لماذا يعتبر Google BigQuery بحيرة البيانات المثالية للتسويق

لتشغيل التحليلات المتقدمة ، تحتاج إلى بيانات للعمل معها. ومع ذلك ، بمجرد أن تقرر جمع البيانات ، عليك أن تقرر كيفية تخزينها. هل يجب عليك اختيار مستودع بيانات قياسي أم بحيرة بيانات؟ في هذه المقالة ، نناقش سبب كون Google BigQuery بمثابة بحيرة بيانات هو الخيار الأفضل.

بحيرة البيانات هي المستوى التالي في تطور تخزين البيانات. وفقًا لـ TechTarget ، "بحيرة البيانات هي مستودع تخزين يحتوي على كمية هائلة من البيانات الأولية بتنسيقها الأصلي حتى يتم الاحتياج إليها." ظهرت بحيرات البيانات لأن التقنيات الجديدة ومتطلبات العمل استلزم نهجًا جديدًا لتخزين المعلومات ومعالجتها.

ولكن ما الذي يمكنك فعله بالضبط ببحيرة البيانات؟

باستخدام بحيرة البيانات ، يمكنك جمع وتخزين أي بيانات أولية غير منظمة من أي مصدر. لا تحتاج إلى تحديد هيكل ومخطط البيانات أولاً ؛ يمكنك معالجة البيانات على النحو المطلوب وبناء حلول ذكاء الأعمال الخاصة بك عليها.

أصبحت رحلات العملاء اليوم مجزأة أكثر من أي وقت مضى. ويجب تخزين جميع البيانات المتعلقة بهذه الرحلات في مكان ما دون التعرض لخطر فقدان البيانات. أنت لا تعرف أبدًا نوع البيانات التي ستحتاجها في عام. تتواءم بحيرة البيانات مع هذه المهمة.

لفهم كيفية عمل بحيرة البيانات بشكل أفضل ، دعنا نقارن مستودع البيانات التقليدي ببحيرة البيانات.

تخيل أنك تريد بناء قلعة بأبراج. لهذه المهمة ، يمكنك الاختيار بين مجموعتين من الأدوات: مكعبات متطابقة في الحجم ولكن بألوان مختلفة أو مجموعة LEGO المكونة من 250 قطعة مع مكعبات من جميع الأشكال والأحجام والألوان.

كما خمنت على الأرجح ، تمثل المكعبات الأساسية من نفس الحجم تخزين البيانات القياسي. لتخزين البيانات في مستودع بيانات ، يجب عليك أولاً إحضارها بنفس التنسيق والهيكل. بمعنى آخر ، أنت بحاجة إلى:

• قضاء الوقت في المعالجة المسبقة للبيانات
• قم ببناء قلعتك حصريًا من المكعبات الموحدة

إذا كان عملك يتخذ خطواته الأولى فقط ، فإن المكعبات (تخزين البيانات العادي) مفيدة.

ولكن إذا كنت ترغب في بناء قلعة ديزني مع الأبراج والنوافذ ودوارات الطقس والمنجنيقات ، فأنت بحاجة إلى مجموعة LEGO (مثل بحيرة البيانات). تكمن الميزة التي لا يمكن إنكارها لبحيرة البيانات في قدرتها على استيعاب البيانات الأولية غير المنظمة من كل مكان. يمكنك وضع جميع المعلومات التي لديك في بحيرة البيانات الخاصة بك: البيانات من الخدمات الإعلانية وتطبيقات الهاتف المحمول وتتبع المكالمات وأنظمة إدارة علاقات العملاء والمواقع الإلكترونية وآلات البيع. بعد ذلك يمكنك أخذ البيانات التي تحتاجها وإنشاء التقارير بالطريقة التي يحتاجها عملك. مغر ، أليس كذلك؟

بالإضافة إلى ذلك ، مع بحيرة البيانات ، لا تحتاج إلى قضاء الوقت في معالجة البيانات مسبقًا. تحتاج فقط إلى إعداد موصلات بين مصادر البيانات وبحيرة البيانات مرة واحدة. ثم يمكنك إنشاء أي تقارير. الشيء الأكثر إثارة هو أن بحيرة البيانات تتيح لك إنشاء لوحات معلومات بتحديثات في الوقت الفعلي - وهو بالضبط ما تحتاجه للاستجابة الفورية للتغييرات الحرجة في المقاييس ومؤشرات الأداء الرئيسية!

1. إذا كنت تبحث عن موصل مناسب لنقل البيانات إلى Google BigQuery ، فنحن نوصي باستخدام OWOX BI Pipeline. فهو يجمع البيانات من Google Analytics والخدمات الإعلانية ومواقع الويب والمتاجر غير المتصلة بالإنترنت وأنظمة تتبع المكالمات وأنظمة CRM في Google BigQuery.

2. إذا كنت ترغب في إنشاء تقارير استنادًا إلى بيانات Google BigQuery في جداول بيانات Google المفضلة لديك أو إذا كنت تريد نقل البيانات من جداول بيانات Google إلى Google BigQuery ، فإننا نوصي باستخدام الوظيفة الإضافية OWOX BI BigQuery Reports الإضافية المجانية والمريحة.

تعد الوظيفة الإضافية BigQuery Reports شائعة لعدة أسباب:

• إنه مجاني وآمن وآمن
• لا يتطلب منك تحميل البيانات كملفات CSV أو استخدام خدمات الجهات الخارجية المدفوعة
• يستخدم فقط واجهات برمجة التطبيقات الرسمية من Google

يمكنك العثور على مزيد من التفاصيل حول وظيفة OWOX BI الإضافية هنا.

الآن بعد أن اكتشفنا الفرق بين تخزين البيانات وبحيرة البيانات ، نحتاج إلى اختيار أفضل متغير. هناك العديد من حلول بحيرة البيانات في السوق ، ولكن بالنسبة للتسويق ، هناك خيار واحد فقط هو الأفضل - Google BigQuery. دعنا نصف بإيجاز ما هو Google BigQuery ولماذا هو الحل الأفضل لتخزين بيانات التسويق.

من الصعب تخيل جهة تسويق لا تعمل مع إعلانات Google و Google Analytics و YouTube وخدمات Google الأخرى. جوجل هو وحش حقيقي للتسويق والإعلان. و Google BigQuery هو جزء من بنية Google الأساسية. بكلمات بسيطة ، هذا يعني عمليات تكامل أصلية.

تعمل Google باستمرار على تطوير نظامها الأساسي للخدمات السحابية ، بما في ذلك BigQuery. لذلك لا داعي للقلق بشأن التخلي عن هذه الخدمة والتوقف عن دعمها وتحديثها. من بين مزاياها الأخرى ، يعد Google BigQuery بسيطًا وسريعًا ، ويمكن لعدد كبير من المتخصصين العمل معه. يأتي أيضًا مع مجموعات جاهزة من استعلامات SQL حتى تتمكن من الحصول على رؤى مفيدة من البيانات التي تم جمعها.

ودعنا لا ننسى المشاكل الحالية للمسوقين: كيفية الاستجابة بسرعة للتغيرات في السوق وكيفية إدارة العطاءات وأتمتة الشرائح في الوقت الفعلي. أيضًا ، دعونا لا ننسى أن نجاحك يعتمد بشكل كبير على كيفية أتمتة التسويق الخاص بك وتخصيصه. يعمل Google BigQuery مع التعلم الآلي (ML) والذكاء الاصطناعي (AI) ، مما يساعدك على تحليل التسويق وأتمتة عن طريق تقسيم الجماهير ، والبحث عن رؤى مفيدة ، والقيام بالعديد من الأشياء لجعل حياتك أسهل.

خلاصة القول هي أن Google BigQuery عبارة عن مستودع بيانات مُدار بالكامل بدون خادم يتيح تحليلًا آمنًا وقابلًا للتطوير لبيتابايت من البيانات. لأكثر من عقد من الزمان ، يعمل Google BigQuery على تطوير وتحسين وتزويد جهات التسويق والمحللين بواجهة ملائمة وقدرات واسعة النطاق.

إذا تم بيعك على BigQuery بالفعل ، يمكنك الانتقال فورًا إلى استنتاجات هذه المقالة أو الانتقال لقراءة مقالات أخرى حول إعداد BigQuery والعمل معه. إذا كنت لا تزال على الحياد ، فإليك بعض الأسباب التي تدفعك إلى تجربة BigQuery.

ما هو BigQuery؟

BigQuery في دقيقة واحدة

التشغيل السريع لواجهة مستخدم ويب BigQuery

البدء السريع باستخدام Cloud Console

دعنا نلقي نظرة فاحصة على سبب كون Google BigQuery هو الخيار الأفضل لجهات التسويق اليوم.

1. تكاملات. BigQuery هو جزء من Google Cloud Platform (الشركة الرائدة في إدارة البيانات للتحليلات وفقًا لـ Forrester Research) ، مما يعني التكامل الأصلي مع منتجات Google الأخرى بما في ذلك Google Analytics و Google Ads.
2. سرعة معالجة البيانات. تم تصميم BigQuery لتمكين التحليل في الوقت الفعلي لأي نوع من البيانات. يمكنك استخدام استعلامات SQL بسهولة وعلى أي نطاق.
3. لا توجد خوادم. لا يتطلب استخدام خدمة BigQuery السحابية أي مرفقات منك. بالإضافة إلى ذلك ، بغض النظر عن مكان عمل موظفيك ، سيكون لديهم دائمًا وصول آمن إلى البيانات.
4. أمن البيانات. جميع البيانات في BigQuery محمية وفقًا لمعايير Google.
5. كلف. يتلقى جميع المستخدمين 10 غيغابايت للتخزين وما يصل إلى 1 تيرابايت من الطلبات شهريًا مجانًا. بالإضافة إلى ذلك ، يتلقى المستخدمون الجدد 300 دولار لمدة 90 يومًا للدفع مقابل الخدمات على نظام Google الأساسي. لمزيد من المعلومات ، راجع دليل Google لأسعار BigQuery وضوابط التكلفة.
6. BigQuery ML . باستخدام هذه الخدمة ، يمكن للخبراء بناء نماذج تنبؤ على كل من البيانات المهيكلة وشبه المهيكلة مباشرة داخل بحيرة البيانات.

باختصار ، يعد Google BigQuery جزءًا من نظام بيئي كبير ينمو ويتطور باستمرار. يمكنك استخدامه لتطبيق التعلم الآلي واكتشاف أنماط البيانات الناشئة واختبار فرضيات جديدة. سيؤدي ذلك إلى الحصول على رؤى في الوقت المناسب حول كيفية أداء عملك ، مما سيمكنك من تعديل عملياتك للحصول على نتائج أفضل.

روابط مفيدة:

• ابدأ باستخدام Google Cloud Platform - برنامج تعليمي تفاعلي لتعلم أساسيات Google Cloud Platform
• نظرة عامة على ميزات Google BigQuery الرئيسية - تدرب على كتابة الطلبات لتحليل التسويق ؛ إلقاء نظرة على الوظائف الرئيسية في BigQuery ومعرفة إمكانياتها باستخدام أمثلة محددة ؛ تعلم كيفية كتابة الاستفسارات الأساسية واختبارها على البيانات التجريبية
• ربط BigQuery و Google Sheets - تعرف على كيفية إنشاء أي تقرير أو رسم بياني في جداول بيانات Google استنادًا إلى البيانات من GBQ دون الحاجة إلى تحميل البيانات كملفات CSV أو استخدام خدمات الجهات الخارجية المدفوعة
• تحديث مستودع البيانات الخاص بك باستخدام BigQuery - اكتشف كيف يستخدم بائع التجزئة على الإنترنت والتحليلات المتقدمة في BigQuery لتوقع الطلب بشكل أفضل وتحسين عملياته في الوقت الفعلي
• بناء نظام توصيات للتجارة الإلكترونية باستخدام BigQuery ML

تعد تحليلات التسويق ، مع استنتاجاتها المستندة إلى البيانات والتنبؤ ، ضرورة لأي عمل تجاري حديث. لم تعد لعبة للأثرياء ولكنها أداة ضرورية ومفيدة لتطوير الأعمال والتقدم. ومع ذلك ، لاستخدام التحليلات المتقدمة والاستفادة منها بشكل كامل ، من الضروري إنشاء أساس لها.

لتنفيذ أدوات جديدة ، وتعلم آلي ، وطرق مختلفة لتحسين الحملات الإعلانية ، يحتاج النشاط التجاري إلى اتخاذ قرارات بناءً على البيانات التي يتم جمعها. بالنسبة لأقسام التسويق ، فإن أفضل حل لتخزين البيانات هو بحيرة البيانات - على وجه التحديد ، Google BigQuery الشهير والمريح.