資料倉儲、資料湖泊與 DMP 介紹與比較

數位轉型趨勢下,企業蒐集的資料量體越來越大,來源、格式與應用也漸趨多元。因應此一趨勢,企業的資料架構與管理思維也不斷在演進。

以往各單位彼此獨立蒐集資料,為解決這種「資料孤島」的問題,開始有「資料倉儲」集中式儲存企業各個部門的資料。而隨著近年資料科學與大數據興起,資料集延伸,企業逐漸希望由大量未經處理的原始資料 (raw data) 開始著手,也因而有了「資料湖泊」的概念產生。

本文分別針對常見的資料倉儲 (Data Warehouse)、資料湖泊 (Data Lake) 與數位廣告應用常見的 DMP (Data Management Platform) 比較差異。
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[全球案例] 聯合利華如何使用 Google Cloud 優化行銷活動

知名跨國消費品公司聯合利華 Unilever 擁有包括多芬 Dove、立頓 Lipton 和 Ben&Jerry 在內的 400 多個品牌,是全球最大的消費品公司之一,業務遍及全球 190 多個市場。公司的核心目標是在環境和社會兩方面建立一個永續經營的業務,透過對話與消費者建立「一對一消費者關係」,這項價值 10 億美金的投資旨在建立專屬聯合利華的數據,而不再透過時程相對較久的廣告代理公司來取得資料,Google Cloud 在其中扮演至關重要技術支援的角色。 繼續閱讀 “[全球案例] 聯合利華如何使用 Google Cloud 優化行銷活動”

Martech 必看!手把手教學帶您正確的建立行銷資料倉儲 (二)

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轉換

本節介紹如何準備分析用的資料,包含清理和重新整理格式以達到資料集的一致性。您希望分析人員能夠在幾乎沒有程式撰寫的情況下清理資料,例如:可自動擴充的分散式環境。

您可以使用 BigQuery 從一個表移轉到另一個表或使用 View 進行批量轉換 。但是對於更進階的轉換,您可能會更喜歡視覺化工具,它以最少的程式需求來處理 pipeline 中數 TB 的資料

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如何在 Google Cloud 上打造廣告平台基礎設施:總覽

本文是在 Google Cloud Platform (GCP) 上打造廣告平台系列的總覽。由於廣告平台涵蓋不同服務,並且服務不同的使用者,本系列文章將提供「共用」與「特定」的基礎架構選項。

此系列的運作方式

此系列有兩個主軸:

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Google Cloud BigQuery 助行銷科技業者 Viant 打造自動化資料探勘工具,10 倍優化客戶服務效率

Viant Technology 是一家在美國的行銷科技公司,讓行銷人員能夠規劃執行並衡量他們對數位媒體做的投資。其中 Viant Technology 使用 Potens,一套基於 BigQuery 的強大高效大數據工具,在美國服務超過 2.5 億的用戶,替跨裝置廣告提供精確投放資源、觸及率及廣告估價等功能。

Google Cloud 實質效益

  • 提供 Business Intelligence (BI) 團隊完整的自助串流廣告日誌存取權
  • 根據不同需求擴增/減,無需額外花費添購和管理硬體
  • 團隊可以快速的回覆客戶複雜的資料查詢
  • BI 團隊能有效處理較以往多出 10 倍量的客戶問題
  • 運營團隊每個月服務高達 25 萬筆資料查訊

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