立即访问我们的 集成页面 和实施指南，探索这些增强隐私的解决方案，并迈出隐私优先分析之旅的 下一步 。BigQuery 和数据仓库导出功能简介 Erin 的图片 艾琳 2025 年 1 月 30 日 内容 直接访问原始数据，实现更高的数据可移植性 整合您的数据 使用类似 SQL 的查询轻松进行自定义分析 高级数据处理和可视化 入门 免费试用 Matomo Matomo 建立在一个简单的原则之上：您的数据属于您，您应该完全控制它。这就是为什么我们很高兴为 Matomo Cloud 推出新的 BigQuery 和数据仓库导出功能，为您提供更多处理分析数据的方式。
到目前为止，从 Matomo Cloud 获取原始数据需要 API 和自定义脚本，或者等待工程帮助。 我们新的 BigQuery 和数据仓库导出功能消除了这些障碍。您现在可以访问原始、未汇总的数据并安排定期直接导出到数据仓库。 该功能适 沙特阿拉伯赌博数据 用于所有主要数据仓库，包括（但不限于）： 谷歌BigQuery 亚马逊 Redshift 雪花 Azure Synapse 分析 Apache Hive Teradata 您可以安排导出，将 Matomo 数据与数据源相结合，并使用类似 SQL 的查询轻松查询数据。
直接访问原始数据，实现更高的数据可移植性 等待工程支持可能会延误您的工作。管理 API 连接和编写脚本可能非常耗时。这会使您无法专注于您最擅长的事情——分析数据。 BigQuery 创建表菜单 借助 BigQuery 和数据仓库导出功能，您可以直接访问原始 Matomo 数据，无需技术设置。因此，您可以花更多时间分析数据并找到重要的见解。 整合您的数据 回答业务问题通常需要来自多个来源的数据。单个客户互动可能涉及您的 CRM、网络分析、销售系统等。手动拼凑这些数据非常耗时 — 利益相关者提出看似简单的问题可能会变成数小时的工作，需要通过不同的工具收集和比较数据。