Pourquoi Google BigQuery est le lac de données idéal pour le marketing

Pour exécuter des analyses avancées, vous avez besoin de données avec lesquelles travailler. Cependant, une fois que vous avez décidé de collecter des données, vous devez décider comment les stocker. Faut-il choisir un entrepôt de données standard ou un data lake ? Dans cet article, nous expliquons pourquoi Google BigQuery en tant que lac de données est le meilleur choix.

Un lac de données est le prochain niveau dans l'évolution du stockage de données. Selon TechTarget, "un lac de données est un référentiel de stockage qui contient une grande quantité de données brutes dans son format natif jusqu'à ce qu'elles soient nécessaires". Les lacs de données sont apparus parce que les nouvelles technologies et les exigences commerciales ont nécessité de nouvelles approches pour stocker et traiter les informations.

Mais que pouvez-vous faire exactement avec un lac de données ?

Avec un lac de données, vous pouvez collecter et stocker toutes les données brutes non structurées de n'importe quelle source. Vous n'avez pas besoin de définir d'abord la structure et le schéma des données ; vous pouvez traiter les données selon vos besoins et y construire vos solutions d'informatique décisionnelle.

Les parcours clients d'aujourd'hui sont plus fragmentés que jamais. Et toutes les données sur ces trajets doivent être stockées quelque part sans risque de perte de données. Vous ne savez jamais de quel type de données vous aurez besoin dans un an. Un lac de données fait face à cette tâche.

Pour mieux comprendre le fonctionnement d'un lac de données, comparons un entrepôt de données traditionnel à un lac de données.

Imaginez que vous vouliez construire un château avec des tours. Pour cette tâche, vous pouvez choisir entre deux ensembles d'outils : des cubes de taille identique mais de couleurs différentes ou un ensemble LEGO de 250 pièces avec des briques de toutes formes, tailles et couleurs.

Comme vous l'avez probablement deviné, les cubes de base de même taille représentent le stockage de données standard. Pour stocker des données dans un entrepôt de données, vous devez d'abord les mettre dans le même format et la même structure. Autrement dit, vous devez :

• passer du temps à prétraiter les données
• construisez votre château exclusivement à partir de cubes uniformes

Si votre entreprise ne fait que faire ses premiers pas, les cubes (stockage de données ordinaire) sont utiles.

Mais si vous voulez construire un château Disney avec des tourelles, des fenêtres, des girouettes et des trébuchets, vous avez besoin d'un ensemble LEGO (c'est-à-dire un lac de données). L'avantage indéniable d'un lac de données réside dans sa capacité à absorber des données brutes et non structurées de partout. Vous pouvez mettre toutes les informations dont vous disposez dans votre lac de données : données provenant de services publicitaires, d'applications mobiles, de systèmes de suivi des appels et de CRM, de sites Web, de distributeurs automatiques. Ensuite, vous pouvez prendre les données dont vous avez besoin et créer des rapports selon les besoins de votre entreprise. Tentant, n'est-ce pas ?

De plus, avec un lac de données, vous n'avez pas besoin de passer du temps à prétraiter les données. Il vous suffit de configurer une seule fois les connecteurs entre les sources de données et le lac de données. Ensuite, vous pouvez créer des rapports. Le plus excitant est qu'un lac de données vous permet de créer des tableaux de bord avec des mises à jour en temps réel - précisément ce dont vous avez besoin pour réagir instantanément aux changements critiques de vos métriques et KPI !

1. Si vous recherchez un connecteur pratique pour transférer des données vers Google BigQuery, nous vous recommandons OWOX BI Pipeline. Il combine les données de Google Analytics, des services publicitaires, des sites Web, des magasins hors ligne, des systèmes de suivi des appels et des systèmes CRM dans Google BigQuery.

2. Si vous souhaitez créer des rapports basés sur les données Google BigQuery dans vos feuilles de calcul Google préférées ou si vous souhaitez transférer des données de Google Sheets vers Google BigQuery, nous vous recommandons d'utiliser le module complémentaire gratuit et pratique OWOX BI BigQuery Reports.

Le module complémentaire BigQuery Reports est populaire pour plusieurs raisons :

• C'est gratuit, sûr et sécurisé
• Il ne vous oblige pas à télécharger des données sous forme de fichiers CSV ou à utiliser des services tiers payants
• Il utilise uniquement les API officielles de Google

Vous pouvez trouver plus de détails sur ce module complémentaire OWOX BI ici.

Maintenant que nous avons compris la différence entre le stockage de données et un lac de données, nous devons choisir la meilleure variante. Il existe de nombreuses solutions de lac de données sur le marché, mais pour le marketing, il n'y a qu'une seule meilleure option : Google BigQuery. Décrivons brièvement ce qu'est Google BigQuery et pourquoi c'est la meilleure solution pour stocker des données marketing.

Il est difficile d'imaginer un spécialiste du marketing qui ne travaille pas avec Google Ads, Google Analytics, YouTube et d'autres services Google. Google est un véritable monstre du marketing et de la publicité. Et Google BigQuery fait partie de l'infrastructure de Google. En termes simples, cela signifie des intégrations natives.

Google développe en permanence sa plate-forme de services cloud, y compris BigQuery. Vous n'avez donc pas à craindre que ce service soit abandonné et cesse d'être pris en charge et mis à jour. Parmi ses autres avantages, Google BigQuery est simple et rapide, et un grand nombre de spécialistes peuvent travailler avec. Il est également livré avec des ensembles de requêtes SQL prêts à l'emploi afin que vous puissiez obtenir des informations utiles à partir de vos données collectées.

Et n'oublions pas les problématiques actuelles des marketeurs : comment réagir rapidement aux évolutions du marché et comment gérer en temps réel les enchères et l'automatisation des segments. N'oublions pas non plus que votre succès dépend en grande partie de la manière dont vous pouvez automatiser et personnaliser votre marketing. Google BigQuery fonctionne avec l'apprentissage automatique (ML) et l'intelligence artificielle (IA), qui vous aident à analyser et à automatiser votre marketing en segmentant les audiences, en recherchant des informations utiles et en faisant bien d'autres choses pour vous faciliter la vie.

L'essentiel est que Google BigQuery est un entrepôt de données sans serveur entièrement géré qui permet une analyse sûre et évolutive de pétaoctets de données. Depuis plus d'une décennie, Google BigQuery développe, améliore et fournit aux spécialistes du marketing et aux analystes une interface pratique et des fonctionnalités étendues.

Si vous êtes déjà convaincu par BigQuery, vous pouvez immédiatement passer aux conclusions de cet article ou lire d'autres articles sur la configuration et l'utilisation de BigQuery. Si vous hésitez encore, voici quelques raisons pour lesquelles vous devriez essayer BigQuery.

Qu'est-ce que BigQuery ?

BigQuery en une minute

Démarrage rapide de l'interface utilisateur Web de BigQuery

Démarrage rapide avec Cloud Console

Examinons de plus près pourquoi Google BigQuery est le meilleur choix pour les spécialistes du marketing d'aujourd'hui.

1. Intégrations. BigQuery fait partie de Google Cloud Platform (le leader de la gestion des données pour l'analyse selon Forrester Research), ce qui signifie des intégrations natives avec d'autres produits Google, notamment Google Analytics et Google Ads.
2. Vitesse de traitement des données. BigQuery a été conçu pour permettre une analyse en temps réel de tout type de données. Vous pouvez utiliser des requêtes SQL facilement et à n'importe quelle échelle.
3. Aucun serveur. L'utilisation du service cloud BigQuery ne nécessite aucune pièce jointe de votre part. De plus, quel que soit l'endroit où vos employés travaillent, ils auront toujours un accès sécurisé aux données.
4. Sécurité des données. Toutes les données de BigQuery sont protégées conformément aux normes de Google.
5. Coût. Tous les utilisateurs reçoivent 10 Go de stockage et jusqu'à 1 To de requêtes par mois gratuitement. De plus, les nouveaux utilisateurs reçoivent 300 $ pendant 90 jours pour payer les services sur la plate-forme Google. Pour plus d'informations, consultez le guide de Google sur la tarification et le contrôle des coûts de BigQuery.
6. BigQueryML . Avec ce service, les experts peuvent créer des modèles de prédiction sur des données structurées et semi-structurées directement à l'intérieur d'un lac de données.

Pour résumer, Google BigQuery fait partie d'un vaste écosystème qui ne cesse de croître et de se développer. Vous pouvez l'utiliser pour appliquer l'apprentissage automatique, découvrir des modèles de données émergents et tester de nouvelles hypothèses. Cela conduira à des informations opportunes sur les performances de votre entreprise, ce qui vous permettra de modifier vos processus pour de meilleurs résultats.

Liens utiles:

• Premiers pas avec Google Cloud Platform : un didacticiel interactif pour apprendre les bases de Google Cloud Platform
• Présentation des principales fonctionnalités de Google BigQuery — Entraînez-vous à rédiger des demandes d'analyse marketing ; examiner les principales fonctions de BigQuery et voir leurs possibilités à l'aide d'exemples spécifiques ; apprendre à écrire des requêtes de base et à les tester sur des données de démonstration
• Connecter BigQuery et Google Sheets — Découvrez comment créer n'importe quel rapport ou graphique dans Google Sheets basé sur les données de GBQ sans avoir besoin de télécharger des données sous forme de fichiers CSV ou d'utiliser des services tiers payants
• Modernisez votre entrepôt de données avec BigQuery : découvrez comment un détaillant physique et en ligne utilise des analyses avancées dans BigQuery pour mieux prévoir la demande et optimiser ses opérations en temps réel.
• Créer un système de recommandation d'e-commerce à l'aide de BigQuery ML

L'analyse marketing, avec ses conclusions et ses prévisions basées sur des données, est une nécessité pour toute entreprise moderne. Ce n'est plus un jouet pour les riches mais un outil nécessaire et utile pour le développement et le progrès des entreprises. Cependant, pour utiliser et bénéficier pleinement des analyses avancées, il est essentiel de créer une base pour celles-ci.

Pour mettre en œuvre de nouveaux outils, l'apprentissage automatique et diverses méthodes d'optimisation des campagnes publicitaires, une entreprise doit prendre des décisions en fonction des données qu'elle collecte. Pour les services marketing, la meilleure solution pour stocker les données est un lac de données, en particulier le populaire et pratique Google BigQuery.