Branża: Telekomunikacja
Klient: Play (Warszawa, Polska)
Strona: www.play.pl

Punkt wyjścia

Play jest jednym z największych operatorów telekomunikacyjnych w Polsce, a działania marketingowe prowadzone na dużą skalę wymagają precyzyjnego i spójnego raportowania. W szczególności kluczowe było rzetelne mierzenie skuteczności kampanii Google Ads oraz jasne przypisywanie konwersji do odpowiednich punktów styku w ścieżce użytkownika.

Przed rozpoczęciem współpracy klient korzystał z autorskiego modelu atrybucji stworzonego w BigQuery.

Problem polegał jednak na tym, że model ten znacząco różnił się od modelu atrybucji działającego w GA4. W efekcie pojawiał się rozdźwięk pomiędzy danymi raportowanymi w GA4 a raportami opartymi o BigQuery, co utrudniało udowodnienie realnej skuteczności prowadzonych kampanii.

Dodatkowym wyzwaniem były bardzo wysokie koszty przetwarzania danych. Zapytania związane z modelem atrybucji generowały duży wolumen przetwarzanych danych w BigQuery, co bezpośrednio przekładało się na koszty po stronie klienta.

Wyzwania

Najważniejsze problemy, z jakimi mierzył się Play, można było podsumować w trzech punktach:

• brak spójności pomiędzy modelem atrybucji w GA4 a modelem opartym o BigQuery,
• trudność w jednoznacznym wykazaniu skuteczności kampanii Google Ads,
• bardzo wysokie koszty przetwarzania danych w BigQuery wynikające z dotychczasowych zapytań.

Kluczowym celem było więc stworzenie rozwiązania, które z jednej strony zapewni wiarygodne i porównywalne dane, a z drugiej znacząco zoptymalizuje koszty.

Nasze podejście

W ramach współpracy zaprojektowaliśmy i wdrożyliśmy nowy, autorski model atrybucji w BigQuery. Jego założeniem było jak najdokładniejsze odtworzenie modelu atrybucji data‑driven znanego z GA4.

Dzięki temu raporty oparte o dane z BigQuery zaczęły znacznie lepiej pokrywać się z wynikami widocznymi w GA4, co dało zespołowi Play większą pewność co do prezentowanych danych i wniosków biznesowych.

Równolegle skupiliśmy się na optymalizacji technicznej rozwiązania. Wdrożony przez nas mechanizm aktualizacji danych w tabelach opiera się na przetwarzaniu inkrementalnym – zmieniane są wyłącznie te dane, które faktycznie uległy zmianie w tabeli źródłowej. Do tego celu wykorzystaliśmy Dataform.

Przy okazji przygotowany kod tworzy dodatkowe tabele pomocnicze, które mogą być wykorzystywane w innych zapytaniach SQL. Pozwala to na dalsze ograniczanie kosztów przetwarzania danych w BigQuery bez utraty dokładności modelu.

Efekty

Wdrożenie nowego modelu atrybucji przyniosło wymierne rezultaty:

• redukcja wolumenu przetwarzanych danych w BigQuery aż o 90% dla zapytań związanych z modelem atrybucji,
• spójność raportów pomiędzy GA4 a BigQuery, co wyeliminowało wcześniejsze rozbieżności,
• możliwość raportowania danych za poprzedni dzień o kilka godzin wcześniej niż wcześniej,
• pełna modyfikowalność modelu pod niestandardowe potrzeby biznesowe.

Obecnie Play wykorzystuje customowy model atrybucji równolegle z modelem last click udostępnianym przez Google, co pozwala na jeszcze lepszą analizę danych i porównywanie wyników.

Opinia Play.pl na temat przeprowadzonego projektu

Zdaniem Play nasz zespół wykazał się wysokim poziomem profesjonalizmu i innowacyjności. Zastosowanie nowego podejścia do modelowania atrybucji pozwoliło zwiększyć wiarygodność raportów i obniżyć koszty.

Podsumowanie

Projekt dla Play pokazuje, że dobrze zaprojektowany model atrybucji to nie tylko dokładniejsze raportowanie, ale także realne oszczędności technologiczne.

Odtworzenie modelu data‑driven GA4 w BigQuery, połączone z inkrementalnym przetwarzaniem danych, pozwoliło jednocześnie zwiększyć wiarygodność danych i znacząco obniżyć koszty zapytań.

The post Play.pl – Redukcji kosztów zapytań o 90% dzięki odtworzeniu modelu atrybucji w BigQuery first appeared on Conversion.

Wraz ze wzrostem dojrzałości analitycznej, firmy zaczynają coraz więcej inwestować w dane. Przede wszystkim integrują je z różnych źródeł. W ten sposób prowadzą demokratyzację wiedzy, zapewniając dostęp do danych w organizacji. Jak w tym wszystkim wykorzystać Google Analytics 360 w kontekście pracy z danymi w Google BigQuery? O tym w dzisiejszym wpisie.

Co znajdziesz w tym artykule?
Google Analytics 360 a Google BigQuery
Google BigQuery – znaczenie w rozwoju analityki internetowej
Google Analytics 360 – dlaczego warto?
Przyszłość Google 360
Zdarzenia w Google Analytics
Jak obliczyć liczbę zdarzeń w Google Analytics
Liczba zdarzeń w wersji desktop i w aplikacji mobilnej
Liczba zdarzeń w Ecommerce
Podsumowanie

Google Analytics 360 a Google BigQuery

Google Analytics 360 w połączeniu z Google BigQuery umożliwia zaawansowaną analizę danych marketingowych. Dzięki tej integracji firmy mogą łatwo przetwarzać ogromne ilości informacji i uzyskiwać cenne wnioski. Google BigQuery pozwala na szybkie i efektywne przetwarzanie dużych zbiorów danych, co jest kluczowe w dynamicznie zmieniającym się środowisku marketingu online.

Jednym z głównych atutów korzystania z Google Analytics 360 i Google BigQuery jest możliwość tworzenia bardziej precyzyjnych segmentów użytkowników oraz lepsze zrozumienie ich zachowań. To z kolei pozwala na bardziej efektywne kampanie marketingowe i lepsze dostosowanie treści do potrzeb odbiorców.

Warto również zaznaczyć, że dzięki integracji z Google BigQuery, firmy mogą łatwo łączyć dane z Google Analytics 360 z innymi źródłami danych, takimi jak CRM czy systemy e-commerce. To umożliwia tworzenie kompleksowych raportów i analiz, które wspierają podejmowanie decyzji biznesowych.

Google Analytics 360 i Google BigQuery to potężne narzędzia, które pomagają firmom lepiej wykorzystywać dane w marketingu online. Integracja tych systemów umożliwia zaawansowaną analizę, precyzyjne segmentowanie użytkowników oraz tworzenie bardziej efektywnych kampanii marketingowych. 

Google BigQuery – znaczenie w rozwoju analityki internetowej

Naturalnym krokiem w rozwoju dojrzałości analitycznej jest wykorzystanie Google BigQuery. Po pierwsze, integruje różne źródła danych w jednym miejscu. Po drugie, BigQuery staje się głównym źródłem prawdy w kontekście raportów i procesów BI wykorzystywanych w firmie. Po trzecie, umożliwia wykorzystanie zaawansowanych mechanizmów machine learning do prowadzenia bardziej zaawansowanych analiz. Coraz częściej źródłem danych w tym zakresie jest również Google Analytics.

Google BigQuery to hurtownia danych, która gromadzi w skalowalny sposób bardzo duże ilości danych. Do czasu, gdy korzystaliśmy z Google Analytics 3 (Universal Analytics), integracja i eksport danych analitycznych do Google BigQuery były zarezerwowane wyłącznie dla klientów Google Analytics 360, czyli płatnej wersji Google Analytics. Wraz z wprowadzeniem Google Analytics 4, natywny eksport danych, polegający na integracji obu narzędzi za pomocą kilku kliknięć, stał się jednak bezpłatny i dostępny również dla użytkowników bezpłatnej wersji Google Analytics.

Google Analytics 360 – dlaczego warto?

Pojawia się więc pytanie, dlaczego inwestować w Google Analytics 360, skoro jedna z kluczowych funkcji, wcześniej dostępna tylko w płatnej wersji, jest teraz dostępna także w wersji bezpłatnej. Warto jednak zwrócić uwagę na kilka istotnych aspektów, które przemawiają za inwestycją w GA360.

Przede wszystkim, Google Analytics 360 oferuje service level agreement (SLA), dostępny tylko dla właścicieli płatnej wersji narzędzia w kontekście Google BigQuery. 

Jednak głównym czynnikiem, który może przekonać do inwestycji w płatną wersję Google Analytics, jest limit miliona zdarzeń, które może przyjąć eksport do Google BigQuery. Dotyczy to danych analitycznych, obejmujących zachowania użytkowników w ramach Twoich produktów cyfrowych, które trafiają do Google BigQuery.

Inwestycja w Google Analytics 360 może więc być uzasadniona, jeśli Twoja firma potrzebuje większej przepustowości danych oraz gwarancji jakości usług oferowanych przez Google. Na pierwszy rzut oka może się wydawać, że jeden milion zdarzeń dziennie to duży zapas. Jednak po przeanalizowaniu kilku przykładów i obliczeń okazuje się, że ten limit można szybko wyczerpać. Po przekroczeniu tego limitu dalsze dane nie będą przetwarzane. 

W kontekście podejmowania decyzji na podstawie danych, jest to sytuacja niedopuszczalna, gdyż w pewnym momencie dnia dane przestają być gromadzone właśnie z powodu tego limitu.

Przyszłość Google 360

W kierunku przyszłości Google 360 zmierza intensywnie w stronę pełnej integracji z chmurą i AI-napędzanych analiz. Oczekuj szybszych eksportów danych, lepszej obsługi strumieniowej oraz wbudowanego wspierania modeli ML bezpośrednio na zestawach GA360. Nowe wersje będą też bardziej modularne – łatwiej będzie rozszerzać funkcje w zależności od potrzeb.

Innowacje i nowości technologiczne

Jednym z najciekawszych kierunków są narzędzia AI w BigQuery, które pomagają automatycznie generować zapytania SQL lub przygotowywać dane (np. funkcja Gemini dla BigQuery). Ponadto, usprawniane są rurociągi danych (data pipelines), by zmniejszyć opóźnienia i uprościć integracje z innymi systemami marketingowymi.

Zdarzenia w Google Analytics

Zdarzenia w analityce internetowej, szczególnie w Google Analytics 4, to interakcje podejmowane przez użytkowników. Interakcje mogą być automatycznie wywoływane, na przykład zdarzenie zdarzenie scrollowania czy kliknięcie w interaktywny element serwisu. 

W podstawowym rozumieniu zdarzenie to każda interakcja, na przykład załadowanie strony (zdarzenie o nazwie Page View) czy kliknięcie w element, w zależności od tego, jak ten element został skonfigurowany. 

Liczba zdarzeń, które gromadzi Google Analytics i później eksportuje do Google BigQuery, zależy od dwóch podstawowych czynników. Po pierwsze, zależy od poziomu ruchu. Im więcej użytkowników odwiedza stronę, tym więcej zdarzeń generuje Google Analytics. Drugi czynnik to poziom konfiguracji śledzenia. Im bardziej dokładne śledzenie i im więcej akcji rejestrowanych przez Google Analytics, tym więcej zdarzeń przypada na jednego użytkownika.

Jak obliczyć liczbę zdarzeń w Google Analytics

Przypomnijmy, że limit bezpłatnej wersji Google Analytics na eksport dzienny wynosi milion zdarzeń. Zakładając, że podczas jednej wizyty użytkownik dokonuje średnio 15 zdarzeń, można to zobrazować jako wizytę na pięciu podstronach, czyli 5 odsłon różnych podstron. 

Odsłona może również oznaczać przeładowanie tej samej strony. Na każdej podstronie użytkownik wykonuje średnio trzy różne zdarzenia, takie jak powiększenie zdjęcia, zescrollowanie strony do określonego poziomu czy kliknięcie na element, który nie powoduje przeładowania strony. W sumie daje to średnio 15 zdarzeń na jedną wizytę użytkownika.

Jeśli mamy 67 tysięcy użytkowników dziennie, łatwo zauważyć, że przy takim poziomie aktywności limit zdarzeń zostanie przekroczony. Jeżeli liczba użytkowników przekroczy 67 tysięcy, zostanie przekroczony limit i dalsze zdarzenia nie będą rejestrowane przez Google Analytics. 67 tysięcy użytkowników dziennie to około 2 miliony użytkowników miesięcznie. Największe serwisy w Polsce mogą pochwalić się takim poziomem ruchu.

Liczba zdarzeń w wersji desktop i w aplikacji mobilnej

Jeżeli serwis oprócz wersji desktopowej posiada również aplikację mobilną, zaangażowanie użytkowników w aplikacji jest zazwyczaj wyższe, co oznacza wyższy poziom śledzenia. Oprócz ekranów rejestrowane są także systemowe zdarzenia, takie jak crashe w aplikacji. W przypadku aplikacji, na jedną sesję użytkownika może przypadać około 30 zdarzeń. 

W takim wypadku limit zostanie napotkany przy dodatkowych 30 tysiącach użytkowników dziennie, z punktu widzenia samej aplikacji. Łączenie analityki danych z aplikacją i wersją desktopową jest kluczowe, aby obserwować ścieżkę użytkownika pomiędzy różnymi produktami cyfrowymi. Okazuje się, że nasze serwisy czy produkty cyfrowe powinno odwiedzać maksymalnie 50 tysięcy użytkowników dziennie, aby nie przekroczyć limitu miliona zdarzeń, które przyjmuje Google BigQuery.

Liczba zdarzeń w Ecommerce

Może to wydawać się mało prawdopodobne, jednak przykład jednego z naszych klientów – witryny e-commerce, która działa na dziesięciu rynkach w Europie i generuje około 60 milionów przychodu netto miesięcznie – pokazuje, że można napotkać ten limit. W tym przypadku, już osiągnęliśmy limit miliona zdarzeń dziennie, zanim jeszcze przystąpiliśmy do rozszerzenia śledzenia na potrzeby biznesowe.

Inwestycja w płatną wersję Google Analytics, jest decyzją, którą trzeba odpowiednio zabudżetować. Warto prześledzić, jak wygląda liczba zdarzeń w Twoim przypadku. Jeśli jesteś blisko tego limitu, warto rozważyć kroki, aby go nie przekroczyć lub rozpocząć rozmowy o płatnej wersji Google Analytics.

Podsumowanie

Podsumowując, główną zaletą Google Analytics 360 w kontekście BigQuery jest brak limitu miliona zdarzeń dziennie, co daje większą elastyczność i możliwość skorzystania z pełni możliwości analitycznych. Oczywiście, w ramach licencji na Google BigQuery obecne jest również SLA na eksport danych. Jak pokazałem na większych liczbach, może się okazać, że milion zdarzeń jest już osiągnięty lub bardzo blisko przekroczenia. Możliwe, że nie jesteś świadomy, iż dane powyżej tego miliona zdarzeń, na przykład w pewnym momencie dnia, od godziny 16 lub 17, nie są rejestrowane. Zachęcam do sprawdzenia, czy rzeczywiście tak jest. Jeśli masz pytania dotyczące optymalizacji lub inwestycji w Google Analytics 360, zapraszam do kontaktu na bezpłatną konsultację, gdzie pomożemy odpowiedzieć na te pytania.

The post Google Analytics 360
a Google BigQuery first appeared on Conversion.

Google BigQuery w marketingu
Google BigQuery a dojrzałość analityczna firmy
Google BigQuery – case study w Ecommerce
Podsumowanie

Google BigQuery w marketingu

Wykorzystanie Google BigQuery w marketingu stało się bardziej powszechne od momentu pojawienia się Google Analytics 4. Firmy coraz częściej sięgają po to narzędzie do pracy z danymi, co naturalnie przekłada się na rosnące koszty wykorzystania go. Warto przyjrzeć się temu zjawisku i zastanowić się, jak optymalizować koszty, aby maksymalnie wykorzystać potencjał BigQuery bez nadmiernych wydatków. 

Kiedyś Google BigQuery było zarezerwowane jedynie dla płatnej wersji Google Analytics 360. Gdy bezpłatna wersja stała się dostępna dla wszystkich, firmy zaczęły częściej korzystać z tego narzędzia. O wykorzystaniu Google BigQuery pisaliśmy w innym artykule, do którego warto zajrzeć, aby dowiedzieć się więcej o samym narzędziu. 

Google BigQuery a dojrzałość analityczna firmy

Wprowadzenie Google BigQuery w firmie, szczególnie w marketingu, jest naturalnym krokiem w miarę wzrostu dojrzałości analitycznej. Po połączeniu z Google Analytics 4, BigQuery często integruje różne źródła danych, tworząc jedno źródło prawdy dla działań marketingowych. Dzięki temu eliminowane są wątpliwości co do różnic w danych z różnych systemów reklamowych. Google BigQuery staje się tym jednym źródłem prawdy.

Gdy wszystkie dane są już zgromadzone w BigQuery, firmy najczęściej podpinają do niego Looker Studio, które pełni funkcję warstwy wizualizacyjnej. To narzędzie business intelligence w marketingu pozwala na lepsze zrozumienie i prezentację danych. 

W kontekście kosztów związanych z Google BigQuery, warto zwrócić uwagę na wzrost tych kosztów w wyniku większego wykorzystania, zwłaszcza w marketingu. Koszty BigQuery składają się z dwóch elementów: ilości przechowywanych danych oraz częstotliwości ich przetwarzania.

Im więcej danych gromadzimy, tym wyższy jest koszt ich przechowywania. Drugi składnik kosztów wynika z intensywności pracy na tych danych – częstotliwości wykorzystania ich w raportach i analizach. Jeżeli chcesz dowiedzieć się, ile wykorzystanie Google BigQuery kosztowałoby Twoją firmę, skorzystaj z naszego bezpłatnego kalkulatora kosztów.

Google BigQuery – case study w Ecommerce

Z mojej perspektywy, obserwując rachunki naszych klientów za Google BigQuery, największą wagę ma właśnie ten drugi składnik – intensywność wykorzystywania danych w codziennej pracy. Przedstawię teraz case, na co warto zwrócić uwagę i co może prowadzić do znacznego wzrostu kosztów. Weźmy na tapet firmę e-commerce z branży fashion, działającej na ośmiu rynkach, zarówno polskim, jak i zagranicznych. Firma ta, oprócz witryny internetowej, posiada również aplikację mobilną. Z danych zgromadzonych w Google BigQuery korzysta ponad 30 osób z różnych departamentów. Dostęp do danych odbywa się głównie za pośrednictwem Looker Studio. 

Dashboardy podpięte do tych danych mają ograniczenie do maksymalnie trzech lat wstecz. W oparciu o te informacje, można zauważyć, że koszty przy zespole liczącym ponad 30 osób, które regularnie analizują dane za pomocą Lookera, wynoszą około 80 tys. zł miesięcznie. Skąd tak wysoki koszt korzystania z narzędzia?

Problemem była metryka Total Users, która przy każdym odpytaniu, zmianie zakresu danych czy filtrowaniu za pomocą Looker Studio, wymagała przetworzenia wszystkich danych. Po zoptymalizowaniu tego zapytania udało się oszczędzić 46%, co przekłada się na ponad 30 tys. zł miesięcznie kosztu wykorzystania Google BigQuery.

To przykład sytuacji, w której warto zwrócić uwagę na ilość dashboardów podpiętych do Google BigQuery oraz na to, jak zoptymalizowane są zapytania SQL w kontekście danych, które te dashboardy prezentują. Każda zmiana zakresu danych czy użycie filtra w dashboardzie powoduje przetwarzanie zapytania SQL. Oczywiście, istnieje także BI Engine w Looker Studio, który ma niższy cennik, jednak nie zwalnia to z odpowiedzialności za optymalne dostarczanie danych do wizualizacji, co w tym przypadku było powodem generowania niepotrzebnych, a zarazem znaczących kosztów.

Podsumowanie

Nie trudno wpaść w pułapkę niekontrolowanego rozwoju stacku analitycznego. Rozwój firmy i wzrost jej dojrzałości analitycznej to pozytywny proces, jednak trzeba pamiętać, że wraz z nim pojawia się więcej danych do gromadzenia. Pojawia się także więcej interesariuszy mających dostęp do tych danych, co prowadzi do większej liczby wizualizacji i dashboardów. Zwiększa się liczba zapytań do bazy danych, która jest głównym źródłem prawdy, a w efekcie rosną koszty.

Warto zastanowić się, czy dane dostarczane użytkownikom końcowym za pomocą różnych wizualizacji mają optymalną strukturę pod kątem zapytań do zasobów BigQuery. Jeśli nie masz pewności, warto skonsultować się ze specjalistą, który przeanalizuje Twoją sytuację i podpowie optymalne rozwiązanie.

The post Jak można zoptymalizować koszt Google BigQuery? first appeared on Conversion.

Wraz z wprowadzeniem Google Analytics 4 (GA4), użytkownicy tego narzędzia otrzymali dostęp do integracji z Google BigQuery, które wcześniej było dostępne wyłącznie w płatnej wersji Google Analytics. W tym artykule przedstawię, czym jest Google BigQuery, jakie korzyści oferuje i jaki jest koszt inwestycji w to narzędzie.

Czym jest Google BigQuery?
Zalety Google BigQuery
Zastosowanie Google BigQuery
Ile kosztuje Google BigQuery?
Jaki jest zwrot z inwestycji w Google BigQuery?
Podsumowanie

Czym jest Google BigQuery?

Google BigQuery to zaawansowane narzędzie służące do analizy dużych ilości danych w chmurze. W świecie baz danych, z którymi wielu z nas miało już do czynienia, BigQuery wyróżnia się swoją wydajnością i skalowalnością.

W tradycyjnych relacyjnych bazach danych spotykamy się z podziałem na różne tabele, takie jak użytkownicy, produkty czy transakcje. Google BigQuery przechodzi jednak o krok dalej, oferując elastyczność i szybkość przetwarzania danych, co jest niezwykle istotne przy pracy z dużymi zbiorami informacji. W praktyce, kolumnowa baza danych. Jest to szczególnie istotne, gdy zarządzamy hurtownią danych i gromadzimy ogromne ilości informacji analitycznych. Dzięki temu szybkość odpytywania bazy danych staje się kluczowa.

To potężne narzędzie do analizy dużych zbiorów danych, które pozwala użytkownikom na szybkie przetwarzanie i analizę informacji. Dzięki integracji z Google Analytics 4, nawet użytkownicy bezpłatnej wersji mogą teraz korzystać z zaawansowanych możliwości analitycznych, które oferuje BigQuery. To otwiera nowe perspektywy w zakresie analizy danych, umożliwiając lepsze zrozumienie zachowań użytkowników i optymalizację działań marketingowych.

Zalety Google BigQuery

BigQuery jest częścią Google Cloud Platform, gdzie znajdują się narzędzia dedykowane do obliczeń, przechowywania oraz analizy danych, w tym big data. Google Cloud Platform oferuje zintegrowane rozwiązania, a BigQuery jest jednym z nich. Na rynku, obok Google Cloud Platform, istnieją inne popularne usługi, takie jak AWS od Amazona i Azure od Microsoftu, z którymi Google rywalizuje.

Natywna integracja z narzędziami Google

Jedną z głównych zalet Google BigQuery jest możliwość natywnej integracji z innymi narzędziami Google, obejmujących nie tylko Google Cloud Platform. Przykładem integracji spoza GCP jest połączenie z Data Prep w celu prostego oczyszczenia danych wymagającego jedynie kilku kliknięć. Ta integracja rozciąga się także na Google Marketing Platform, w tym na Google Analytics 4, co umożliwia łatwe przesyłanie danych między tymi narzędziami.

Integracja z systemami zewnętrznymi

BigQuery, jako hurtownia danych, pozwala również na na integrację zewnętrznych zestawów danych, w tym systemów mediowych takich jak Facebook czy Criteo. Dzięki dostępnym konektorom, czy to napisanym na zamówienie, czy dostępnym na rynku, można sprawnie integrować dane z różnych źródeł, co jest szczególnie przydatne w kontekście analizy efektywności wydatków na reklamę i pozyskiwanie użytkowników do serwisu. Dzięki takim możliwościom integracji, możliwe jest stworzenie spójnego obrazu działań digital marketingowych.

Dane z różnych platform mogą być agregowane w jednym miejscu, tworząc tzw. „single source of truth”, czyli jedno wiarygodne źródło informacji o działaniach marketingowych w internecie. To z kolei pozwala na efektywniejsze zarządzanie kampaniami i optymalizację działań marketingowych. 

Skalowalność kosztów

Kolejną istotną korzyścią GBQ jest skalowalność kosztów. W przeciwieństwie do posiadania fizycznej bazy danych na własnym serwerze, Google BigQuery umożliwia korzystanie z serwerów rozmieszczonych w różnych częściach świata. Dzięki temu, płacimy tylko za faktycznie wykorzystane zasoby. Oznacza to, że nie musimy inwestować w sprzęt na własną rękę – koszty rosną proporcjonalnie do rozwoju naszego biznesu, a nie w sposób skokowy, jak ma to miejsce przy zarządzaniu własną infrastrukturą.

Bezpieczeństwo danych

Kolejną zaletą jest zwiększone bezpieczeństwo danych w chmurze. Fizyczne bezpieczeństwo zapewnione jest przez zaawansowane zabezpieczenia serwerowni, w tym lustrzane kopie dysków, co chroni dane nawet w przypadku awarii. Ponadto, Google BigQuery oferuje zaawansowany system zarządzania dostępem. Użytkownicy mogą przydzielać uprawnienia do konkretnych kolumn i wierszy, tworzyć podzbiory danych, a nawet hashować dane personalnie identyfikowalne, co umożliwia współpracę z zewnętrznymi partnerami przy zachowaniu prywatności informacji.

Szybkość przetwarzania danych

Google BigQuery jest w stanie analizować ogromne zestawy danych w bardzo krótkim czasie, co znacząco przyspiesza procesy decyzyjne w firmie. Analiza danych w dużych ilościach może być wyzwaniem, zwłaszcza gdy korzysta się z narzędzi takich jak Excel, które wymagają przeglądania wiersz po wierszu. W przeciwieństwie do tego, rozwiązania kolumnowe, takie jak Google BigQuery, oferują znaczące ułatwienia.

W BigQuery analitycy nie muszą przeglądać wszystkich danych dla pojedynczej obserwacji. Zamiast tego, mogą skupić się na konkretnych kolumnach, przeszukując tylko te dane, które są niezbędne dla danego zapytania. To sprawia, że proces jest znacznie szybszy, szczególnie przy ogromnych zbiorach danych zgromadzonych w hurtowniach danych.

Integracje z innymi źródłami danych

Google BigQuery to potężne narzędzie, które oferuje możliwość tworzenia zaawansowanych modeli analitycznych i predykcyjnych w sposób niemal gotowy do użycia. Dzięki dostępnym algorytmom uczenia maszynowego, użytkownicy mogą przeprowadzać kompleksowe analizy bez konieczności eksportowania danych do zewnętrznych systemów analitycznych. Całość procesu odbywa się w jednym miejscu, co znacząco upraszcza i przyspiesza pracę analityków.

Predykcja trendów z wykorzystaniem AI

Na bazie surowych danych możliwe jest stworzenie modelowanych danych, które następnie mogą być łatwo wykorzystane w systemach mediowych. To ułatwia i optymalizuje wykorzystanie danych w strategiach marketingowych. Dzięki zaawansowanym narzędziom do uczenia maszynowego, takim jak Vertex AI, Google BigQuery umożliwia rozszerzenie zakresu analiz o różnorodne symulacje. Jest to potężne narzędzie Big Data, które wzbogaca możliwości biznesowe poprzez rozbudowane funkcje analityczne, umożliwiając precyzyjne prognozowanie na podstawie danych.

Centralizacja danych

Najistotniejszą zaletą BigQuery jest centralizacja danych. Dzięki temu narzędziu firmy mogą tworzyć swoje hurtownie danych, zapewniając jednolity widok na całą swoją aktywność online. To eliminuje problem rozproszenia danych pomiędzy różnymi platformami i konieczności ich ręcznego łączenia, na przykład w programie Excel, który często nie radzi sobie z dużymi wolumenami danych i ma tendencję do zawieszania się.

Centralizacja danych w BigQuery sprawia, że analiza staje się bardziej efektywna i mniej podatna na błędy wynikające z ograniczeń narzędzia. W świecie analityki internetowej, skupienie się na danych i ich przetwarzaniu jest kluczowe dla sukcesu biznesowego. Hurtownie danych, takie jak Google BigQuery, odgrywają tu nieocenioną rolę, umożliwiając efektywne gromadzenie i analizę informacji z różnych źródeł. W praktyce, zapytania SQL pozwalają na ekstrakcję gotowych raportów, które następnie są poddawane szczegółowej analizie przez specjalistów. Wynikiem tej pracy są wnioski i rekomendacje, które mogą znacząco wpłynąć na rozwój firmy.

Zastosowanie Google BigQuery

Przykładem zastosowania hurtowni danych w marketingu cyfrowym jest analityka produktowa. W tym obszarze, dane z kilku różnych źródeł są konsolidowane w jednym miejscu – Google BigQuery. Źródła te mogą obejmować informacje z Google Analytics 4, dane produktowe z systemu ERP oraz dane magazynowe, takie jak dostępność produktów. Informacje te są wykorzystywane do tworzenia scoringu produktów, który uwzględnia takie czynniki jak dostępność, marża i zachowanie użytkowników na stronie.

Scoring produktu ma bezpośredni wpływ na decyzje marketingowe. Jeśli na przykład zainteresowanie danym produktem wzrasta – co jest monitorowane za pomocą Google Analytics 4 – produkt ten otrzymuje wyższy scoring. To z kolei może skutkować zwiększeniem budżetu reklamowego lub uruchomieniem kampanii marketing automation. Decyzje te są podejmowane na podstawie obserwacji zachowań użytkowników i ich zainteresowania konkretnymi produktami. Jeśli scoring jest odpowiednio wysoki, można kierować spersonalizowane komunikaty marketingowe do użytkowników, co zwiększa efektywność działań promocyjnych.

Warto podkreślić, że integracja danych z różnych źródeł i ich analityka to proces, który wymaga nie tylko odpowiednich narzędzi, ale również wiedzy i doświadczenia analityków. Jest to jednak wysiłek, który przynosi wymierne korzyści, pozwalając firmom na lepiej targetowane i efektywne działania marketingowe. Analityka kampanii jest jednym z kluczowych elementów skutecznego marketingu cyfrowego.

Wykorzystanie Google BigQuery pozwala na głębszą analizę danych, która wykracza poza podstawowe statystyki kampanii. Integracja kosztów z różnych źródeł, takich jak Facebook Ads czy Google Ads, umożliwia holistyczne spojrzenie na wydatki marketingowe. Dzięki temu, firmy mogą budować własne modele atrybucji i nie muszą polegać wyłącznie na standardowych rozwiązaniach oferowanych przez narzędzia analityczne, które często działają jak „czarna skrzynka”. 

Analiza kosztów w połączeniu z danymi o zachowaniu użytkowników na stronie internetowej stanowi solidną podstawę do formułowania rekomendacji. Te rekomendacje mogą dotyczyć przenoszenia środków między kampaniami lub optymalizacji poszczególnych kanałów mediowych. Takie działania są niezwykle ważne dla efektywnego zarządzania budżetem marketingowym.

Google BigQuery znajduje również zastosowanie w rekonstrukcji ścieżek konwersji, co jest szczególnie istotne w świetle zmian wprowadzonych w Google Analytics 4. W przeciwieństwie do poprzedniej wersji, GA4 nie dostarcza bezpośrednio informacji o ścieżkach konwersji. Dzięki szczegółowym danym z GA4 przesyłanym do BigQuery, analitycy mogą odtworzyć drogę, którą użytkownik przeszedł do momentu dokonania zakupu. To z kolei ma znaczący wpływ na atrybucję konwersji, gdyż pozwala na przypisanie właściwej wagi poszczególnym źródłom ruchu. 

W kontekście atrybucji konwersji, możliwość analizy pełnych ścieżek użytkowników pozwala na bardziej efektywne przesuwanie budżetów marketingowych. Decyzje te mogą być podejmowane z uwzględnieniem kosztów, co prowadzi do lepszego alokowania środków między różnymi mediami i kanałami.

Na zakończenie tego wątku, warto podkreślić, że zgromadzenie danych w Google BigQuery umożliwia tworzenie zaawansowanych systemów raportowania. Najczęściej wykorzystywanym narzędziem do tego celu jest Looker Studio (dawniej Google Data Studio), ale klienci korzystają również z innych rozwiązań takich jak Tableau czy Power BI. Te narzędzia pomagają w przejrzystym wizualizowaniu danych i prezentowaniu gotowych raportów, co znacząco ułatwia podejmowanie decyzji biznesowych.

Ile kosztuje Google BigQuery?

Przechodząc do kwestii kosztów związanych z Google BigQuery, należy wyróżnić dwie główne kategorie: koszty wdrożenia i koszty eksploatacji. Wdrożenie BigQuery wymaga czasu, który jest inwestowany w konfigurację projektu w ramach Google Cloud Platform oraz aktywację samego BigQuery. Najbardziej czasochłonnym elementem może być skonfigurowanie konta płatniczego, które wymaga posiadania karty kredytowej. Często największym wyzwaniem dla organizacji jest znalezienie osoby, która zgodzi się udostępnić swoją kartę kredytową i powiązać ją z projektem.

Jeśli chodzi o koszty bezpośrednie związane z użytkowaniem, Google oferuje nowym użytkownikom kupon o wartości 300 USD, który można wykorzystać przez rok. To pozwala na przetestowanie platformy, zrozumienie jej działania i ocenę, czy spełnia ona potrzeby firmy, zanim zobowiążemy się do dalszych wydatków. Takie wsparcie na starcie jest bardzo korzystne, szczególnie dla firm, które dopiero rozpoczynają swoją przygodę z BigQuery.

Wdrażanie systemów analitycznych, takich jak Google BigQuery, jest procesem, który może wydawać się złożony, ale w rzeczywistości dla wielu organizacji okazuje się przystępny. Choć wdrożenie nie wiąże się z bezpośrednimi kosztami finansowymi, wymaga inwestycji czasu na konfigurację i integrację z istniejącymi systemami. Konfiguracja obejmuje przygotowanie środowiska w Google BigQuery oraz podłączenie odpowiednich źródeł danych, aby umożliwić przepływ informacji do systemu.

Kolejnym etapem jest nauka i wykorzystanie narzędzia. Chociaż podstawowa konfiguracja może być prostsza, to głębsze zrozumienie i efektywne korzystanie z Google BigQuery wymaga znajomości języka zapytań SQL. To właśnie zdolność do formułowania odpowiednich pytań i analizowanie zgromadzonych danych stanowi o wartości wdrożenia.

Przechodząc do kwestii utrzymania Google BigQuery, należy uwzględnić nie tylko czas poświęcony na obsługę zapytań i integrację różnorodnych źródeł danych, ale także ciągłe uczenie się najlepszych praktyk w zakresie ekstrakcji i analizy danych. Z perspektywy finansowej, koszty eksploatacji Google BigQuery można podzielić na dwa główne elementy: koszt przechowywania danych (storage) oraz koszt przetwarzania (obliczeń) wykonywanych na zgromadzonych danych. Oba te elementy są skalowalne i zależne od rozmiaru i aktywności wykorzystania systemu przez firmę.

Podsumowując, wdrożenie Google BigQuery jest inwestycją, która wymaga zaangażowania czasowego i chęci nauki, ale nie musi generować wysokich kosztów początkowych. Kluczowe jest jednak zrozumienie, że prawdziwa wartość płynie z umiejętności analizowania i interpretowania danych, co pozwala na podejmowanie lepszych decyzji biznesowych.

W analizie danych online dwa kluczowe aspekty to ilość posiadanych danych oraz zakres danych, które są wykorzystywane w zapytaniach SQL. Decydują one o tym, jak duża część zgromadzonych informacji jest faktycznie poddawana obliczeniom. W kontekście Google BigQuery, platformy do analizy dużych zbiorów danych w chmurze, istotne jest zrozumienie struktury kosztów związanych z przechowywaniem (storage) i przetwarzaniem (data compute) danych.

Google BigQuery oferuje przejrzysty system taryfikacji. Za przechowywanie danych długoterminowe, czyli Long Term Logical Storage, opłata wynosi 1 cent za każdy gigabajt miesięcznie. Co istotne, pierwsze 10 gigabajtów danych jest bezpłatne każdego miesiąca. Oznacza to, że dopóki nie przekroczymy tego limitu, nie ponosimy dodatkowych kosztów związanych z przechowywaniem danych.

W ramach oferty Google BigQuery znajdują się różne modele cenowe, ale dla użytkowników najbardziej istotny jest często data compute pricing, czyli koszt związany z przetwarzaniem danych. Jest to cena za operacje wykonywane na danych, takie jak zapytania SQL, które pozwalają na analizę i wyciąganie wniosków z przetwarzanych informacji.

Zachęcam do zapoznania się z pełną strukturą cenową Google BigQuery, która dostępna jest w oficjalnej dokumentacji. Dzięki temu można lepiej zaplanować budżet i optymalizować koszty związane z przechowywaniem i przetwarzaniem danych w chmurze. 

Aby ułatwić użytkownikom oszacowanie przyszłych kosztów, stworzyliśmy specjalny kalkulator kosztów Google BigQuery. Narzędzie to pozwala na aktualizację różnych parametrów, takich jak koszt obsługi przestrzeni dyskowej (storage), koszt przesyłania danych (streaming) oraz koszt ich obliczeń. Dzięki temu, uwzględniając szacowany ruch na stronie i opierając się na obserwacjach sposobu, w jaki klienci korzystają z Google BigQuery, można dokładnie wyliczyć przewidywane miesięczne wydatki na usługę.

Jaki jest zwrot z inwestycji w Google BigQuery?

Kluczowym pytaniem jest to, jaki zwrot z inwestycji można oczekiwać, decydując się na korzystanie z BigQuery. Odpowiedź jest prosta: jeśli dane zgromadzone w narzędziu nie będą wykorzystywane, zwrot z inwestycji będzie równy zero. Jednakże, nie można zapominać o koszcie alternatywnym.

Bezpieczeństwo danych i możliwość ich wykorzystania w przyszłości również mają swoją wartość. Google BigQuery oferuje nie tylko przechowywanie danych, ale i pewnego rodzaju ubezpieczenie – gromadzone dane historyczne mogą okazać się nieocenione w sytuacji, gdy zajdzie potrzeba ich wykorzystania do podejmowania kluczowych decyzji biznesowych. Zrozumienie i wykorzystanie analityki online może przynieść znaczące korzyści dla biznesu, w tym widoczny zwrot z inwestycji. Jednakże, aby to osiągnąć, kluczowe jest nie tylko analizowanie danych, ale również podejmowanie na ich podstawie konkretnych działań, które będą miały realny wpływ na rozwój firmy.

W przypadku wykorzystania narzędzi takich jak Google BigQuery i posiadania analityka, który potrafi skutecznie analizować dane i formułować na ich podstawie rekomendacje, można oczekiwać przyspieszenia realizacji kluczowych wskaźników efektywności (KPI) o 15-20%. Takie działania nie tylko napędzają wzrost firmy, ale również pozwalają na oszczędności poprzez efektywne gromadzenie i wykorzystanie danych.

Bezpieczeństwo danych jest aspektem, który trudno jednoznacznie ocenić, ale jego znaczenie jest niepodważalne. Warto więc rozważyć konfigurację narzędzi analitycznych, nawet jeśli nie planuje się ich natychmiastowego wykorzystania. Przygotowanie infrastruktury do gromadzenia danych może być postrzegane jako rodzaj polisy bezpieczeństwa – analogicznie do wykupienia autocasko nie w celu spowodowania wypadku, lecz jako zabezpieczenie na wypadek nieprzewidzianych zdarzeń, które mogą wiązać się z dodatkowymi kosztami.

Podsumowując, inwestycja w konfigurację narzędzi analitycznych, takich jak Google BigQuery, nie wymaga dużego nakładu czasu, a może przynieść znaczące korzyści w przyszłości. Gromadzenie danych to strategiczna decyzja, która może okazać się cennym zabezpieczeniem i przewagą konkurencyjną w dynamicznie zmieniającym się świecie e-commerce. Gromadzenie danych historycznych jest kluczowe dla każdej firmy, która chce utrzymać się na właściwej ścieżce rozwoju, zwłaszcza w sytuacjach, gdy wyniki nie są zgodne z założeniami. Wykorzystanie tych danych umożliwia powrót do efektywnej strategii i wykorzystanie zgromadzonych informacji do dalszego rozwoju. 

Implementacja Google BigQuery stanowi solidne fundamenty dla systemu Business Intelligence w organizacji. Dzięki centralizacji danych, które stają się dostępne dla całej organizacji, można zapewnić wysoki poziom bezpieczeństwa w zarządzaniu dostępami. Co istotne, w momencie, gdy firma zdecyduje się na rozwijanie swojej analitycznej dojrzałości, będzie dysponowała już zgromadzonymi danymi historycznymi, gotowymi do wykorzystania w nowych mechanizmach analitycznych. To pozwala uniknąć konieczności budowania systemów od podstaw.

Podsumowanie

Zachęcam do rozważenia wdrożenia Google BigQuery, które jest inwestycją w przyszłość firmy. Koszt implementacji tego narzędzia nie jest wysoki, a korzyści mogą okazać się znaczące dla długoterminowej strategii analitycznej.

Jeśli masz pytania dotyczące Google BigQuery lub jego wdrożenia, zachęcam do zadawania ich w komentarzach lub do konsultacji z naszym specjalistą.

The post Google BigQuery – czym jest, ile kosztuje, jak wykorzystać? first appeared on Conversion.