為什麼 Google BigQuery 是完美的營銷數據湖

要運行高級分析，您需要使用數據。 但是，一旦您決定收集數據，您就需要決定如何存儲它。 您應該選擇標準數據倉庫還是數據湖？ 在本文中，我們將討論為什麼將 Google BigQuery 作為數據湖是最佳選擇。

數據湖是數據存儲發展的下一個層次。 根據 TechTarget 的說法， “數據湖是一個存儲庫，它以原始格式保存大量原始數據，直到需要它為止。” 數據湖的出現是因為新技術和業務需求需要新的方法來存儲和處理信息。

但是你究竟能用數據湖做什麼呢？

借助數據湖，您可以從任何來源收集和存儲任何原始、非結構化數據。 您不需要先定義數據的結構和模式； 您可以根據需要處理數據並在其上構建您的商業智能解決方案。

今天的客戶旅程比以往任何時候都更加分散。 這些旅程中的所有數據都需要存儲在某個地方，而不會有數據丟失的風險。 你永遠不知道一年內需要什麼樣的數據。 數據湖可應對此任務。

為了更好地理解數據湖的工作原理，讓我們將傳統數據倉庫與數據湖進行比較。

想像一下，你想建造一座帶塔的城堡。 對於這項任務，您可以在兩組工具之間進行選擇：大小相同但顏色不同的立方體，或者包含各種形狀、大小和顏色的積木的 250 塊樂高積木。

您可能已經猜到，相同大小的基本立方體代表標準數據存儲。 要將數據存儲在數據倉庫中，您必須首先將其轉換為相同的格式和結構。 換句話說，您需要：

• 花時間預處理數據
• 完全用統一的立方體建造你的城堡

如果您的企業剛剛邁出第一步，那麼多維數據集（普通數據存儲）很有用。

但是如果你想建造一座帶有砲塔、窗戶、風向標和投石機的迪士尼城堡，你需要一套樂高積木（即數據湖）。 數據湖不可否認的優勢在於它能夠從任何地方獲取原始的非結構化數據。 您可以將您擁有的所有信息放入數據湖中：來自廣告服務、移動應用程序、呼叫跟踪和 CRM 系統、網站、自動售貨機的數據。 然後，您可以獲取您需要的數據並以您的業務需要的方式構建報告。 很誘人，不是嗎？

此外，使用數據湖，您無需花時間預處理數據。 您只需在數據源和數據湖之間設置一次連接器。 然後您可以創建任何報告。 最令人興奮的是，數據湖允許您創建具有實時更新的儀表板——這正是您即時響應指標和 KPI 的關鍵變化所需要的！

1. 如果您正在尋找用於將數據傳輸到 Google BigQuery 的便捷連接器，我們建議您使用 OWOX BI Pipeline。 它將來自 Google Analytics、廣告服務、網站、線下商店、呼叫跟踪系統和 CRM 系統的數據整合到 Google BigQuery 中。

2. 如果您想基於您最喜歡的 Google 表格中的 Google BigQuery 數據構建報告，或者您想將數據從 Google 表格傳輸到 Google BigQuery，我們建議使用免費且方便的 OWOX BI BigQuery 報告插件。

BigQuery Reports 插件受歡迎的原因有很多：

• 它是免費、安全和可靠的
• 它不需要您將數據上傳為 CSV 文件或使用付費的第三方服務
• 它僅使用 Google 的官方 API

您可以在此處找到有關此 OWOX BI 插件的更多詳細信息。

現在我們已經弄清楚了數據存儲和數據湖之間的區別，我們需要選擇最好的變體。 市場上有許多數據湖解決方案，但對於營銷而言，只有一個最佳選擇——Google BigQuery。 讓我們簡要介紹一下 Google BigQuery 是什麼以及為什麼它是存儲營銷數據的最佳解決方案。

很難想像一個營銷人員不使用 Google Ads、Google Analytics、YouTube 和其他 Google 服務。 谷歌是一個真正的營銷和廣告怪物。 Google BigQuery 是 Google 基礎架構的一部分。 簡單來說，這意味著原生集成。

Google 正在不斷開發其云服務平台，包括 BigQuery。 所以你不必擔心這項服務會被放棄，不再支持和更新。 Google BigQuery 的其他優勢之一是簡單快速，可供大量專家使用。 它還帶有現成的 SQL 查詢集，因此您可以從收集的數據中獲得有用的見解。

我們不要忘記營銷人員當前的問題：如何快速響應市場變化以及如何實時管理投標和細分自動化。 此外，我們不要忘記，您的成功很大程度上取決於您如何自動化和個性化您的營銷。 Google BigQuery 與機器學習 (ML) 和人工智能 (AI) 結合使用，可幫助您通過細分受眾、搜索有用的見解以及做更多事情來讓您的生活更輕鬆來分析和自動化營銷。

最重要的是，Google BigQuery 是一個完全託管的無服務器數據倉庫，可以對 PB 級數據進行安全且可擴展的分析。 十多年來，Google BigQuery 一直在開發、改進並為營銷人員和分析師提供方便的界面和廣泛的功能。

如果您已經熟悉 BigQuery，則可以立即跳到本文的結論，或閱讀其他有關設置和使用 BigQuery 的文章。 如果您仍然猶豫不決，以下是您應該嘗試 BigQuery 的一些原因。

什麼是 BigQuery？

BigQuery 一分鐘了解

BigQuery 網頁界面快速入門

使用 Cloud Console 快速入門

讓我們仔細看看為什麼 Google BigQuery 是當今營銷人員的最佳選擇。

1. 集成。 BigQuery 是 Google Cloud Platform 的一部分（根據 Forrester Research 的數據，它是分析數據管理的領導者），這意味著與其他 Google 產品（包括 Google Analytics 和 Google Ads）的原生集成。
2. 數據處理速度。 BigQuery 旨在支持對任何類型的數據進行實時分析。 您可以輕鬆地以任何規模使用 SQL 查詢。
3. 沒有服務器。 使用 BigQuery 雲服務不需要您提供任何附件。 此外，無論您的員工在哪里工作，他們始終可以安全地訪問數據。
4. 數據安全。 BigQuery 中的所有數據均受 Google 標准保護。
5. 成本。 所有用戶每月免費獲得 10 GB 的存儲空間和最多 1 TB 的請求。 此外，新用戶在 90 天內收到 300 美元，用於支付 Google 平台上的服務費用。 有關更多信息，請參閱 Google 的 BigQuery 定價和成本控制指南。
6. BigQuery 機器學習。 借助這項服務，專家可以直接在數據湖中構建結構化和半結構化數據的預測模型。

總而言之，Google BigQuery 是一個不斷發展壯大的大型生態系統的一部分。 您可以使用它來應用機器學習並發現新出現的數據模式並測試新假設。 這將導致及時了解您的業務表現，這將使您能夠修改流程以獲得更好的結果。

有用的鏈接：

• 開始使用 Google Cloud Platform — 學習 Google Cloud Platform 基礎知識的交互式教程
• Google BigQuery 主要功能概覽——練習撰寫營銷分析請求； 查看 BigQuery 的主要功能，並通過具體示例了解它們的可能性； 學習如何編寫基本查詢並在演示數據上進行測試
• 連接 BigQuery 和 Google 表格 - 了解如何根據 GBQ 的數據在 Google 表格中構建任何報告或圖表，而無需將數據上傳為 CSV 文件或使用付費的第三方服務
• 使用 BigQuery 實現數據倉庫現代化——了解實體和在線零售商如何使用 BigQuery 中的高級分析來更好地預測需求並實時優化其運營
• 使用 BigQuery ML 構建電子商務推薦系統

營銷分析及其基於數據的結論和預測是任何現代企業的必需品。 它不再是富人的玩具，而是商業發展和進步的必要和有用的工具。 但是，要充分利用高級分析並從中受益，必須為其創建基礎。

為了實施新工具、機器學習和各種優化廣告活動的方法，企業需要根據收集到的數據做出決策。 對於營銷部門來說，存儲數據的最佳解決方案是數據湖——特別是流行且方便的 Google BigQuery。