BI Consult
  • Перейти на КликСенс
  • Перейти на КликВью
  • Перейти на Tableau
  • Перейти на Power BI
  • российские bi dwh dl
  • Главная
  • Продукты Business-BI
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • Энергетика
    • Фрод-менеджмент
    • E-Commerce
    • Фармацевтика
    • Построение хранилища данных
    • Создание Data Lake
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и прогнозная аналитика
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • Process Mining
    • Сквозная аналитика
  • Платформы
    • Qlik Sense
    • QlikView
    • Tableau
    • Microsoft Power BI
    • Геоаналитика Qlik GeoAnalytics
    • Qlik NPrinting - рассылка отчетности QlikView/Qlik Sense
    • KliqPlanning Suite - бюджетирование в QlikView
    • ATK BiView-1C Коннектор (для Qlik/Tableau/PowerBI)
    • QlikView/Qlik Sense SAP Коннектор
    • QlikView R-Коннектор
    • Qlik Web Connectors - коннектор Google, Facebook, Twitter
    • Vizlib Qlik Sense extentions (библиотека экстеншнов)
    • Библиотека extention для Qlik
    • Qlik Alerting
    • Qlik Data Integration Platform - создание Data Lake
    • Qlik Data Catalog решение для Data Governance
    • ATK BiView документация
  • Услуги
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • План обучения и сертификации
    • Подготовка специалистов по Qlik
    • Бесплатное обучение Qlik
    • Сертификация Qlik
    • Поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • Аудит приложений Qlik и Tableau
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Курсы
    • Учебный курс по Qlik Sense
    • Учебный курс по Tableau
    • Учебный курс по Microsoft Power BI
    • Учебный курс Информационная грамотность (Data Literacy)
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс по NPrinting
    • Учебный курс по BigQuery
    • Учебный курс по Azure Databricks
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс администратора Qlik Sense
  • Компания
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Карьера
    • Скачать
    • Контакты

QlikView / Qlik Sense

  • Qlik Sense
    • Возможности Qlik Sense
    • Qlik Sense Enterprise
    • Qlik Sense Desktop
    • Qlik Sense Saas облачная инфраструктура для компаний
    • Источники данных и хранение данных
    • Безопасность и разграничение прав доступа
    • Масштабируемость
    • Политика лицензирования Qlik Sense
    • Qlik Sense November 2021: новые возможности
    • Географические карты в Qlik Sense
    • Qlik Sense Cloud / Qlik Sense в облаке
    • Учебное пособие по Qlik Sense
  • QlikView
    • Архитектура
    • Отличия QlikView от традиционных BI-систем
    • Политика лицензирования QlikView
    • Системные требования и сайзинг
    • Отличие от OLAP-систем
    • QlikView on Mobile
    • Qlik и Big Data
    • Демонстрационные примеры
    • QlikView в "облаке" (Amazon) / QlikView in the cloud
    • Интеграция QlikView с Microsoft SharePoint
    • Учебное пособие по QlikView
    • Что такое QlikView Publisher
    • QlikView Extranet Server и дистрибуция отчетности внешним пользователям
  • Qlik Data Catalog
  • Qlik Alerting
  • Qlik Data Integration Platform
  • Add-ons для QlikView
    • Vizlib Qlik Sense extentions (библиотека экстеншнов)
    • QlikView/Qlik Sense ATK BiView-1C Коннектор
    • Документация ATK BiView
    • Qlik NPrinting
    • Геоаналитика Qlik GeoAnalytics
    • GeoQlik
    • KliqPlanning Suite
    • QlikView/Qlik Sense SAP Коннектор
    • QlikView R-Коннектор
    • Qlik Web Connectors
    • QlikView Cognos TM1 Коннектор
    • Визуализация графов в Qlik Sense с помощью Ogma / Linkurious
  • Учебный курс по Qlik Sense

Tableau

  • Tableau
    • Tableau Desktop
    • Tableau Server
    • Tableau Prep
    • Технологии
    • Источники данных Tableau
    • Безопасность в Tableau
    • Политика лицензирования
    • Tableau 2021: новые возможности
    • Сравнение продуктов Tableau (Desktop, Server, Online, Public)
    • Демонстрационные примеры
    • Учебный портал Tableau
    • Коробочное решение "Мониторинг Tableau Server"
    • Чем отличаются Tableau Reader и Viewer?
  • Учебный курс по Tableau

Другое

  • Microsoft Power BI
    • Power BI Desktop
    • Power BI Report Server
    • Отраслевые решения Microsoft Power BI
    • Политика лицензирования Microsoft Power BI
    • Power BI Mobile
    • Учебные курсы Microsoft Power BI
    • Архитектура Power BI
    • Обработка данных в Power BI
    • Аудит системы Power BI
  • Учебный курс по Microsoft Power BI
  • Alteryx
    • Alteryx Designer
    • Инструменты Alteryx Designer
    • Alteryx Server
    • Alteryx Analytics Gallery
    • Alteryx. Создание приложения, workflow, ETL
  • Data Engeneering
    • Создание Data Lake
    • Создание Data Warehouse
    • Учебный курс "Современная архитектура хранилища данных"
Главная » Курсы » Учебный курс по BigQuery

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

 

Узнать стоимость решенияЗапросить видео презентацию

Запросить видео презентацию Запросить доступ к демо стенду online Узнать стоимость лицензий

Задать вопрос

loading...

Решения

Анализировать ФинансыУвеличивайте ПродажиОптимальный Склад и ЛогистикаМаркетинговые Метрики

До 2023 года компания BI Consult обладала официальным партнерским статусом Qlik в России. В настоящий момент деятельность QlikTech на территории России прекращена, BI Consult не имеет партнерских отношений и никаким иным образом более не связана с QlikTech и не предлагает к продаже системы бизнес-анализа QlikView, Qlik Sense и иные продукты бренда Qlik. Все материалы о продукции бренда Qlik на сайте приведены исключительно в описательных целях и для информирования пользователей о существующих в мире системах бизнес-анализа. Для приобретения продукции Qlik необходимо обратиться к правообладателю программного обеспечения QlikTech или дистрибьюторам.

Клиенты

  • Arla Foods

    Анализ комплекса показателей продаж во всех разрезах (в т.ч. по каналам, по регионам, по категориям товаров, с детализацией до SKU, до клиента, до менеджера, до даты)

    Реализация отчетов: Sales Contribution Report; Отчет по отгрузкам после пересчета  (в т.ч. анализ возвратов, бонусов, себестоимости, прибыли, рентабельности и т.д.)

    Анализ листинга

    Планирование акций и расчет скидок по акциям

    План-фактный анализ продаж (до год/мес/SKU)

    План-фактный анализ заказа на день (по территориальным представителям)

    ABC-XYZ-анализ (по ассортиментному справочнику до SKU, по клиентам)

    Сравнительный анализ продаж по периодам (в т.ч. like for like, YTD)

    Анализ эффективности работы региональных представителей

    Конструктор отчетов

  • Поставка лицензий QlikView, настройка сервера QlikView, консультирование и обучение заказчика

  • ПетроИнТрейд
    Анализ и управление продажами.

    Прогнозирование производства в QlikView, прогнозирование производства продукции в QlikView, прогнозирование объема производства в QlikView, прогнозирование издержек производства в QlikView.

    Сравнительный анализ выбранных периодов по ключевым показателям, в том числе like-for-like анализ (LFL)
    Конструктор отчетов (табличный и графический);
    ABC-XYZ анализ товаров, категорий, брендов, магазинов, поставщиков  в различных разрезах; анализ стабильности ассортимента;
    Анализ развития направлений: анализ внедрений, анализ активности руководителей направления по развитию, анализ первых продаж продукта клиентам
    Панель управления по продажам (dashboard);
  • Внедрение QlikView в fashion retail, готовое отраслевое решение для fashion retail по аналитике

    Интеграция готового отраслевого решения BusinessQlik for Fashion Retail для:

    Блок задач № 1. Анализ продаж и Анализ Чеков,

    Блок задач № 2. Анализ Товародвижения,      

    Блок задач № 3. Рабочее место Руководителя,

     

    Реализовано более 150 отчетных форм.

  • Решения
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Банки
    • Страхование
    • Фармацевтика
    • Лизинг
    • Логистика
    • Медицина
    • Нефтегазовый сектор
    • Сеть ресторанов
  • BI платформы
    • Qlik Sense
    • QlikView
    • Tableau
    • Microsoft Power BI
    • ATK BiView-1C Коннектор (для Qlik/Tableau/PowerBI)
    • Vizlib Qlik Sense extentions (библиотека экстеншнов)
    • NPrinting
    • Геоаналитика Qlik GeoAnalytics
    • KliqPlanning Suite
    • Qlik WebConnectors
    • QlikView R Коннектор
    • QlikView/Qlik Sense SAP Коннектор
    • Alteryx
    • Qlik Data Catalog
    • Документация ATK BiView
  • Услуги
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Поддержка
    • План обучения и сертификации Qlik
    • Бесплатное обучение
    • Учебные курсы
    • Сертификация Qlik
    • Аудит приложений
  • Курсы
    • Учебный курс по Qlik Sense
    • Учебный курс по Tableau
    • Учебный курс по Microsoft Power BI
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс Информационная грамотность
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс по NPrinting
    • Учебный курс по Azure Databricks
    • Учебный курс по Google BigQuery
  • Компания
    • О нас
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Скачать
    • Контакты
  • Функциональные решения
    • Продажи
    • Финансы
    • Склад
    • HR
    • S&OP и прогнозная аналитика
    • Внутренний аудит
    • Геоаналитика
    • Категорийный менеджмент
    • Построение хранилища данных
    • Система управления KPI и BSC
    • Управление цепочками поставок
    • Маркетинг
    • Цифровая трансформация
    • Сквозная аналитика
    • Process Mining
LinkedInYouTubeVkontakteFacebook
ООО "Би Ай Консалт",
ИНН: 7811437757,
ОГРН: 1097847154184
199178, Россия,
Санкт-Петербург,
6-ая линия В.О., Д. 63, 4 этаж
Тел: +7 (812) 334-08-01
Тел: +7 (499) 608-13-06
E-mail: info@biconsult.ru