Все, що треба знати про BigQuery: що це, навіщо та які переваги для маркетингу. 

Почну з простого та основного, із офіційного визначення (перекладав його з англійської, тому вийшло не таке вже й офіційне))

BigQuery – це кероване безсерверне сховище даних від Google, яке пропонує масштабований аналіз великих обсягів даних. Платформа - підтримує запити за допомогою діалекту SQL. Має також вбудовані можливості машинного навчання.

Я прекрасно розумію, що не всі офіційні визначення одразу зрозумілі, але все ж в них часто ховається позиціонування продукту, тому я вирішив все ж додати його на початку поста. Але далі давайте поговоримо по простому))

🤔 Навіщо ж потрібен BigQuery? 

Якщо коротко, щоб збирати та зберігати дані з різних систем в одному місці. Тобто фактично це така собі хмарна база даних від компанії Google.

⬇ В чому ж його переваги для маркетологів?

Дисклеймер. Пункти нижче не є послідовним списком від найбільшої переваги до найменшої чи навпаки. Кожен із пунктів нижче є важливим по своєму і заслуговує на твою увагу.

⚡ Можливість обійти обмеженнями інтерфейсу Google Analytics 4.

У тебе великий проект і ти постійно стикаєшся з проблемами семплінгу даних?

Ти б хотів мати можливість проаналізувати дані за період більший ніж 14  місяців? (Якщо ти не знав, то в будь-яких кастомних звітах це не можна зробити)

Функціоналу інтерфейсу не вистачає, щоб побудувати звіт, який потрібно?

В будь-якому з цих випадків тобі дорога до BigQuery. Робота з сирими даними допоможе обійти будь-які обмеження інтерфейсу.

⚡ Можливість побудувати наскрізну аналітику і автоматизувати будь-яку іншу звітність.

Постійно бігаєш по безлічі різних кабінетів: Google Ads, Facebook Ads, Google Analytics, Call Tracking, CRM, щоб зрозуміти наскільки ефективно перформить реклама і все рівно не можеш все скласти до купи?

Знову ж таки тобі шлях до BigQuery. В цій системі ти зможеш скласти всі свої дані в сирому вигляді і залишиться тільки в якомусь зовнішньому тулі, типу Power BI, Tableau чи Looker побудувати фінальний звіт.

Звісно, наскрізну аналітику можна побудувати і без BigQuery. Є багато інших способів. Але варіант з BigQuery є одним з найпопулярніших, і не просто так. (Детальніше порівняння способів побудови наскрізної аналітики- то тема для іншого поста)

⚡ Безкоштовний старт.

Google при реєстрації надає безкоштовні кредити, яких для більшості компаній вистачить на 3 місяці роботи. Тобто ти зможеш повноцінно оцінити інструмент не оплачуючи його.

⚡ Доступна цінова політика.

Малий бізнес у багатьох випадках зможе влазити в безкоштовні ліміти і взагалі не витрачати додатковий бюджет на BigQuery. Для великого ж бізнесу декілька сотень доларів на місяць зазвичай не є якоюсь проблемою.

⚡ Легке використання Machine Learning.

Думаю, не потрібно детально пояснювати, що використання Machine Learning може значно спростити аналіз та навіть відкрити нові інсайти.

В BigQuery вам не потрібно бути дата-саєнтистом, щоб почати використовувати ML зі своїми даними. Все робиться хоч і не в два кліки звісно, але досить просто і зручно.

Наприклад, можна всього за декілька годин навчитись сегментувати базу клієнтів з допомогою ML на основі даних RFM-аналізу (recency, frequency, monetary)