Por qué Google BigQuery es el lago de datos perfecto para el marketing

Para ejecutar análisis avanzados, necesita datos con los que trabajar. Sin embargo, una vez que haya decidido recopilar datos, debe decidir cómo almacenarlos. ¿Debe elegir un almacén de datos estándar o un lago de datos? En este artículo, analizamos por qué Google BigQuery como lago de datos es la mejor opción.

Un lago de datos es el siguiente nivel en la evolución del almacenamiento de datos. Según TechTarget, “un lago de datos es un depósito de almacenamiento que contiene una gran cantidad de datos sin procesar en su formato nativo hasta que se necesitan”. Los lagos de datos aparecieron porque las nuevas tecnologías y los requisitos comerciales requerían nuevos enfoques para almacenar y procesar la información.

Pero, ¿qué se puede hacer exactamente con un lago de datos?

Con un lago de datos, puede recopilar y almacenar datos sin estructurar sin procesar de cualquier fuente. No necesita definir primero la estructura y el esquema de los datos; puede procesar los datos según sea necesario y crear sus soluciones de inteligencia empresarial a partir de ellos.

Los viajes de los clientes de hoy en día están más fragmentados que nunca. Y todos los datos de estos viajes deben almacenarse en algún lugar sin riesgo de pérdida de datos. Nunca se sabe qué tipo de datos necesitará en un año. Un lago de datos hace frente a esta tarea.

Para comprender mejor cómo funciona un lago de datos, comparemos un almacén de datos tradicional con un lago de datos.

Imagina que quieres construir un castillo con torres. Para esta tarea, puedes elegir entre dos juegos de herramientas: cubos de idéntico tamaño pero en varios colores o un juego LEGO de 250 piezas con ladrillos de todas las formas, tamaños y colores.

Como probablemente haya adivinado, los cubos básicos del mismo tamaño representan el almacenamiento de datos estándar. Para almacenar datos en un almacén de datos, primero debe llevarlos al mismo formato y estructura. En otras palabras, necesitas:

• dedicar tiempo a preprocesar los datos
• construye tu castillo exclusivamente a partir de cubos uniformes

Si su negocio recién está dando sus primeros pasos, entonces los cubos (almacenamiento de datos ordinarios) son útiles.

Pero si quieres construir un castillo de Disney con torretas, ventanas, veletas y trebuchets, necesitas un juego de LEGO (es decir, un lago de datos). La ventaja innegable de un lago de datos radica en su capacidad para recibir datos sin estructurar y sin procesar de todas partes. Puede poner toda la información que tiene en su lago de datos: datos de servicios de publicidad, aplicaciones móviles, seguimiento de llamadas y sistemas de CRM, sitios web, máquinas expendedoras. Luego, puede tomar los datos que necesita y crear informes de la manera que su negocio necesita. Tentador, ¿no?

Además, con un lago de datos, no necesita perder tiempo preprocesando datos. Solo necesita configurar los conectores entre las fuentes de datos y el lago de datos una vez. Luego puede crear cualquier informe. Lo más emocionante es que un lago de datos le permite crear tableros con actualizaciones en tiempo real, ¡precisamente lo que necesita para responder instantáneamente a cambios críticos en sus métricas y KPI!

1. Si está buscando un conector conveniente para transferir datos a Google BigQuery, le recomendamos OWOX BI Pipeline. Combina datos de Google Analytics, servicios de publicidad, sitios web, tiendas fuera de línea, sistemas de seguimiento de llamadas y sistemas CRM en Google BigQuery.

2. Si desea crear informes basados ​​en datos de Google BigQuery en sus Hojas de cálculo de Google favoritas o si desea transferir datos de Hojas de cálculo de Google a Google BigQuery, le recomendamos que utilice el complemento OWOX BI BigQuery Reports gratuito y conveniente.

El complemento BigQuery Reports es popular por muchas razones:

• Es gratis, seguro y seguro.
• No requiere que cargue datos como archivos CSV o use servicios de terceros pagados
• Utiliza solo las API oficiales de Google

Puede encontrar más detalles sobre este complemento OWOX BI aquí.

Ahora que hemos descubierto la diferencia entre el almacenamiento de datos y un lago de datos, debemos elegir la mejor variante. Hay muchas soluciones de lago de datos en el mercado, pero para el marketing, solo hay una mejor opción: Google BigQuery. Describamos brevemente qué es Google BigQuery y por qué es la mejor solución para almacenar datos de marketing.

Es difícil imaginar un vendedor que no trabaje con Google Ads, Google Analytics, YouTube y otros servicios de Google. Google es un verdadero monstruo del marketing y la publicidad. Y Google BigQuery es parte de la infraestructura de Google. En palabras simples, esto significa integraciones nativas.

Google está desarrollando continuamente su plataforma de servicios en la nube, incluido BigQuery. Por lo tanto, no debe preocuparse de que este servicio se abandone y deje de recibir soporte y actualización. Entre sus otras ventajas, Google BigQuery es simple y rápido, y una gran cantidad de especialistas pueden trabajar con él. También viene con conjuntos de consultas SQL listos para usar para que pueda obtener información útil de los datos recopilados.

Y no olvidemos los problemas actuales de los especialistas en marketing: cómo responder rápidamente a los cambios en el mercado y cómo administrar las ofertas y la automatización de segmentos en tiempo real. Además, no olvidemos que su éxito depende en gran medida de cómo pueda automatizar y personalizar su marketing. Google BigQuery funciona con el aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial (IA), que lo ayudan a analizar y automatizar su marketing al segmentar audiencias, buscar información útil y hacer muchas más cosas para facilitarle la vida.

La conclusión es que Google BigQuery es un almacén de datos sin servidor totalmente administrado que permite un análisis seguro y escalable de petabytes de datos. Durante más de una década, Google BigQuery ha estado desarrollando, mejorando y brindando a los especialistas en marketing y analistas una interfaz conveniente y amplias capacidades.

Si ya está convencido de BigQuery, puede saltar de inmediato a las conclusiones de este artículo o leer otros artículos sobre cómo configurar y trabajar con BigQuery. Si todavía está indeciso, aquí hay algunas razones por las que debería probar BigQuery.

¿Qué es BigQuery?

BigQuery en un minuto

Inicio rápido de la IU web de BigQuery

Guía de inicio rápido con Cloud Console

Echemos un vistazo más de cerca a por qué Google BigQuery es la mejor opción para los especialistas en marketing de hoy.

1. Integraciones. BigQuery es parte de Google Cloud Platform (el líder en administración de datos para análisis según Forrester Research), lo que significa integraciones nativas con otros productos de Google, incluidos Google Analytics y Google Ads.
2. Velocidad de procesamiento de datos. BigQuery se diseñó para permitir el análisis en tiempo real de cualquier tipo de datos. Puede utilizar consultas SQL con facilidad y en cualquier escala.
3. Sin servidores. El uso del servicio en la nube de BigQuery no requiere ningún archivo adjunto. Además, sin importar dónde trabajen sus empleados, siempre tendrán acceso seguro a los datos.
4. Seguridad de datos. Todos los datos en BigQuery están protegidos según los estándares de Google.
5. Costo. Todos los usuarios reciben 10 GB de almacenamiento y hasta 1 TB de solicitudes al mes de forma gratuita. Además, los nuevos usuarios reciben $300 por 90 días para pagar servicios en la plataforma de Google. Para obtener más información, consulte la guía de Google sobre precios y controles de costos de BigQuery.
6. BigQueryML . Con este servicio, los expertos pueden crear modelos de predicción sobre datos estructurados y semiestructurados directamente dentro de un lago de datos.

En resumen, Google BigQuery es parte de un gran ecosistema que crece y se desarrolla continuamente. Puede usarlo para aplicar el aprendizaje automático y descubrir patrones de datos emergentes y probar nuevas hipótesis. Esto conducirá a información oportuna sobre el rendimiento de su negocio, lo que le permitirá modificar sus procesos para obtener mejores resultados.

Enlaces útiles:

• Primeros pasos con Google Cloud Platform: un tutorial interactivo para aprender los conceptos básicos de Google Cloud Platform
• Descripción general de las funciones principales de Google BigQuery: practique la redacción de solicitudes para análisis de marketing; mira las funciones principales de BigQuery y ve sus posibilidades usando ejemplos específicos; aprenda a escribir consultas básicas y pruébelas en datos de demostración
• Conexión de BigQuery y Hojas de cálculo de Google: descubra cómo crear cualquier informe o gráfico en Hojas de cálculo de Google en función de los datos de GBQ sin necesidad de cargar datos como archivos CSV o usar servicios de terceros pagos.
• Modernice su almacén de datos con BigQuery: descubra cómo un minorista físico y en línea utiliza análisis avanzados en BigQuery para pronosticar mejor la demanda y optimizar sus operaciones en tiempo real.
• Creación de un sistema de recomendación de comercio electrónico con BigQuery ML

El análisis de marketing, con sus conclusiones y pronósticos basados ​​en datos, es una necesidad para cualquier empresa moderna. Ya no es un juguete para ricos sino una herramienta necesaria y útil para el desarrollo y progreso empresarial. Sin embargo, para utilizar y beneficiarse plenamente de los análisis avanzados, es esencial crear una base para ello.

Para implementar nuevas herramientas, aprendizaje automático y diversos métodos para optimizar las campañas publicitarias, una empresa debe tomar decisiones en función de los datos que recopila. Para los departamentos de marketing, la mejor solución para almacenar datos es un lago de datos, específicamente, el popular y conveniente Google BigQuery.