Itu mengapa data warehouse menjadi solusi penting untuk mengolah data dari berbagai sumber untuk mendapatkan insight atau wawasan berharga demi keberlangsungan bisnis. 

Data warehouse sendiri merupakan gudang data terpusat yang memungkinkan Anda mengumpulkan, menyimpan, bahkan menganalisis data dari berbagai sumber. 

Di artikel kali ini, kami akan membahas bagaimana Anda dapat membuat data warehouse marketing menggunakan Google Cloud Platform. Ubah data mentah Anda menjadi strategi bisnis yang tepat sasaran dengan membangun data warehouse Anda sendiri!

Apa itu data warehouse

Data warehouse adalah jenis sistem manajemen data yang dirancang untuk memungkinkan dan mendukung aktivitas bisnis, khususnya dalam bidang analitik.

Database tradisional umumnya digunakan untuk pemrosesan transaksi, sementara data warehouse dirancang untuk menangani query yang lebih kompleks.

Data warehouse merupakan sistem ideal untuk memusatkan data sebuah bisnis atau organisasi dan memungkinkan integrasi dengan sumber data lain. Itulah mengapa, data warehousing mengacu pada pengumpulan data dari berbagai sumber dan menyimpannya di satu lokasi, yang sering disebut “gudang data”.

Mengapa Google Cloud Platform menjadi pilihan utama?

Google Cloud Platform adalah kumpulan layanan dan alat yang dikembangkan Google untuk penggunaan internal dan dapat digunakan serta dikembangkan oleh para developer. 

Sederhananya, platform ini memecahkan banyak masalah kompleks yang dibutuhkan saat menjalankan software dan memungkinkan para developer untuk lebih fokus pada aplikasi inti mereka, bukan pada infrastruktur di baliknya.

Pesaing populer lainnya adalah AWS milik Amazon dan Microsoft Azure. Namun untuk kebutuhan marketing, ada 3 alasan utama mengapa Google Cloud Platform lebih unggul:

• Google menawarkan banyak konektor bawaan antara rangkaian periklanan mereka dan lingkungan cloud mereka.
• Grafik identitas Google memungkinkan Anda mencocokkan data Anda dengan data pengguna Google untuk penargetan yang lebih baik.
• API machine learning Google lebih diarahkan untuk aplikasi marketing yang siap pakai.

BigQuery Google adalah data warehouse pilihan bagi sebagian besar organisasi atau bisnis yang menangani data marketing. Ada beberapa alasan yang menjadikannya pilihan, di antaranya karena penyimpanan hampir tak terbatas, biaya penyimpanan yang rendah, pembuatan query pada set data yang besar lebih cepat, serta analisis Ad-Hoc yang mudah.

Baca juga: Panduan Memilih Google Storage yang Sesuai dengan Kebutuhan Bisnis Anda

Ekstraksi data dari marketing tools

Saat membuat data warehouse marketing, kendala pertama yang akan Anda hadapi adalah kesulitan mengekstrak data dari berbagai sumber.

Anda harus mengekspor advertising data dari Google dan Facebook, memiliki data analitik dari platform situs dan aplikasi, memiliki dataset CRM, dataset transaksional, dan marketing tools tambahan seperti rangkaian marketing email Anda, tergantung pada apa saja yang Anda gunakan.

Semua platform ini memiliki data di dalamnya, dan Anda perlu mengeluarkan data tersebut. Langkah pertama dalam membangun arsitektur data warehouse marketing Anda adalah memetakan marketing stack Anda dan mengidentifikasi “skema” data yang dapat diekspor dari setiap tools.

Di Google Cloud Platform, ada beberapa cara untuk melakukan proses ini:

• BigQuery Data Transfer Service: Memungkinkan Anda untuk membuat data secara otomatis dan terjadwal dari sumber-sumber Google seperti Google Ads, Google Analytics, Youtube, dan lainnya.
• Cloud Data Fusion: Layanan ini menyediakan interface visual yang intuitif, sehingga Anda dapat dengan mudah membuat pipeline data untuk menarik data dari ratusan sumber, termasuk platform marketing non-Google ke dalam BigQuery.
• Dataflow: Jika Anda memiliki kasus penggunaan data yang lebih kompleks dan butuh pemrosesan data real-time, Dataflow bisa Anda jadikan pilihan. Layanan ini membangun pipeline streaming dan batch yang sangat skalabel.

Memvisualisasikan data dari ekstrak informasi (insight)

Setelah data sudah terkumpul pada satu sistem, memvisualisasikan data untuk mendapatkan informasi yang mudah dicerna sudah pasti menjadi tujuan Anda. Di sini lah Anda dapat melihat tren, pola, atau perilaku audiens Anda yang akan bermanfaat untuk bisnis Anda. 

Looker Studio (atau yang sebelumnya dikenal sebagai Google data Studio) merupakan alat visualisasi data yang disediakan Google. Looker Studio sudah terintegrasi penuh dengan BigQuery, sehingga Anda dapat membaca laporan dan grafik melalui dasbor interaktif di dalamnya.

Mengambil tindakan atau keputusan atas informasi dari data

Setelah membangun data warehouse marketing Anda sendiri, Anda dapat merancang aktivitas yang ingin Anda lakukan dengan fleksibilitas dan kemampuan. Google Cloud Functions adalah salah satu dari banyak alat yang tersedia melalui Google Cloud Platform untuk mewujudkan hal ini.

Ada 3 hal yang bisa Anda lakukan sebagai permulaan. Tentunya, ini bukan batasan akan apa yang bisa Anda lakukan. Semakin spesifik dan disesuaikan dengan bisnis Anda, semakin bernilai pula ide tersebut:

• Buat model cross & up-sell menggunakan recommendation API: Anda dapat membuat logic Anda sendiri untuk menentukan SKU produk mana yang akan ditampilkan di area upsell dan cross-cell di toko web Anda.
• Terapkan machine learning: Manfaatkan BigQueryML untuk dengan mudah menerapkan model ML langsung ke dataset Anda.
• Personalisasi pengalaman pelanggan: Kirim email marketing yang disesuaikan berdasarkan riwayat pembelian atau perilaku browsing mereka.

Baca juga: Backup Data Pakai Layanan Backup dan Disaster Recovery dari Google Cloud

Wujudkan transformasi bisnis bersama PointStar Indonesia

Membangun data warehouse marketing yang kuat adalah investasi jangka panjang untuk kesuksesan bisnis Anda. Proses ini membutuhkan keahlian dan pemahaman mendalam tentang platform cloud dan arsitektur data.

Untuk menjawab kebutuhan Anda, PointStar Indonesia siap membantu Anda. Kami berpengalaman dalam merancang, mengimplementasikan, dan mengelola solusi data warehouse di Google Cloud Platform.

Hubungi kami hari ini untuk konsultasi gratis dan mulailah perjalanan transformasi digital Anda!

The post Bangun Data Warehouse Marketing Anda Sendiri di Google Cloud Platform. Simak Caranya! appeared first on PointStar Indonesia.

Di artikel kali ini, kami akan memandu Anda dalam memahami dan memilih layanan Google storage yang paling sesuai untuk kebutuhan beban kerja Anda yang unik dan beragam.

1. Block storage

Block storage atau penyimpanan blok adalah metode penyimpanan dan pengambilan data dalam blok-blok berukuran tertentu. 

Metode Google storage yang satu ini cocok untuk aplikasi yang membutuhkan penyimpanan berkinerja tinggi dan latensi rendah, seperti basis data dan aplikasi yang membutuhkan throughput tinggi, IOPS tinggi, latensi sangat rendah (<1 ms), atau ketiganya.

Di Google Cloud, terdapat beberapa opsi block storage yang tersedia:

• Local SSD: Menyediakan penyimpanan sementara berkinerja tinggi yang terhubung langsung ke instans virtual machine. SSD ini cocok untuk beban kerja yang berat yang membutuhkan latensi rendah dan IOPS tinggi.
• Persistent Disk: Menawarkan penyimpanan persisten yang tahan lama dan andal yang dapat terhubung dan terlepas secara dinamis dari virtual machine.
• Hyperdisk: Menyediakan solusi terbaik untuk analitik data skala besar dan beban kerja lain yang sensitif terhadap biaya, seperti throughput atau IOPS.

2. Object storage

Data, metadata, dan pengenal unik semuanya disimpan sebagai objek terpisah dalam penyimpanan objek (atau object storage). Aplikasi yang membutuhkan skalabilitas tinggi, seperti skala multi-PB ke EB, dan durability biasanya menggunakannya. 

Beberapa contoh kasus penggunaannya meliputi jaringan distribusi konten, disaster recovery, backup target untuk aplikasi yang tidak menggunakan penyimpanan cloud, analisis data, dan beban kerja AI/ML.

Di Google Cloud, Cloud Storage merupakan solusi object storage yang tersedia dan skalabel. Selain redundansi dan aksesibilitas lintas wilayah, Cloud Storage menawarkan ketahanan 11,9 detik.

3. NFS dan multi-writer file storage

Beberapa pengguna dan virtual machine (VM) dapat membaca dan mengedit berkas menggunakan sistem berkas seperti Network File System (NFS) dan Multi-Writer File Storage. 

NFS memungkinkan beberapa pengguna untuk membaca dan menulis berkas bersama secara bersamaan, sementara Multi-Writer File Storage memungkinkan beberapa klien atau node untuk menulis secara bersamaan, sehingga cocok untuk komputasi terdistribusi, sistem kontrol versi, dan kolaborasi real-time.

Terdapat beberapa Google storage yang tersedia di Google Cloud:

• Firestore adalah layanan penyimpanan file yang terkelola penuh di Google Cloud yang menggabungkan kompatibilitas NFS dan kemampuan multi-writer menjadi satu. Dengan Filestore, Anda dapat membuat berbagi file NFS yang tersedia dan skalabel yang terintegrasi secara mulus dengan penawaran komputasi Google Cloud, termasuk Google Kubernetes Engine (GKE) dan Google Cloud VMWare Engine, yang memungkinkan beberapa kontainer dan pod untuk mengakses dan berbagi file serta menulis ke sistem file yang sama secara bersamaan.
• Google Cloud NetApp Volumes juga merupakan layanan penyimpanan file terkelola penuh yang memberikan performa tinggi dan memungkinkan Anda untuk memigrasikan dan menjalankan aplikasi serta beban kerja perusahaan yang menuntut di Google Cloud, tanpa refactoring apa pun.

Baca juga: Backup Data Pakai Layanan Backup dan Disaster Recovery dari Google Cloud

4. SMB storage

Penyimpanan ini adalah protokol berbagi berkas berbasis jaringan yang umum digunakan di ekosistem Windows untuk memungkinkan berbagi berkas dengan lancar antara virtual machine yang terhubung ke jaringan.

Selain menyediakan dukungan NFS dan dual protocol, NetApp Volumes juga memungkinkan dukungan SMB untuk penyediaan file storage untuk lingkungan aplikasi Anda.

5. Data lake dan data warehouse

Konsolidasi data dari berbagai sumber dimungkinkan oleh data lake dan data warehouse, yang juga memfasilitasi integrasi data dan menawarkan gambaran yang seragam tentang aset data organisasi. 

Keduanya berfungsi sebagai dasar bagi operasi machine learning dan memungkinkan perusahaan melakukan analitik canggih serta mengekstrak insight dari sejumlah besar data terorganisir dan tidak terstruktur.

Google Cloud memiliki solusi untuk keduanya:

• Untuk keperluan pelaporan, analisis, dan data terstruktur, ertimbangkan BigQuery sebagai solusi data warehouse Anda. BigQuery adalah gudang data yang otomatis dan mudah digunakan. Dengan menggunakan SQL, Anda dapat menyimpan dan menganalisis data dalam jumlah besar dengan sangat cepat. 
• Sebagai solusi penyimpanan raw data yang skalabel dan tahan lama untuk menciptakan data lake, Cloud Storage memfasilitasi penyerapan dan pelestarian data terorganisir, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur dalam bentuk aslinya. Selain itu, koneksinya dengan layanan Google Cloud lainnya juga lancar. 

Baca juga: Migrasi Pusat Data ke Google Cloud untuk Keamanan Bisnis

Google Cloud menyediakan semua Google storage yang Anda butuhkan, termasuk data warehousing, penyimpanan file, penyimpanan objek, dan penyimpanan blok. 

Untuk memenuhi kebutuhan penyimpanan beban kerja Anda, hubungi tim profesional kami dan kami akan bantu membuat pilihan yang tepat dan sesuai dengan kebutuhan perusahaan Anda yang unik. Anda juga bisa jelajahi lebih lanjut tentang Google Cloud dengan menelusuri laman Google Cloud kami.

The post Panduan Memilih Google Storage yang Sesuai dengan Kebutuhan Bisnis Anda appeared first on PointStar Indonesia.