Warum Google BigQuery der perfekte Data Lake für das Marketing ist

Um erweiterte Analysen auszuführen, benötigen Sie Daten, mit denen Sie arbeiten können. Sobald Sie sich jedoch entschieden haben, Daten zu sammeln, müssen Sie entscheiden, wie Sie sie speichern. Sollten Sie sich für ein Standard Data Warehouse oder einen Data Lake entscheiden? In diesem Artikel diskutieren wir, warum Google BigQuery als Data Lake die beste Wahl ist.

Ein Data Lake ist die nächste Evolutionsstufe der Datenspeicherung. Laut TechTarget „ist ein Data Lake ein Speicherort, der eine große Menge an Rohdaten in ihrem nativen Format enthält, bis sie benötigt werden.“ Data Lakes entstanden, weil neue Technologien und Geschäftsanforderungen neue Ansätze zur Speicherung und Verarbeitung von Informationen erforderten.

Aber was genau kann man mit einem Data Lake machen?

Mit einem Data Lake können Sie beliebige rohe, unstrukturierte Daten aus beliebigen Quellen sammeln und speichern. Sie müssen nicht zuerst die Struktur und das Schema der Daten definieren; Sie können die Daten nach Bedarf verarbeiten und Ihre Business-Intelligence-Lösungen darauf aufbauen.

Die Customer Journeys von heute sind fragmentierter denn je. Und alle Daten auf diesen Reisen müssen irgendwo gespeichert werden, ohne dass das Risiko eines Datenverlusts besteht. Sie wissen nie, welche Art von Daten Sie in einem Jahr benötigen. Ein Data Lake bewältigt diese Aufgabe.

Um besser zu verstehen, wie ein Data Lake funktioniert, vergleichen wir ein traditionelles Data Warehouse mit einem Data Lake.

Stellen Sie sich vor, Sie möchten eine Burg mit Türmen bauen. Für diese Aufgabe können Sie zwischen zwei Werkzeugsätzen wählen: Würfel mit identischer Größe, aber in verschiedenen Farben oder ein 250-teiliges LEGO-Set mit Steinen in allen Formen, Größen und Farben.

Wie Sie wahrscheinlich schon erraten haben, stellen die Basiswürfel gleicher Größe eine Standarddatenspeicherung dar. Um Daten in einem Data Warehouse zu speichern, müssen Sie diese zunächst in dasselbe Format und dieselbe Struktur bringen. Mit anderen Worten, Sie müssen:

• verbringen Zeit mit der Vorverarbeitung der Daten
• Baue deine Burg ausschließlich aus einheitlichen Würfeln

Wenn Ihr Unternehmen gerade seine ersten Schritte unternimmt, sind Cubes (gewöhnliche Datenspeicher) nützlich.

Aber wenn Sie ein Disney-Schloss mit Türmen, Fenstern, Wetterfahnen und Trebuchets bauen möchten, brauchen Sie ein LEGO-Set (dh einen Datensee). Der unbestreitbare Vorteil eines Data Lake liegt in seiner Fähigkeit, rohe, unstrukturierte Daten von überall aufzunehmen. Sie können alle Informationen, die Sie haben, in Ihren Data Lake legen: Daten von Werbediensten, mobilen Anwendungen, Anrufverfolgungs- und CRM-Systemen, Websites, Verkaufsautomaten. Dann können Sie die benötigten Daten nehmen und Berichte so erstellen, wie es Ihr Unternehmen benötigt. Verlockend, nicht wahr?

Darüber hinaus müssen Sie mit einem Data Lake keine Zeit für die Vorverarbeitung von Daten aufwenden. Sie müssen nur einmal Konnektoren zwischen Datenquellen und dem Data Lake einrichten. Anschließend können Sie beliebige Berichte erstellen. Das Spannendste ist, dass Sie mit einem Data Lake Dashboards mit Echtzeit-Updates erstellen können – genau das, was Sie brauchen, um sofort auf kritische Änderungen Ihrer Metriken und KPIs zu reagieren!

1. Wenn Sie nach einem praktischen Konnektor für die Übertragung von Daten an Google BigQuery suchen, empfehlen wir OWOX BI Pipeline. Es kombiniert Daten aus Google Analytics, Werbediensten, Websites, Offline-Shops, Anrufverfolgungssystemen und CRM-Systemen in Google BigQuery.

2. Wenn Sie Berichte basierend auf Google BigQuery-Daten in Ihren bevorzugten Google Sheets erstellen oder Daten von Google Sheets zu Google BigQuery übertragen möchten, empfehlen wir die Verwendung des kostenlosen und praktischen Add-Ons OWOX BI BigQuery Reports.

Das BigQuery Reports-Add-on ist aus vielen Gründen beliebt:

• Es ist kostenlos, sicher und geschützt
• Es ist nicht erforderlich, dass Sie Daten als CSV-Dateien hochladen oder kostenpflichtige Dienste von Drittanbietern nutzen
• Es verwendet nur die offiziellen APIs von Google

Weitere Details zu diesem OWOX BI-Add-on finden Sie hier.

Nachdem wir nun den Unterschied zwischen Datenspeicherung und einem Data Lake herausgefunden haben, müssen wir die beste Variante auswählen. Es gibt viele Data-Lake-Lösungen auf dem Markt, aber für das Marketing gibt es nur eine beste Option – Google BigQuery. Lassen Sie uns kurz beschreiben, was Google BigQuery ist und warum es die beste Lösung zum Speichern von Marketingdaten ist.

Es ist schwer vorstellbar, dass ein Vermarkter nicht mit Google Ads, Google Analytics, YouTube und anderen Google-Diensten arbeitet. Google ist ein echtes Marketing- und Werbemonster. Und Google BigQuery ist Teil der Infrastruktur von Google. In einfachen Worten bedeutet dies native Integrationen.

Google entwickelt seine Cloud-Services-Plattform, einschließlich BigQuery, kontinuierlich weiter. Sie müssen sich also keine Sorgen machen, dass dieser Dienst aufgegeben wird und nicht mehr unterstützt und aktualisiert wird. Neben anderen Vorteilen ist Google BigQuery einfach und schnell, und eine große Anzahl von Spezialisten kann damit arbeiten. Es wird auch mit vorgefertigten Sätzen von SQL-Abfragen geliefert, sodass Sie nützliche Erkenntnisse aus Ihren gesammelten Daten gewinnen können.

Und vergessen wir nicht die aktuellen Probleme von Vermarktern: wie man schnell auf Marktveränderungen reagiert und wie man Gebote und Segmentautomatisierung in Echtzeit verwaltet. Vergessen wir auch nicht, dass Ihr Erfolg maßgeblich davon abhängt, wie Sie Ihr Marketing automatisieren und personalisieren können. Google BigQuery arbeitet mit maschinellem Lernen (ML) und künstlicher Intelligenz (KI), die Ihnen helfen, Ihr Marketing zu analysieren und zu automatisieren, indem Sie Zielgruppen segmentieren, nach nützlichen Erkenntnissen suchen und viele weitere Dinge tun, die Ihnen das Leben erleichtern.

Unter dem Strich ist Google BigQuery ein vollständig verwaltetes serverloses Data Warehouse, das eine sichere und skalierbare Analyse von Petabytes an Daten ermöglicht. Seit mehr als einem Jahrzehnt entwickelt, verbessert und stellt Google BigQuery Vermarktern und Analysten eine praktische Benutzeroberfläche und umfangreiche Funktionen zur Verfügung.

Wenn Sie BigQuery bereits überzeugt haben, können Sie direkt zu den Schlussfolgerungen dieses Artikels springen oder andere Artikel über die Einrichtung und Arbeit mit BigQuery lesen. Wenn Sie noch unschlüssig sind, finden Sie hier einige Gründe, warum Sie BigQuery ausprobieren sollten.

Was ist BigQuery?

BigQuery in einer Minute

BigQuery-Web-UI-Schnellstart

Schnellstart mit der Cloud Console

Lassen Sie uns einen genaueren Blick darauf werfen, warum Google BigQuery die beste Wahl für die Vermarkter von heute ist.

1. Integrationen. BigQuery ist Teil der Google Cloud Platform (laut Forrester Research führend im Bereich Data Management for Analytics), was native Integrationen mit anderen Google-Produkten, einschließlich Google Analytics und Google Ads, bedeutet.
2. Geschwindigkeit der Datenverarbeitung. BigQuery wurde entwickelt, um eine Echtzeitanalyse aller Arten von Daten zu ermöglichen. Sie können SQL-Abfragen einfach und in jeder Größenordnung verwenden.
3. Keine Server. Für die Nutzung des BigQuery-Clouddienstes sind keine Anhänge von Ihnen erforderlich. Außerdem haben Ihre Mitarbeiter, egal wo sie arbeiten, immer sicheren Zugriff auf die Daten.
4. Datensicherheit. Alle Daten in BigQuery sind gemäß den Standards von Google geschützt.
5. Kosten. Alle Benutzer erhalten 10 GB Speicherplatz und bis zu 1 TB an Anfragen pro Monat kostenlos. Darüber hinaus erhalten neue Nutzer 90 Tage lang 300 US-Dollar, um für Dienste auf der Google-Plattform zu bezahlen. Weitere Informationen finden Sie im Google-Leitfaden zur BigQuery-Preisgestaltung und -Kostenkontrolle.
6. BigQuery-ML . Mit diesem Service können Experten Vorhersagemodelle sowohl für strukturierte als auch für halbstrukturierte Daten direkt in einem Data Lake erstellen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Google BigQuery Teil eines großen Ökosystems ist, das kontinuierlich wächst und sich weiterentwickelt. Sie können es verwenden, um maschinelles Lernen anzuwenden und aufkommende Datenmuster zu entdecken und neue Hypothesen zu testen. Dies führt zu zeitnahen Einblicken in die Leistung Ihres Unternehmens, wodurch Sie Ihre Prozesse für bessere Ergebnisse anpassen können.

Nützliche Links:

• Erste Schritte mit der Google Cloud Platform – Ein interaktives Tutorial zum Erlernen der Grundlagen der Google Cloud Platform
• Überblick über die Hauptfunktionen von Google BigQuery — Üben Sie das Schreiben von Anfragen für Marketinganalysen; Sehen Sie sich die Hauptfunktionen von BigQuery an und sehen Sie ihre Möglichkeiten anhand konkreter Beispiele. Erfahren Sie, wie Sie grundlegende Abfragen schreiben und diese anhand von Demodaten testen
• BigQuery und Google Sheets verbinden – Erfahren Sie, wie Sie Berichte oder Grafiken in Google Sheets basierend auf Daten aus GBQ erstellen, ohne Daten als CSV-Dateien hochladen oder kostenpflichtige Dienste von Drittanbietern nutzen zu müssen
• Modernisieren Sie Ihr Data Warehouse mit BigQuery – Erfahren Sie, wie ein stationärer und Online-Händler erweiterte Analysen in BigQuery nutzt, um die Nachfrage besser zu prognostizieren und seine Abläufe in Echtzeit zu optimieren
• Aufbau eines E-Commerce-Empfehlungssystems mit BigQuery ML

Marketing Analytics mit seinen datenbasierten Schlussfolgerungen und Prognosen ist eine Notwendigkeit für jedes moderne Unternehmen. Es ist kein Spielzeug mehr für die Reichen, sondern ein notwendiges und nützliches Werkzeug für die Geschäftsentwicklung und den Fortschritt. Um jedoch Advanced Analytics voll nutzen und davon profitieren zu können, ist es unerlässlich, eine Grundlage dafür zu schaffen.

Um neue Tools, maschinelles Lernen und verschiedene Methoden zur Optimierung von Werbekampagnen zu implementieren, muss ein Unternehmen Entscheidungen auf der Grundlage der gesammelten Daten treffen. Für Marketingabteilungen ist die beste Lösung zum Speichern von Daten ein Data Lake – insbesondere das beliebte und praktische Google BigQuery.