Odkryj potencjał hurtowni danych i BigQuery  

Zmiany we współczesnym świecie są niewiarygodnie szybkie i nieprzewidywalne. Zauważamy to szczególnie w marketingu internetowym. To, co dotychczas było zarezerwowane dla największych graczy, dzisiaj jest na wyciągnięcie ręki dla tych małych i średnich. Zaawansowane technologie stają się powszechne i tanie. Dzisiaj Big Data, AI, hurtownie danych, aplikacje typu no-code wychodzą z technologicznego undergroundu i rozsiadają się w mainstreamie. Najwięksi dostawcy usług reklamowych tacy jak Meta czy Google, dostarczają nam wielu gotowych rozwiązań automatyzujących i optymalizujących pracę. W efekcie pracujemy mniej nad optymalizacją kampanii jednocześnie dostarczając lepsze wyniki. Bardzo często wyniki automatycznych kampanii są dużo lepsze od ręcznej optymalizacji człowieka. To wszystko brzmi świetnie, jednak biorąc pod uwagę fakt, że korzystają z tego również nasi konkurenci rodzi zasadnicze pytanie – jak mam z nimi konkurować? Odpowiedzi dostarczają nam dobre dane. Z jednej strony mamy dostęp do historycznej ilości informacji, Big Data, zaawansowanych narzędzi monitorujących ruch a z drugiej te dane są wybrakowane i niskiej jakości. Skuteczną metodą poprawiającą jakość naszych danych jest ich agregacja, oczyszczenie i przetwarzanie w tzw. jednym źródle prawdy – hurtowni danych. W dzisiejszym artykule przyjrzymy się bliżej hurtowni danych i temu, jakie ma ona zastosowanie w marketingu online.

 Co to jest hurtownia danych?

Hurtownia danych (ang. data warehouse) to złożony system przeznaczony do przechowywania, integracji oraz zarządzania dużymi zbiorami danych pochodzących z różnych źródeł. Jej głównym celem jest zapewnienie jednolitego, spójnego i łatwo dostępnego repozytorium informacji, które wspiera procesy decyzyjne w organizacji. Hurtownie danych skupiają się na agregowaniu strukturyzowanych danych, które są następnie wykorzystywane do analiz biznesowych, raportowania i Business Intelligence. Zagregowane i przetworzone dane możemy na różne sposoby aktywować np. wysyłać informacje do narzędzi marketingowych.

Hurtownia danych a baza danych – różnice  

Główna różnica między hurtownią danych a bazą danych tkwi w zakresie ich przeznaczenia oraz sposobie użycia danych, które przechowują. Baza danych to system, który jest zaprojektowany do przechowywania i zarządzania danych w obrębie określonej aplikacji lub dla konkretnego projektu biznesowego. Służy ona głównie do operacji dziennych, takich jak wprowadzanie, aktualizacja czy pobieranie danych w czasie rzeczywistym. Hurtownia danych, w przeciwieństwie do bazy danych, służy jako centralne repozytorium dla danych pochodzących z wielu różnych źródeł. Jest ona zaprojektowana do przechowywania dużych wolumenów danych historycznych, które są następnie wykorzystywane do prowadzenia analiz biznesowych, raportowania i wsparcia procesów decyzyjnych. Hurtownie danych są przystosowane do szybkiego przetwarzania złożonych zapytań na dużych zbiorach danych, co pozwala na generowanie wglądów biznesowych i wsparcie strategicznych decyzji. W związku z tym, hurtownie danych są bardziej skoncentrowane na analizie i agregacji danych dla potrzeb Business Intelligence, podczas gdy bazy danych koncentrują się na codziennej obsłudze i zarządzaniu bieżącymi operacjami.

Wzrost Popularności Hurtowni Danych

W ostatnim czasie obserwujemy znaczący wzrost popularności hurtowni danych, co w dużym stopniu można przypisać wprowadzeniu na rynek usługi Google Analytics 4 (GA4) i jej integracji z BigQuery. GA4, jako narzędzie do analizy danych z witryn internetowych i aplikacji mobilnych, dostarcza ograniczone możliwości w zakresie przetwarzania i analizy danych. Dopiero połączenie GA4 z BigQuery otwiera drogę do pełniejszej i bardziej zaawansowanej analizy danych, umożliwiając użytkownikom wykorzystanie pełnego potencjału danych zbieranych przez GA4.

Rozwój Sieci i Wymogi Technologiczne

Ponadto dynamiczny rozwój Internetu, od wczesnego Web 1.0 do obecnych faz Web 4.0 i nadchodzącego Web 5.0, znacząco wpływa na wymagania stawiane technologiom serwerowym i bazodanowym. W erze Web 4.0 charakteryzującej się m.in. automatyzacją, zaawansowaną analizą danych i coraz większą rolą sztucznej inteligencji, istotne staje się stosowanie skalowalnych, elastycznych i mocno zaawansowanych technologicznie rozwiązań. Hurtownie danych w połączeniu z usługami cloudowymi doskonale wpisują się w te wymogi, oferując organizacjom możliwość efektywnego przetwarzania i analizy dużych zbiorów danych. Cloud computing zapewnia elastyczność i skalowalność niezbędną do obsługi rosnącej ilości danych oraz złożonych zadań analitycznych, jednocześnie minimalizując koszty infrastruktury i zarządzania.

Znaczenie hurtowni danych dla Przyszłości Biznesu

W świetle tych zmian hurtownie danych nabierają jeszcze większego znaczenia jako narzędzia umożliwiające firmom nie tylko efektywne zarządzanie informacjami, ale również wykorzystanie zaawansowanych technologii analitycznych do uzyskiwania głębokich i wartościowych insightów.

Zalety korzystania z hurtowni danych

Rozwój technologii, zwłaszcza w obszarze analizy danych, wymusza adaptację do nowych warunków i wykorzystanie nowoczesnych narzędzi. Hurtownie danych nie są już tylko opcją – stały się koniecznością. Szczególnie w dobie niskiej jakości danych w połączeniu z dynamicznie zmieniającym się rynkiem, dostęp do jakościowych informacji ma decydujące znaczenie w wypracowaniu przewagi konkurencyjnej. Poniższa lista korzyści odnosi się do wykorzystania hurtowni danych oraz ekosystemu Google Cloud w prowadzeniu prac analitycznych.

Moc Obliczeniowa i Skalowalność

BigQuery i GCP oferuje dostęp do najnowocześniejszych procesorów generujących olbrzymie moce obliczeniowe, umożliwiając szybką obróbkę ogromnych zbiorów danych. Na danych pracujemy z minimalnym opóźnieniem, mamy wrażenie, że wszystko dzieje się w czasie rzeczywistym. Jest to szczególnie ważne w kontekście Big Data, gdzie potrzeba zarządzania i analizowania dużych wolumenów informacji.

Cena

Korzystając z usług chmurowych, możecie znacznie obniżyć koszty infrastruktury IT, płacąc jedynie za faktycznie wykorzystane zasoby. Skalowalność chmury pozwala na elastyczne dostosowanie zasobów do aktualnych potrzeb.

Rozwiązywanie Problemów z GA4

Integracja hurtowni danych z GA4 pozwala na rozwiązanie wielu problemów związanych z GA4. Ułatwia czyszczenie i modelowanie danych, przetwarzanie ich w celu otrzymania jakościowych danych i raportów. Nie bez znaczenia jest również możliwość tworzenia dedykowanych modeli atrybucji oraz budowanie modeli prognostycznych.

Zarządzanie Rozproszonymi Źródłami Danych

Hurtownie danych umożliwiają efektywne zarządzanie wieloma rozproszonymi źródłami danych, agregując je w jednym miejscu. Dzięki temu marketing może analizować ROI i ROAS w odniesieniu całego marketingu, a nie ograniczając się do jednego kanału. 

Badania Heurystyk SEO

Wykorzystanie hurtowni danych umożliwia przetwarzanie i analizę danych SEO, w tym modelowanie sprzedaży dla słów kluczowych. W efekcie otrzymujecie dane zbliżone do tych uzyskiwanych z Google Ads. Pozwala to na lepsze zarządzanie procesami SEO i analizę wpływu poszczególnych działań na realizację celów np. sprzedaży. Dzięki hurtowni danych z zagregowanymi danymi do tzw. jednego źródła prawdy możemy testować różne hipotezy i heurystyki np. czy UX wpływa na pozycję, czy ruch z bloga przekłada się na sprzedaż czy może jaki wpływ na pozycję mają określone techniki pozyskiwania linków?

Zaawansowane Raporty i Aktywacja Danych

Hurtownie danych ułatwiają tworzenie zaawansowanych raportów, które integrują wiele źródeł danych. Pozwala to na lepsze zrozumienie działań marketingowych np. ROAS w odniesieniu do całego marketingu z uwzględnieniem różnych modeli konwersji. Wnioski z analiz możecie aktywować np. tworząc nowe listy remarketingowe, wysyłane do systemów reklamowych takich jak Programmatic, Google Ads czy Facebook Ads.

Integracja Danych Small, Thick i Big Data

Hurtownie danych umożliwiają integrację i analizę różnych rodzajów danych, od Small Data przez Thick Data po Big Data. W ten sposób uzyskujemy pełny (360’) obraz naszych użytkowników, klientów, działań marketingowych czy zachowań w witrynie.

Zarządzanie Projektami Badawczo-Rozwojowymi

Hurtownie stają się ważnym narzędziem w zarządzaniu projektami badawczo-rozwojowymi oraz badaniach rynku. Korzystają z tego zarówno stratedzy, jak i R&D.

Dokładniejsza Identyfikacja Użytkownika

Dzięki zaawansowanym możliwościom analizy, hurtownie danych umożliwiają dokładniejszą identyfikację i segmentację użytkowników. W rozproszonych źródłach danych, bez pełnej integracji user-id lub fingerprintów nie mamy wiarygodnej informacji o użytkowniku, a co za tym idzie nie możemy analizować jego ścieżek czy modeli atrybucji.

Wsparcie Procesów w Automatyzacji

Automatyzacja i marketing automation stają się bardziej efektywne dzięki dobrym danym. Hurtownie danych mogą je dostarczyć. W efekcie otrzymujemy niesamowite możliwości w prowadzeniu personalizowanego marketingu, który odchodząc od tradycyjnego STP wchodzi w świat mikro-segmentacji.

Lepsze Planowanie i Prognozowanie

Zagregowane dane, szczególnie połączenie small, thick i big data, pozwala na budowanie skutecznych modeli predykcyjnych. Jest to szczególnie istotne przy planowaniu budżetów i przyszłych działań marketingowych.

Zaawansowane Analizy i Wykorzystanie AI

Hurtownie danych, w połączeniu z GA4 i BigQuery, otwierają nowe możliwości w zakresie zaawansowanych analiz. Dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji (AI) i gotowych modeli uczenia maszynowego (ML), organizacje mogą przeprowadzać głębsze i bardziej złożone analizy danych. Pozwala to na odkrywanie ukrytych wzorców, przewidywanie trendów i optymalizację działań marketingowych. Uważam, że GA4 jest usługą kompletną jedynie po połączeniu jej z GCP i BQ.

Architektura Hurtowni Danych, Data Lake i Data Mesh

Architektura hurtowni danych jest zaprojektowana do efektywnego przechowywania, zarządzania i analizowania dużych ilości strukturyzowanych danych biznesowych. Tradycyjnie, opiera się ona na modelu centralizowanym, gdzie dane z różnych źródeł są transformowane i ładowane do jednolitej, spójnej bazy. Przykładem jest władowanie do hurtowni danych z CRM, GA4, Google Ads, FB Ads, Ceneo, GSC, Google Sheets i np. Ahrefs. Ten model umożliwia łatwe tworzenie raportów i analiz, oferując jednocześnie wysoki poziom zarządzania i bezpieczeństwa danych.

Data Lake – Jezioro danych

Data lake, z kolei, to bardziej elastyczne rozwiązanie, które przechowuje duże ilości surowych, niesortowanych danych w ich pierwotnym formacie. Data lake umożliwia przechowywanie nie tylko strukturyzowanych, ale także pół-strukturyzowanych i niesortowanych danych, co jest przydatne w przypadkach, gdy dane nie są od razu gotowe do analizy, ale mogą być wykorzystane w przyszłości. Przykładem jest wrzucenie skanów faktur, filmów, zdjęć czy różnych innych ‘śmieci’ 🙂 Data lakes używane są w połączeniu z hurtowniami danych, gdzie pełnią rolę magazynu dla surowych danych przed ich przetworzeniem i załadowaniem do hurtowni. Data lakes mogą być przetwarzane przez systemy AI, np. wytrenowane już modele Vertex AI.

Data Mesh – Zdecentralizowane dane

Data mesh to stosunkowo nowa koncepcja w architekturze danych, która zamiast na centralizacji, skupia się na decentralizacji zarządzania i przetwarzania danych. W modelu data mesh, odpowiedzialność za dane jest rozdzielana między różne zespoły lub działy, które zarządzają i udostępniają swoje dane jako produkty danych. Ta koncepcja sprzyja większej elastyczności i szybkości w dostępie do danych, a także promuje kulturę współdzielenia i współpracy danych w całej organizacji. Przykładem jest stosowanie różnych technik wizualizacji danych, gdzie niektóre raporty zasilane są danymi z hurtowni danych a inne connectorem do systemu raportowego z pominięciem hurtowni. W Data Mesh liczy się wynik, a nie centralizacja. 

Każda z tych architektur ma swoje specyficzne zalety i zastosowania. Hurtownia danych jest idealna dla dobrze zdefiniowanych zadań analitycznych, data lake lepiej sprawdza się w pracy z Big Data i ML. Data mesh natomiast, ze swoim podejściem decentralizacyjnym, jest odpowiedni dla organizacji poszukujących większej agilności i autonomii w zarządzaniu danymi.

Czym jest Big Query?

BigQuery to hurtownia danych Google będąca częścią ekosystemu Google Cloud Platform. Jako serwerowy system zarządzania bazami danych, BigQuery umożliwia szybką analizę i przetwarzanie danych w chmurze, oferując przy tym elastyczność i skalowalność niezbędną do obsługi złożonych zapytań i dużych wolumenów danych.

Główne Możliwości BigQuery

Poniżej lista głównych usług BQ i GCP, które wykorzystuję w analizie danych:

• BigQuery (BQ): Serce platformy, oferujące szybkie przetwarzanie zapytań i analizę dużych zbiorów danych. Z jego pomocą użytkownicy mogą wykonywać skomplikowane analizy i wyciągać wnioski z danych w czasie rzeczywistym. System wykorzystacie zarówno do małych analiz, jak i łączenia ich z Big Data. Zapytania w BQ możemy pisać zarówno w SQL, jak i wykorzystując do tego celu Pythona.
• BigQuery ML (BQML): To funkcjonalność BQ, która umożliwia tworzenie, wdrażanie i wykorzystywanie modeli uczenia maszynowego bezpośrednio w BigQuery. BQML upraszcza procesy analityczne, umożliwiając wykorzystanie zaawansowanych technik ML bez potrzeby znajomości języków programowania.
• Vertex AI: Integracja z Vertex AI rozszerza możliwości BigQuery o bardziej zaawansowane narzędzia uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, co pozwala na tworzenie i wdrażanie skomplikowanych modeli AI.
• Magazynowanie Danych (Storage): GCP oferuje wydajne i skalowalne rozwiązania do przechowywania danych, zarówno dla aktualnych potrzeb operacyjnych, jak i długoterminowego archiwizowania. 
• Recommendations AI: To usługa, zintegrowana z BigQuery, która umożliwia aktywację danych w celu tworzenia spersonalizowanych rekomendacji dla klientów.

Hurtownie Danych w obliczu Marketingu 5.0

Marketing, jego znaczenie i zastosowanie stale ewoluuje i obecnie uważa się, że jesteśmy w czasach tzw. Marketingu 5.0. Stanowi on odpowiedź na rosnącą cyfryzację, łącząc świat technologii z humanistycznym podejściem do konsumentów. Charakteryzuje się on wykorzystaniem zaawansowanych technologii, takich jak sztuczna inteligencja (AI), big data i automatyzacja, tworząc bardziej spersonalizowane, angażujące i wartościowe doświadczenia dla klientów. Dane i AI są sercem marketingu 5.0.

Hurtownie danych są nieodzownym elementem tego nowego paradygmatu. Stanowią one fundament, na którym można budować zaawansowane strategie nie tylko marketingowe, ale i analityczne. Dzięki gromadzeniu, integracji i analizie danych z różnorodnych źródeł, hurtownie danych umożliwiają przedsiębiorstwom przekształcenie surowych danych w wartościowe insighty. Umożliwiają one personalizację, targetowanie, automatyzację i optymalizację kampanii marketingowych. Podnoszą efektywność działań w naszym złożonym i chaotycznym świecie.

Przeczytaj także: GTM Server-Side: nowy standard śledzenia i zbierania danych

Google i Ewolucja do Marketingu 5.0

Google, jako lider w dziedzinie innowacji technologicznych, aktywnie podąża ścieżką ewolucji marketingu do wersji 5.0. Przez oferowanie narzędzi takich jak BigQuery czy integracji z GA4, Google zapewnia przedsiębiorstwom przestrzeń do rozwoju i doskonalenia własnych technologii marketingowych (MarTech). W ten sposób umożliwia firmom nie tylko przetrwanie, ale i kwitnienie w dynamicznie zmieniającym się krajobrazie marketingowym, gdzie dane i AI stają się kluczowymi składnikami sukcesu.

Podsumowanie

Marketing 5.0 wraz z rozwojem AI zrewolucjonizował sposób, w jaki marki komunikują się z rynkiem. Hurtownie danych, będące centrum tego ekosystemu, umożliwiają nam wykorzystanie tych zaawansowanych narzędzi do tworzenia bardziej efektywnych strategii. Ten trend zauważa również Google, z jednej strony dostosowując swoje narzędzia do zmian na rynku a z drugiej próbując zdominować rynek usług Cloud, na którym są już potężni gracze tacy jak Amazon i Microsoft. Na rynku usług Cloudowych i hurtowni danych, Google jest najsłabszym graczem posiadającym najmniejszy udział na rynku. Może za sprawą GA4 firma zrealizuje swoje cele i małymi kroczkami zwiększy swój udział na tym rynku?