Krzysztof Modrzewski – wywiad po semKRK#23 BIG

Najlepiej to znaleźć jednak kurs, ale nie po to, żeby się zapisać, tylko ściągnąć sobie plan lekcji, a później poprosić Gemini lub ChatGPT, aby po kolei nauczył Cię wszystkiego, co powinno być w tych lekcjach.

Oprócz tego:
Oficjalna dokumentacja Google Cloud: skup się na sekcjach dotyczących BigQuery, w szczególności na przewodniku dla początkujących, składni SQL oraz przykładach zapytań. Google często udostępnia również darmowe warsztaty i laby na platformie Qwiklabs (część Google Cloud Skills Boost), które są świetne do praktycznej nauki.

Praktyczne projekty: zacznij od prostych zadań, takich jak analiza danych GA4 w BigQuery (np. segmentacja użytkowników, analiza ścieżek konwersji), a następnie przejdź do bardziej złożonych zapytań i łączenia danych z innych źródeł (np. CRM, dane o wydatkach na reklamę).

1. Skalowalność i wydajność. Excel ma ograniczenia co do liczby wierszy i wydajności przy dużych zbiorach danych. W marketingu B2B, gdzie analizujemy zachowania tysięcy (lub milionów) potencjalnych klientów na różnych etapach lejka sprzedażowego, dane z kampanii, CRM, strony internetowej, BigQuery pozwala na szybkie przetwarzanie terabajtów danych. Możesz w kilka sekund zanalizować historię interakcji 100 000 firm.

2. Integracja danych. W Excelu łączenie danych z wielu źródeł (GA4, CRM, platformy reklamowe, dane o transakcjach) jest ręczne i podatne na błędy. BigQuery umożliwia automatyzację procesów ETL (Extract, Transform, Load), co oznacza, że dane są regularnie ładowane, transformowane i gotowe do analizy. Przykładowo, możesz połączyć dane o wydatkach na kampanie Google Ads z danymi o konwersjach z GA4 i informacjami o przychodach z CRM, aby obliczyć CAC (Customer Acquisition Cost) czy ROAS dla poszczególnych segmentów klientów B2B.

3. Zaawansowana analityka i predykcje. BigQuery w połączeniu z innymi usługami Google Cloud (np. BigQuery ML) umożliwia tworzenie modeli predykcyjnych. Dla marketingu B2B może to oznaczać prognozowanie, które firmy najprawdopodobniej dokonają zakupu, którzy klienci są zagrożeni odejściem (churn), lub optymalizację budżetów reklamowych na podstawie przewidywanego LTV (Lifetime Value) klienta. W Excelu takie analizy są bardzo ograniczone lub niemożliwe do wykonania na dużą skalę.

4. Wizualizacja w Looker Studio. BigQuery bezproblemowo integruje się z Lookerem. Dzięki temu możesz tworzyć interaktywne pulpity nawigacyjne i udostępniać je zespołowi marketingowemu czy zarządowi. W Excelu często kończy się na statycznych wykresach lub konieczności ręcznej aktualizacji.

Nie, to nie jest "karmienie Google danymi za darmo". Płacisz za usługę, a umowa jasno określa, że Twoje dane należą do Ciebie i są przez Google przetwarzane wyłącznie w celu świadczenia uzgodnionych usług.

1. Google Cloud działa na zasadzie multitenancy, ale Twoje dane w Twoim projekcie są logicznie i fizycznie izolowane od danych innych klientów.

2. Google gwarantuje zgodność z kluczowymi regulacjami takimi jak RODO (GDPR), HIPAA czy ISO 27001. Te umowy wyraźnie określają, że Google nie ma prawa wykorzystywać Twoich danych do celów szkolenia własnych modeli ani do celów komercyjnych bez Twojej zgody.

3. Wszystkie dane w BigQuery są domyślnie szyfrowane w spoczynku i w transporcie. Masz również możliwość używania własnych kluczy szyfrujących (Customer-Managed Encryption Keys – CMEK) dla dodatkowej kontroli.

4. W Google Cloud masz pełną kontrolę nad tym, kto ma dostęp do Twoich danych, dzięki IAM (Identity and Access Management). Możesz precyzyjnie zarządzać uprawnieniami na poziomie projektu, zestawu danych czy tabeli.

Dane są miarodajne, jeśli są poprawnie zbierane i reprezentują rzeczywistość. BigQuery nie wpływa na miarodajność danych, tylko ich użyteczność.

Niezależnie od liczby użytkowników czy zakupów BigQuery przyda się, gdy:
– potrzebujesz integrować dane z wielu źródeł, których Excel już nie ogarnia,
– chcesz wykonywać złożone zapytania, które wymagają dużej mocy obliczeniowej,
– planujesz automatyzować raportowanie i wizualizację danych,
– zaczynasz myśleć o zaawansowanej analityce (np. budowaniu modeli predykcyjnych, segmentacji behawioralnej).

BigQuery nie ma minimalnego progu danych, aby były "miarodajne". Miarodajność zależy od jakości zbieranych danych. Jest to rozwiązanie skalowalne, więc sprawdzi się zarówno dla kilkudziesięciu użytkowników, jak i milionów. Częściej korzystają z niego średnie i duże firmy, ale nie ze względu na minimalną liczbę użytkowników, a potrzebę i złożoność analizy.

BigQuery ma model rozliczeń pay-as-you-go, co oznacza, że płacisz tylko za to, czego używasz (przechowywanie danych, zapytania). Dla małych firm, przy niewielkiej ilości danych i zapytań, koszty mogą być bardzo niskie, często nawet darmowe w ramach limitów Free Tier. Dopiero przy dużej skali danych i częstych, złożonych zapytaniach koszty rosną.

Zgadzam się, że na samym początku mała firma może efektywnie zarządzać danymi w Excelu lub prostszych narzędziach. Jednak w miarę wzrostu firmy, zwiększenia liczby źródeł danych, użytkowników i kampanii ręczne zarządzanie staje się nieefektywne i kosztowne. Inwestycja w BigQuery na wczesnym etapie może być traktowana jako inwestycja w skalowalną infrastrukturę analityczną, która zaoszczędzi czas i pieniądze w przyszłości.

Moim zdaniem, małe firmy powinny rozważyć BigQuery, jeśli przewidują szybki wzrost danych i potrzebę zaawansowanej analityki w przyszłości. Jednak jeśli skala danych jest naprawdę minimalna i nie ma perspektyw na szybki rozwój, a do tego firma nie ma zasobów do obsługi, to w tym momencie faktycznie może to być niekonieczna inwestycja.