de no ser los administradores de la cuenta de Google Analytics a la que se quiere acceder, es necesario solicitar este paso al administrador.
Google garantiza, con su sistema de autentificación e identificación, que sea imposible acceder a ninguna información de la web sin tener los permisos necesarios por parte del administrador.
Paso 4: Configuración de KNIME y Peticiones de Datos
Ya tenemos preparada la infraestructura necesaria para acceder a Google Analytics desde KNIME. Como último paso queda configurar en el programa los accesos al proyecto, para poder utilizar las funciones de Google Analytics y validar los permisos.
La configuración en este paso es muy sencilla, tan solo necesitamos conectar 3 nodos de KNIME para:
- Autentificar la cuenta de servicio que vamos a usar
- Acceder a las cuentas y propiedades de Google Analytics que hayan autorizado el acceso
- Petición de datos a Google Analytics de dimensiones, métricas, segmentos, etc.
En la imagen siguiente se puede ver un ejemplo de workflow de KNIME conectado a la cuenta de análisis.
A continuación se describe paso por paso la configuración de estos nodos en KNIME.
1. Nodo “Google Authentication”: conexión a la API de Google
Introducimos email de la cuenta de servicio, la ruta del fichero de seguridad de la clave secreta y el alcance o scope (en el desplegable seleccionamos “analytics readonly”). Con este paso hemos iniciado sesión para poder usar el proyecto y por tanto la API de Google Analytics.
2. Nodo “Google Analytics Connector”: configuración del acceso a Google Analytics
En este paso solo hace falta seleccionar la cuenta, propiedad y vista de Google Analytics sobre la que queremos realizar la consulta. Solo aparecen aquellas cuentas y propiedades a las que tiene acceso permitido nuestros proyecto de Google Cloud.
3. Nodo “Google Analytics Query”: petición de datos sobre API de GA
En este nodo se realiza la petición de datos. Tiene un pequeño interfaz para diseñar la consulta y permite buscar y seleccionar las dimensiones y métricas disponibles.
Para poder manejarse con cierta soltura, es necesario conocer los conceptos básicos de la API de Google Analytics: dimensiones, métricas, segmentos, fechas, alcances…
Y ya tenemos preparado todo lo necesario para extraer información de tráfico web desde KNIME, prepararla y poder trabajarla como una fuente más de datos en el análisis digital:
En próximos artículos abordaremos temas que han quedado pendientes en éste, como las configuraciones básicas de Google Analytics y una visión detallada a las posibilidades que ofrece su API y sus últimas versiones, cómo automatizar procesos de petición y extracción de datos sobre la plataforma de KNIME o algunos ejemplos de la aplicación de la analítica digital que se pueden realizar fácilmente.
Desde BaseCero queremos promocionar la aplicación del análisis digital y las herramientas libres. Es imprescindible tener clara la estrategia y los objetivos del análisis antes de empezar a analizar datos web. Dicho en otras palabras, tener muy claro qué aspectos de la web queremos medir, para qué, en que fechas y sobre qué usuarios.
Os animamos a preguntarnos dudas y compartir opiniones en los comentarios del artículo! Gracias si habéis llegado hasta aquí!