เหตุใด Google BigQuery จึงเป็น Data Lake ที่สมบูรณ์แบบสำหรับการตลาด

ในการเรียกใช้การวิเคราะห์ขั้นสูง คุณต้องใช้ข้อมูลเพื่อใช้งาน อย่างไรก็ตาม เมื่อคุณตัดสินใจรวบรวมข้อมูลแล้ว คุณต้องตัดสินใจว่าจะจัดเก็บข้อมูลอย่างไร คุณควรเลือกคลังข้อมูลมาตรฐานหรือ Data Lake หรือไม่? ในบทความนี้ เราจะพูดถึงสาเหตุที่ Google BigQuery ในฐานะ Data Lake เป็นตัวเลือกที่ดีที่สุด

Data Lake เป็นอีกระดับ ในวิวัฒนาการของการจัดเก็บข้อมูล ตาม TechTarget " data lake เป็นพื้นที่เก็บข้อมูลที่มีข้อมูลดิบจำนวนมากในรูปแบบดั้งเดิมจนกว่าจะมีความจำเป็น" Data Lake ปรากฏขึ้นเนื่องจากเทคโนโลยีและข้อกำหนดทางธุรกิจใหม่ๆ จำเป็นต้องมีแนวทางใหม่ในการจัดเก็บและประมวลผลข้อมูล

แต่คุณสามารถทำอะไรกับ data lake ได้บ้าง?

ด้วย Data Lake คุณสามารถรวบรวมและจัดเก็บข้อมูลดิบที่ไม่มีโครงสร้างจากแหล่งใดก็ได้ คุณไม่จำเป็นต้องกำหนดโครงสร้างและสคีมาของข้อมูลก่อน คุณสามารถประมวลผลข้อมูลได้ตามต้องการ และสร้างโซลูชันระบบธุรกิจอัจฉริยะของคุณ

การเดินทางของลูกค้าในปัจจุบันมีการแยกส่วนมากกว่าที่เคย และข้อมูลทั้งหมดในการเดินทางเหล่านี้จะต้องถูกเก็บไว้ที่ไหนสักแห่งโดยไม่เสี่ยงต่อการสูญหายของข้อมูล คุณไม่มีทางรู้ว่าคุณต้องการข้อมูลประเภทใดในหนึ่งปี Data Lake รับมือกับงานนี้ได้

เพื่อให้เข้าใจวิธีการทำงานของ Data Lake ดีขึ้น เรามาเปรียบเทียบคลังข้อมูลแบบดั้งเดิมกับ Data Lake

ลองนึกภาพว่าคุณต้องการสร้างปราสาทที่มีหอคอย สำหรับงานนี้ คุณสามารถเลือกระหว่างชุดเครื่องมือสองชุด: ลูกบาศก์ที่มีขนาดเท่ากันแต่ในสีต่างๆ หรือชุดเลโก้ 250 ชิ้นที่มีก้อนอิฐทุกรูปทรง ขนาด และสี

อย่างที่คุณน่าจะเดาได้ ลูกบาศก์พื้นฐานที่มีขนาดเท่ากันแสดงถึงการจัดเก็บข้อมูลมาตรฐาน ในการจัดเก็บข้อมูลในคลังข้อมูล คุณต้องนำข้อมูลนั้นมาอยู่ในรูปแบบและโครงสร้างเดียวกันก่อน กล่าวอีกนัยหนึ่ง คุณต้อง:

• ใช้เวลาประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า
• สร้างปราสาทของคุณโดยเฉพาะจากลูกบาศก์ที่เหมือนกัน

หากธุรกิจของคุณเพิ่งเริ่มก้าวแรก ลูกบาศก์ (ที่จัดเก็บข้อมูลทั่วไป) ก็มีประโยชน์

แต่ถ้าคุณต้องการสร้างปราสาทดิสนีย์ที่มีป้อมปราการ หน้าต่าง ใบพัดสภาพอากาศ และ Trebuchets คุณต้องมีชุด LEGO (เช่น Data Lake) ข้อได้เปรียบที่ปฏิเสธไม่ได้ของ Data Lake อยู่ที่ความสามารถในการรับข้อมูลดิบที่ไม่มีโครงสร้างจากทุกที่ คุณสามารถใส่ข้อมูลทั้งหมดที่คุณมีใน Data Lake ของคุณ: ข้อมูลจากบริการโฆษณา แอปพลิเคชันมือถือ ระบบติดตามการโทรและระบบ CRM เว็บไซต์ เครื่องขายแสตมป์อัตโนมัติ จากนั้น คุณสามารถนำข้อมูลที่คุณต้องการและสร้างรายงานในแบบที่ธุรกิจของคุณต้องการได้ ล่อใจใช่มั้ย?

นอกจากนี้ ด้วย Data Lake คุณไม่จำเป็นต้องใช้เวลาในการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า คุณเพียงแค่ต้องตั้งค่าตัวเชื่อมต่อระหว่างแหล่งข้อมูลและ Data Lake เพียงครั้งเดียว จากนั้นคุณสามารถสร้างรายงานใดก็ได้ สิ่งที่น่าตื่นเต้นที่สุดคือ Data Lake ช่วยให้คุณสร้างแดชบอร์ดพร้อมการอัปเดตตามเวลาจริง — สิ่งที่คุณต้องการอย่างแม่นยำเพื่อตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญในตัวชี้วัดและ KPI ของคุณทันที!

1. หากคุณกำลังมองหาตัวเชื่อมต่อที่สะดวกสำหรับการถ่ายโอนข้อมูลไปยัง Google BigQuery เราขอแนะนำ OWOX BI Pipeline โดยจะรวมข้อมูลจาก Google Analytics, บริการโฆษณา, เว็บไซต์, ร้านค้าออฟไลน์, ระบบติดตามการโทร และระบบ CRM เข้าใน Google BigQuery

2. หากคุณต้องการสร้างรายงานตามข้อมูล Google BigQuery ใน Google ชีตที่คุณชื่นชอบ หรือคุณต้องการโอนข้อมูลจาก Google ชีตไปยัง Google BigQuery เราขอแนะนำให้ใช้โปรแกรมเสริม OWOX BI BigQuery Reports ที่สะดวกและฟรี

ส่วนเสริมรายงาน BigQuery ได้รับความนิยมจากหลายสาเหตุ:

• ฟรี ปลอดภัย และปลอดภัย
• ไม่ต้องการให้คุณอัปโหลดข้อมูลเป็นไฟล์ CSV หรือใช้บริการบุคคลที่สามที่ต้องชำระเงิน
• ใช้เฉพาะ API ที่เป็นทางการของ Google เท่านั้น

คุณสามารถดูรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับโปรแกรมเสริม OWOX BI ได้ที่นี่

ตอนนี้เราพบความแตกต่างระหว่างการจัดเก็บข้อมูลและ Data Lake แล้ว เราจำเป็นต้องเลือกตัวแปรที่ดีที่สุด มีโซลูชัน Data Lake มากมายในตลาด แต่สำหรับการตลาด มีเพียงตัวเลือกที่ดีที่สุดเท่านั้น - Google BigQuery มาอธิบายสั้นๆ ว่า Google BigQuery คืออะไร และเหตุใดจึงเป็นโซลูชันที่ดีที่สุดสำหรับการจัดเก็บข้อมูลการตลาด

เป็นการยากที่จะจินตนาการว่านักการตลาดที่ไม่ได้ทำงานกับ Google Ads, Google Analytics, YouTube และบริการอื่นๆ ของ Google Google เป็นสัตว์ประหลาดที่แท้จริงของการตลาดและการโฆษณา และ Google BigQuery ก็เป็นส่วนหนึ่งของโครงสร้างพื้นฐานของ Google พูดง่ายๆ ก็คือ นี่หมายถึงการผสานรวมแบบเนทีฟ

Google กำลังพัฒนาแพลตฟอร์มบริการคลาวด์อย่างต่อเนื่อง ซึ่งรวมถึง BigQuery ดังนั้นคุณจึงไม่ต้องกังวลว่าบริการนี้จะถูกละทิ้งและหยุดรับการสนับสนุนและอัปเดต ท่ามกลางข้อดีอื่นๆ Google BigQuery นั้นง่ายและรวดเร็ว และผู้เชี่ยวชาญจำนวนมากสามารถทำงานได้ นอกจากนี้ยังมาพร้อมกับชุดการสืบค้น SQL สำเร็จรูป เพื่อให้คุณสามารถรับข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์จากข้อมูลที่รวบรวมได้

และอย่าลืมปัญหาปัจจุบันของนักการตลาด: วิธีตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงในตลาดอย่างรวดเร็วและวิธีจัดการราคาเสนอและการแบ่งส่วนอัตโนมัติในแบบเรียลไทม์ นอกจากนี้ อย่าลืมว่าความสำเร็จของคุณนั้นขึ้นอยู่กับว่าคุณจะทำให้การตลาดเป็นแบบอัตโนมัติและปรับเปลี่ยนให้เป็นแบบส่วนตัวได้อย่างไร Google BigQuery ทำงานร่วมกับแมชชีนเลิร์นนิง (ML) และปัญญาประดิษฐ์ (AI) ซึ่งช่วยให้คุณวิเคราะห์และทำให้การตลาดเป็นแบบอัตโนมัติโดยแบ่งกลุ่มผู้ชม ค้นหาข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์ และทำสิ่งต่างๆ มากมายเพื่อทำให้ชีวิตของคุณง่ายขึ้น

สิ่งสำคัญที่สุดคือ Google BigQuery เป็นคลังข้อมูลแบบไร้เซิร์ฟเวอร์ที่มีการจัดการเต็มรูปแบบ ซึ่งช่วยให้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลระดับเพตะไบต์ได้อย่างปลอดภัยและปรับขนาดได้ เป็นเวลากว่าทศวรรษแล้วที่ Google BigQuery ได้พัฒนา ปรับปรุง และมอบอินเทอร์เฟซที่สะดวกและความสามารถมากมายให้แก่นักการตลาดและนักวิเคราะห์

หากคุณขาย BigQuery ไปแล้ว คุณสามารถข้ามไปยังบทสรุปของบทความนี้ได้ทันที หรืออ่านบทความอื่นๆ เกี่ยวกับการตั้งค่าและการทำงานกับ BigQuery หากคุณยังไม่แน่ใจ ต่อไปนี้คือสาเหตุบางประการที่คุณควรลองใช้ BigQuery

BigQuery คืออะไร

BigQuery ในหนึ่งนาที

BigQuery Web UI การเริ่มต้นอย่างรวดเร็ว

เริ่มต้นอย่างรวดเร็วโดยใช้ Cloud Console

มาดูกันว่าทำไม Google BigQuery จึงเป็นตัวเลือกที่ดีที่สุดสำหรับนักการตลาดในปัจจุบัน

1. การบูรณาการ BigQuery เป็นส่วนหนึ่งของ Google Cloud Platform (ผู้นำด้านการจัดการข้อมูลสำหรับ Analytics ตาม Forrester Research) ซึ่งหมายถึงการผสานรวมแบบเนทีฟกับผลิตภัณฑ์อื่นๆ ของ Google รวมถึง Google Analytics และ Google Ads
2. ความเร็วในการประมวลผลข้อมูล BigQuery ได้รับการออกแบบมาเพื่อให้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลประเภทใดก็ได้แบบเรียลไทม์ คุณสามารถใช้การสืบค้น SQL ได้อย่างง่ายดายและทุกขนาด
3. ไม่มีเซิร์ฟเวอร์ การใช้บริการคลาวด์ของ BigQuery ไม่ต้องการไฟล์แนบจากคุณ นอกจากนี้ ไม่ว่าพนักงานของคุณจะทำงานอยู่ที่ใด พวกเขาก็จะสามารถเข้าถึงข้อมูลได้อย่างปลอดภัยเสมอ
4. ความปลอดภัยของข้อมูล ข้อมูลทั้งหมดใน BigQuery ได้รับการคุ้มครองตามมาตรฐานของ Google
5. ค่าใช้จ่าย. ผู้ใช้ทั้งหมดจะได้รับพื้นที่เก็บข้อมูล 10 GB และคำขอสูงสุด 1 TB ต่อเดือนฟรี นอกจากนี้ ผู้ใช้ใหม่จะได้รับ $300 เป็นเวลา 90 วันเพื่อชำระค่าบริการบนแพลตฟอร์ม Google สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดูคำแนะนำของ Google เกี่ยวกับการกำหนดราคาและการควบคุมต้นทุนของ BigQuery
6. BigQuery ML ด้วยบริการนี้ ผู้เชี่ยวชาญสามารถสร้างแบบจำลองการคาดการณ์บนข้อมูลทั้งที่มีโครงสร้างและกึ่งโครงสร้างได้โดยตรงภายใน Data Lake

โดยสรุป Google BigQuery เป็นส่วนหนึ่งของระบบนิเวศขนาดใหญ่ที่มีการเติบโตและพัฒนาอย่างต่อเนื่อง คุณสามารถใช้มันเพื่อใช้การเรียนรู้ของเครื่องและค้นพบรูปแบบข้อมูลที่เกิดขึ้นใหม่และทดสอบสมมติฐานใหม่ ซึ่งจะนำไปสู่ข้อมูลเชิงลึกที่ทันท่วงทีเกี่ยวกับวิธีการดำเนินธุรกิจของคุณ ซึ่งจะทำให้คุณสามารถปรับเปลี่ยนกระบวนการของคุณเพื่อผลลัพธ์ที่ดีขึ้นได้

ลิงค์ที่เป็นประโยชน์:

• เริ่มต้นใช้งาน Google Cloud Platform — บทแนะนำเชิงโต้ตอบเพื่อเรียนรู้พื้นฐานของ Google Cloud Platform
• ภาพรวมของฟีเจอร์หลักของ Google BigQuery — ฝึกเขียนคำขอสำหรับการวิเคราะห์การตลาด ดูหน้าที่หลักของ BigQuery และดูความเป็นไปได้โดยใช้ตัวอย่างเฉพาะ เรียนรู้วิธีเขียนข้อความค้นหาพื้นฐานและทดสอบกับข้อมูลสาธิต
• การเชื่อมต่อ BigQuery กับ Google ชีต — ดูวิธีสร้างรายงานหรือกราฟใน Google ชีตตามข้อมูลจาก GBQ โดยไม่ต้องอัปโหลดข้อมูลเป็นไฟล์ CSV หรือใช้บริการของบุคคลที่สามแบบชำระเงิน
• ปรับปรุงคลังข้อมูลของคุณให้ทันสมัยด้วย BigQuery — ค้นพบวิธีที่ผู้ค้าปลีกที่มีหน้าร้านจริงและผู้ค้าปลีกออนไลน์ใช้การวิเคราะห์ขั้นสูงใน BigQuery เพื่อคาดการณ์ความต้องการได้ดีขึ้นและเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานแบบเรียลไทม์
• การสร้างระบบแนะนำอีคอมเมิร์ซโดยใช้ BigQuery ML

การวิเคราะห์การตลาดด้วยการสรุปและการคาดการณ์ตามข้อมูล เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับธุรกิจสมัยใหม่ ไม่ใช่ของเล่นสำหรับคนรวยอีกต่อไป แต่เป็นเครื่องมือที่จำเป็นและมีประโยชน์สำหรับการพัฒนาธุรกิจและความก้าวหน้า อย่างไรก็ตาม เพื่อให้ใช้งานได้อย่างเต็มที่และได้รับประโยชน์จากการวิเคราะห์ขั้นสูง จำเป็นต้องสร้างพื้นฐานสำหรับการวิเคราะห์นั้น

ในการใช้เครื่องมือใหม่ แมชชีนเลิร์นนิง และวิธีการต่างๆ ในการเพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญโฆษณา ธุรกิจจำเป็นต้องตัดสินใจตามข้อมูลที่รวบรวม สำหรับแผนกการตลาด โซลูชันที่ดีที่สุดสำหรับการจัดเก็บข้อมูลคือ Data Lake โดยเฉพาะอย่างยิ่ง Google BigQuery ยอดนิยมและสะดวก