Тарифы
Блог
Сервисы
Сквозная аналитика
Generator
Генератор объявлений и управление ставками
Выгрузка и загрузка данных из разных систем
Загрузка расходов
Загружайте рекламные расходыв Google Analytics и Яндекс Метрику
Leads
Автоматизация экспорта лидов
из рекламных кабинетов
Аудитории
Автоматизация загрузки аудиторий
в рекламные кабинеты
Data Backup
Миграция данных
из Google BigQuery в ClickHouse
Контакты
19 января 2024

Как выбрать СУБД для маркетинга: сравнение и примеры

В этом руководстве мы рассмотрим критерии выбора СУБД для маркетинга, проведем сравнение вариантов, дадим рекомендации и покажем примеры использования таких систем.
Сегодня маркетинговые данные — это основа для принятия обоснованных бизнес-решений. Данные помогают понимать потребности клиентов, отслеживать и прогнозировать тренды, выстраивать общение с аудиторией и корректировать маркетинговые стратегии. Однако сбор и анализ маркетинговых данных — немалый вызов для современного бизнеса.

Компании ежедневно сталкиваются с потоками информации из социальных сетей, электронной почты, CRM и других источников. Управление большим объемом данных без специализированной системы приводит к хаосу, потери ценной информации и упущенным возможностям. Представьте себе ситуацию: ваши маркетинговые данные распределены по разным источникам, таблицам и файлам. Информация дублируется и не складывается в цельную картину, а решения, которые вы принимаете на основе данных, становятся все менее обоснованными.

Справиться с этим помогают системы управления базами данных (СУБД). Правильно подобранная СУБД — это не просто инструмент управления информацией. Это единое пространство для всех ваших маркетинговых данных, которое гарантирует их точность, целостность и доступность в любое время.

В этой статье мы разберем ключевые аспекты выбора СУБД, сравним различные варианты и рассмотрим примеры использования СУБД в маркетинге.

Что такое маркетинговые данные и чем они отличаются от других типов данных

Маркетинговые данные — это комплекс сведений о поведении и предпочтениях потребителей, истории покупок, и других ценных для бизнеса данных.

К основным отличиям маркетинговых данных от других типов данных относятся:
1
Многообразие
Маркетинговые данные могут быть структурированными и неструктурированными и поступать из разных источников, а значит — требовать комплексного подхода к анализу. Структурированные данные обычно представлены в виде числовых показателей и укладываются в табличные форматы. Это, например, данные об объемах продаж, количество кликов по рекламе или демографическая информация о клиентах. Неструктурированные данные, напротив, не подчиняются традиционной схеме организации и часто содержат текст, изображения и социальные сигналы (лайки, комментарии). Эти данные сложнее анализировать: так, отзывы клиентов, записанные в свободной форме, нуждаются в особых методах обработки.
2
Динамичность
Вторая особенность маркетинговых данных заключается в их динамичности. Они постоянно обновляются и изменяются, отражая тренды и поведение потребителей. Маркетинговые данные также уникальны тем, что они часто напрямую связаны с реакциями клиентов на маркетинговые кампании. Это требует от бизнеса способности к быстрой обработке поступающей информации и адаптации к меняющимся условиям.
3
Размер
Маркетинговые данные часто характеризуются значительным размером и ежедневно дополняются новой информацией. Данные о продажах и конверсиях, взаимодействия с клиентом в цифровом пространстве — каждое новое событие добавляет новые слои информации, которую нужно хранить и обрабатывать.
Таким образом, маркетинговые данные – это многомерный пазл, который очень сложно собрать без единой системы управления данными. Правильно подобранная СУБД позволяет не просто хранить информацию, но и быстро обрабатывать ее и использовать для оптимизации маркетинговых стратегий.

Требования к СУБД для маркетинговых данных

Для эффективной работы с маркетинговыми данными, СУБД должна соответствовать ряду ключевых требований:

  • Масштабируемость: СУБД должна адаптироваться к росту объема данных и уметь работать как с небольшими, так и с очень большими объемами информации. Например, при увеличении количества клиентов и транзакций, система должна адаптироваться к новым условиям без потери производительности.

  • Гибкость: СУБД должна поддерживать различные типы данных и обрабатывать как структурированные, так и неструктурированные данные. Кроме того, СУБД должна поддерживать работу с распределенными базами данных и широкий диапазон сетевых протоколов, чтобы обеспечивать эффективную координацию и доступ к данным вне зависимости от их расположения.

  • Производительность: Важно оценивать возможности СУБД по обработке и оптимизации запросов и использованию параллельных архитектур. Так, маркетологу могут понадобиться данные о реакции пользователей на новую рекламную кампанию – для этого СУБД должна будет обрабатывать множество запросов. Использование параллельных архитектур позволяет СУБД распределять нагрузку, что особенно важно при работе с большими массивами данных, например, при сегментации аудитории или анализе поведенческих шаблонов.

  • Обработка данных в реальном времени: Способность к быстрой обработке запросов и обновлению данных критически важна для маркетинга. СУБД должна оперативно реагировать на изменения в потребительском поведении и условия рынка.

  • Конфиденциальность и надежность: Данные внутри СУБД должны быть надежно защищены от несанкционированного доступа. Система также должна обеспечивать сохранность информации и безотказность работы. Критически важны возможность восстановления после сбоев и резервное копирование данных.

  • Поддержка языка запросов: СУБД должна поддерживать стандартные языки запросов. Многие современные системы совместимы со стандартами языка SQL, но некоторые из них включают и дополнительные расширения.

Варианты СУБД для маркетинга

Каждую СУБД можно отнести к определенному типу, который определяет ее характеристики. Рассмотрим разные виды СУБД, а также их сильные и слабые стороны:

  • Реляционные базы данных (SQL), такие как MySQL и PostgreSQL, – хороший выбор для работы со структурированными данными. Их сильные стороны – это стабильность, надежность и хорошо знакомые многим стандарты SQL-запросов. Слабая сторона – классические реляционные базы хуже справляются с большими объемами неструктурированных данных.

  • NoSQL базы данных, например, MongoDB. Это гибкие системы, которые хорошо проявляют себя в работе с неструктурированной информацией. Также NoSQL отлично подходят для работы с большими данными и распределенными системами. Слабые стороны – могут быть уступать другим решениям в согласованности и стандартизации данных.

  • Хранилища данных и PaaS (Platform as a Service) (Google BigQuery, Amazon Redshift, ClickHouse). Такие системы удобны для интеграции с другими облачными сервисами и подходят для компаний без собственной крупной инфраструктуры. Сильные стороны: масштабируемость, скорость обработки запросов, помощь в решении комплексных аналитических задач. Слабые стороны: зависимость от поставщика услуг, потенциальные ограничения настраиваемости и высокие затраты на использование.

Выбор системы управления данными зависит от потребностей маркетинга и типов данных, с которыми вы работаете. Каждая СУБД может предложить бизнесу свои уникальные возможности и преимущества, подробнее о которых мы поговорим ниже.

Преимущества использования специализированной СУБД для маркетинговых данных

Можно выделить несколько преимуществ СУБД, которые помогают в работе с маркетинговыми данными. К ним относятся:

  • Данные всегда под рукой. Возможность оперативно получать нужные данные – ключевое преимущество в маркетинге. СУБД обеспечивает быстрый доступ к информации, которая может быть своевременно использована для оптимизации маркетинговых кампаний.

  • Вы можете быть уверены в актуальности данных. Точные и актуальные данные критически важны для процесса принятия решений в маркетинге. Компании, использующие СУБД, могут быть уверены в релевантности информации, на которой основаны их бизнес-решения.

  • СУБД объединяет данные в единую систему. СУБД хранят информацию централизованно: интеграция данных внутри системы уменьшает проблемы несогласованности, например, дублирования записей. Это особенно полезно в маркетинге, где часто нужно анализировать данные, полученные из разных источников.

  • Данные надежно защищены. Безопасность данных — критически важный аспект для любой организации. СУБД защищает информацию от несанкционированного доступа и потери, а также обеспечивает конфиденциальность данных о клиентах.

  • СУБД могут адаптироваться к объему и сложности данных. По мере роста бизнеса меняются и его потребности — особенно в маркетинге, где объемы данных постоянно растут. Правильно подобранная СУБД обеспечит масштабируемость системы и ее адаптацию к динамичным условиям рынка.

  • Данные представлены в наглядной форме. Некоторые современные СУБД предлагают инструменты визуализации данных и легко интегрируются с внешними аналитическими платформами.

  • СУБД помогает лучше понять рынок и увеличить прибыль. Использование СУБД дает бизнесу лучшее представление о предпочтениях клиентов и условиях рынка – а значит, помогает улучшить финансовые результаты.

Популярные решения СУБД для маркетинговых данных

Каждая система управления данными обладает своими уникальными функциями, ценовой политикой и вариантами использования. Давайте рассмотрим несколько ведущих современных СУБД и то, что они могут предложить вашему бизнесу:

  • PostgreSQL: Это условно-бесплатная реляционная СУБД с открытым кодом, которая известна своей надежностью и широким набором функций. PostgreSQL работает на всех основных операционных системах и поддерживает широкий спектр типов данных. Особенно хорошо PostgreSQL подходит для организаций, которым требуется мощная и гибкая система без сопутствующих затрат на коммерческие СУБД. Кроме того, PostgreSQL — постоянно развивающаяся система с активным сообществом пользователей и широкой поддержкой плагинов.
Из минусов и ограничений PostgreSQL можно отметить снижение производительности при обработке больших и сложных данных, ограниченные возможности масштабирования и сложность настройки для неопытных пользователей.

  • MySQL: Еще одна бесплатная система управления данными с открытым кодом, MySQL, известна простым интерфейсом и удобством использования. Эта СУБД интегрирована во множество веб-приложений и платформ и особенно популярна в сфере малого бизнеса. Большие корпорации также доверяют ей работу с данными – например, Facebook использует MySQL в качестве своей основной СУБД.
Среди минусов MySQL: скромные возможности масштабирования по сравнению более продвинутыми решениями и потенциальные трудности при обработке больших объемов данных. Внедрение этой системы также может потребовать дополнительных усилий для обеспечения высокого уровня безопасности.

  • MongoDB: В отличие от реляционных СУБД, упомянутых выше, MongoDB – это хранилище данных, основанное на модели NoSQL. MongoDB известна гибкостью при работе с большими объемами неструктурированных данных. Это делает ее особенно полезной для маркетинга и в сценариях, когда нужно оперировать различными типами данных, например, для анализа социальных сетей. Гибкость и масштабируемость MongoDB выгодны для бизнеса, которому требуется база данных, способная быстро расти и менять структуру. Возможности MongoDB можно использовать в облачной инфраструктуре Google с помощью сервиса Atlas.
Среди минусов можно отметить, что MongoDB использует собственный, отличный от SQL, язык запросов, а для достижения оптимальной производительности вам может потребоваться тщательная оптимизация схемы данных.

  • ClickHouse: Эта популярная колоночная СУБД от Яндекс известна, прежде всего, высокой скоростью работы. Платформа отличается хорошей масштабируемостью и может обрабатывать несколько терабайт данных в секунду. Среди прочего, ClickHouse используется в маркетинге для анализа поведения клиентов, работы с моделями атрибуции и сегментации. Будучи платформой с открытым исходным кодом, ClickHouse может стать экономичным вариантом для стартапов и среднего бизнеса. Важно отметить, что данные в ClickHouse хранятся на серверах в России, – это делает платформу особенно подходящей для компаний, базирующихся в РФ.
Однако у ClickHouse существуют и некоторые ограничения. Поскольку платформа оптимизирована для обработки запросов к одной таблице, пользователи могут столкнуться с неудобствами при соединении таблиц. Кроме того, ClickHouse прежде всего ориентирован на аналитические запросы и в нем нет поддержки полноценных транзакций.

  • Amazon Redshift: Amazon Redshift - это облачный сервис управления данными, встроенный в экосистему Amazon Web Services (AWS). СУБД Redshift хорошо масштабируется, эффективна при сложных запросах и превосходно справляется с обработкой огромных объемов данных. Amazon Redshift – оптимальный выбор для организаций, которые анализируют большие данные из разных источников, например, для платформ электронной коммерции и агентств аналитики. Redshift предлагает разные модели ценообразования: оплата по запросу, когда вы платите только за фактическое время использования сервиса (может быть выгодно для проектов с непостоянной нагрузкой) и предоплата на определенный срок (обычно дешевле, если использовать сервис на постоянной основе).
Российским компаниям важно учитывать, что данные в Redshift хранятся на серверах Amazon, расположенных за пределами РФ. Это может создавать определенные риски, учитывая требования законодательства и текущий геополитический контекст. К тому же, использование Redshift создает зависимость от экосистемы AWS, что может стать ограничивающим фактором для некоторых компаний. В отличие от некоторых других СУБД, у Amazon Redshift не столь гибкая настройка управлении ресурсами – это важный фактор, если ваша работа предусматривает специфические требования к обработке данных.

  • Google BigQuery. Еще один облачный вариант. BigQuery — мощный инструмент, который особенно хорош при работе с большими объемами информации. Он легко масштабируется, поддерживает SQL-запросы и подходит для компаний, которые стремятся использовать все возможности big data. В маркетинге BigQuery используют для работы с данными в режиме реального времени, анализа взаимодействия с клиентами и оценки эффективности рекламных кампаний. Кроме того, интеграция BigQuery с другими облачными сервисами Google делает его мощным и универсальным инструментом маркетинговой аналитики.
Важно отметить, что расходы на использование BigQuery могут значительно вырасти при активном использовании сервиса, поскольку его ценовая модель основана на объеме обрабатываемых и хранимых данных. К тому же, полная зависимость от облачной инфраструктуры Google может быть ограничивающим фактором для некоторых компаний, особенно на территории РФ.

Примеры использования СУБД в маркетинге

Использование СУБД приносит ощутимую пользу в различных отраслях бизнеса. Рассмотрим несколько примеров известных компаний, которые успешно работают с системами управления данными:

  • Amazon: Аналитика больших данных — это основа бизнес-модели Amazon. Компания создала экосистему Amazon Web Services (AWS), в рамках которой функционирует СУБД Amazon Redshift. Анализ данных позволяет Amazon прогнозировать, какие товары с наибольшей вероятностью будут востребованы клиентами и оптимизировать процессы складирования и доставки. Работа с данными в реальном времени позволяет Amazon применять модель динамического ценообразования: компания меняет цены миллионы раз в день на основе различных факторов, включая поведение клиентов. Кроме того, актуальные и точные данные клиентов помогают Amazon создавать системы рекомендаций, которые приносят компании до 35% годовой выручки.

  • Netflix: Успех Netflix во многом обусловлен использованием данных клиентов для улучшения качества услуг. Компания собирает подробную информацию о зрителях, чтобы персонализировать просмотр и предоставлять максимально точные рекомендации. Так, около 80% всех просмотров Netflix привлекает благодаря системе рекомендаций. Анализ данных также лежит в основе производства оригинального контента Netflix — это помогает привлекать аудиторию и получать высокие оценки критиков.

  • Starbucks: Starbucks использует системы управления данными для улучшения качества обслуживания клиентов. Компания собирает подробную информацию о привычках клиентов с помощью программы лояльности и мобильного приложения. Данные используются для персонализации рекомендаций, разработки маркетинговых кампаний и даже выбора местоположений новых магазинов. Starbucks использует платформу Mammoth Analytics для автоматизации и управления большими данными. Эта система позволяет Starbucks загружать миллиарды строк маркетинговых данных из разных стран, находить закономерности и тренды, и принимать бизнес-решения.

Как выбрать СУБД для маркетинга: рекомендации Garpun

Выбор СУБД для маркетинга — это задача, которая требует комплексного и вдумчивого подхода. Ниже мы предлагаем набор рекомендаций, который поможет определиться, какая система управления данными больше подходит для ваших нужд.

  • Оцените свою модель данных.
  1. Для структурированных данных подойдет реляционная СУБД. Если ваши данные вписываются в реляционную модель (например, записи о клиентах, данные о продажах), рассмотрите такие варианты, как MySQL или PostgreSQL.
  2. Для неструктурированных или полуструктурированных данных (например, данных из социальных сетей, мультимедийного контента) подходит NoSQL СУБД. Если вы работаете с разнообразными и переменчивыми данными, обратите внимание на MongoDB.

  • Подумайте, насколько для вас важна масштабируемость. Облачные решения, такие как Amazon Redshift или Google BigQuery, идеально подходят для работы с растущими объемами данных. Но если масштабируемость – не ваш приоритет, учитывайте, что решения, реализуемые на собственных серверах дадут больше контроля над физической инфраструктурой и обеспечением безопасности.

  • Учитывайте скорость обработки запросов. Если вам нужна высокая скорость обработки больших объемов данных, стоит обратить внимание на ClickHouse. Эта СУБД предоставляет преимущество в скорости, особенно актуальное для маркетинга, где требуется оперативно реагировать на рыночные изменения.

  • Сравните стоимость использования СУБД. У систем с открытым исходным кодом, таких как MySQL или PostgreSQL, нет лицензионных сборов, но при этом следует учитывать общую стоимость владения, включая внедрение, поддержку и обслуживание. Затраты на коммерчески-ориентированные системы могут быть выше, но такие СУБД часто предлагают лучший функционал и удобны в использовании, а также обеспечивают качественную поддержку.

  • Учитывайте конкретные маркетинговые нужды. Для оптимизации продаж рассмотрите СУБД с продвинутыми возможностями обработки и анализа данных. В этом контексте стоит обратить внимание на BigQuery и Redshift. Для управления взаимоотношениями с клиентами подойдут такие системы, как PostgreSQL или MySQL.

  • Подготовьтесь к будущему. Выбирая СУБД, думайте не только о своих текущих запросах, но и том, как они изменятся со временем. Оцените, какие СУБД смогут адаптироваться под ваши нужды по мере роста бизнеса и его потребностей.

В заключение стоит отметить, что выбор СУБД – это только первый шаг. Далее вашими ключевыми задачами станут настройка и успешная интеграция СУБД в существующую инфраструктуру бизнеса. Такие сервисы, как Garpun, могут предоставить в этом профессиональную поддержку и помочь максимально эффективно использовать возможности выбранной СУБД. Используйте преимущества современных систем управления данными и вы обязательно улучшите свои результаты в бизнесе!
Хотите первыми узнавать о новостях маркетинговой аналитики и обновлениях Garpun? Подписывайтесь на наш канал в Telegram!
Самые популярные статьи