Google BigQuery가 마케팅을 위한 완벽한 데이터 레이크인 이유

고급 분석을 실행하려면 작업할 데이터가 필요합니다. 그러나 데이터를 수집하기로 결정했으면 데이터를 저장하는 방법을 결정해야 합니다. 표준 데이터 웨어하우스 또는 데이터 레이크를 선택해야 합니까? 이 기사에서는 데이터 레이크로서 Google BigQuery가 최고의 선택인 이유에 대해 설명합니다.

데이터 레이크는 데이터 스토리지 발전의 다음 단계 입니다. TechTarget에 따르면 "데이터 레이크는 필요할 때까지 기본 형식으로 방대한 양의 원시 데이터를 보관하는 스토리지 리포지토리입니다." 새로운 기술과 비즈니스 요구 사항으로 인해 정보 저장 및 처리에 대한 새로운 접근 방식이 필요했기 때문에 데이터 레이크가 등장했습니다.

그러나 데이터 레이크로 정확히 무엇을 할 수 있습니까?

데이터 레이크를 사용하면 모든 소스에서 구조화되지 않은 원시 데이터를 수집하고 저장할 수 있습니다. 먼저 데이터의 구조와 스키마를 정의할 필요가 없습니다. 필요에 따라 데이터를 처리하고 여기에 비즈니스 인텔리전스 솔루션을 구축할 수 있습니다.

오늘날의 고객 여정은 그 어느 때보다 세분화되어 있습니다. 그리고 이러한 여정의 모든 데이터는 데이터 손실 위험 없이 어딘가에 저장되어야 합니다. 1년 안에 어떤 종류의 데이터가 필요할지 결코 알 수 없습니다. 데이터 레이크는 이 작업을 처리합니다.

데이터 레이크의 작동 방식을 더 잘 이해하기 위해 기존 데이터 웨어하우스를 데이터 레이크와 비교해 보겠습니다.

탑이 있는 성을 짓고 싶다고 상상해 보십시오. 이 작업을 위해 두 가지 도구 세트 중에서 선택할 수 있습니다. 크기는 같지만 색상이 다양한 큐브 또는 모든 모양, 크기 및 색상의 브릭으로 구성된 250피스 레고 세트입니다.

짐작할 수 있듯이 동일한 크기의 기본 큐브는 표준 데이터 저장소를 나타냅니다. 데이터 웨어하우스에 데이터를 저장하려면 먼저 데이터를 동일한 형식과 구조로 가져와야 합니다. 즉, 다음을 수행해야 합니다.

• 데이터 전처리에 시간을 할애하다
• 균일한 큐브로만 성을 건설하세요

비즈니스가 이제 막 첫 걸음을 내디뎠다면 큐브(일반 데이터 저장소)가 유용합니다.

그러나 포탑, 창문, 풍향계, 투석기로 디즈니 성을 건설하려면 LEGO 세트(예: 데이터 레이크)가 필요합니다. 데이터 레이크의 부인할 수 없는 장점은 어디에서나 비정형 원시 데이터를 가져올 수 있다는 것입니다. 광고 서비스, 모바일 애플리케이션, 통화 추적 및 CRM 시스템, 웹 사이트, 자동 판매기의 데이터와 같은 모든 정보를 데이터 레이크에 넣을 수 있습니다. 그런 다음 필요한 데이터를 가져와 비즈니스에 필요한 방식으로 보고서를 작성할 수 있습니다. 유혹하지 않습니까?

또한 데이터 레이크를 사용하면 데이터를 사전 처리하는 데 시간을 할애할 필요가 없습니다. 데이터 원본과 데이터 레이크 간에 커넥터를 한 번만 설정하면 됩니다. 그런 다음 보고서를 작성할 수 있습니다. 가장 흥미로운 점은 데이터 레이크를 사용하여 실시간 업데이트가 포함된 대시보드를 생성할 수 있다는 것입니다. 바로 메트릭 및 KPI의 중요한 변경 사항에 즉시 대응하는 데 필요한 것입니다!

1. Google BigQuery로 데이터를 전송하기 위한 편리한 커넥터를 찾고 있다면 OWOX BI Pipeline을 추천합니다. Google Analytics, 광고 서비스, 웹사이트, 오프라인 매장, 통화 추적 시스템 및 CRM 시스템의 데이터를 Google BigQuery에 결합합니다.

2. 즐겨 사용하는 Google Sheets에서 Google BigQuery 데이터를 기반으로 보고서를 작성하거나 Google Sheets에서 Google BigQuery로 데이터를 전송하려는 경우 편리한 무료 OWOX BI BigQuery Reports 애드온을 사용하는 것이 좋습니다.

BigQuery 보고서 부가기능은 다음과 같은 이유로 널리 사용됩니다.

• 무료이며 안전합니다.
• 데이터를 CSV 파일로 업로드하거나 유료 타사 서비스를 사용할 필요가 없습니다.
• Google의 공식 API만 사용합니다.

이 OWOX BI 애드온에 대한 자세한 내용은 여기에서 확인할 수 있습니다.

이제 데이터 스토리지와 데이터 레이크의 차이점을 파악했으므로 최상의 변형을 선택해야 합니다. 시장에는 많은 데이터 레이크 솔루션이 있지만 마케팅을 위한 최상의 옵션은 Google BigQuery뿐입니다. Google BigQuery가 무엇이며 마케팅 데이터 저장에 가장 적합한 솔루션인 이유를 간략하게 설명하겠습니다.

Google Ads, Google Analytics, YouTube 및 기타 Google 서비스를 사용하지 않는 마케팅 담당자는 상상하기 어렵습니다. Google은 마케팅 및 광고의 진정한 괴물입니다. 그리고 Google BigQuery는 Google 인프라의 일부입니다. 간단히 말해서 네이티브 통합을 의미합니다.

Google은 BigQuery를 비롯한 클라우드 서비스 플랫폼을 지속적으로 개발하고 있습니다. 따라서 이 서비스가 중단되고 지원 및 업데이트가 중단될 것이라고 걱정할 필요가 없습니다. 다른 장점 중 Google BigQuery는 간단하고 빠르며 수많은 전문가가 작업할 수 있습니다. 또한 미리 만들어진 SQL 쿼리 세트와 함께 제공되므로 수집된 데이터에서 유용한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

그리고 시장의 변화에 ​​신속하게 대응하는 방법과 실시간으로 입찰 및 세그먼트 자동화를 관리하는 방법과 같은 마케터의 현재 문제를 잊지 마십시오. 또한 마케팅을 자동화하고 개인화하는 방법에 따라 성공 여부가 크게 좌우된다는 사실을 잊지 마십시오. Google BigQuery는 머신 러닝(ML) 및 인공 지능(AI)과 함께 작동합니다. 이를 통해 잠재고객을 분류하고 유용한 통찰력을 검색하며 더 많은 작업을 수행하여 삶을 더 쉽게 만들어 마케팅을 분석 및 자동화할 수 있습니다.

결론적으로 Google BigQuery는 페타바이트 규모의 데이터를 안전하고 확장 가능한 분석을 가능하게 하는 완전 관리형 서버리스 데이터 웨어하우스입니다. 10년 이상 동안 Google BigQuery는 개발, 개선 및 마케팅 담당자와 분석가에게 편리한 인터페이스와 광범위한 기능을 제공하고 있습니다.

이미 BigQuery를 사용하고 있다면 즉시 이 문서의 결론으로 ​​건너뛰거나 BigQuery 설정 및 작업에 대한 다른 문서를 읽을 수 있습니다. 아직 고민 중이라면 BigQuery를 사용해 봐야 하는 몇 가지 이유가 있습니다.

BigQuery란 무엇인가요?

1분 안에 BigQuery

BigQuery 웹 UI 빠른 시작

Cloud Console을 사용한 빠른 시작

오늘날의 마케터에게 Google BigQuery가 최고의 선택인 이유를 자세히 살펴보겠습니다.

1. 통합. BigQuery는 Google Cloud Platform(Forrester Research에 따르면 Analytics용 데이터 관리의 선두주자)의 일부입니다. 이는 Google Analytics 및 Google Ads를 비롯한 다른 Google 제품과의 기본 통합을 의미합니다.
2. 데이터 처리 속도. BigQuery는 모든 유형의 데이터를 실시간으로 분석할 수 있도록 설계되었습니다. 규모에 관계없이 SQL 쿼리를 쉽게 사용할 수 있습니다.
3. 서버가 없습니다. BigQuery 클라우드 서비스를 사용하는 데 첨부 파일이 필요하지 않습니다. 또한 직원이 근무하는 위치에 관계없이 항상 데이터에 안전하게 액세스할 수 있습니다.
4. 데이터 보안. BigQuery의 모든 데이터는 Google 표준에 따라 보호됩니다.
5. 비용. 모든 사용자는 10GB의 스토리지와 매월 최대 1TB의 요청을 무료로 받습니다. 또한 신규 사용자는 Google 플랫폼에서 서비스 비용을 지불하기 위해 90일 동안 $300를 받습니다. 자세한 내용은 BigQuery 가격 책정 및 비용 관리에 대한 Google 가이드를 참조하세요.
6. 빅쿼리 ML . 이 서비스를 통해 전문가는 데이터 레이크 내부에서 직접 정형 및 반정형 데이터에 대한 예측 모델을 구축할 수 있습니다.

요약하자면 Google BigQuery는 지속적으로 성장하고 발전하는 대규모 생태계의 일부입니다. 이를 사용하여 기계 학습을 적용하고 새로운 데이터 패턴을 발견하고 새로운 가설을 테스트할 수 있습니다. 이를 통해 비즈니스 수행 방식에 대한 시의적절한 통찰력을 얻을 수 있으므로 더 나은 결과를 위해 프로세스를 수정할 수 있습니다.

유용한 링크:

• Google Cloud Platform 시작하기 — Google Cloud Platform의 기본 사항을 배울 수 있는 대화형 가이드
• 주요 Google BigQuery 기능 개요 — 마케팅 분석을 위한 요청 작성 연습; BigQuery의 주요 기능을 살펴보고 특정 예를 사용하여 가능성을 확인하십시오. 기본 쿼리를 작성하고 데모 데이터에서 테스트하는 방법 배우기
• BigQuery와 Google 스프레드시트 연결 — 데이터를 CSV 파일로 업로드하거나 유료 타사 서비스를 사용할 필요 없이 GBQ의 데이터를 기반으로 Google 스프레드시트에서 보고서 또는 그래프를 작성하는 방법 알아보기
• BigQuery로 데이터 웨어하우스 현대화 — 오프라인 및 온라인 소매업체가 BigQuery의 고급 분석을 사용하여 수요를 더 잘 예측하고 실시간으로 운영을 최적화하는 방법을 알아보세요.
• BigQuery ML을 사용하여 전자상거래 추천 시스템 구축

데이터 기반 결론 및 예측을 포함하는 마케팅 분석은 모든 현대 비즈니스에 필수적입니다. 더 이상 부자를 위한 장난감이 아니라 비즈니스 개발 및 진행에 필요하고 유용한 도구입니다. 그러나 고급 분석을 완전히 사용하고 이점을 얻으려면 기반을 만드는 것이 필수적입니다.

광고 캠페인을 최적화하기 위한 새로운 도구, 기계 학습 및 다양한 방법을 구현하려면 기업에서 수집한 데이터를 기반으로 결정을 내려야 합니다. 마케팅 부서의 경우 데이터 저장을 위한 최상의 솔루션은 데이터 레이크, 특히 인기 있고 편리한 Google BigQuery입니다.