Este 2023 será el año en que Google Universal dejará de funcionar para dar paso a Google Analytics 4, y junto a esto, se viene una serie de cambios importantes que nos empujan cada vez más a la creación de un ecosistema digital de datos, y lo primero que necesitamos saber es:
¿Qué es BigQuery?
Google BigQuery (GBQ) es parte de la solución mayor llamada Google Cloud Platform (GCP), que está orientada a dar servicios de computación y almacenamiento a los diferentes usuarios.
Dentro de esta plataforma, Google BigQuery llena la necesidad de almacenar, procesar y disponibilizar los datos recopilados, y al ser un servicio, te ahorras los costes de programación y facilita la información a usuarios menos técnicos.
En pocas palabras, Google BigQuery será nuestro almacén de datos donde se le dará vida a estos datos para ser usados.
Te compartimos 5 razones por las que Google BigQuery puede ser una excelente opción:
1. GA4 está diseñado para trabajar con GBQ
El ecosistema de datos es un conjunto de infraestructura y softwares que permiten gestionar la información de forma correcta.
Tener un ecosistema de datos es algo que está empujando mucho Google últimamente con la incorporación de GA4, llevándonos fuertemente a la integración de GBQ+GA4+Looker (conoce más).
No está demás recordar que la exportación de datos de GA4 no es retroactiva, es decir, sólo tendremos datos desde que activamos el producto o servicio.
El ecosistema te permitirá trabajar, disponibilizar y visualizar de forma correcta TODOS los datos de tu compañía, pero como bien dice la palabra, esto es un ecosistema que estará rodeado de diferentes actores que confluyen en este espacio.
2. Fácil de gestionar y escalable
Una de las ventajas de usar Google BigQuery es que es realmente sencillo, cualquier persona que esté relacionado con el mundo de los datos, como el equipo de Data Science, BI o analítica puede entrar muy fácilmente a GBQ.
Del mismo modo, la barrera de entrada para usar GBQ para el equipo de marketing no es tan complicada como podría parecer, comenzar a hacer las primeras query de SQL es bastante sencillo, y a diferencia del Excel, está pensado para crecer y escalar sin límite y siempre siendo rápido.
3. Respaldo de los datos
Es bien sabido que los datos son un activo importante, hay publicaciones en importantes medios que hablan acerca de que los “datos son el nuevo petróleo”, pero en realidad implica mucho esfuerzo en recopilarlos, sin embargo, en muchas ocasiones se ve que no están respaldados si no que se consultan on-demand.
Esto puede traer los siguientes problemas:
– Si las consultas son muy grandes o son muchas consultas, la plataforma se vuelve lenta o presenta inestabilidad.
– Los servicios pueden presentar inestabilidad, limitándose el acceso a los datos o no pudiendo recuperarlos cuando los necesitamos.
– No tenemos respaldo, es decir, si la agencia que corre campañas pagadas en Google o Meta nos quitan los permisos, no tendremos respaldo de la información o peor aún, si un servicio cierra, podemos perder todos nuestros datos históricos (Sunset de Google Universal te estoy mirando).
Por estos 3 puntos y muchos otros más, es bueno tener una copia de seguridad de los datos que se va recopilando; dejar estos activos en manos de terceros significa dejar esta responsabilidad en ellos.
4. Alta integración con productos de Google
Debido al empuje que ha tenido GBQ con GA4, otros equipos no se han quedado atrás, como lo es la integración con Google Spreadsheet, Google Search Console, y Google Ads
5. Flexibilidad y pensado para el análisis de datos
Uno de los puntos más importantes es el enfoque que tiene Google BigQuery, sitúa los datos en el centro y sobre él, construye el ecosistema de datos.
En su diseño, Google BigQuery no está pensado para ser utilizado como una base de datos tradicional en una aplicación web o una app no para volcar datos analíticos, ser procesados allí y disponibilizarlos a los diferentes equipos que los trabajarán. Esto implica que, Google BigQuery a pesar de ser una base de datos, y muchas veces se siente como base de datos tradicional, su enfoque y esfuerzos vayan al análisis de datos como un complemento y no como sustituto.
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