1.データベースとは何か？
Magiqについての説明の前に、分析において用いられるデータベースについてお話します。
データベースとは、データを一つの場所に集積したもののことです。
データベースの基本形であるリレーショナルデータベースにおいては、データを行と列からなるテーブルによって管理します。二次元の票をイメージしていただくと分かりやすいかもしれません。また、複数のテーブルが相互に関連付けられることで、データの関係性を表現します。
こうしたデータベースを扱う際に用いられるのが、SQLと呼ばれる標準言語です。
具体的にどのような場面でSQLを活用するのかについては、後ほど見ていきましょう。
データベースにおけるデータの型においては、こちらの記事をご参照ください。
ここまでデータベースについて説明してきましたが、マーケティングとデータベースがどのように関連しているのでしょうか。
マーケティングにおいては、
- 顧客データ
- 購買履歴
- キャンペーン情報
- ウェブ上での行動データ
などといった、様々なマーケティングにまつわるデータを集積します。これらを分析することにより、顧客セグメンテーション、顧客の行動パターンの特定、キャンペーンの効果測定、市場トレンドの洞察といった情報を得られ、マーケティング戦略の決定や施策の評価に役立てることができます。
2.Bigqueryを用いたデータ集計・分析・活用の流れ
では、マーケティングにおけるデータ分析が実際にどのような流れで行われているのか見ていきましょう。
顧客から収集されたデータはBigQueryなどのツールに蓄積されます。BigQueryとは、Googleが提供しているデータウェアハウスのことで、大量のデータの格納・管理を行うことができます。しかし、BigQueryにただデータを蓄積させているだけでは、有用な洞察を得ることができません。データを分析するためには、知りたい情報に応じてデータを加工する必要があります。
例えば、30代男性のサイト閲覧履歴と商品購入の関係について分析したいと仮定します。BigQuery上には顧客がどのページを閲覧したのかの履歴や商品購入に関するデータが蓄積されていますが、当然そこにはターゲットである30代男性以外のデータも混ざっていますし、ページ閲覧履歴と購入履歴のデータが別々に格納されていて関係を分析しづらい状態になっています。そこで、データから30代男性のものだけを取り出したり、同一の顧客の閲覧履歴と購入履歴を紐づけたりといったようなデータの加工が必要になってきます。
この加工の過程で、データベース言語であるSQLが使われます。SQLを用いることで、データの取得・検索、結合など様々な加工を行うことができます。
3.Magiqでできること
SQLはデータを加工するために必要不可欠ですが、構文を一から書くためには文法を覚える必要があり、初心者の方にとってはどうしてもハードルが高くなってしまうという問題点があります。
また、エラーが起きるたびに文法ミスを確認し、直すという作業は非効率的です。
Magiqは、この面倒なSQL構文を書くというプロセスをサポートし、業務を効率化することに役立つツールです。
データセットからのテーブル選択、項目選択、複数テーブルの結合、条件抽出、並び替え、グループ化などの、SQLの複雑な構文をUIで簡単に生成することができます。構造が視覚化されているため、どのような操作が行われているのかということが感覚的に把握でき、初心者の方でも扱いやすいツールとなっています。
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