当 Google Analytics 和 Data Studio 不够用时，是时候改用 Google BigQuery

业务越来越多地转向在线，2020 年表明，许多行业的公司如果没有在线业务就无法生存。 自然，在线客户越多，在线用户活动就越多，营销分析师就越需要使用数据来获得有用的见解。

这些数据必须存储在某个地方，进行处理（最好是实时的），并无限期地存储。 毕竟，对于经验丰富的营销人员来说，历史数据是真正的宝藏。

让我们弄清楚何时该放弃标准的 Google Analytics 和 Google Data Studio 解决方案，而考虑选择数据仓库。

如果一切正常，不要碰它，因为你会破坏它，这是许多人熟悉的哲学。 一方面，这种说法很有道理，但另一方面，企业的需求往往会迅速超出定制服务的能力。

如今，游戏规则正在以惊人的速度变化。 移动和智能设备的营销复杂化，并且不断增加其中使用的数据量。 从 GlobalWebIndex 的 2020 年全球媒体情报报告中可以看出，这种趋势不会消失。

为营销报告生成数据的设备数量每天都在增加。 因此，营销专家处理的数据量正在增长。 仅使用有关销售和广告活动的信息已经不够了。 营销报告应考虑来自许多不同来源的数据（广告服务、网站、移动应用程序、在线商店、离线商店、CRM 和呼叫跟踪系统）。 同时，来自不同来源的数据也有不同的结构。

几乎所有营销人员都使用的标准服务（例如 Google Analytics 和 Google Data Studio）有其局限性。 它们不够灵活和可扩展，无法应对不断变化的需求。 此外，许多公司根本缺乏处理数据的资源。 因此，大多数信息都有未经处理和未被使用的风险。

营销分析师的首要任务是尽可能快速和廉价地为他们的公司提供高质量和有用的见解。 云服务和数据仓库在这方面发挥着重要作用，在设置方面提供了重要的扩展解决方案和灵活性。 让我们了解如何理解何时该更改您正在使用的工具。

大多数公司使用 Google 的知名和流行服务。 然而，并不是所有的服务都同样有用，也不是所有的服务都适合或对所有公司都是必要的。 这一切都取决于企业和行业的规模。 从逻辑上讲，拥有一个登陆页面的初创公司和大型全渠道零售商需要不同的分析工具。 为了避免不必要的金钱和时间支出，公司必须清楚地了解自己需要什么。

当您遇到以下服务的限制时，是时候更改分析系统中的某些内容了：

笔记！ 在本文中，当我们谈论 Google Analytics 时，我们谈论的是 Universal Analytics。 谷歌最近推出了新版本的谷歌分析，称为谷歌分析 4，它是新用户的默认选项。 下一代谷歌分析有其优点和局限性，但目前（截至 2021 年初），该产品仍在完善、改进和更新中。

如果您还没有太多数据或者您刚刚启动了您的在线商店，那么 Google Analytics（即 Universal Analytics）非常适合您。 一开始，如果您只有几个广告来源，您可以轻松地手动下载数据。 但随着广告渠道和活动数量的增加，值得考虑自动化。 否则，您会发现自己被常规和无聊的数据传输所困。 为了节省时间并避免人为错误，您应该自动化您的营销。

OWOX BI 让您可以轻松快速地将不同广告服务的成本数据自动收集到 Google Analytics 和 Google BigQuery 中。 此外，OWOX BI 会检查 UTM 标签并自动将所有成本数据转换为您的基础货币。 您可以免费试用该服务！

回到谷歌分析的数据收集限制：这项服务是免费的，并且在全球范围内处理大量信息，从逻辑上讲，它对数据收集施加了限制。 这些限制适用于所有 Google Analytics 集合标记、库和 SDK。

如果您有一家小型企业或初创公司，每年的广告预算高达 100,000 美元，那么您无需担心。 您不太可能超出服务限制。 但那些拥有每年 100,000 美元或更高广告预算的企业应该小心。 您很容易超出限制并因此丢失有关用户行为的重要信息。 您需要非常小心这些限制：

• 测量协议、Android SDK、iOS SDK、gtag。 js 和分析。 js — 每位用户每天 200,000 次点击，每个会话 500 次点击
• 网络资产、资产、跟踪 ID — 每个资产每月点击 1000 万次
• 移动片段，GA。 Node.js 和任何其他遗留跟踪库 - 每个会话 500 次点击

Google Analytics 收集限制和配额

Universal Analytics 媒体资源的数据限制

当然，很难错过来自 Google Analytics 的有关超出限制和限制新数据收集的消息。 但我们的目标是不要坐等这种情况发生，然后跑来跑去恐慌。 了解这些限制并制定行动计划是很重要的。 事实上，当你达到这些限制时，你可以向三个方向移动：

1. 转到 Google Analytics 的付费版本。
2. 继续使用免费版本，但减少监控参数的数量。
3. 使用数据收集连接器、云存储和可视化服务专门为您的业务设计自定义分析系统。

Google Data Studio 是一项出色的数据可视化服务，与其他 Google 产品原生集成，并具有许多优势：

• 免费。
• 它带有大量适用于所有场合的仪表板模板。
• 您可以将其连接到不同的数据源。

Data Studio 还包括许多过滤器、页面和报表级别的元素、计算字段、简单的共享选项以及更多功能。

您可以在两个级别使用此服务：

• 基本的。 根据来自 Google Analytics 的数据创建报告。
• 先进的。 根据来自不同数据源的数据（内部 CRM 系统、来自广告服务的成本数据）创建报告。

欢迎使用数据洞察（教程）

面向初学者的 Google 数据洞察教程

Google Data Studio 教程 — 如何从 MeasureSchool 构建仪表板

如何从 Social Media Examiner 创建 Google Data Studio 仪表板

如果您需要基于一个或两个数据源设置视觉上易于理解且优雅的仪表板，Data Studio 非常适合小型公司和初创公司。 但不要忘记，这项服务是为数据可视化而设计的。 它的缺点之一是缺乏对 Excel 文件的支持（来自 Excel 的数据必须手动连接）、自动仪表板更新速度低，以及缺乏使用许多数据源的复杂可视化。

对于大多数中型公司而言，Data Studio 功能就足够了，只要它们使用单​​一数据源即可。 换句话说，您需要将来自不同来源的数据上传到同一个数据存储中，在该数据存储中进行处理，然后上传到 Data Studio。

但对于每年广告预算超过 100 万美元的大公司来说，处理的数据量对于这项免费服务来说实在是太大了。 为了解决这一数据困境，您可以使用 Google BigQuery，它使公司能够在几分钟甚至几秒钟内处理 PB 级的数据。

不同的企业（即使他们来自同一个细分市场）对营销分析有不同的要求——销售漏斗、购买频率以及品牌推广和客户保留的方法。 值得注意的是，Google BigQuery 的发展使市场上所有公司都可以使用大数据分析，而不仅仅是大公司。

Google BigQuery 是一个完全托管的无服务器数据仓库，可对 PB 级数据进行安全且可扩展的分析。 此外，作为谷歌云平台的一部分（根据 Forrester Research 的数据，它是分析数据管理的领导者），该服务与谷歌产品进行了内置集成。

Google BigQuery 简单快捷，可供大量专家使用。 它还带有现成的 SQL 查询集，因此您可以从收集的数据中获得有用的见解。 它的其他优点包括：

• 安全性和可靠性。 控制对加密项目或数据集的访问并实施身份访问管理 (IAM)。
• 可扩展性。 根据贵公司的规模、性能和成本要求定制数据存储。
• 成本优化。 获得即用即付定价选项和预测成本的能力。
• 价值的时间。 轻松快速地开始使用 Google BigQuery，探索数据以找到有用的见解，并更快地把握新的商机。

BigQuery 有助于减轻公司管理、控制、维护和保护数据仓库基础架构的负担。 这使组织能够专注于实现业务目标。

什么是 BigQuery？

BigQuery 一分钟了解

另外，不要忘记，当您为营销部门创建分析系统时，您应该始终关注两个因素：

1. 您的企业应该可以完全访问和控制其数据。
2. 数据应以方便、熟悉且适合决策者的界面呈现。

使用 Google BigQuery 时，您可以确保满足这些条件。 尽管我们认为这项服务对于营销分析师来说是一个真正的发现，但它不能被称为完美无缺的服务。 Google BigQuery 会限制传入请求的数量、每天对表的更新次数等。 为避免不必要的常规和繁琐的工作，我们建议设置从您需要的所有数据源自动导入数据。

OWOX BI 等大型市场认可的连接器已与 Google BigQuery 合作多年。 OWOX BI 收集数据（来自 Google Analytics、广告服务、网站、线下商店、呼叫跟踪系统和 CRM 系统）并将其合并到 Google BigQuery 中。 因此，您可以以统一的结构接收所有数据，并可以使用它来创建任何报告。

如果您决定使用 Google BigQuery 来探索您的数据，请注意，这样做的第一步是准确识别您需要使用的所有数据源。 这可能包括各种服务、平台和应用程序，例如 Google Analytics、广告服务、网站、线下商店、呼叫跟踪系统和 CRM 系统。 对于许多公司来说，这是使用 BigQuery 的主要挑战。

请注意，要从非 Google 产品自动上传数据，您需要一个用于处理和传输数据的平台，例如 OWOX BI Pipeline，它为所有人提供流行的自定义连接器。

许多营销人员对 BigQuery 感到害怕，因为他们必须等待分析师准备报告或了解 SQL。 OWOX BI 专为将数据存储在 Google BigQuery 数据存储中的营销人员而设计。

OWOX BI Smart Data 以适合您业务模型的正确格式组合您的数据，并允许您在简单的报表设计器中轻松构建报表。 数据只有在为您的业务带来优势时才有价值。 您可以完全专注于您的业务目标，而 Smart Data 关心您的数据源和数据结构并考虑您的业务模型。 该产品为营销人员提供了一种解决方案，无需 SQL 查询，只需单击几下即可构建报告。

无需任何编码即可获得现成的营销报告！ 通过使用简单的 OWOX BI Report Builder 界面，您无需了解数据的结构或等待分析师的响应。 只需选择您希望在报告中看到的维度和指标，智能数据就会立即以您可以理解的方式可视化您的数据。

• 要处理现代数据驱动营销的复杂性，您需要创建适合您业务的营销分析环境。
• 从小步骤开始，但对未来的发展有一个计划。
• 云存储是具有使用大数据前景的成长型企业的最佳选择。
• 使用 Google BigQuery 等服务可以降低运营和材料成本，确保项目的可扩展性，并利用包括机器学习在内的高级功能。
• 通过将您的数据工作负载迁移到 BigQuery，您将降低基础架构维护成本，并有时间发挥创造力并找到强大的见解和想法来实现您的业务目标。