Mengapa Google BigQuery adalah data lake yang sempurna untuk pemasaran

Untuk menjalankan analitik tingkat lanjut, Anda memerlukan data untuk digunakan. Namun, setelah Anda memutuskan untuk mengumpulkan data, Anda perlu memutuskan bagaimana cara menyimpannya. Haruskah Anda memilih gudang data standar atau danau data? Pada artikel ini, kami membahas mengapa Google BigQuery sebagai data lake adalah pilihan terbaik.

Data lake adalah tingkat berikutnya dalam evolusi penyimpanan data. Menurut TechTarget, “data lake adalah repositori penyimpanan yang menyimpan sejumlah besar data mentah dalam format aslinya sampai dibutuhkan.” Danau data muncul karena teknologi baru dan kebutuhan bisnis memerlukan pendekatan baru untuk menyimpan dan memproses informasi.

Tapi apa sebenarnya yang bisa Anda lakukan dengan data lake?

Dengan data lake, Anda dapat mengumpulkan dan menyimpan data mentah apa pun yang tidak terstruktur dari sumber mana pun. Anda tidak perlu mendefinisikan struktur dan skema data terlebih dahulu; Anda dapat memproses data sesuai kebutuhan dan membangun solusi intelijen bisnis Anda di atasnya.

Perjalanan pelanggan saat ini lebih terfragmentasi dari sebelumnya. Dan semua data dalam perjalanan ini perlu disimpan di suatu tempat tanpa risiko kehilangan data. Anda tidak pernah tahu jenis data apa yang Anda perlukan dalam setahun. Data lake mengatasi tugas ini.

Untuk lebih memahami cara kerja data lake, mari kita bandingkan data warehouse tradisional dengan data lake.

Bayangkan Anda ingin membangun kastil dengan menara. Untuk tugas ini, Anda dapat memilih di antara dua set alat: kubus dengan ukuran yang sama tetapi dalam berbagai warna atau satu set LEGO 250 potong dengan batu bata dari segala bentuk, ukuran, dan warna.

Seperti yang mungkin sudah Anda duga, kubus dasar dengan ukuran yang sama mewakili penyimpanan data standar. Untuk menyimpan data di gudang data, Anda harus terlebih dahulu membawanya ke dalam format dan struktur yang sama. Dengan kata lain, Anda perlu:

• menghabiskan waktu untuk memproses data sebelumnya
• bangun kastil Anda secara eksklusif dari kubus seragam

Jika bisnis Anda baru mengambil langkah pertama, kubus (penyimpanan data biasa) berguna.

Tetapi jika Anda ingin membangun kastil Disney dengan menara, jendela, baling-baling cuaca, dan trebuchet, Anda memerlukan satu set LEGO (yaitu danau data). Keuntungan tak terbantahkan dari data lake terletak pada kemampuannya untuk mengambil data mentah dan tidak terstruktur dari mana saja. Anda dapat menyimpan semua informasi yang Anda miliki di data lake Anda: data dari layanan periklanan, aplikasi seluler, pelacakan panggilan dan sistem CRM, situs web, mesin penjual otomatis. Kemudian Anda dapat mengambil data yang Anda butuhkan dan membuat laporan sesuai kebutuhan bisnis Anda. Menggoda, bukan?

Selain itu, dengan data lake, Anda tidak perlu menghabiskan waktu untuk memproses data terlebih dahulu. Anda hanya perlu menyiapkan konektor antara sumber data dan data lake satu kali. Kemudian Anda dapat membuat laporan apa pun. Hal yang paling menarik adalah bahwa data lake memungkinkan Anda membuat dasbor dengan pembaruan waktu nyata — persis apa yang Anda butuhkan untuk langsung merespons perubahan penting dalam metrik dan KPI Anda!

1. Jika Anda mencari konektor yang nyaman untuk mentransfer data ke Google BigQuery, kami merekomendasikan OWOX BI Pipeline. Ini menggabungkan data dari Google Analytics, layanan periklanan, situs web, toko offline, sistem pelacakan panggilan, dan sistem CRM ke dalam Google BigQuery.

2. Jika Anda ingin membuat laporan berdasarkan data Google BigQuery di Google Spreadsheet favorit Anda atau ingin mentransfer data dari Google Spreadsheet ke Google BigQuery, sebaiknya gunakan add-on OWOX BI BigQuery Reports yang gratis dan nyaman.

Add-on BigQuery Reports populer karena berbagai alasan:

• Gratis, aman, dan terjamin
• Anda tidak perlu mengunggah data sebagai file CSV atau menggunakan layanan pihak ketiga berbayar
• Ini hanya menggunakan API resmi Google

Anda dapat menemukan detail lebih lanjut tentang pengaya OWOX BI ini di sini.

Sekarang setelah kita mengetahui perbedaan antara penyimpanan data dan data lake, kita perlu memilih varian terbaik. Ada banyak solusi data lake di pasaran, tetapi untuk pemasaran, hanya ada satu opsi terbaik — Google BigQuery. Mari kita jelaskan secara singkat apa itu Google BigQuery dan mengapa itu adalah solusi terbaik untuk menyimpan data pemasaran.

Sulit membayangkan pemasar yang tidak bekerja dengan Google Ads, Google Analytics, YouTube, dan layanan Google lainnya. Google adalah monster pemasaran dan periklanan yang nyata. Dan Google BigQuery adalah bagian dari infrastruktur Google. Dengan kata sederhana, ini berarti integrasi asli.

Google terus mengembangkan platform layanan cloud-nya, termasuk BigQuery. Jadi Anda tidak perlu khawatir bahwa layanan ini akan ditinggalkan dan berhenti didukung dan diperbarui. Di antara kelebihan lainnya, Google BigQuery sederhana dan cepat, dan banyak pakar dapat bekerja dengannya. Itu juga dilengkapi dengan set kueri SQL yang sudah jadi sehingga Anda bisa mendapatkan wawasan yang berguna dari data yang Anda kumpulkan.

Dan jangan lupakan masalah pemasar saat ini: cara cepat merespons perubahan di pasar dan cara mengelola tawaran dan otomatisasi segmen secara real time. Juga, jangan lupa bahwa kesuksesan Anda sangat bergantung pada bagaimana Anda dapat mengotomatisasi dan mempersonalisasi pemasaran Anda. Google BigQuery bekerja dengan pembelajaran mesin (ML) dan kecerdasan buatan (AI), yang membantu Anda menganalisis dan mengotomatiskan pemasaran Anda dengan menyegmentasikan audiens, mencari wawasan yang berguna, dan melakukan lebih banyak hal untuk membuat hidup Anda lebih mudah.

Intinya adalah bahwa Google BigQuery adalah gudang data tanpa server yang terkelola sepenuhnya yang memungkinkan analisis petabyte data yang aman dan skalabel. Selama lebih dari satu dekade, Google BigQuery telah mengembangkan, meningkatkan, dan menyediakan antarmuka yang nyaman dan kemampuan yang luas bagi pemasar dan analis.

Jika Anda sudah menjual di BigQuery, Anda dapat langsung menyimpulkan artikel ini atau membaca artikel lain tentang menyiapkan dan bekerja dengan BigQuery. Jika Anda masih ragu, berikut beberapa alasan mengapa Anda harus mencoba BigQuery.

Apa itu BigQuery?

BigQuery dalam satu menit

Panduan Memulai UI Web BigQuery

Mulai cepat menggunakan Cloud Console

Mari kita lihat lebih dekat mengapa Google BigQuery adalah pilihan terbaik bagi pemasar saat ini.

1. Integrasi. BigQuery adalah bagian dari Google Cloud Platform (pemimpin dalam Manajemen Data untuk Analytics menurut Forrester Research), yang berarti integrasi asli dengan produk Google lainnya termasuk Google Analytics dan Google Ads.
2. Kecepatan pemrosesan data. BigQuery dirancang untuk memungkinkan analisis waktu nyata dari semua jenis data. Anda dapat menggunakan kueri SQL dengan mudah dan dalam skala apa pun.
3. Tidak ada server. Menggunakan layanan cloud BigQuery tidak memerlukan lampiran apa pun dari Anda. Selain itu, di mana pun karyawan Anda bekerja, mereka akan selalu memiliki akses aman ke data.
4. Keamanan data. Semua data di BigQuery dilindungi sesuai dengan standar Google.
5. Biaya. Semua pengguna menerima 10 GB untuk penyimpanan dan hingga 1 TB permintaan per bulan secara gratis. Selain itu, pengguna baru menerima $300 selama 90 hari untuk membayar layanan di platform Google. Untuk informasi selengkapnya, lihat panduan Google untuk penetapan harga dan kontrol biaya BigQuery.
6. ML BigQuery . Dengan layanan ini, para ahli dapat membangun model prediksi pada data terstruktur dan semi terstruktur langsung di dalam data lake.

Singkatnya, Google BigQuery adalah bagian dari ekosistem besar yang terus tumbuh dan berkembang. Anda dapat menggunakannya untuk menerapkan pembelajaran mesin dan menemukan pola data yang muncul serta menguji hipotesis baru. Ini akan menghasilkan wawasan yang tepat waktu tentang bagaimana kinerja bisnis Anda, yang akan memungkinkan Anda untuk mengubah proses Anda untuk hasil yang lebih baik.

Tautan yang berguna:

• Memulai Google Cloud Platform — Tutorial interaktif untuk mempelajari dasar-dasar Google Cloud Platform
• Ikhtisar fitur utama Google BigQuery — Berlatih menulis permintaan untuk analisis pemasaran; lihat fungsi utama BigQuery dan lihat kemungkinannya menggunakan contoh spesifik; pelajari cara menulis kueri dasar dan mengujinya pada data demo
• Menghubungkan BigQuery dan Google Spreadsheet — Cari tahu cara membuat laporan atau grafik apa pun di Google Spreadsheet berdasarkan data dari GBQ tanpa perlu mengunggah data sebagai file CSV atau menggunakan layanan pihak ketiga berbayar
• Modernkan gudang data Anda dengan BigQuery — Temukan cara retailer fisik dan online menggunakan analisis lanjutan di BigQuery untuk memperkirakan permintaan dengan lebih baik dan mengoptimalkan operasi mereka secara real time
• Membangun sistem rekomendasi e-niaga menggunakan BigQuery ML

Analisis pemasaran, dengan kesimpulan dan perkiraan berbasis data, merupakan kebutuhan untuk setiap bisnis modern. Ini bukan lagi mainan untuk orang kaya tetapi alat yang diperlukan dan berguna untuk pengembangan dan kemajuan bisnis. Namun, untuk sepenuhnya menggunakan dan memanfaatkan analitik tingkat lanjut, penting untuk membuat dasar untuk itu.

Untuk menerapkan alat baru, pembelajaran mesin, dan berbagai metode untuk mengoptimalkan kampanye iklan, bisnis perlu membuat keputusan berdasarkan data yang dikumpulkannya. Untuk departemen pemasaran, solusi terbaik untuk menyimpan data adalah data lake — khususnya, Google BigQuery yang populer dan nyaman.