Почему Google BigQuery — идеальное озеро данных для маркетинга

Чтобы настроить продвинутую маркетинг-аналитику, нужно собирать очень много данных. Что для этого выбрать: стандартное хранилище (Data Warehouse) или озеро данных (Data Lake)? В этой статье мы разберем, почему стоит остановить свой выбор на Google BigQuery (GBQ).

бонус для читателей

Шаблоны SQL-запросов к данным в Google BigQuery

Скачать материал

Содержание

Что такое озеро данных

Согласно Википедии, Data Lake — это система или репозиторий данных, хранящихся в естественном необработанном формате. Озеро данных может быть создано «локально» (в центрах обработки данных организации) или «в облаке» (с использованием облачных сервисов Amazon, Microsoft, Google).

Озера данных появились потому, что с развитием технологий бизнесу требовались иные подходы к хранению и обработке информации.

С помощью Data Lake вы можете собирать и хранить сырые неструктурированные данные из любого источника. Вам не нужно сначала определять их структуру — вы можете обрабатывать данные по мере необходимости и строить на их основе решения для бизнес-аналитики.

Пути пользователей к покупке становятся все сложнее и запутаннее. И бизнесу необходимо где-то хранить информацию о всех взаимодействиях с клиентами без риска ее потери. Ведь никогда не знаешь, какие данные тебе понадобятся через год. Data Lake отлично справляется с этой задачей.

Чтобы понять, как работает Data Lake, давайте сравним его с традиционным хранилищем.

Различия между хранилищами и озерами данных

Представьте, что вы хотите построить замок с башнями. Для этой задачи вы можете выбрать один из наборов инструментов: кубики одинакового размера, но разного цвета или набор LEGO из 250 деталей всех форм, размеров и цветов.

Как вы, наверное, догадались, кубики одинакового размера представляют собой стандартное хранилище данных. Чтобы собирать данные в хранилище, вы должны сначала привести их к одному формату и структуре. Другими словами, вам необходимо:

  • Потратить время на предварительную обработку данных.
  • Построить свой замок исключительно из однородных кубиков.

Если ваш бизнес только делает первые шаги, то кубики (Data Warehouse) пригодятся. Но если вы хотите построить замок Диснея с башнями, окнами, флюгерами и требушетами, понадобится набор LEGO, то есть озеро данных.

Неоспоримое преимущество Data Lake заключается в его способности принимать сырые данные отовсюду. Вы можете поместить в него всю имеющуюся информацию: из рекламных сервисов, мобильных приложений, систем колл-трекинга и CRM, веб-сайтов и офлайн-магазинов — чтобы строить любые отчеты под потребности вашего бизнеса. Заманчиво, не правда ли?

Кроме того, с Data Lake вам не нужно тратить время на предварительную обработку данных. Достаточно один раз настроить коннекторы, которые связывают источники и озеро. И самое интересное — озеро данных позволяет создавать дашборды, которые обновляются в реальном времени. Благодаря чему вы можете мгновенно реагировать на критические изменения своих ключевых показателей эффективности.

Полезные советы

Если вы ищете удобный коннектор для Google BigQuery, рекомендуем OWOX BI Pipeline. Он автоматически собирает и объединяет данные из Google Analytics, рекламных сервисов, веб-сайтов, офлайн-магазинов, систем отслеживания звонков и CRM в BigQuery.

Сбор данных для сквозной аналитики
Бесплатно попробовать OWOX BI

Если вы хотите создавать отчеты на основе данных Google BigQuery в Google Sheets или выгружать информацию из таблиц в GBQ, используйте аддон OWOX BI BigQuery Reports. Это бесплатное дополнение к браузеру Chrome, преимущества которого оценили десятки тысяч людей во всем мире:

  • Прямой импорт данных без CSV-файлов и удобный редактор запросов экономят время при создании отчетов.
  • Аддон полностью бесплатный, вы платите только за хранение и обработку своих данных в GBQ.
  • Он использует только официальные API сервисов Google.

Подробнее о том, как пользоваться аддоном от OWOX BI, читайте в статье:

Почему Google BigQuery — идеальное озеро данных для маркетинга

Есть множество Data Lake решений от разных компаний, но лучший вариант для маркетинга, на наш взгляд — это Google BigQuery.

Трудно представить себе маркетолога, который не работал бы с Google Ads, Google Analytics, YouTube и другими сервисами этой компании. Google — настоящий монстр маркетинга и рекламы. А BigQuery — это часть его инфраструктуры, что предполагает встроенную интеграцию.

Google постоянно развивает свою платформу облачных сервисов, включая BigQuery. Так что вам не нужно беспокоиться о том, что этот сервис будет закрыт, а поддержка и обновление прекратятся. Помимо других преимуществ, GBQ прост и быстр, и с ним может работать огромное количество специалистов. Он также предлагает готовые наборы SQL-запросов, чтобы вы могли получить полезную информацию из собранных данных.

Для чего вам пригодится Google BigQuery

  • Просмотров: 2311
  • 18 Сентября 2019

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. Ваш успех в значительной степени зависит от того, сможете ли вы автоматизировать и персонализировать свой маркетинг. Google BigQuery работает с машинным обучением (ML) и искусственным интеллектом (AI), которые помогают анализировать и автоматизировать маркетинг, сегментируя аудитории, ища полезные идеи и делая многое другое, чтобы облегчить жизнь.

Суть в том, что BigQuery — это полностью управляемое бессерверное хранилище данных, которое обеспечивает их безопасный и масштабируемый анализ. Более десяти лет GBQ разрабатывает, улучшает и предоставляет маркетологам и аналитикам удобный интерфейс и широкие возможности.

Если вы уже пользуетесь BigQuery, можете сразу перейти к выводам этой статьи или прочитать полезные материалы о настройке и работе с системой. Если вы все еще в раздумьях, вот несколько причин, по которым вам следует попробовать BigQuery.

Особенности Google BigQuery

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

  • Интеграции. BigQuery является частью Google Cloud Platform (лидера в области управления данными для аналитики согласно Forrester Research), что означает встроенную интеграцию с другими продуктами компании.
  • Скорость работы. GBQ создан для анализа любых типов данных в режиме реального времени. Вы можете легко использовать SQL-запросы в любом масштабе.
  • Нет серверов. Использование облачного хранилища избавляет вас от трат на содержание и обслуживание серверов. Кроме того, где бы ни работали ваши сотрудники, у них всегда будет безопасный доступ к данным.
  • Безопасность. Все данные в BigQuery защищены в соответствии со стандартами Google.
  • Стоимость. Все пользователи получают 10 ГБ для хранения и до 1 ТБ запросов в месяц бесплатно. Кроме того, новые пользователи получают 300 долларов на 90 дней для оплаты услуг на платформе GCP. Дополнительную информацию можно найти в руководстве по ценообразованию.
  • BigQuery ML. С помощью этой службы эксперты могут строить модели прогнозирования как на структурированных, так и на полуструктурированных данных непосредственно внутри Data Lake.

Читайте также: основные требования к эффективной модели атрибуции. Как и зачем применять экспертные знания в атрибуции и какие есть нюансы технической реализации.

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

Google BigQuery — часть большой экосистемы

Полезные ссылки:

Выводы

Маркетинговая аналитика с ее выводами и прогнозами на основе данных — необходимость для любого современного бизнеса. Это больше не игрушка для богатых, а необходимый и полезный инструмент для развития и прогресса бизнеса. Однако для полноценного использования и извлечения выгоды из расширенной аналитики важно создать для нее основу.

Чтобы внедрить новые инструменты, машинное обучение и различные методы оптимизации рекламных кампаний, бизнесу необходимо принимать решения на основе собранной информации. Для отделов маркетинга лучшим способом хранения данных является Data Lake, в частности популярный и удобный Google BigQuery.

Наши клиенты
растут на 22% быстрее

Растите быстрее, анализируя, что лучше сработает в вашем маркетинге

Измеряйте KPI, находите зоны роста и увеличивайте свой ROI

Записаться на демо

Использованные инструменты

Часто задаваемые вопросы

Открыть все Закрыть все
  • Зачем собирать сырые данные?

    В Google Analytics есть ограничения, которые мешают глубже вникнуть в данные и исследовать их со всех сторон:
    • Данные в отчетах всегда агрегируются.
    • Семплирование может исказить данные в отчете и привести к ошибочным решениям.
    • Отчеты содержат ограниченное количество параметров и показателей.
    • Лимит на количество строк.
    • Нужно ждать до 24-48 часов, пока система завершит обработку данных.
    С помощью сырых данных можно обойти все перечисленные ограничения.
  • Зачем собирать данные в Google BigQuery?

    Информация, которая хранится в рекламном кабинете, расскажет вам об эффективности лишь одного источника. Вы не узнаете, как он взаимодействует с другими маркетинговыми источниками и какое взаимное влияние они оказывают на бизнес в целом, пока не объедините данные.
  • Почему стоит собирать данные в Google BigQuery?

    • Сервис позволяет хранить и обрабатывать миллиарды строк (это петабайты данных) с помощью SQL.
    • Высокая скорость обработки.
    • Масштабируемость.
    • Полная безопасность данных.
  • Какие есть способы импортировать расходы в Google BigQuery?

    1. Загружать данные о расходах вручную через интерфейс BigQuery или использовать самописные скрипты.
    2. С помощью OWOX BI настроить автоматический импорт расходов из разных рекламных сервисов в Google Analytics, а оттуда одним общим потоком выгружать их в облачное хранилище.
    3. Импортировать расходы из рекламных кабинетов напрямую в Google BigQuery с помощью OWOX BI.
  • Что можно делать с расходами, загруженными в Google BigQuery?

  • Как можно использовать ML в маркетинге?

    • Рекомендательная система — предлагать пользователю товар, в котором он наиболее заинтересован на данный момент.
    • Прогнозный таргетинг — показывать рекламу пользователям на основе вероятности совершения ими покупки.
    • Прогнозировать LTV текущих клиентов на основе имеющихся данных.
    • Прогнозировать Churn Rate, чтобы среагировать на намерение клиента отказаться от услуги еще до фактического отказа.
    • Прогнозировать выполнение годового маркетингового плана, а также находить зоны роста и риски.
    • Использовать OWOX BI ML Funnel Based Attribution.