Perché Google BigQuery è il data lake perfetto per il marketing

Per eseguire analisi avanzate, hai bisogno di dati con cui lavorare. Tuttavia, una volta che hai deciso di raccogliere i dati, devi decidere come archiviarli. Dovresti scegliere un data warehouse standard o un data lake? In questo articolo, discutiamo del motivo per cui Google BigQuery come data lake è la scelta migliore.

Un data lake è il livello successivo nell'evoluzione dell'archiviazione dei dati. Secondo TechTarget, "un data lake è un repository di archiviazione che contiene una grande quantità di dati grezzi nel suo formato nativo fino a quando non è necessario". I data lake sono comparsi perché nuove tecnologie e requisiti aziendali richiedevano nuovi approcci alla memorizzazione e all'elaborazione delle informazioni.

Ma cosa puoi fare esattamente con un data lake?

Con un data lake puoi raccogliere e archiviare dati grezzi e non strutturati da qualsiasi origine. Non è necessario definire prima la struttura e lo schema dei dati; puoi elaborare i dati come richiesto e costruire su di essi le tue soluzioni di business intelligence.

I percorsi dei clienti di oggi sono più frammentati che mai. E tutti i dati di questi viaggi devono essere archiviati da qualche parte senza il rischio di perdita di dati. Non sai mai di che tipo di dati avrai bisogno in un anno. Un data lake fa fronte a questo compito.

Per capire meglio come funziona un data lake, confrontiamo un data warehouse tradizionale con un data lake.

Immagina di voler costruire un castello con torri. Per questo compito, puoi scegliere tra due set di strumenti: cubi di dimensioni identiche ma in vari colori o un set LEGO da 250 pezzi con mattoncini di tutte le forme, dimensioni e colori.

Come probabilmente avrai intuito, i cubi di base della stessa dimensione rappresentano l'archiviazione dei dati standard. Per archiviare i dati in un data warehouse, devi prima portarli nello stesso formato e struttura. In altre parole, devi:

• dedicare del tempo alla preelaborazione dei dati
• costruisci il tuo castello esclusivamente da cubi uniformi

Se la tua azienda sta appena muovendo i suoi primi passi, allora i cubi (archiviazione dati ordinaria) sono utili.

Ma se vuoi costruire un castello Disney con torrette, finestre, banderuole e trabucchi, hai bisogno di un set LEGO (cioè un data lake). Il vantaggio innegabile di un data lake risiede nella sua capacità di acquisire dati grezzi e non strutturati da qualsiasi luogo. Puoi mettere tutte le informazioni che hai nel tuo data lake: dati da servizi pubblicitari, applicazioni mobili, tracciamento chiamate e sistemi CRM, siti web, distributori automatici. Quindi puoi prendere i dati di cui hai bisogno e creare report nel modo in cui la tua azienda ha bisogno. Allettante, non è vero?

Inoltre, con un data lake, non è necessario dedicare tempo alla preelaborazione dei dati. Devi solo configurare i connettori tra le origini dati e il data lake una volta. Quindi puoi creare qualsiasi rapporto. La cosa più interessante è che un data lake ti consente di creare dashboard con aggiornamenti in tempo reale, esattamente ciò di cui hai bisogno per rispondere istantaneamente ai cambiamenti critici nelle tue metriche e KPI!

1. Se stai cercando un connettore conveniente per trasferire dati a Google BigQuery, ti consigliamo OWOX BI Pipeline. Combina i dati di Google Analytics, servizi pubblicitari, siti Web, negozi offline, sistemi di monitoraggio delle chiamate e sistemi CRM in Google BigQuery.

2. Se desideri creare rapporti basati sui dati di Google BigQuery nei tuoi Fogli Google preferiti o desideri trasferire i dati da Fogli Google a Google BigQuery, ti consigliamo di utilizzare il conveniente e gratuito componente aggiuntivo OWOX BI BigQuery Reports.

Il componente aggiuntivo BigQuery Reports è popolare per molti motivi:

• È gratuito, sicuro e protetto
• Non richiede il caricamento di dati come file CSV o l'utilizzo di servizi di terze parti a pagamento
• Utilizza solo le API ufficiali di Google

Puoi trovare maggiori dettagli su questo componente aggiuntivo OWOX BI qui.

Ora che abbiamo capito la differenza tra l'archiviazione dei dati e un data lake, dobbiamo scegliere la variante migliore. Esistono molte soluzioni di data lake sul mercato, ma per il marketing c'è solo un'opzione migliore: Google BigQuery. Descriviamo brevemente cos'è Google BigQuery e perché è la soluzione migliore per archiviare i dati di marketing.

È difficile immaginare un marketer che non lavora con Google Ads, Google Analytics, YouTube e altri servizi Google. Google è un vero mostro di marketing e pubblicità. E Google BigQuery fa parte dell'infrastruttura di Google. In parole semplici, questo significa integrazioni native.

Google sviluppa continuamente la sua piattaforma di servizi cloud, incluso BigQuery. Quindi non devi preoccuparti che questo servizio venga abbandonato e cesserà di essere supportato e aggiornato. Tra gli altri vantaggi, Google BigQuery è semplice e veloce e un vasto numero di specialisti può lavorare con esso. Viene inoltre fornito con set già pronti di query SQL in modo da poter ottenere informazioni utili dai dati raccolti.

E non dimentichiamoci degli attuali problemi dei marketer: come rispondere rapidamente ai cambiamenti del mercato e come gestire le offerte e l'automazione dei segmenti in tempo reale. Inoltre, non dimentichiamo che il tuo successo dipende in modo significativo da come puoi automatizzare e personalizzare il tuo marketing. Google BigQuery funziona con l'apprendimento automatico (ML) e l'intelligenza artificiale (AI), che ti aiutano ad analizzare e automatizzare il tuo marketing segmentando il pubblico, cercando informazioni utili e facendo molte altre cose per semplificarti la vita.

La conclusione è che Google BigQuery è un data warehouse serverless completamente gestito che consente un'analisi sicura e scalabile di petabyte di dati. Da oltre un decennio, Google BigQuery sviluppa, migliora e fornisce a esperti di marketing e analisti un'interfaccia conveniente e funzionalità estese.

Se sei già venduto su BigQuery, puoi saltare immediatamente alle conclusioni di questo articolo o leggere altri articoli sulla configurazione e l'utilizzo di BigQuery. Se sei ancora indeciso, ecco alcuni motivi per cui dovresti provare BigQuery.

Cos'è BigQuery?

BigQuery tra un minuto

Guida introduttiva all'interfaccia utente Web di BigQuery

Avvio rapido utilizzando la Cloud Console

Diamo un'occhiata più da vicino al motivo per cui Google BigQuery è la scelta migliore per i marketer di oggi.

1. Integrazioni. BigQuery fa parte della Google Cloud Platform (leader nella gestione dei dati per Analytics secondo Forrester Research), il che significa integrazioni native con altri prodotti Google tra cui Google Analytics e Google Ads.
2. Velocità di elaborazione dei dati. BigQuery è stato progettato per consentire l'analisi in tempo reale di qualsiasi tipo di dati. Puoi utilizzare le query SQL con facilità e su qualsiasi scala.
3. Nessun server. L'utilizzo del servizio cloud BigQuery non richiede alcun allegato da parte tua. Inoltre, indipendentemente da dove lavorino, i tuoi dipendenti avranno sempre un accesso sicuro ai dati.
4. La sicurezza dei dati. Tutti i dati in BigQuery sono protetti secondo gli standard di Google.
5. Costo. Tutti gli utenti ricevono 10 GB di spazio di archiviazione e fino a 1 TB di richieste al mese gratuitamente. Inoltre, i nuovi utenti ricevono $ 300 per 90 giorni per pagare i servizi sulla piattaforma Google. Per ulteriori informazioni, consulta la guida di Google ai controlli sui prezzi e sui costi di BigQuery.
6. BigQuery ML . Con questo servizio, gli esperti possono creare modelli di previsione su dati strutturati e semi-strutturati direttamente all'interno di un data lake.

Per riassumere, Google BigQuery fa parte di un vasto ecosistema in continua crescita e sviluppo. Puoi usarlo per applicare l'apprendimento automatico e scoprire modelli di dati emergenti e testare nuove ipotesi. Ciò porterà a informazioni tempestive sulle prestazioni della tua attività, che ti consentiranno di modificare i tuoi processi per ottenere risultati migliori.

Link utili:

• Inizia con Google Cloud Platform: un tutorial interattivo per apprendere le basi di Google Cloud Platform
• Panoramica delle principali funzionalità di Google BigQuery: esercitati nella scrittura di richieste per analisi di marketing; guardare le principali funzioni di BigQuery e vedere le loro possibilità utilizzando esempi specifici; impara come scrivere query di base e testarle su dati demo
• Collegamento di BigQuery e Fogli Google: scopri come creare rapporti o grafici in Fogli Google basati sui dati di GBQ senza dover caricare i dati come file CSV o utilizzare servizi di terze parti a pagamento
• Modernizza il tuo data warehouse con BigQuery: scopri come un rivenditore fisico e online utilizza l'analisi avanzata in BigQuery per prevedere meglio la domanda e ottimizzare le proprie operazioni in tempo reale
• Creazione di un sistema di consigli per l'e-commerce utilizzando BigQuery ML

L'analisi di marketing, con le sue conclusioni e previsioni basate sui dati, è una necessità per qualsiasi azienda moderna. Non è più un giocattolo per ricchi ma uno strumento necessario e utile per lo sviluppo e il progresso del business. Tuttavia, per utilizzare appieno e beneficiare dell'analisi avanzata, è essenziale crearne una base.

Per implementare nuovi strumenti, machine learning e vari metodi per ottimizzare le campagne pubblicitarie, un'azienda deve prendere decisioni in base ai dati raccolti. Per i dipartimenti di marketing, la migliore soluzione per l'archiviazione dei dati è un data lake, in particolare il popolare e conveniente Google BigQuery.