行銷人此生不能沒有你!數位廣告雙神器:Google Analytics and BigQuery

文/Evelyn|編輯/KC

行銷人此生不能沒有你!數位廣告雙神器:Google Analytics and BigQuery

文/Evelyn|編輯/KC

只要是做過數位廣告、社群行銷或電商等工作的人,肯定都用過或聽過 Google AnalyticsBigQuery 這兩個工具,想在 Google Cloud Platform 上進行資料的蒐集、整合與分析,可是萬萬不能沒有這些好工具!但你對 BigQuery 了解幾分呢?你知道要如何用 BigQuery 加強你的 Google Analytics 嗎?

Spotify 之所以選擇 Google,部分原因是 Google 分析大量資料的服務 (例如 BigQuery 這類工具) 比其他雲端服務供應商更先進。

Spotify 基礎架構部門副總裁 Nicholas Harteau

BigQuery

BigQuery 是 GCP 推出的 PB 級全方位管理低成本資料倉儲系統,適合處理數據分析工作。它利用平行處理的技術,同時間在上千台的機器上,讓使用者可以輕易分析 TB 數量級的海量資料。BigQuery 適合各種類型的機構使用,沒有伺服器, 也沒有可管理的基礎架構,便不需要資料庫管理員,可以專心分析資料,使用熟悉的 SQL,找出有意義的結果。

1.  速度極快、規模極大:

BigQuery 適用於大規模的資料數據分析,可在幾秒內掃描 1 TB 的資料,掃描 1 PB 資料也能在幾分鐘之內完成。使用者可以從 Google Cloud Storage 或 Google Cloud Datastore 載入資料,也能串流到 BigQuery進行即時分析。

 

2. 安全性高、穩定性高

BigQuery 可對資料自動加密和複製,確保安全性、可用性和耐用性,也可以採用角色式的存取控制清單,利用 Google Cloud Identity & Access Management 系統設定和控制,提供更嚴密的資料保護機制。

 

3. 豐富的第三方應用和整合

GCP 的合作夥伴與第三方開發人員開發了和 BigQuery 整合的方式,讓使用者可以輕鬆載入、處理資料,同時製作互動式的資訊圖,提供整合的合作夥伴包含 LookerTableauQlikTalendGoogle Analytics (分析)、SnapLogic 等,而 BigQuery 資料轉移服務也會自動將合作夥伴 SaaS 應用程式中的資料轉移至 Google BigQuery,省時省力。

Google Analytics vs. BigQuery

無論你今天架設網站是賣商品、服務或其他用途,Google Analytics 都是目前所有網站都必備的分析工具,大家想必都不陌生。了解GA如何分析數據、如何操作、如何解讀,都可以幫你更了解你的客戶!GA可以估算銷售量、轉換率、跳出率,讓網站主掌握客戶通常如何操作你的網站、從什麼管道進入(是直接搜尋或是靠外連連結)、網站是否符合客戶需求等等,還可以直接將數據做視覺化,功能十分多元。

然而,一般認為BigQuery優於GA的主要原因有兩個:第一個也是最重要的一個,是Google Analytics(分析)採樣,其中報告的結果基於數據的一部分,而不是整個數據集。僅使用GA追蹤高流量網站的數據,最大的缺點是「自動化採樣」,這樣會使結果對於一小部分使用者而言,與整個大數據不再完全相關,讓數據不太準確。

BigQuery是採樣問題的一個更實際的解決方案,因為它允許您在短時間內查詢非抽樣數據,您可以連接它並直接從多個數據可視化工具(如Tableau)進行查詢,以創建交互式儀表板。

與採集的Google Analytics(分析)輸出相比,這樣可以獲得更準確的報告。BigQuery更有利的第二個原因是訂製,如果今天想執行更高級的分析,你可能會發現GA帶寬不夠,如果在BigQuery中使用SQL來創建複雜的指標和深入的分析會更方便。

但BigQuery的優點同時也是他的缺點。首先,使用者一定要熟悉SQL才能從如魚得水,創建的指標和分析的複雜性將也取決於用戶對SQL語言有多了解。為了正確檢索指標,還需要對數據如何構建到BigQuery表中進行深入的了解。

Fully managed, scalable and customizable platform for Predictive Digital Marketing。圖/ GCP

如果要從GA遷移到BigQuery,首先你需要一個GA360帳戶,一般GA帳戶是無法操作的。且使用BigQuery時,數據存儲和數據處理都需要成本,像是支付立即查詢的費用,但是如果使用者會用自動化報告工具(例如,連接到BigQuery並定期更新的Tableau儀表板),則成本可能會加快。

總而言之,如果您基本款的GA已經沒辦法滿足你的行銷魂,需要創建更多複雜的分析、分段和自定義報告,你又剛好有一些基本的SQL知識,那麼BigQuery是一個很棒的解決方案!

參考資料

*Google Analytics 360 + Google BigQuery for Predictive Digital Marketing
https://cloud.google.com/solutions/google-analytics-bigquery

*The Value of Google BigQuery and Google Analytics 360
https://www.lunametrics.com/blog/2017/05/17/value-of-bigquery-analytics-360/

*Exciting News from Google Analytics for BigQuery: Now, Stream Data Every 10 Minutes
https://www.martechadvisor.com/news/databases-big-data/exciting-news-from-google-analytics-for-bigquery-now-stream-data-every-10-minutes/

*Google Analytics (GA) 實用教學,快速掌握7大重點分析指標
http://transbiz.com.tw/google-analytics-%E6%95%99%E5%AD%B8-ga-%E5%88%86%E6%9E%90%E6%8C%87%E6%A8%99/

*GA360用户的BigQuery入门指引
https://www.ichdata.com/google-analytics-360-starter-guide-google-bigquery.html

CloudMile

成立於 2016 年,致力於 B2B 雲端服務,利用 Machine learning演算法及大數據分析技術,提供客戶在雲端管理應用的顧問及設計服務。目前CloudMile 提供的服務包含:語音及人臉辨識、內容推薦系統、日誌分析、預測分析及遊戲算圖、Fintech 雲端等,客戶對象遍及各大小類別之產業,為客戶建立雲端後台及伺服器架構,再導以 Google Cloud 各項技術來滿足客製化需求。

CloudMile 同時是 Google Cloud 官方的策略合作夥伴,並為亞洲唯一百分之百經營 Google Cloud 的雲端公司,目前的經營導向為管理服務,未來將會走向優化服務,目標成為亞洲首屈一指的人工智慧雲端設計商,目前已在香港設立第一座海外據點,並且正朝向東南亞邁進。


更多資訊:https://www.mile.cloud/
Facebook Fan Page: https://www.facebook.com/CloudMileFans/
聯絡我們:service@mile.cloud