GoogleBigQueryがマーケティングに最適なデータレイクである理由

高度な分析を実行するには、使用するデータが必要です。 ただし、データを収集することを決定したら、それを保存する方法を決定する必要があります。 標準のデータウェアハウスまたはデータレイクを選択する必要がありますか？ この記事では、データレイクとしてのGoogleBigQueryが最適な理由について説明します。

データレイクは、データストレージの進化における次のレベルです。 TechTargetによると、 「データレイクは、必要になるまで大量の生データをネイティブ形式で保持するストレージリポジトリです。」 データレイクが出現したのは、新しいテクノロジーとビジネス要件により、情報の保存と処理に新しいアプローチが必要になったためです。

しかし、データレイクで正確に何ができるでしょうか？

データレイクを使用すると、あらゆるソースから生の非構造化データを収集して保存できます。 最初にデータの構造とスキーマを定義する必要はありません。 必要に応じてデータを処理し、その上にビジネスインテリジェンスソリューションを構築できます。

今日のカスタマージャーニーはこれまで以上に細分化されています。 そして、これらの旅のすべてのデータは、データ損失のリスクなしにどこかに保存する必要があります。 1年にどのような種類のデータが必要になるかはわかりません。 データレイクはこのタスクに対処します。

データレイクがどのように機能するかをよりよく理解するために、従来のデータウェアハウスをデータレイクと比較してみましょう。

塔のある城を建てたいと想像してみてください。 このタスクでは、2セットのツールから選択できます。サイズは同じですがさまざまな色の立方体か、すべての形状、サイズ、色のレンガが入った250ピースのレゴセットです。

ご想像のとおり、同じサイズの基本的なキューブは標準のデータストレージを表しています。 データウェアハウスにデータを保存するには、最初にデータを同じ形式と構造にする必要があります。 言い換えれば、次のことを行う必要があります。

• データの前処理に時間を費やす
• 均一な立方体だけで城を建てる

ビジネスが最初の一歩を踏み出したばかりの場合は、キューブ（通常のデータストレージ）が役立ちます。

ただし、砲塔、窓、風見鶏、トレビュシェットを備えたディズニーの城を建設する場合は、LEGOセット（つまり、データレイク）が必要です。 データレイクの紛れもない利点は、あらゆる場所から生の非構造化データを取り込むことができることにあります。 広告サービス、モバイルアプリケーション、通話追跡およびCRMシステム、Webサイト、自動販売機からのデータなど、データレイクにあるすべての情報を配置できます。 次に、必要なデータを取得して、ビジネスに必要な方法でレポートを作成できます。 魅力的ですね。

さらに、データレイクを使用すると、データの前処理に時間を費やす必要がありません。 データソースとデータレイクの間にコネクタを一度設定するだけです。 次に、任意のレポートを作成できます。 最もエキサイティングなことは、データレイクを使用すると、リアルタイムの更新を含むダッシュボードを作成できることです。これは、メトリックとKPIの重要な変更に即座に対応するために必要なものです。

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• それは無料、安全、そして安全です
• データをCSVファイルとしてアップロードしたり、有料のサードパーティサービスを使用したりする必要はありません
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データストレージとデータレイクの違いがわかったので、最適なバリアントを選択する必要があります。 市場には多くのデータレイクソリューションがありますが、マーケティングには、GoogleBigQueryという1つの最良の選択肢しかありません。 Google BigQueryとは何か、そしてそれがマーケティングデータを保存するための最良のソリューションである理由を簡単に説明しましょう。

Google広告、Google Analytics、YouTube、およびその他のGoogleサービスを使用していないマーケティング担当者を想像するのは困難です。 グーグルはマーケティングと広告の本当の怪物です。 また、GoogleBigQueryはGoogleのインフラストラクチャの一部です。 簡単に言えば、これはネイティブ統合を意味します。

Googleは、BigQueryを含むクラウドサービスプラットフォームを継続的に開発しています。 したがって、このサービスが廃止され、サポートおよび更新が停止されることを心配する必要はありません。 他の利点の中でも、Google BigQueryはシンプルで高速であり、膨大な数のスペシャリストがそれを使用できます。 また、SQLクエリの既製のセットが付属しているため、収集したデータから有用な洞察を得ることができます。

そして、マーケターの現在の問題を忘れないでください。市場の変化に迅速に対応する方法と、入札とセグメントの自動化をリアルタイムで管理する方法です。 また、成功は、マーケティングを自動化およびパーソナライズする方法に大きく依存することを忘れないでください。 Google BigQueryは、機械学習（ML）と人工知能（AI）と連携します。これらは、オーディエンスをセグメント化し、有用な洞察を検索し、生活を楽にするためにさらに多くのことを行うことで、マーケティングの分析と自動化を支援します。

つまり、Google BigQueryは、ペタバイト単位のデータの安全でスケーラブルな分析を可能にする、フルマネージドのサーバーレスデータウェアハウスです。 Google BigQueryは、10年以上にわたって、マーケターとアナリストに便利なインターフェースと広範な機能を開発、改善、提供してきました。

すでにBigQueryで販売されている場合は、すぐにこの記事の結論にジャンプするか、BigQueryの設定と操作に関する他の記事を読むことができます。 まだ問題が解決しない場合は、BigQueryを試してみる必要がある理由がいくつかあります。

BigQueryとは何ですか？

1分でBigQuery

BigQueryWebUIクイックスタート

クラウドコンソールを使用したクイックスタート

GoogleBigQueryが今日のマーケターにとって最良の選択である理由を詳しく見てみましょう。

1. 統合。 BigQueryは、Google Cloud Platform（Forrester ResearchによるとAnalyticsのデータ管理のリーダー）の一部です。つまり、GoogleAnalyticsやGoogleAdsなどの他のGoogle製品とのネイティブ統合を意味します。
2. データ処理速度。 BigQueryは、あらゆるタイプのデータのリアルタイム分析を可能にするように設計されました。 SQLクエリは、簡単かつあらゆる規模で使用できます。
3. サーバーはありません。 BigQueryクラウドサービスを使用する場合、添付ファイルは必要ありません。 さらに、従業員がどこで働いていても、常にデータに安全にアクセスできます。
4. データセキュリティ。 BigQueryのすべてのデータは、Googleの標準に従って保護されています。
5. 費用。 すべてのユーザーは、ストレージ用に10 GBを受け取り、月に最大1TBのリクエストを無料で受け取ります。 さらに、新規ユーザーは、Googleプラットフォームのサービスの料金を支払うために90日間300ドルを受け取ります。 詳細については、BigQueryの価格設定とコスト管理に関するGoogleのガイドをご覧ください。
6. BigQueryML 。 このサービスを使用すると、専門家はデータレイク内で直接構造化データと半構造化データの両方に基づいて予測モデルを構築できます。

要約すると、Google BigQueryは、継続的に成長および発展している大規模なエコシステムの一部です。 これを使用して、機械学習を適用し、新しいデータパターンを発見し、新しい仮説をテストできます。 これにより、ビジネスのパフォーマンスに関するタイムリーな洞察が得られ、プロセスを変更してより良い結果を得ることができます。

便利なリンク：

• Google Cloud Platformの使用を開始する— GoogleCloudPlatformの基本を学ぶためのインタラクティブなチュートリアル
• Google BigQueryの主な機能の概要—マーケティング分析のリクエストを作成する練習をします。 BigQueryの主な機能を見て、特定の例を使用してそれらの可能性を確認してください。 基本的なクエリを作成し、デモデータでテストする方法を学びます
• BigQueryとGoogleスプレッドシートの接続—データをCSVファイルとしてアップロードしたり、有料のサードパーティサービスを使用したりせずに、GBQのデータに基づいてGoogleスプレッドシートでレポートやグラフを作成する方法をご覧ください
• BigQueryを使用してデータウェアハウスを最新化する—実店舗のオンライン小売業者がBigQueryの高度な分析を使用して、需要をより正確に予測し、リアルタイムで運用を最適化する方法をご覧ください
• BigQueryMLを使用したeコマースレコメンデーションシステムの構築

データベースの結論と予測を備えたマーケティング分析は、現代のビジネスにとって必要不可欠です。 それはもはや金持ちのためのおもちゃではなく、ビジネスの発展と進歩のために必要で有用なツールです。 ただし、高度な分析を十分に活用してその恩恵を受けるには、その基盤を作成することが不可欠です。

新しいツール、機械学習、および広告キャンペーンを最適化するためのさまざまな方法を実装するには、企業は収集したデータに基づいて意思決定を行う必要があります。 マーケティング部門にとって、データを保存するための最良のソリューションはデータレイクです。具体的には、人気があり便利なGoogleBigQueryです。