Покроковий гайд: Як налаштувати автоматичний імпорт витрат з рекламних кабінетів до Google Analytics 4 на прикладі Facebook Ads

Колись в Universal Analytics була одна дуже популярна функція: імпорт даних про витрати з різних рекламних кабінетів до Google Analytics. Безліч сервісів пропонували свої рішення, і в інтернеті було багато кастомних рішень (свій варіант на R я описував на блозі, лінку не буде, так як це вже не актуально наразі). З приходом Google Analytics 4 бачу, що популярність функції дуже впала: чи то всі почали працювати з BigQuery і забули про інтерфейс GA4; чи просто всі бояться страшних букв SFTP, через які команда GA4 пропонує автоматизувати цей процес.

Якщо ви так само, як і я, полюбляєте роботу з BigQuery, то я вас розумію, і розумію, чому ви можливо навіть не знаєте про функцію імпорту даних до GA4. Зазвичай ми хочемо все вивантажити до BigQuery і там вже робити все, що потрібно, без обмежень, які існують в інтерфейсі. Але все ж інколи є переваги і зворотного шляху, про що я розповім нижче.

Якщо ж ви давно хотіли налаштувати такий імпорт, але не знали, як підступитись до SFTP, то ця стаття точно для вас.

В будь-якому випадку, думаю, ми всі точно сходимось на тому, що бігати по різних рекламних кабінетах і GA4, щоб проаналізувати маркетингові активності, це дуже виснажливо для маркетолога і тому цей процес точно потрібно автоматизувати. Саме про це ми і поговоримо далі:

• Чому важливо автоматизувати імпорт витрат на рекламу, не пов’язану з Google, в Google Analytics 4
• Загальний огляд процесу імпорту даних до GA4
• Підготовка даних для імпорту
  • Ручне вивантаження з рекламного кабінету
  • Автоматичне вивантаження через API
• Детальний огляд ручного налаштування імпорту
  • Результат імпорту даних про витрати до Google Analytics 4
• Покрокова інструкція з налаштування автоматичного імпорту витрат до GA4
  • Загальний огляд процесу
  • Покроковий гайд з налаштування автоматичного імпорту на базі Google Cloud Platform
    • Налаштування SFTP сервера
    • Створення сервера на базі Compute Engine в GCP
  • Налаштування OpenSSH
  • Створення окремого користувача для SFTP
  • Налаштування папки, де буде зберігатись потрібний файл
  • Оновлення конфігурацій SSH для налаштування SFTP-з'єднання з обмеженим доступом
  • Налаштування передачі даних з BigQuery на сервер
    • Як створити сервісний акаунт та ключ в Google Cloud Platform
    • Як завантажити ключ сервісного акаунту на сервер
    • Як на сервері встановити пакет Google Cloud SDK
    • Як налаштувати щоденне оновлення даних про витрати на сервері
  • Налаштування джерела даних в GA4 та додавання SSH ключа на сервер
  • Як додати SSH ключ на сервер?
  • Налаштування прав доступу до ключів
• Замість висновку

• Підготовка даних для імпорту: Автоматичне вивантаження через API
• Покрокова інструкція з налаштування автоматичного імпорту витрат до GA4

Чому важливо автоматизувати імпорт витрат на рекламу, не пов’язану з Google, в Google Analytics 4

Трохи я вже писав про це вище, але ось повний список причин:

• Економія часу. Тут думаю все зрозуміло: маркетологу не потрібно бігати по різним рекламним кабінетам і витрачати на це час. І це не як делегування, коли замість маркетолога щоденні звіти готує PPC-шник. Система все зробить за вас.
• Звичний інтерфейс. Маркетологу не потрібно вивчати рекламний кабінет Facebook чи LinkedIn, щоб дізнатись де там подивитись потрібні показники по витратам. Все доступно в звичному інтерфейсі GA4.
• Показники, яким всі довіряють. Думаю кожен хто працює в інтернет-маркетингу хоч раз стикався з ситуацією, коли в рекламному кабінеті показники не співпадають з даними в GA4. Ми не будемо тут зупинятись на логічних причинах такого розходження: різних моделях атрибуції, питання ідентифікації користувачів на різних платформах і т.д. Хочу звернути увагу на інше - більшість спеціалістів довіряють даним GA4 про кількість конверсій. Не те щоб це було дуже правильно, але факт є фактом. Facebook навіть інтеграцію з GA4 робить через це. Висновок - маркетологи хочуть бачити дані по витратам в GA4, тому що хочуть рахувати ROAS за даними GA4, а не за даними рекламних кабінетів.
• Можливість швидко візуалізувати дані, які є в GA4. І тут я не тільки про роботу в інтерфейсі GA4. Хоч якби я не полюбляв роботу з BigQuery та Power BI реальність така, що більшість маркетологів не працює з цими інструментами. Маркетологи полюбляють Looker Studio. Але додати дані з Facebook в звіт Looker Studio може бути складною задачею. А от підтягнути дані в звіт, які вже є в GA4 справа всього кількох кліків.

Резюмуючи все це, маркетологам досить часто потрібно мати дані про рекламні витрати зі всіх рекламних кабінетів в GA4.

Загальний огляд процесу імпорту даних до GA4

Загалом весь процес імпорту можна описати такими етапами:

1. Обираємо, який тип даних хочемо завантажити до GA4. В нашому випадку це буде Cost data (Дані про витрати).
2. Вибираємо спосіб імпорту. Якщо ваша CRM не Salesforce, то варіантів лише 2:
   1. Завантаження файлів CSV вручну;
   2. SFTP - автоматизований спосіб завантаження даних.

Якщо вас цікавить конкретний, а не всі можливі варіанти, просто клікніть на потрібний варіант.

3. Готуємо дані для імпорту.

4. Налаштовуємо імпорт даних до Google Analytics 4. (вручну або атоматично)

Підготовка даних для імпорту

Незалежно від того, хочете ви грузити свої дані вручну, чи автоматично, вам доведеться підготувати їх в однаковому форматі. Чому так? Тому що в будь-якому випадку GA4 очікує, що ви надасте csv файл. Просто у випадку ручного завантаження ви його ще й завантажите до GA4, а у випадку налаштування через SFTP GA4 сам забере з вашого сервера.

Завантажити офіційний шаблон файлу можна, клікнувши тут. Зверніть увагу, скачування розпочнеться одразу.

Ви також можете бачити приклад на скріншоті нижче:

Загалом в шаблоні є 5 параметрів та 3 показники. Ось повний перелік назв:

Параметри (зверніть увагу, всі параметри, окрім campaign_name, є обов’язковими. Але я вам дуже рекомендую передати campaign_name теж - аналізувати ефективність кампаній по ID виглядає, м’яко кажучи, не дуже зручно):

• campaign_id - відповідає UTM параметру utm_id. Так, вам не здалось. У стандартних правилах UTM-розмітки utm_id зустрінеш не часто. Але саме на цьому параметрі, можна сказати, будується імпорт витрат в GA4
• campaign_name - відповідає UTM параметру utm_campaign
• source - відповідає UTM параметру utm_source
• medium - відповідає UTM параметру utm_medium
• date - дата за яку ви завантажуєте дані

Показники (теоретично кожен з показників є необовязковим, але скоріш за все ви захочете передавати всі):

• impressions - кількість показів по рекламній кампанії за дату, ціле число
• clicks - кількість кліків по рекламній кампанії за дату, ціле число
• cost - сума витрат по рекламній кампанії за дату у форматі 0,000.00. Зверніть увагу, розділювач десяткових знаків крапка (.).

Тобто, щоб процес імпорту пройшов успішно, перш за все потрібно розмітити свої рекламні активності потрібними параметрами і вже потім налаштовувати сам імпорт.

Приклад розмітки для Facebook нижче. Основна її ідея в тому, що вам потрібно передати в get-параметри UTM потрібні значення з рекламного кабінету.

Зазвичай вам потрібно перейти на рівень оголошення і прописати до кінцевого URL, який використовується в оголошенні додаткові атрибути UTM. В Facebook це можна зробити тут:

• Якщо ви хочете прописати значення вручну - введіть їх в поле Website URL. В цьому випадку, щоб зменшити ймовірність помилки рекомендую скористатись Campaign URL Builder.
• Якщо ж ви хочете скористатись автопідстановкою - скористайтесь пунктом Build a URL parameter і налаштуваннями з наступних скріншотів:
  • Налаштування стандартних параметрів:

• Налаштування кастомного параметра utm_id

Фінальний URL у випадку використання параметрів автопідстановки повинен виглядати так:

Сподіваюся, ви завжди використовуєте best practice техніки і ніколи не змінюєте назви рекламних кампаній.

Окрім розмітки всередині рекламного кабінету вам знадобиться також вивантажити дані з рекламного кабінету в csv. Тут як ви розумієте є два варіанти:

• Ручне вивантаження з рекламного кабінету
• Автоматичне вивантаження через API

Нижче поговоримо про обидва варіанти.

Ручне вивантаження з рекламного кабінету

Взагалі команда Google підготувала досить гарні інструкції, як підготувати потрібний файл в популярних рекламних системах, але на прикладі Facebook я покажу нижче процес.

1. Переходимо до рекламного кабінету в блок Ads Reporting та натискаємо Create report.

2. Вказуємо потрібну нам назву репорта та вибираємо потрібний акаунт.

3. І праворуч вибираємо потрібні показники та параметри. Фінально має вийти як на скріні:

4. Тепер експортуємо дані в файл формату csv.

5. Залишилось відкрити файл, змінити назви колонок на потрібні нам. І Додати дві нові колонки source і medium зі значенням facebook та cpc відповідно. В результаті має вийти csv файл приблизно такого вигляду

Якщо ви хочете вручну завантажити отримані дані до ресурсу GA4 для продовження перейдіть до пункту Детальний огляд ручного налаштування імпорту. Якщо хочете дізнатись як автоматизувати процес отримання даних - читайте далі.

Автоматичне вивантаження через API

Звісно, що робити таку рутинну роботу руками — процес не оптимальний. Тому найкраще рішення — його автоматизувати. Оскільки я намагаюся написати покроковий мануал, який зможе виконати і нетехнічний спеціаліст, я скористаюся стандартним експортом з рекламного кабінету Facebook до BigQuery, про який я вже писав раніше. Якщо ж із якоїсь причини вам не підходить такий варіант, в інтернеті ви можете знайти безліч інших способів налаштування імпорту даних з Facebook у файл чи базу даних.

У випадку використання експорту, про який я писав вище, щоб отримати потрібні дані, ви можете скористатися наступним запитом:

В цьому SQL запиті вам потрібно буде замінити лише значення ENTER_YOUR_DATASET_NAME_HERE на своє. Його ви отримаєте на етапі налаштування трансферу.

Щоб отримати потрібні дані для ручного завантаження - скористайтесь можливістю зберегти результат як csv файл, як показано на скріні.

Якщо ж ви хочете використати ці дані для автоматичного експорту збережіть запит як View.

де TIMESTAMP(CURRENT_DATE() - 1) відповідає за вчора. При необхідності змініть на потрібне.

Ну що ж, тепер у вас все є, і залишилось лише завантажити потрібні дані до GA4.

Детальний огляд ручного налаштування імпорту

Тепер, коли у вас є файл з потрібними даними прийшла пора попрацювати з GA4.

1. Перейдіть до налаштувань імпорту в Admin (Адміністратор). Та натисніть Create data source (Створити джерело даних).

2. У вікні, що з'явилося введіть назву джерела даних, та оберіть тип Cost Data (Дані про витрати).

3. У пункті Upload data for import (Завантаження даних для імпорту) обираємо Manual CSV upload (Завантаження файлів CSV вручну) та натискаємо Upload CSV (Завантажити файл CSV). Знайдіть потрібний файл на своєму ПК та натисніть кнопку Next (Далі) в верхньому правому куті.

4. На кроці Mapping (Зіставлення) вам потрібно співставити колонки в файлі зі схемою імпорту. Все досить логічно, але якщо будуть складнощі дивіться скрін нижче. Після співставлення схеми не забудьте натиснути кнопку Import (Імпортувати).

5. Якщо все зроблено вірно, то через декілька хвилин, відкривши налаштування імпорту, ви побачите, що дані імпортовано:

Результат імпорту даних про витрати до Google Analytics 4

А ще через деякий час отримаєте новий звіт GA4, в топіку Acquisition (Джерела трафіку).

Там можна буде побачити й фактичні завантажені дані, як на скріні нижче:

Якщо проскролити звіт праворуч, побачите основні розрахункові показники.

Тому найкращий спосіб швидкої перевірки: подивитися на Match rate (Коефіцієнт збігу) у результатах імпорту. Якщо він НЕ 0%, то просто зачекайте, і дані почнуть відображатись в звіті.

Покрокова інструкція з налаштування автоматичного імпорту витрат до GA4

Загальний огляд процесу

Ну що ж, настав час найцікавішого. Я думаю, що більшість прийшла читати цю статтю саме через цей пункт.

Якщо говорити про загальний процес, він виглядає так:

• Налаштувати свій SFTP сервер. Можна з 0, можна скористатися вже існуючим, якщо такий є.
• Налаштувати процес передачі або формування файлу з даними на сервері.
• Налаштувати в GA4 автоматичний щоденний імпорт даних із сервера до ресурсу.

Нижче я розгляну покроковий план дій у випадку, якщо ваші дані про витрати з рекламного кабінету вже лежать в BigQuery і у вас не має SFTP сервера (це значить, що ми налаштуємо його з нуля на базі Google Cloud Platform)

Покроковий гайд з налаштування автоматичного імпорту на базі Google Cloud Platform

Налаштування автоматизації вивантаження даних в GA4 через SFTP може здатися технічно складним, але розбиваємо процес на прості кроки, і вже стає набагато простіше ))

• Налаштування SFTP сервера
  • Створення сервера на базі Compute Engine в GCP
  • Налаштування OpenSSH
  • Створення окремого користувача для SFTP
  • Налаштування папки, де буде зберігатись потрібний файл
  • Оновлення конфігурацій SSH для налаштування SFTP-з'єднання з обмеженим доступом
• Налаштування передачі даних з BigQuery на сервер
• Налаштування джерела даних в GA4 та додавання SSH ключа на сервер

Налаштування SFTP сервера

Різні операційні системи можуть мати свої нюанси, нижче розглянемо випадок з Debian (Linux).

Створення сервера на базі Compute Engine в GCP

Перший крок - піднімаємо свій сервер в середовищі Compute Engine. Для цього перейдіть до Compute Engine > VM Instanse і створіть окремий інстанс.

1. Натискаємо Create Instance.

2. Нам достатньо буде найпростішого базового екземпляру, тому більшість налаштувань ми залишимо в варіанті за замовчуванням. Єдине, що потрібно змінити: Назву (тут введіть будь-яку) та Machine type. Для останнього ми виберемо e2-micro. Це найдешевший екземпляр.

Праворуч збоку Google вже пропонує вам розрахунок.

Як бачимо, орієнтовна вартість на місяць - $7.11. Але в більшості випадків це насправді буде для вас безкоштовно. Якщо цікаво чому, читайте примітку нижче. Але перш ніж перейти до неї, натисніть кнопку Create знизу сторінки.

Детальніше про всі безкоштовні сервіси - в довідці.

Якщо все пройшло успішно, то через декілька хвилин ви побачите новий інстанс.

Тепер, коли сервер готовий, давайте підключимось і підготуємо його. Щоб підключитись через браузер натисніть на надпис SSH в колонці Connect. Після авторизації і близько хвилини налаштування підключення ви повинні побачити щось таке:

Саме в консолі ми й продовжимо з вами роботу. Не хвилюйтесь, всі потрібні команди я надаю нижче.

Налаштування OpenSSH

Перший крок – це встановлення OpenSSH на сервері. OpenSSH дозволяє організовувати захищені з'єднання, що гарантує безпеку даних, переданих між вашим сервером і Google Analytics 4. Через це з'єднання GA4 зможе забирати файли з вашого SFTP-сервера без загрози для конфіденційності або цілісності даних.

Конкретно для нашого сервера цей крок можна пропустити, оскільки Google вже зробив це для вас.

Створення окремого користувача для SFTP

Наступний крок - створення окремого користувача, який буде використовуватись спеціально для SFTP-з'єднань. Наявність окремого користувача для SFTP це також питання безпеки. Цей користувач матиме доступ лише до своєї папки, і навіть якщо він буде зламаний, доступ до інших частин системи буде обмежений.

Щоб створити нового користувача, використовуйте команду:

Ця команда створить нового користувача. Зверніть увагу, останнє слово в команді це і є ім'я користувача. Тобто команда з мого прикладу створить користувача з іменем sftpuser.

Якщо все пройшло успішно ви побачите в консолі приблизно наступне:

Налаштування папки, де буде зберігатись потрібний файл

Тепер потрібно створити спеціальну директорію (папку), в якій будуть зберігатися файл з витратами, який ви хочете передати до GA4.

Чому потрібна окрема директорія? Знову ж таки - це питання безпеки.

Щоб створити нову папку використайте наступні команди:

Ця команда створює директорію uploads для користувача sftpuser.

Наступним кроком є зміна власника цієї папки:

Ці команди гарантують, що користувач sftpuser має повний доступ до директорії uploads, де він може створювати та змінювати файли, а основна директорія /home/sftpuser належить користувачеві root і захищена від модифікацій іншими користувачами.

Оновлення конфігурацій SSH для налаштування SFTP-з'єднання з обмеженим доступом

Наступний крок – оновлення конфігурацій SSH для налаштування SFTP-з'єднання з обмеженим доступом.

Чому потрібно оновлювати конфігурацію SSH? Думаю ви вже знаєте відповідь - знову ж таки вся справа в безпеці.

Після виконання команди ви побачите щось таке:

Далі знайдіть і змініть рядок, який відповідає за Subsystem sftp. Використовуйте стрілки вгору-вниз для переміщення в файлі.

Вигляд до зміни:

Після цього додаємо новий блок правил для користувача sftpuser, щоб обмежити його дії тільки роботою з SFTP:

Фінальний вигляд:

Налаштування передачі даних з BigQuery на сервер

Після налаштування доступу через SSH та SFTP користувача, наступним кроком буде організація файлів, які будуть передаватися на сервер.

Нагадаю, вище ми вже створили потрібну папку за адресою /home/sftpuser/uploads/ де sftpuser - це ім'я вашого юзера. Тепер потрібно налаштувати передачу даних з BigQuery в нашу папку. Для цього потрібно зробити наступне:

• Створити сервісний акаунт та ключ в Google Cloud Platform
• Завантажити ключ на сервер
• На сервері встановити пакет Google Cloud SDK
• Налаштувати щоденне оновлення даних

Як створити сервісний акаунт та ключ в Google Cloud Platform

1. Створіть в Google Cloud окремий сервісний акаунт.

Для цього перейдіть по шляху IAM & Admin -> Service accounts.

та натисніть CREATE SERVICE ACCOUNT.

На етапі Service account details вкажіть назву та натисніть Create and Continue.

На наступному етапі надайте потрібні права: BigQuery Data Viewer та BigQuery Job User і натисніть Continue, щоб застосувати зміни.

Після цього натисніть Done.

Сервісний акаунт ми створили. Тепер потрібно створити ключ. Для цього оберіть потрібний сервісний акаунт, перейдіть на вкладку KEYS та натисніть кнопку Add Key.

У вікні, яке з'явилося, оберіть тип JSON та збережіть файл на ПК.

Як завантажити ключ сервісного акаунту на сервер

Для цього відкрийте консоль, де ми підключались до сервера через браузерний SSH, натисніть кнопку Upload file та оберіть ключ, який скачали на попередньому кроці.

Якщо все пройшло успішно, ви побачите знизу таке вікно:

В такому випадку ключ буде знаходитись за адресою /home/m де m - ім'я вашого поточного користувача. Ви бачите його до знаку @ в терміналі.

Як на сервері встановити пакет Google Cloud SDK

Це найпростіше завдання. Просто введіть наступну команду:

Цей пакет дозволить нам отримати дані з BigQuery.

Як налаштувати щоденне оновлення даних про витрати на сервері

Тепер все готово для того, щоб налаштувати автоматизацію. Зробимо ми це завдяки cron на щоденне вивантаження. Перед тим як почати цей останній крок, перевірте, чи ви підготували все потрібне. Нам знадобиться:

• Файл з ключем від сервісного акаунту;
• View в BigQuery з потрібними даними з рекламних кабінетів;

Для того щоб відкрити файл з запланованими задачами cron, запустіть наступну команду:

У файлі, що відкрився, вкажіть наступну команду:

Не забудьте підставити свої змінні замість наступних значень (підставляйте значення одразу, без квадратних дужок):

[FULL_PATH_TO_YOUR_KEY] - шлях до вашого ключа. Робили тут

[CRON_EXPRESSION] - це вираз, в якому вказана частотність оновлення даних. Наприклад ось такий вираз відповідає за щоденне оновлення о 9 ранку: 0 9 * * *

[BQ_VIEW] - повна назва View. Наприклад: test-at-1.sql_test.fb_cost_data. Робили тут.

[YOUR_SFTP_USER_NAME] - ім’я вашого SFTP юзера. Робили тут.

[YOUR_FILE_NAME] - назва файлу, яку ви хочете використовувати. Знадобиться на останньому кроці. Оскільки в моєму прикладі витрати тільки по Facebook Ads, то я назву файл facebook.csv

Фінальний варіант в моєму випадку виглядає так:

Отак має виглядати в кроні фінально:

Тепер цей файл буде доступний для Google Analytics 4 через SFTP за адресою sftp://[YOUR_SERVER_IP]/uploads/facebook.csv

Налаштування джерела даних в GA4 та додавання SSH ключа на сервер

Останній крок – налаштування Google Analytics 4 для отримання даних через SFTP.

Для цього перейдіть до GA4 та почніть створення джерела даних.

Далі вкажіть назву, оберіть тип даних Cost data (Дані про витрати) та Import source (Джерело імпорту) - SFTP. У поля, що з'явилися, вкажіть потрібні значення:

• SFTP server username (Дані про витрати) - Ім'я вашого SFTP юзера. Робили тут. В моєму випадку sftpuser.
• SFTP server url (URL-адреса сервера SFTP) - лінк на ваш файл. Робили тут.

Не забудьте також обрати час, коли GA4 буде “ходити” на ваш сервер за даними. Фінально налаштування мають виглядати так:

Якщо все вірно - Натисніть Next (Далі) у правому верхньому куті.

На наступному етапі система попросить співставити назви полів в GA4 та колонок у вашому файлі. Тут, думаю, має бути зрозуміло, що робити, ну і вище вже про це писав.

Після співставлення натисніть Create & Generate key (Створити джерело даних і згенерувати ключ).

На фінальному етапі система надасть вам SSH ключ, який потрібен для аутентифікації на вашому сервері. Цей ключ дозволить GA4 підключатися до сервера і завантажувати файли.

Як додати SSH ключ на сервер?

Щоб додати ключ, потрібно створити або відредагувати файл authorized_keys для користувача sftpuser:

Додайте отриманий SSH ключ до цього файлу і збережіть зміни.

Налаштування прав доступу до ключів

Щоб ключі працювали коректно, потрібно налаштувати правильні права доступу. Так, ми знову про питання безпеки)

Ці налаштування гарантують, що лише користувач sftpuser матиме доступ до SSH ключів.

Це був завершальний етап налаштування автоматизованого вивантаження даних в GA4 через SFTP.

Тепер поверніться до GA4 та натисніть кнопку Import Now (Імпортувати зараз) або дочекайтесь автоматичного завантаження згідно розкладу.

Якщо все пройшло успішно, ви побачите інформацію про це:

Ну і, звісно, дані з'являться у звітах. Детальніше я писав про це вище в пункті Результат імпорту даних про витрати до Google Analytics 4

Вітаю! Тепер ви маєте повністю налаштовану систему, яка безпечно передає дані з вашого сервера в GA4 на регулярній основі.

Не так вже ж і складно, правда?

Замість висновку

Так, автоматизований імпорт даних до GA4 потребує певних технічних знань та вмінь і, можливо, комусь ця стаття здалась дуже “технічною”, навіть попри мої намагання зробити весь опис процесу максимально детальним і з максимальною кількістю пояснень. Але все ж це рішення, яке в результаті може допомогти вам зекономити багато часу, який ви витрачаєте на щоденне “бігання” по рекламних кабінетах та GA4. Тепер все буде в одному місці. Тому воно вартує витраченого часу на впровадження.

Звісно, це ще не повноцінний репорт в Power BI на основі “сирих даних” з BigQuery, але для багатьох бізнесів такої автоматизації буде достатньо на деякий час.

До речі, дізнатись більше про роботу з даними в інтерфейсі GA4 та навчитись будувати такі повноцінні репорти в Power BI на основі “сирих даних” з BigQuery ви можете на курсі PRO ANALYTICS.

А як ви працюєте з даними про витрати з рекламних кабінетів в своєму бізнесі: завантажуєте до GA4 чи все ж будуєте власні звіти на “сирих даних”? Поділіться своїм досвідом у коментарях.