Почему Google BigQuery — идеальное озеро данных для маркетинга

Для запуска расширенной аналитики вам нужны данные для работы. Однако, как только вы решили собирать данные, вам нужно решить, как их хранить. Что выбрать: стандартное хранилище данных или озеро данных? В этой статье мы обсудим, почему Google BigQuery в качестве озера данных — лучший выбор.

Озеро данных — это следующий уровень в эволюции хранения данных. Согласно TechTarget, «озеро данных — это репозиторий, в котором хранятся огромные объемы необработанных данных в их собственном формате до тех пор, пока они не потребуются». Озера данных появились потому, что новые технологии и требования бизнеса потребовали новых подходов к хранению и обработке информации.

Но что именно вы можете сделать с озером данных?

С помощью озера данных вы можете собирать и хранить любые необработанные неструктурированные данные из любого источника. Вам не нужно сначала определять структуру и схему данных; вы можете обрабатывать данные по мере необходимости и строить на их основе решения для бизнес-аналитики.

Сегодняшние пути клиентов более фрагментированы, чем когда-либо. И все данные об этих поездках нужно где-то хранить без риска потери данных. Вы никогда не знаете, какие данные вам потребуются через год. С этой задачей справляется озеро данных.

Чтобы лучше понять, как работает озеро данных, давайте сравним традиционное хранилище данных с озером данных.

Представьте, что вы хотите построить замок с башнями. Для этого задания вы можете выбрать один из двух наборов инструментов: кубики одинакового размера, но разных цветов, или набор LEGO из 250 деталей с кубиками всех форм, размеров и цветов.

Как вы, наверное, догадались, базовые кубы одинакового размера представляют собой стандартное хранилище данных. Чтобы хранить данные в хранилище данных, вы должны сначала привести их в тот же формат и структуру. Другими словами, вам необходимо:

• тратить время на предварительную обработку данных
• стройте свой замок исключительно из однородных кубиков

Если ваш бизнес только делает первые шаги, то вам пригодятся кубы (обычное хранилище данных).

Но если вы хотите построить замок Диснея с башнями, окнами, флюгерами и требушетами, вам понадобится набор LEGO (то есть озеро данных). Неоспоримое преимущество озера данных заключается в его способности получать необработанные, неструктурированные данные отовсюду. Вы можете разместить в своем озере данных всю имеющуюся у вас информацию: данные рекламных сервисов, мобильных приложений, систем коллтрекинга и CRM, веб-сайтов, торговых автоматов. Затем вы можете брать нужные вам данные и строить отчеты так, как нужно вашему бизнесу. Заманчиво, не так ли?

Кроме того, благодаря озеру данных вам не нужно тратить время на предварительную обработку данных. Вам достаточно один раз настроить коннекторы между источниками данных и озером данных. Затем вы можете создавать любые отчеты. Самое интересное, что озеро данных позволяет создавать информационные панели с обновлениями в реальном времени — именно то, что вам нужно, чтобы мгновенно реагировать на критические изменения ваших показателей и KPI!

1. Если вы ищете удобный коннектор для передачи данных в Google BigQuery, мы рекомендуем OWOX BI Pipeline. Он объединяет данные из Google Analytics, рекламных сервисов, сайтов, офлайн-магазинов, систем коллтрекинга и CRM-систем в Google BigQuery.

2. Если вы хотите строить отчеты на основе данных Google BigQuery в своих любимых Google Sheets или хотите перенести данные из Google Sheets в Google BigQuery, рекомендуем использовать бесплатный и удобный аддон OWOX BI BigQuery Reports.

Дополнение BigQuery Reports популярно по многим причинам:

• Это бесплатно, безопасно и надежно
• Вам не нужно загружать данные в виде CSV-файлов или использовать платные сторонние сервисы.
• Он использует только официальные API Google.

Вы можете найти более подробную информацию об этом дополнении OWOX BI здесь.

Теперь, когда мы разобрались, в чем разница между хранилищем данных и озером данных, нам нужно выбрать лучший вариант. На рынке есть много решений для озера данных, но для маркетинга лучший вариант — Google BigQuery. Кратко расскажем, что такое Google BigQuery и почему это лучшее решение для хранения маркетинговых данных.

Трудно представить маркетолога, который не работает с Google Ads, Google Analytics, YouTube и другими сервисами Google. Google — настоящий монстр маркетинга и рекламы. А Google BigQuery — часть инфраструктуры Google. Простыми словами, это означает нативную интеграцию.

Google постоянно развивает свою платформу облачных сервисов, включая BigQuery. Так что вам не нужно беспокоиться о том, что этот сервис будет заброшен и перестанет поддерживаться и обновляться. Помимо других преимуществ, Google BigQuery прост и быстр, с ним может работать огромное количество специалистов. Он также поставляется с готовыми наборами запросов SQL, чтобы вы могли получить полезную информацию из собранных данных.

И не будем забывать о текущих проблемах маркетологов: как быстро реагировать на изменения на рынке и как управлять ставками и автоматизацией сегментов в режиме реального времени. Кроме того, давайте не будем забывать, что ваш успех в значительной степени зависит от того, как вы сможете автоматизировать и персонализировать свой маркетинг. Google BigQuery работает с машинным обучением (ML) и искусственным интеллектом (AI), которые помогают анализировать и автоматизировать маркетинг, сегментируя аудиторию, выполняя поиск полезной информации и делая многое другое, чтобы сделать вашу жизнь проще.

Суть в том, что Google BigQuery — это полностью управляемое бессерверное хранилище данных, которое позволяет безопасно и масштабируемо анализировать петабайты данных. Уже более десяти лет Google BigQuery развивается, совершенствуется и предоставляет маркетологам и аналитикам удобный интерфейс и широкие возможности.

Если вы уже продали BigQuery, вы можете сразу перейти к выводам этой статьи или прочитать другие статьи о настройке и работе с BigQuery. Если вы все еще сомневаетесь, вот несколько причин, по которым вам стоит попробовать BigQuery.

Что такое BigQuery?

BigQuery за минуту

Краткое руководство по веб-интерфейсу BigQuery

Быстрое начало работы с облачной консолью

Давайте подробнее рассмотрим, почему Google BigQuery — лучший выбор для современных маркетологов.

1. Интеграции. BigQuery является частью облачной платформы Google (лидер в области управления данными для аналитики согласно Forrester Research), что означает нативную интеграцию с другими продуктами Google, включая Google Analytics и Google Ads.
2. Скорость обработки данных. BigQuery был разработан для обеспечения возможности анализа данных любого типа в режиме реального времени. Вы можете легко использовать SQL-запросы в любом масштабе.
3. Нет серверов. Использование облачного сервиса BigQuery не требует от вас никаких вложений. Кроме того, где бы ни работали ваши сотрудники, у них всегда будет безопасный доступ к данным.
4. Безопасность данных. Все данные в BigQuery защищены в соответствии со стандартами Google.
5. Расходы. Все пользователи получают 10 ГБ для хранения и до 1 ТБ запросов в месяц бесплатно. Кроме того, новые пользователи получают 300 долларов в течение 90 дней для оплаты услуг на платформе Google. Дополнительные сведения см. в руководстве Google по ценообразованию и управлению затратами BigQuery.
6. ML BigQuery . С помощью этого сервиса эксперты могут создавать модели прогнозирования как для структурированных, так и для полуструктурированных данных непосредственно в озере данных.

Подводя итог, Google BigQuery является частью большой экосистемы, которая постоянно растет и развивается. Вы можете использовать его для применения машинного обучения, обнаружения новых шаблонов данных и проверки новых гипотез. Это приведет к своевременному пониманию того, как работает ваш бизнес, что позволит вам изменить свои процессы для достижения лучших результатов.

Полезные ссылки:

• Начало работы с Google Cloud Platform — интерактивное руководство для изучения основ Google Cloud Platform.
• Обзор основных возможностей Google BigQuery — Практикуйтесь в написании запросов для маркетингового анализа; посмотреть основные функции BigQuery и увидеть их возможности на конкретных примерах; научитесь писать базовые запросы и тестировать их на демонстрационных данных
• Соединение BigQuery и Google Sheets — узнайте, как построить любой отчет или график в Google Sheets на основе данных из GBQ без необходимости загружать данные в виде CSV-файлов или использовать платные сторонние сервисы.
• Модернизируйте свое хранилище данных с помощью BigQuery. Узнайте, как физический и онлайн-ритейлер использует расширенную аналитику в BigQuery, чтобы лучше прогнозировать спрос и оптимизировать свои операции в режиме реального времени.
• Создание системы рекомендаций для электронной коммерции с использованием BigQuery ML

Маркетинговая аналитика с ее выводами и прогнозами на основе данных необходима любому современному бизнесу. Это уже не игрушка для богатых, а необходимый и полезный инструмент для развития и прогресса бизнеса. Однако, чтобы в полной мере использовать расширенную аналитику и получать от нее пользу, необходимо создать для нее основу.

Для внедрения новых инструментов, машинного обучения и различных методов оптимизации рекламных кампаний бизнесу необходимо принимать решения на основе собранных данных. Для отделов маркетинга лучшим решением для хранения данных является озеро данных — в частности, популярный и удобный Google BigQuery.