BigQuery

    Datový sklad Google Cloudu, kam firmy sbírají data z e-shopu, ERP a reklamy, aby je mohly použít jinde, v reportu, segmentaci nebo predikci. Starším zápisem taky Big Query. Sám o sobě sklad report ani rozhodnutí neudělá, tomu slouží až to, co se nad ním postaví.

    K čemu je sklad reálně dobrý

    Data z e-shopu, účetnictví a reklamních účtů obvykle žijí každé v jiném systému, s jinou strukturou a jiným rytmem aktualizace. BigQuery je sjednotí na jedno místo, ve struktuře, se kterou se dá dál počítat. Sám o sobě ale ještě nic nevydělá, tomu slouží až to, co se nad ním postaví.

    Jedno místo místo roztroušených exportů

    Objednávky z e-shopu, faktury z účetnictví a data z reklamních účtů se ukládají do jednoho skladu, ne do sady tabulek, které někdo ručně slepuje jednou týdně.

    Data, která jdou použít dál

    Nad stejným skladem stojí maržový a PNO report, segmentace produktů v Google Ads, vylučování publik i skladové predikce. Protože čerpají ze stejného zdroje, čísla si mezi jednotlivými pohledy sedí.

    Kde firmy pálí peníze

    BigQuery se neúčtuje paušálem za úložiště, hlavní položka na faktuře je objem dat, který dotaz proskenuje.

    • Cena za proskenovaná data, ne za výsledek

      Dotaz, který kvůli chybějícímu partitioningu nebo clusteringu prohledá celou tabulku místo pár posledních dnů, stojí úměrně tomu, kolik dat proletí, i když report na konci ukáže pár řádků.

    • Rostoucí historie, rostoucí faktura

      Bez partitioningu podle data se i jednodenní report může počítat přes celou historii tabulky. Čím déle firma data sbírá, tím dráž takový dotaz vychází, pokud tabulky od začátku nejsou navržené s ohledem na to, jak se budou používat.

    • Problém, který se ukáže až na faktuře

      Špatně navržené tabulky nejsou vidět v reportu, jsou vidět až v účtu za cloud na konci měsíce.

    • Mýtus: BigQuery je drahé a jen pro velké firmy

      Tahle obava firmy často odradí ještě dřív, než se podívají na reálnou cenu. BigQuery má štědrý free tier a u malého až středního e-shopu se běžný provoz vejde do free tieru nebo vyjde na řádově stovky korun měsíčně. Cena roste s objemem dat a dotazů, ne s velikostí firmy, takže menší e-shop neplatí za kapacitu enterprise zákazníka.

    Proč BigQuery, ne Keboola nebo Snowflake

    BigQuery je výchozí volba Datimo pro nové datové sklady. Ne ze zvyku, ale z pár konkrétních důvodů.

    Stejný cloud, kde už kampaně běží

    Google Ads a GA4 jsou součástí stejného ekosystému, segmentace produktů a vyloučení publik tak nejedou přes další vrstvu propojení mezi cloudy.

    Cena podle spotřeby, ne podle balíčku

    Platí se podle proskenovaných dat a štědrého free tieru, ne podle paušálního tarifu za nástroj nebo počet konektorů. Menší firma tak neplatí za kapacitu, kterou nevyužije.

    Sklad a výpočet na jednom místě

    V článku Google Cloud vs. Keboola popisujeme, kdy se těžké transformační joby vyplatí přesunout z Kebooly na vlastní hosting. Když sklad i výpočet zůstanou v Google Cloudu, takový přesun později nevyžaduje migraci dat mezi platformami.