Google Analytics od wielu lat stanowi kluczowe narzędzie w arsenale specjalistów IT, analityków i administratorów sieci odpowiedzialnych za monitorowanie oraz optymalizację ruchu na stronach internetowych i w aplikacjach. Wraz z końcem ery Universal Analytics oraz wdrożeniem Google Analytics 4 (GA4), wiele firm, zespołów programistycznych i administratorów musi zmierzyć się z nową rzeczywistością technologiczną. Transformacja tej platformy analitycznej wykracza poza samo zaktualizowanie interfejsu – pociąga za sobą fundamentalne zmiany dotyczące modelowania danych, zbierania i analizowania informacji oraz integracji z ekosystemami programistycznymi i serwerowymi. Różnice pomiędzy GA4 a Universal Analytics są znacznie głębsze, niż może się wydawać, mając wpływ zarówno na procesy raportowania, jak i na architekturę systemów backendowych oraz warstwę bezpieczeństwa. W niniejszym artykule, kierowanym do specjalistów IT, zgłębiamy zarówno podobieństwa, jak i kluczowe różnice między GA4 a Universal Analytics w kontekście realiów infrastruktury serwerowej, programistycznej oraz zarządzania danymi w środowiskach enterprise.
Architektura i model danych – fundamentalne różnice
Jednym z najbardziej przełomowych aspektów, które odróżniają GA4 od Universal Analytics (UA), jest zmiana modelu gromadzenia i przechowywania danych. Universal Analytics, oparty na klasycznym podejściu do sesji i odsłon, koncentrował się na analizie zachowania użytkowników w ramach pojedynczych wizyt. Model danych UA zakładał, że interakcje użytkownika są agregowane w sesje, co prowadziło do szeregu ograniczeń, zwłaszcza przy analizie wieloplatformowej oraz zdarzeń wykraczających poza proste odsłony stron. W praktyce administratorzy oraz programiści musieli implementować dodatkowe mechanizmy wsparcia trackingowego w celu śledzenia niestandardowych zdarzeń lub synchronizacji danych z różnych ekosystemów (np. aplikacji mobilnych i webowych), często wykorzystując niestandardowe parametry lub integracje serwerowe.
GA4 wprowadza podejście event-driven, w którym każde działanie użytkownika, od kliknięcia, przez przewinięcie strony, po zakupy czy akcje w aplikacji mobilnej, jest traktowane jako osobne zdarzenie. Ten model odchodzi od sztywnej struktury sesji i stron, zapewniając znacznie większą elastyczność w kontekście definiowania i rejestrowania interakcji użytkownika. Z perspektywy programistycznej oznacza to możliwość definiowania dowolnych typów zdarzeń oraz parametrów im towarzyszących, bez ograniczeń narzuconych przez statyczną strukturę UA. Dla zespołów DevOps i administratorów serwerów, nowy model przekłada się na możliwość sprawniejszego zarządzania danymi z wielu różnych źródeł, integrację z mikrousługami oraz łatwiejsze skalowanie rozwiązań analitycznych, zwłaszcza w środowiskach opartych na chmurze i konteneryzacji.
Zmiana architektury danych niesie również konsekwencje dla procesów ETL (Extract, Transform, Load) oraz integracji z hurtowniami danych czy Data Lake. GA4 oferuje ustandaryzowany eksport danych do BigQuery, umożliwiając dogłębną analizę oraz automatyzację raportowania na poziomie enterprise. W Universal Analytics funkcjonalność ta była zarezerwowana wyłącznie dla wersji Premium, podczas gdy w GA4 stała się ona standardem. To przekłada się na możliwość budowania własnych procesów batchowych, wykorzystywania narzędzi programistycznych do przetwarzania dużych wolumenów danych oraz wykorzystania ich w środowiskach machine learning. W praktyce, specjaliści IT są w stanie efektywniej zarządzać cyklem życia danych, optymalizować koszty przechowywania oraz automatyzować działania związane z Data Governance.
Integracje z ekosystemami IT i możliwości API
Analizując GA4 wobec Universal Analytics, jeden z bardziej istotnych aspektów na poziomie infrastruktury IT to możliwości integracyjne i rozszerzania platformy za pomocą interfejsów API. Universal Analytics posiadał bogaty, stabilny ekosystem API oraz szeroko udokumentowane mechanizmy zbierania danych poprzez tzw. Measurement Protocol, pozwalający na wysyłanie hitów analitycznych z poziomu backendów, serwerów proxy czy niestandardowych systemów transakcyjnych. Było to szczególnie istotne w środowiskach enterprise, gdzie śledzenie użytkowników nie ograniczało się jedynie do prostych interakcji frontendowych, ale łączyło dane z wielu źródeł programistycznych – serwisów Customer Relationship Management, systemów ERP czy customowych silników ecommerce. Ta elastyczność była wykorzystywana do budowy hybrydowych rozwiązań raportujących, audytowania niestandardowych lejków konwersji czy automatyzacji marketingu opartej na danych z różnych warstw aplikacji.
Google Analytics 4 poszedł jeszcze o krok dalej, koncentrując się na nowej wersji Measurement Protocol, która została gruntownie przeprojektowana pod kątem zdarzeniowego modelu danych. Teraz każde zdarzenie można rejestrować z wykorzystaniem tokenów identyfikacyjnych, dowolnych parametrów kontekstowych oraz identyfikatorów urządzeń czy aplikacji. Dla specjalistów IT oznacza to znacznie większą kontrolę nad przesyłanymi informacjami, możliwość integracji z niestandardowymi backendami, systemami chmurowymi oraz architekturami opartymi o serverless computing. API w GA4 jest jeszcze silniej powiązane z konfigurowaniem własnych wymiarów i metryk, co ułatwia automatyzację zbierania danych z mikroserwisów oraz bezpośrednie przesyłanie statystyk do hurtowni danych, bypassując klasyczne ograniczenia frontendu.
Nie bez znaczenia jest także zmiana polityki wsparcia deweloperskiego – GA4 wymusza na zespołach IT dokładniejsze zrozumienie struktur eventów, odpowiednie projektowanie parametrów przesyłanych w zdarzeniach oraz integrację z politykami bezpieczeństwa API (autoryzacja, logowanie dostępu, monitoring nadużyć). Opracowanie wydajnych pipeline’ów danych z aplikacji mobilnych, systemów legacy czy komponentów IoT staje się łatwiejsze, lecz wymaga głębszej wiedzy oraz testowania integracji. Otwiera to pole do rozbudowy własnych systemów analitycznych, umożliwiając budowę rozproszonych ekosystemów eventowych, synchronizację z narzędziami SIEM (Security Information and Event Management) czy wdrażanie mechanizmów audytowych zgodnych z normami RODO i innymi przepisami o ochronie danych osobowych.
Raportowanie, niestandardowa analityka i możliwości eksploracji danych
Kolejnym kluczowym obszarem różnic pomiędzy GA4 a Universal Analytics jest warstwa raportowania i eksploracji danych. Universal Analytics swego czasu oferował szeroki zestaw standardowych raportów, gotowych do użycia przez analityków biznesowych oraz marketerów, opartych na sprawdzonych modelach konwersji, ścieżkach zachowań i segmentacji użytkowników. Choć UA umożliwiał tworzenie własnych raportów i wymiarów, to jednak architektura była ograniczona sztywnymi strukturami odsłon, zdarzeń czy sesji. Dla zespołów IT oznaczało to konieczność implementacji licznych poprawek lub wykorzystywania Google Tag Managera do niestandardowego trackingu. Restrukturyzacja raportów wymagała nierzadko zmian na poziomie kodu oraz konfiguracji serwerów pośredniczących, a generowanie niestandardowych analiz było obarczone opóźnieniami wynikającymi z konieczności agregacji sesji.
GA4 całkowicie przekształca podejście do raportowania, umożliwiając tworzenie własnych raportów opartych na eventach i ich niestandardowych parametrach. System eksploracji danych pozwala na łatwe tworzenie własnych lejków, analiz ścieżek użytkownika czy porównań międzysystemowych. W środowisku enterprise, gdzie dane muszą być analizowane w czasie quasi-rzeczywistym i łączone z innymi systemami BI (Business Intelligence), taka elastyczność jest nie do przecenienia. Co istotne, dostęp do surowych danych poprzez BigQuery oraz API pozwala wykorzystać własne platformy raportowe – czy to oparte o Power BI, Tableau, czy autorskie narzędzia analityczne. Dla programistów i administratorów oznacza to również możliwość automatyzacji procesów eksploracji, generowania niestandardowych alertów bezpieczeństwa czy audytów wydajności na podstawie rzeczywistych eventów użytkowników.
Nowością są również rozbudowane możliwości segmentacji, analizy użytkowników cross-device oraz śledzenie zachowań w ramach jednego środowiska danych, niezależnie od liczby punktów wejścia (aplikacje mobilne, web, IoT). Z punktu widzenia IT, prowadzi to do powstawania wysoce skalowalnych modeli analitycznych opartych o zdarzenia, które łatwo mogą być replikowane na wielu środowiskach (testowych, produkcyjnych, rozwojowych), co upraszcza zarządzanie cyklem życia aplikacji oraz optymalizację sieci dostarczania treści (CDN). Istotną różnicą pozostaje jednak brak niektórych gotowych raportów znanych z UA, co wymusza na zespołach IT nie tylko większą kreatywność, ale również rozwinięcie własnych narzędzi i pipeline’ów do raportów niestandardowych.
Bezpieczeństwo, prywatność oraz zgodność z przepisami
Współczesne otoczenie regulacyjne, rozwój norm bezpieczeństwa oraz zwiększona świadomość konsumentów w zakresie ochrony prywatności znacznie wpłynęły na kierunek rozwoju Google Analytics 4. Universal Analytics, powstający w czasach o mniej restrykcyjnych przepisach, opierał się w dużej mierze na danych cookies, identyfikatorach urządzeń oraz nieanonimizowanych adresach IP. Z perspektywy zespołów IT i administratorów sieci, przekładało się to na konieczność stosowania dodatkowych mechanizmów anonimizacji, wdrażania niestandardowych rozwiązań do obsługi zgody użytkownika (Consent Mode), czy audytowania logów w celu zapewnienia zgodności z RODO i lokalnymi wymogami prawnymi.
GA4 od samego początku projektowany był z myślą o prywatności „by design”. Model przechowywania i przetwarzania danych zakłada anonimizację adresów IP, znacznie bardziej rygorystyczne podejście do identyfikowania użytkowników oraz wprowadzenie rozbudowanej obsługi Consent Mode, integrującej się z systemami zarządzania zgodą (CMP) stosowanymi w dużych organizacjach. Oznacza to zmniejszenie ryzyka wycieków danych wrażliwych, łatwiejsze raportowanie incydentów bezpieczeństwa oraz automatyzację procesów wyrażania i wycofywania zgód na przetwarzanie informacji. Dla specjalistów IT, to jednocześnie wyzwanie – wymusza bowiem znajomość najnowszych API związanych z prywatnością, umiejętność konfigurowania niestandardowych warunków udzielania zgody oraz zarządzania dostępem w modelu Zero Trust. Systemy monitorujące ruch serwerowy, warstwy reverse proxy oraz zapory aplikacji webowych muszą zostać dostosowane do dynamicznie zmieniających się wymogów integracji z Consent Mode, zarówno na poziomie kodu frontendu, jak i backendów.
Dodatkowo, GA4 daje większą kontrolę nad okresem przechowywania danych, umożliwiając łatwiejsze zarządzanie cyklem życia informacji zgodnie z politykami organizacyjnymi i branżowymi wymogami compliance. Automatyzacja procesów usuwania danych, integracja z systemami SIEM oraz możliwość audytowania dostępu do surowych logów to funkcjonalności, których brakowało w UA lub były one trudniejsze do wdrożenia w dużych środowiskach IT. Daje to przestrzeń na wdrażanie bardziej zaawansowanych polityk bezpieczeństwa, opartych na dynamicznych zasadach dostępów warunkowych (ABAC), a także ściślejsze kontrolowanie ruchu przychodzącego i wychodzącego z infrastruktury aplikacyjno-serwerowej. Oznacza to, że rola zespołów IT w ekosystemie analitycznym nie sprowadza się już tylko do wdrożenia kodu śledzącego, ale wymaga aktywnego zarządzania, testowania i monitorowania bezpieczeństwa informacji w całym cyklu życia danych analitycznych.
Podsumowując, ewolucja od Universal Analytics do GA4 to rewolucja nie tylko w obszarze doświadczenia marketerów i analityków, ale także – a może przede wszystkim – w sferze technologicznej oraz zarządzania infrastrukturą, bezpieczeństwem i zgodnością z przepisami. Zespoły IT muszą stale dokształcać się i adaptować do nowych realiów, by skutecznie wspierać strategiczne cele organizacji oraz sprostać rosnącym wymaganiom rynku i regulatorów.
