Максим Кулиш — OWOX-Russia — ICBDA2016
•
0 likes•812 views
"Опыт объединения потоков онлайн- и офлайн-данных в Google BigQuery". Международная научно-практическая конференция International Conference on Big Data and its Applications (ICBDA) выросла из мероприятия Big Data Russia и проводится один раз в год, объединяя на одной площадке создателей новых технологий в области больших данных, представителей бизнеса, а также научных сотрудников и молодых ученых. Организаторы: Rusbase и Global Innovation Labs. Организаторы ICBDA благодарят Data-Centric Alliance (DCA) за поддержку мероприятия, а также отдельное спасибо Artox Media и NVIDIA.
Максим Кулиш — OWOX-Russia — ICBDA2016
- 1. Три кита объективной аналитики. Опыт объединения потоков онлайн и офлайн данных в Google BigQuery Максим Кулиш Руководитель отдела аналитики
- 2. Сегодня в программе 0. Зачем бизнесу объективная онлайн-аналитика 1. Преимущества и ограничения счетчиков онлайн-аналитики 2. Получение полных данных Google Analytics в Google BigQuery 3. Объединение онлайн и офлайн в единую систему аналитики 4. Примеры визуализации на данных Google BigQuery 5. Пошаговая схема объединения данных
- 3. Зачем бизнесу объективная аналитика? Что для этого нужно?
- 4. Роль счетчика онлайн-аналитики Online Campaigns Рекламные сервисы Усилия Расходы Visitors behavior Online Analytics Tracking Sales & Customers CRM, ERP Результат Доход
- 5. Почему Google Analytics Google Analytics and Google Tag Manager Dominate Fortune 500 in 2015 / www.e-nor.com
- 6. Ограничения Google Analytics 1. Расхождения с CRM, ERP // потери сбора в онлайне 2. Сэмплирование // нет доверия к отчетам 3. Нет репроцессинга // нельзя изменить исторические данные 4. Не все типы данных расширяемые // нельзя загрузить статус, маржу 5. Расходы не связаны с конкретной сессией // статическая атрибуция 6. Отчеты ограничены интерфейсом // недоступны произвольные отчеты 7. Сложные отчеты - “черный ящик” // нельзя проверить расчеты
- 7. Получение полных данных Google Analytics Веб-сайт, Мобильный сайт, Мобильные приложения Google BigQuery Google Analytics 360 +8 hours Стандартный экспорт 1 Google Analytics Core API Стриминг сессий +24 hours Стриминг 2 Стриминг хитов +5 min
- 8. Почему Google BigQuery 1. Быстрый // Террабайты обрабатываются за секунды 2. Масштабируемый // резервные сервера Google Cloud Platform 3. Удобный и понятный // SQL-like синтаксис, аддоны, сообщество 4. Легкая интеграция // большое количество готовых библиотек 5. Надежный // SLA 99.9% uptime 6. Безопасный // PCI DSS, ISO 27001, SOC 2 & SOC 3 Type II 7. Экономически выгодный // low price, не нужны физические сервера и ПО
- 9. Способы интеграции с Google BigQuery 1. Google Cloud Storage в CSV / JSON 2. ETL 3. REST API 4. SDK 5. JDBC 6. ODBC 7. Command-Line
- 10. Google BigQuery MySQL Потоки онлайн и офлайн данных Google Sheets Google Data Studio
- 11. Платные рекламные кампании IT АтрибуцияUX
- 12. Атрибуция
- 13. Веб-сайт, Мобильный сайт, Мобильные приложения Google Analytics 1 Расходы на платное привлечение 2 6 Google Data Studio Google Sheets 5 Схема объединения онлайн и офлайн ERP/CRM 4 Google BigQuery 3 Google Sheets 2
- 14. Преимущества нашего подхода 1. Скорость внедрения // Достаточно Google Analytics и выгрузки из офлайн 2. Гибкость // SQL, быстрое подключение дополнительных сервисов 3. Прозрачность // доступ к полным данным в Google BigQuery 4. Безопасность // авторизация к Google-аккаунту, стандарты PCI DSS, ISO 5. Цена // оплата только за использованные ресурсы
- 15. А где же обещанные киты аналитики? ...decide and act! Collect Process Analyze
- 16. Ссылки по теме 1. Google BigQuery 2. Google Analytics Enhanced Ecommerce 3. Google Analytics Collection Limits and Quotas 4. Google Data Studio 5. Google Data Studio Gallery
- 17. Максим Кулиш Руководитель отдела аналитики mail@owox.ru www.owox.ru Вопросы?