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).
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.
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.
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.
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.
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.
Авторы: Ольга Миргородская Creative writer в OWOX BI, Влада Малышева Creative Writer в OWOX BI
