De ce Google BigQuery este lacul de date perfect pentru marketing

Pentru a rula analize avansate, aveți nevoie de date cu care să lucrați. Cu toate acestea, odată ce ați decis să colectați date, trebuie să decideți cum să le stocați. Ar trebui să alegeți un depozit de date standard sau un lac de date? În acest articol, discutăm de ce Google BigQuery ca lac de date este cea mai bună alegere.

Un lac de date este următorul nivel în evoluția stocării datelor. Potrivit TechTarget, „un lac de date este un depozit de stocare care deține o cantitate mare de date brute în formatul său nativ până când este nevoie”. Lacurile de date au apărut deoarece noile tehnologii și cerințele de afaceri au necesitat noi abordări pentru stocarea și procesarea informațiilor.

Dar ce poți face mai exact cu un lac de date?

Cu un lac de date, puteți colecta și stoca orice date brute, nestructurate din orice sursă. Nu trebuie să definiți mai întâi structura și schema datelor; puteți procesa datele după cum este necesar și puteți construi soluțiile de business intelligence pe acestea.

Călătoriile clienților de astăzi sunt mai fragmentate ca niciodată. Și toate datele din aceste călătorii trebuie să fie stocate undeva, fără riscul pierderii datelor. Nu știi niciodată ce fel de date vei avea nevoie într-un an. Un lac de date face față acestei sarcini.

Pentru a înțelege mai bine cum funcționează un lac de date, să comparăm un depozit de date tradițional cu un lac de date.

Imaginează-ți că vrei să construiești un castel cu turnuri. Pentru această sarcină, puteți alege între două seturi de instrumente: cuburi identice ca mărime, dar în diferite culori sau un set LEGO de 250 de piese cu cărămizi de toate formele, dimensiunile și culorile.

După cum probabil ați ghicit, cuburile de bază de aceeași dimensiune reprezintă stocarea standard de date. Pentru a stoca date într-un depozit de date, trebuie mai întâi să le aduceți în același format și structură. Cu alte cuvinte, trebuie să:

• petreceți timp preprocesând datele
• construiește-ți castelul exclusiv din cuburi uniforme

Dacă afacerea ta abia face primii pași, atunci cuburile (stocarea obișnuită de date) sunt utile.

Dar dacă vrei să construiești un castel Disney cu turnulețe, ferestre, giruete și trebușete, ai nevoie de un set LEGO (adică un lac de date). Avantajul incontestabil al unui lac de date constă în capacitatea sa de a prelua date brute, nestructurate de pretutindeni. Puteți pune toate informațiile pe care le aveți în lacul dvs. de date: date de la servicii de publicitate, aplicații mobile, sisteme de urmărire a apelurilor și CRM, site-uri web, automate. Apoi puteți lua datele de care aveți nevoie și puteți crea rapoarte în modul în care are nevoie afacerea dvs. Tentant, nu-i așa?

În plus, cu un lac de date, nu trebuie să pierdeți timp preprocesând datele. Trebuie doar să configurați conectori între sursele de date și lacul de date o dată. Apoi puteți crea orice rapoarte. Cel mai interesant lucru este că un lac de date vă permite să creați tablouri de bord cu actualizări în timp real - exact ceea ce aveți nevoie pentru a răspunde instantaneu la schimbările critice ale valorilor și KPI-urilor dvs.!

1. Dacă sunteți în căutarea unui conector convenabil pentru transferul de date către Google BigQuery, vă recomandăm OWOX BI Pipeline. Acesta combină date de la Google Analytics, servicii de publicitate, site-uri web, magazine offline, sisteme de urmărire a apelurilor și sisteme CRM în Google BigQuery.

2. Dacă doriți să creați rapoarte bazate pe datele Google BigQuery în Foile de calcul Google preferate sau doriți să transferați date din Foile de calcul Google în Google BigQuery, vă recomandăm să utilizați programul de completare gratuit și convenabil OWOX BI BigQuery Reports.

Suplimentul BigQuery Reports este popular din mai multe motive:

• Este gratuit, sigur și securizat
• Nu necesită să încărcați date ca fișiere CSV sau să utilizați servicii plătite de la terți
• Utilizează numai API-urile oficiale Google

Puteți găsi mai multe detalii despre acest supliment OWOX BI aici.

Acum că ne-am dat seama diferența dintre stocarea datelor și un lac de date, trebuie să alegem cea mai bună variantă. Există multe soluții de lac de date pe piață, dar pentru marketing, există o singură opțiune cea mai bună - Google BigQuery. Să descriem pe scurt ce este Google BigQuery și de ce este cea mai bună soluție pentru stocarea datelor de marketing.

Este greu de imaginat un agent de marketing care nu lucrează cu Google Ads, Google Analytics, YouTube și alte servicii Google. Google este un adevărat monstru al marketingului și al reclamei. Și Google BigQuery face parte din infrastructura Google. Cu cuvinte simple, asta înseamnă integrări native.

Google își dezvoltă continuu platforma de servicii cloud, inclusiv BigQuery. Prin urmare, nu trebuie să vă faceți griji că acest serviciu va fi abandonat și va înceta să fie susținut și actualizat. Printre celelalte avantaje ale sale, Google BigQuery este simplu și rapid și un număr mare de specialiști pot lucra cu el. De asemenea, vine cu seturi gata făcute de interogări SQL, astfel încât să puteți obține informații utile din datele colectate.

Și să nu uităm de problemele actuale ale marketerilor: cum să răspundem rapid la schimbările din piață și cum să gestionăm ofertele și automatizarea segmentelor în timp real. De asemenea, să nu uităm că succesul tău depinde în mod semnificativ de modul în care poți automatiza și personaliza marketingul. Google BigQuery funcționează cu învățarea automată (ML) și inteligența artificială (AI), care vă ajută să analizați și să vă automatizați marketingul prin segmentarea publicului, căutând informații utile și făcând multe alte lucruri pentru a vă ușura viața.

Concluzia este că Google BigQuery este un depozit de date fără server complet gestionat, care permite analiza sigură și scalabilă a petaocteților de date. De mai bine de un deceniu, Google BigQuery dezvoltă, îmbunătățește și oferă agenților de marketing și analiștilor o interfață convenabilă și capabilități extinse.

Dacă v-ați vândut deja pe BigQuery, puteți să treceți imediat la concluziile acestui articol sau să citiți alte articole despre configurarea și lucrul cu BigQuery. Dacă sunteți încă în gard, iată câteva motive pentru care ar trebui să încercați BigQuery.

Ce este BigQuery?

BigQuery într-un minut

Pornire rapidă a interfeței de utilizare web BigQuery

Început rapid folosind Cloud Console

Să aruncăm o privire mai atentă la motivul pentru care Google BigQuery este cea mai bună alegere pentru specialiștii în marketing de astăzi.

1. Integrari. BigQuery face parte din Google Cloud Platform (liderul în gestionarea datelor pentru Analytics conform Forrester Research), ceea ce înseamnă integrări native cu alte produse Google, inclusiv Google Analytics și Google Ads.
2. Viteza de procesare a datelor. BigQuery a fost conceput pentru a permite analiza în timp real a oricărui tip de date. Puteți utiliza interogări SQL cu ușurință și la orice scară.
3. Fără servere. Utilizarea serviciului cloud BigQuery nu necesită atașamente din partea dvs. În plus, indiferent unde lucrează angajații tăi, aceștia vor avea întotdeauna acces securizat la date.
4. Securitatea datelor. Toate datele din BigQuery sunt protejate conform standardelor Google.
5. Cost. Toți utilizatorii primesc 10 GB pentru stocare și până la 1 TB de solicitări pe lună gratuit. În plus, utilizatorii noi primesc 300 USD pentru 90 de zile pentru a plăti pentru serviciile de pe platforma Google. Pentru mai multe informații, consultați ghidul Google pentru controlul prețurilor și costurilor BigQuery.
6. BigQuery ML . Cu acest serviciu, experții pot construi modele de predicție atât pe date structurate, cât și pe date semi-structurate, direct în interiorul unui lac de date.

Pentru a rezuma, Google BigQuery face parte dintr-un ecosistem mare care este în continuă creștere și dezvoltare. Îl puteți folosi pentru a aplica învățarea automată și pentru a descoperi modele de date emergente și pentru a testa noi ipoteze. Acest lucru va duce la informații oportune asupra modului în care funcționează afacerea dvs., ceea ce vă va permite să vă modificați procesele pentru rezultate mai bune.

Link-uri utile:

• Începeți cu Google Cloud Platform — Un tutorial interactiv pentru a afla elementele de bază ale Google Cloud Platform
• Prezentare generală a principalelor funcții Google BigQuery — Exersați scrierea solicitărilor pentru analiza de marketing; uitați-vă la funcțiile principale ale BigQuery și vedeți posibilitățile acestora folosind exemple specifice; aflați cum să scrieți interogări de bază și să le testați pe date demonstrative
• Conectarea BigQuery și Google Sheets — Aflați cum să creați orice raport sau grafic în Foi de calcul Google pe baza datelor din GBQ fără a fi nevoie să încărcați date ca fișiere CSV sau să utilizați servicii terță parte plătite
• Modernizați-vă depozitul de date cu BigQuery — Descoperiți modul în care un comerciant real și cu amănuntul online utilizează analize avansate în BigQuery pentru a estima mai bine cererea și pentru a-și optimiza operațiunile în timp real
• Crearea unui sistem de recomandare de comerț electronic folosind BigQuery ML

Analiza de marketing, cu concluziile și prognozele bazate pe date, este o necesitate pentru orice afacere modernă. Nu mai este o jucărie pentru cei bogați, ci un instrument necesar și util pentru dezvoltarea și progresul afacerii. Cu toate acestea, pentru a utiliza pe deplin și a beneficia de analize avansate, este esențial să se creeze o bază pentru aceasta.

Pentru a implementa noi instrumente, învățare automată și diverse metode de optimizare a campaniilor publicitare, o companie trebuie să ia decizii pe baza datelor pe care le colectează. Pentru departamentele de marketing, cea mai bună soluție pentru stocarea datelor este un lac de date - în special, popularul și convenabilul Google BigQuery.