大数据分析对于有效的数字营销至关重要
Posted: Sat Feb 01, 2025 8:01 am
。让我们仔细看看大数据在数字营销中的重要性。
大数据：数字营销的关键
大数据是指从电子邮件、视频观看、网页浏览、SNS、应用程序等服务以及传感器、智能电表和 RFID 等物联网设备（使用非接触式方式读写数据）中获得的大量数据。无线电波。指：
数字营销使用各种方法分析这些大数据，从而可以将其用于销售预测、库存管理和向用户提出建议。大数据如今已成为数字营销的关键。
数据仓库 (DWH) 的重要性日益增加
数据仓库（DWH）在利用大数据方面发挥着重 印度尼西亚号码数据 要作用。
DWH 是收集大数据的“存储设施”的意思。存储在这里的数据可用于使用 AI（人工智能）和 BI（商业智能）工具进行决策。通过使用这些工具进行分析，我们可以能够为市场营销、企业管理改革和新业务创造做出贡献。
为了有效利用大数据，需要将大数据储存库（DWH）和处理储存大数据的AI、BI工具结合起来，才能充分发挥大数据的优势。这是有可能的。
Google BigQuery 是一家在利用大数据方面有着良好记录的公司。
Google BigQuery 可以做什么
google_bigquery 可以做什么
Google BigQuery 是 Google 提供的云服务 Google Cloud Platform (GCP) 中包含的服务之一，可以视为云端的 DWH。
您可以使用 Google BigQuery 做什么？以下是 Google BigQuery 的一些主要优势：
海量日志分析
Google BigQuery 可以高效分析海量日志。例如，各大SNS等社交媒体、电子商务网站等数千万、数亿用户使用的服务每天都会积累大量、种类繁多的数据。 Google BigQuery 使得高速分析这些海量数据成为可能。
经营战略的制定及修订、经营效率的提升
Google BigQuery 还可以帮助您规划和修改您的业务策略。通过利用大量的日志分析，您可以了解用户趋势，审查贵公司提供的服务，预测销售额以及其他战略性业务和服务推广应用。此外，数据聚合可以超高速进行，这也使数据分析工作更加高效。
实时分析
Google BigQuery 的独特之处在于它可以高速分析海量大数据。云端的高性能服务器可以在短时间内处理大量查询（处理请求），使我们能够实时分析用户访问情况并显示最佳广告等。
例如，在物流行业，可以实时分析配备各种传感器的卡车获得的数据，并用于确定最佳运输路线和管理车辆调度。
Google BigQuery 的用例
什么是 Google BigQuery 案例研究
Google BigQuery 在数字营销领域究竟是如何应用的？这里我们将介绍Google已发布的三个Google BigQuery的使用示例。
使用 Google BigQuery 构建数据分析平台（MonotaRO, Inc.）
在线工具零售商MonotaRO自称是一家“数据驱动的公司”，很早就开始使用数据分析来实施数字营销。该公司重视基于数据分析的决策，自2008年以来就构建了支持决策的数据分析基础设施，并在各种情况下加以运用。然而，由于环境是在本地，服务器、软件和其他一切都必须在内部操作，公司遇到了数据分析无法跟上其快速增长的问题。
为了解决这个问题，我们引入了 Google BigQuery。因此，我们能够将公司的所有数据整合到 Google BigQuery 中，以前需要一整天才能完成的数据分析现在只需几分钟即可完成。我们成功加强了数据分析基础设施，包括提高报告数量增加了十倍。
大数据：数字营销的关键
大数据是指从电子邮件、视频观看、网页浏览、SNS、应用程序等服务以及传感器、智能电表和 RFID 等物联网设备（使用非接触式方式读写数据）中获得的大量数据。无线电波。指：
数字营销使用各种方法分析这些大数据，从而可以将其用于销售预测、库存管理和向用户提出建议。大数据如今已成为数字营销的关键。
数据仓库 (DWH) 的重要性日益增加
数据仓库（DWH）在利用大数据方面发挥着重 印度尼西亚号码数据 要作用。
DWH 是收集大数据的“存储设施”的意思。存储在这里的数据可用于使用 AI（人工智能）和 BI（商业智能）工具进行决策。通过使用这些工具进行分析，我们可以能够为市场营销、企业管理改革和新业务创造做出贡献。
为了有效利用大数据，需要将大数据储存库（DWH）和处理储存大数据的AI、BI工具结合起来，才能充分发挥大数据的优势。这是有可能的。
Google BigQuery 是一家在利用大数据方面有着良好记录的公司。
Google BigQuery 可以做什么
google_bigquery 可以做什么
Google BigQuery 是 Google 提供的云服务 Google Cloud Platform (GCP) 中包含的服务之一，可以视为云端的 DWH。
您可以使用 Google BigQuery 做什么？以下是 Google BigQuery 的一些主要优势：
海量日志分析
Google BigQuery 可以高效分析海量日志。例如，各大SNS等社交媒体、电子商务网站等数千万、数亿用户使用的服务每天都会积累大量、种类繁多的数据。 Google BigQuery 使得高速分析这些海量数据成为可能。
经营战略的制定及修订、经营效率的提升
Google BigQuery 还可以帮助您规划和修改您的业务策略。通过利用大量的日志分析，您可以了解用户趋势，审查贵公司提供的服务，预测销售额以及其他战略性业务和服务推广应用。此外，数据聚合可以超高速进行，这也使数据分析工作更加高效。
实时分析
Google BigQuery 的独特之处在于它可以高速分析海量大数据。云端的高性能服务器可以在短时间内处理大量查询（处理请求），使我们能够实时分析用户访问情况并显示最佳广告等。
例如，在物流行业，可以实时分析配备各种传感器的卡车获得的数据，并用于确定最佳运输路线和管理车辆调度。
Google BigQuery 的用例
什么是 Google BigQuery 案例研究
Google BigQuery 在数字营销领域究竟是如何应用的？这里我们将介绍Google已发布的三个Google BigQuery的使用示例。
使用 Google BigQuery 构建数据分析平台（MonotaRO, Inc.）
在线工具零售商MonotaRO自称是一家“数据驱动的公司”，很早就开始使用数据分析来实施数字营销。该公司重视基于数据分析的决策，自2008年以来就构建了支持决策的数据分析基础设施，并在各种情况下加以运用。然而，由于环境是在本地，服务器、软件和其他一切都必须在内部操作，公司遇到了数据分析无法跟上其快速增长的问题。
为了解决这个问题，我们引入了 Google BigQuery。因此，我们能够将公司的所有数据整合到 Google BigQuery 中，以前需要一整天才能完成的数据分析现在只需几分钟即可完成。我们成功加强了数据分析基础设施，包括提高报告数量增加了十倍。