Google BigQuery är en plattform för datahantering och analys som tillåter organisationer att hantera och analysera stora mängder data på ett effektivt sätt. BigQuery är en molnbaserad lösning, vilket innebär att användare inte behöver oroa sig för underhåll eller skalning av datacenter.
Med dess enkla gränssnitt och kraftfulla frågefunktionalitet är det ett viktigt för organisationer som vill få insikter och förbättra sin verksamhet genom dataanalys. BigQuery’s främsta mål är att ge användare möjlighet att utföra snabba och avancerade sökningar på stora mängder data, inklusive åtgärder som gruppering, sammanfattning, indelning och liknande. Dessa frågeoperationer görs genom språket SQL.
Vad är SQL?
SQL (Structured Query Language) är ett standardiserat språk som används för att hantera och manipulera data i en relationsdatabas. SQL används för att utföra operationer som att skapa och ändra tabeller, söka och hämta data, samt för att skapa och köra rapporter.
SQL är ett språk som används för att hantera och analysera data. Det används tillsammans med andra tekniker för att hjälpa företag och organisationer att få bättre förståelse för sin data och fatta bättre beslut. SQL är ett kraftfullt verktyg för att analysera och extrahera information från stora datamängder. Det är också mycket användbart för att koppla ihop och sammanställa data från flera källor.
För att kunna använda dig av BigQuery krävs det att du har kunskaper inom SQL och kan skriva frågeoperationer för att få ut den datan du vill från plattformen. En SQL-query som t.ex. ska hämta ut de mest besökta sidorna på en hemsida kan se ut på följande sätt:
SELECT page_url, COUNT(*) as page_views
FROM *din datakälla*
GROUP BY page_url
ORDER BY page_views DESC
LIMIT 10;
Vad kan BigQuery användas för?
Genom BigQuery kan du enkelt komma åt obehandlad data som samlas in för din webbplats eller app. Det innebär att du kan se all trafik som kommit in till hemsidan utan någon ytterligare filtrering eller urval som kan finnas i Google Analytics.
BigQuery är en särskilt användbar tjänst för organisationer som samlar in och analyserar stora mängder av data från många olika källor, eftersom det ger möjligheter att koppla ihop och analysera dessa data på ett enkelt och effektivt sätt.
Ett exempel på hur BigQuery kan användas är inom området e-handel. Ett e-handelsföretag kan använda BigQuery för att analysera sin kunddata, inklusive köphistorik, beteende på webbplatsen och så vidare, för att få insikter om sina kunder och förbättra sin verksamhet. Du kan också genomföra realtidsanalyser i BigQuery vilket är en fördel för exempelvis ett e-handelsföretag under black friday då du kan följa hur datan kommer in i realtid. I GA4 tar det lite längre tid att behandla datan och du kan inte se den direkt på samma sätt som du kan i BigQuery.
Webinar: Analysera dina besökare
Vill du bli bättre på att analysera dina besökare och deras beteende på webbplatsen? Titta på vårt webinar så lär vi dig mer om beteendeanalys, verktyg och hur du kommer igång enkelt och snabbt!
Vad kostar BigQuery?
Priserna för BigQuery varierar beroende på hur mycket du använder den, mängden data som hanteras och den mängd frågor som utförs. Generellt prissätts BigQuery som en tjänst med en månatlig faktureringsmodell, med priser baserade på användningen av datalagring och frågor.
För att få en mer exakt prisbild rekommenderar jag att du besöker Googles BigQuery-prissida och använder priskalkylatorn för att få en anpassad prisprognos baserad på din användning. Du kan också kontakta Google för en detaljerad prisoffert och för att diskutera dina specifika krav och behov.
Hur kommer jag igång med BigQuery?
Du kan komma åt BigQuery genom att gå in på Google Console och från menyn där scrolla ner till “Big Data” sektionen och klicka på BigQuery. Du behöver nu skapa upp ditt första projekt, klicka på “Create Project” och följ instruktionerna. Nu är du inne i BigQuery.
För att sedan få in data i ditt projekt behöver du skapa upp ett dataset. För att göra detta går du in i ditt projekt och klickar på “Create Dataset”.
Härifrån följer du stegen och skapar upp ett dataset. Viktigt att notera är att BigQuery börjar samla in data från den dagen du skapar ett dataset där och tar inte in historisk data.
För att få access till hela BigQuery behöver du även lägga in betalningsuppgifter för ditt projekt. Lägger du inte in betalningsuppgifter kommer du enbart ha access till testmiljön.
Tips!
Lär dig grunderna i hur du bygger en dashboard för att visualisera din data och lättare kunna få insikter och kunna dra viktigt slutsatser.
Vill du lära dig mer om digital analys och digital marknadsföring?
Behöver ni hjälp med att komma igång med analys och digital marknadsföring? Kontakta gärna oss här på Maia så hjälper vi dig!
Vi har även flera webinars planerade framöver inom många spännande ämnen inom digital marknadsföring. Se till att anmäla dig för att inte missa tillfällen som ger dig ny kunskap gratis! Hos oss kan du även se tidigare webinars.
