Por que o Google BigQuery é o data lake perfeito para marketing

Para executar análises avançadas, você precisa de dados para trabalhar. No entanto, depois de decidir coletar dados, você precisa decidir como armazená-los. Você deve escolher um data warehouse padrão ou um data lake? Neste artigo, discutimos por que o Google BigQuery como data lake é a melhor escolha.

Um data lake é o próximo nível na evolução do armazenamento de dados. De acordo com a TechTarget, “um data lake é um repositório de armazenamento que contém uma grande quantidade de dados brutos em seu formato nativo até que seja necessário”. Os data lakes surgiram porque novas tecnologias e requisitos de negócios exigiam novas abordagens para armazenar e processar informações.

Mas o que exatamente você pode fazer com um data lake?

Com um data lake, você pode coletar e armazenar quaisquer dados brutos e não estruturados de qualquer fonte. Você não precisa definir primeiro a estrutura e o esquema dos dados; você pode processar os dados conforme necessário e construir suas soluções de inteligência de negócios com base neles.

As jornadas do cliente de hoje estão mais fragmentadas do que nunca. E todos os dados nessas jornadas precisam ser armazenados em algum lugar sem o risco de perda de dados. Você nunca sabe que tipo de dados precisará em um ano. Um data lake lida com essa tarefa.

Para entender melhor como um data lake funciona, vamos comparar um data warehouse tradicional a um data lake.

Imagine que você quer construir um castelo com torres. Para esta tarefa, você pode escolher entre dois conjuntos de ferramentas: cubos idênticos em tamanho, mas em várias cores ou um conjunto LEGO de 250 peças com peças de todas as formas, tamanhos e cores.

Como você provavelmente adivinhou, os cubos básicos do mesmo tamanho representam o armazenamento de dados padrão. Para armazenar dados em um data warehouse, primeiro você deve colocá-los no mesmo formato e estrutura. Em outras palavras, você precisa:

• gastar tempo pré-processando os dados
• construa seu castelo exclusivamente de cubos uniformes

Se sua empresa está apenas dando os primeiros passos, os cubos (armazenamento de dados comum) são úteis.

Mas se você quiser construir um castelo da Disney com torres, janelas, cata-ventos e trabucos, você precisa de um conjunto LEGO (ou seja, um data lake). A vantagem inegável de um data lake está em sua capacidade de receber dados brutos e não estruturados de qualquer lugar. Você pode colocar todas as informações que possui em seu data lake: dados de serviços de publicidade, aplicativos móveis, sistemas de rastreamento de chamadas e CRM, sites, máquinas de venda automática. Em seguida, você pode obter os dados de que precisa e criar relatórios da maneira que sua empresa precisa. Tentador, não é?

Além disso, com um data lake, você não precisa gastar tempo pré-processando dados. Você só precisa configurar os conectores entre as fontes de dados e o data lake uma vez. Em seguida, você pode criar quaisquer relatórios. O mais interessante é que um data lake permite que você crie painéis com atualizações em tempo real — exatamente o que você precisa para responder instantaneamente a mudanças críticas em suas métricas e KPIs!

1. Se você procura um conector conveniente para transferir dados para o Google BigQuery, recomendamos o OWOX BI Pipeline. Ele combina dados do Google Analytics, serviços de publicidade, sites, lojas off-line, sistemas de rastreamento de chamadas e sistemas de CRM no Google BigQuery.

2. Se você deseja criar relatórios com base nos dados do Google BigQuery em seu Google Sheets favorito ou deseja transferir dados do Google Sheets para o Google BigQuery, recomendamos usar o complemento OWOX BI BigQuery Reports gratuito e conveniente.

O complemento BigQuery Reports é popular por vários motivos:

• É grátis, seguro e protegido
• Não exige que você faça upload de dados como arquivos CSV ou use serviços pagos de terceiros
• Ele usa apenas as APIs oficiais do Google

Você pode encontrar mais detalhes sobre este complemento OWOX BI aqui.

Agora que descobrimos a diferença entre armazenamento de dados e um data lake, precisamos escolher a melhor variante. Existem muitas soluções de data lake no mercado, mas para marketing, há apenas uma melhor opção: o Google BigQuery. Vamos descrever brevemente o que é o Google BigQuery e por que ele é a melhor solução para armazenar dados de marketing.

É difícil imaginar um profissional de marketing que não trabalhe com Google Ads, Google Analytics, YouTube e outros serviços do Google. O Google é um verdadeiro monstro de marketing e publicidade. E o Google BigQuery faz parte da infraestrutura do Google. Em palavras simples, isso significa integrações nativas.

O Google está desenvolvendo continuamente sua plataforma de serviços em nuvem, incluindo o BigQuery. Portanto, você não precisa se preocupar que esse serviço seja abandonado e deixe de ser suportado e atualizado. Entre outras vantagens, o Google BigQuery é simples e rápido, e um grande número de especialistas pode trabalhar com ele. Ele também vem com conjuntos prontos de consultas SQL para que você possa obter informações úteis de seus dados coletados.

E não vamos nos esquecer dos problemas atuais dos profissionais de marketing: como responder rapidamente às mudanças do mercado e como gerenciar lances e automação de segmentos em tempo real. Além disso, não vamos esquecer que seu sucesso depende significativamente de como você pode automatizar e personalizar seu marketing. O Google BigQuery trabalha com aprendizado de máquina (ML) e inteligência artificial (IA), que ajudam você a analisar e automatizar seu marketing segmentando públicos, buscando insights úteis e fazendo muito mais coisas para facilitar sua vida.

A conclusão é que o Google BigQuery é um data warehouse sem servidor totalmente gerenciado que permite uma análise segura e escalável de petabytes de dados. Por mais de uma década, o Google BigQuery vem desenvolvendo, aprimorando e fornecendo aos profissionais de marketing e analistas uma interface conveniente e amplos recursos.

Se você já conhece o BigQuery, pode ir direto para as conclusões deste artigo ou ler outros artigos sobre como configurar e trabalhar com o BigQuery. Se você ainda está indeciso, veja alguns motivos pelos quais você deve experimentar o BigQuery.

O que é o BigQuery?

BigQuery em um minuto

Guia de início rápido da IU da Web do BigQuery

Guia de início rápido usando o Console do Cloud

Vejamos mais de perto por que o Google BigQuery é a melhor escolha para os profissionais de marketing de hoje.

1. Integrações. O BigQuery faz parte do Google Cloud Platform (líder em Data Management for Analytics de acordo com a Forrester Research), o que significa integrações nativas com outros produtos do Google, incluindo Google Analytics e Google Ads.
2. Velocidade de processamento de dados. O BigQuery foi projetado para permitir a análise em tempo real de qualquer tipo de dados. Você pode usar consultas SQL com facilidade e em qualquer escala.
3. Sem servidores. O uso do serviço de nuvem do BigQuery não exige nenhum anexo. Além disso, não importa onde seus funcionários trabalhem, eles sempre terão acesso seguro aos dados.
4. Segurança de dados. Todos os dados no BigQuery são protegidos de acordo com os padrões do Google.
5. Custo. Todos os usuários recebem 10 GB para armazenamento e até 1 TB de solicitações por mês gratuitamente. Além disso, novos usuários recebem US$ 300 por 90 dias para pagar por serviços na plataforma do Google. Para mais informações, consulte o guia do Google sobre preços e controles de custo do BigQuery.
6. BigQuery ML . Com esse serviço, os especialistas podem criar modelos de previsão em dados estruturados e semiestruturados diretamente dentro de um data lake.

Para resumir, o Google BigQuery faz parte de um grande ecossistema que cresce e se desenvolve continuamente. Você pode usá-lo para aplicar aprendizado de máquina e descobrir padrões de dados emergentes e testar novas hipóteses. Isso levará a insights oportunos sobre o desempenho de sua empresa, o que permitirá que você modifique seus processos para obter melhores resultados.

Links Úteis:

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• Visão geral dos principais recursos do Google BigQuery — Pratique escrever solicitações para análise de marketing; veja as principais funções do BigQuery e veja suas possibilidades usando exemplos específicos; aprenda a escrever consultas básicas e testá-las em dados de demonstração
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• Modernize seu data warehouse com o BigQuery — Descubra como um varejista físico e on-line usa análises avançadas no BigQuery para prever melhor a demanda e otimizar suas operações em tempo real
• Como criar um sistema de recomendação de comércio eletrônico usando o BigQuery ML

A análise de marketing, com suas conclusões e previsões baseadas em dados, é uma necessidade para qualquer negócio moderno. Não é mais um brinquedo para os ricos, mas uma ferramenta necessária e útil para o desenvolvimento e progresso dos negócios. No entanto, para usar e se beneficiar totalmente da análise avançada, é essencial criar uma base para ela.

Para implementar novas ferramentas, aprendizado de máquina e vários métodos para otimizar campanhas publicitárias, uma empresa precisa tomar decisões com base nos dados coletados. Para departamentos de marketing, a melhor solução para armazenar dados é um data lake, especificamente, o popular e conveniente Google BigQuery.