升級GA4必學!BigQuery 是什麼?如何能幫行銷人「如虎添翼」?
升級GA4必學!BigQuery 是什麼?如何能幫行銷人「如虎添翼」?

BigQuery 是什麼?為什麼升級 Google Analytics 4(GA4)一定要串接 BigQuery?全球最普及的網站分析工具 GA,將在 2023 年 7 月起正式轉換為 GA4;在上一篇文章當中,我們已經和大家分享了 GA4 的 5 大升級優勢,並且提到了串接 BigQuery 的重要性。這篇文章,讓我們聚焦於 BigQuery,一同了解這個被譽為「地表最強資料分析工具」的 BI 系統:

BigQuery 是什麼?3 優勢迅速搞懂

第一方數據為王的時代,如何有效搜集資料、去蕪存菁獲取實用洞察,是最重要的課題;在這過程中,需要大量的硬碟儲存空間,更需要配備人力定期維護,成本不容小覷。好在市面上有像 Google Cloud Platforem(GCP)此類雲端倉儲系統,簡化了前述作業;而 BigQuery 就是 GCP 系列產品中,非常實用的大數據分析工具。讓我們透過三點優勢,了解更多:

1. 強大效能:TB/PB 等級資料查詢與分析,60 秒內完成

BigQuery 可以無縫接收來自 GA4 等平台的資料串流,永久保存以解決 GA4 中 14 個月的分析限期;且 BigQuery 可高效運作,不論查詢或分析 TB/PB 等級的資料量,皆可在數十秒內完成。

2. 方便應用:可串接各種 GCP 工具,做報表、視覺化都 OK

BigQuery 不只方便索引、查詢,更內建多種機器學習預測技術,有助挖掘實用洞察;此外,BiQuery 還能輕鬆串接各種 BI 與 GCP 工具,例如 Google Data Studio、Power BI 等等,產出報表更高效。

3. 足夠親民 :技術門檻、操作介面、成本費用都勝出

就使用門檻而言,只要熟悉標準的 SQL 語法知識,就可以順暢使用 BigQuery,無需額外學習 Python、R 語言等程式語言;就系統介面,BigQuery 畫面簡單、直觀,便於操作;而論成本,GA4 提供免費串接,同時,BigQuery 開放 10 GB 儲存、每月 1 TB 查詢額度,對一般企業非常夠用,無需額外花費,即使超過額度,也是以量計價,負擔不大。

1GA vs. GA4
BigQuery 可做到資料儲存、分析和查詢。
圖/ Google Cloud。

BigQuery 一定要串接 Google Analytics 4 的 4 個原因

BigQuery 若和 GA4 搭配,可說強上加強,尤其舊版 GA 升級為 GA4 後,直接免除過往串接 BigQuery 所需的費用,開放給所有行銷人使用。強烈建議企業轉換 GA4 途中,一併完成 BigQuery 佈局,真正將第一方數據掌握在手中。讓我們用以下四點說服你:

1. 完美掌握第一方數據,拼湊完整用戶旅程

GA4 以宏觀的角度去看待各方匯流至網站的數據,BigQuery 則以「用戶」為觀察單位呈現數據。兩者互補,讓行銷人可以完整識別用戶在網站上的使用旅程,進一步根據不同的行銷目標,將用戶進行貼標、分群,並實施不同的行銷策略。

2. 即時非抽樣數據,兼顧速度與品質

BigQuery 所收集到的資料,皆是非抽樣、完整的第一方數據,並可永久保存;另一方面,BigQuery 可以透過 SQL「即時」搜集用戶的使用資料,幫助行銷人立即掌握數據、做出高品質決策。

3. 一鍵匯出,進階分析挖商機

在 BigQuery 當中,數據可以以 CSV 檔案形式匯出,數據分析師可以彈性運用多種工具進行分析,並與其他來源的變數整併、建立並比對多種商業模型(如:CRM、RFM)。 GA4 中我們了解到用戶從哪來、經過什麼管道、消費多少金額; BigQuery 中則能進一步探索單一用戶資訊,以更深入地的了解用戶使用情形,比如觀看了廣告影片幾次、進站幾次、瀏覽什麼產品和喜好的產品組合。透過這些資訊,我們可以進一步地分眾,運用在 EDM、數位廣告再行銷外,亦可以此優化電商介面、線下產品陳列,甚至嗅出另一波未被發掘的商機。

2GA vs. GA4
BigQuery 完整收集消費者資料,有助活用 CRM 數據。
圖/ TenMax

4 .充足額度免費串接,低門檻無痛導入

GA4 所默認的數據保存時間為 2 個月,最長可以將期限展延至 14 個月。過去,一年得斥資 450 萬台幣升級 GA360,才能串接 BigQuery,這讓很多中小型企業對 BigQuery 只敢遠望,不敢近用;現在,GA4 全面開放串接,並提供免費每天 100 萬個事件串接額度將資料永久保存,已經沒有理由阻擋你我使用 GA4 + BigQuery 這對強大的分析組合了!

3GA vs. GA4
圖/ TenMax

看完 BigQuery 的三大優勢,以及搭配 GA4 能達到的四大好處後,你還在等什麼?舊版 GA 即將退場、轉換 GA4 勢在必行,趕緊在安裝階段,一併完成 BigQuery 串接,立即享受 GA4 升級功能、發揮第一方數據的神機妙用!

責任編輯:傅珮晴、錢玉紘

關鍵字: #Google Analytics
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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

從生成式AI訓練、推論,到代理式工作流程(Agentic Workflow)與未來的實體AI,資料流量正以指數級成長,讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出,AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力,加速「Computational Memory」等新架構興起;在這波浪潮中,深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技,正與關鍵夥伴展開深度協同設計,包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術,在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角,記憶體為何躍上AI舞台中央?

過去,半導體的焦點多圍繞在晶片,例如CPU、GPU跟AI加速器等,市場普遍認為,晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵,但在進入生成式AI世代後,產業逐漸發現另一個事實:真正限制AI效能的瓶頸不是運算,而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練,到AI推論、代理式工作流程(Agentic Workflow),甚至未來的機器人與自駕車,龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求,讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場,逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現,大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為,記憶體是突破(頻寬)瓶頸的關鍵,也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察,也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷,加上四年半的創投生涯後,選擇加入美光的核心原因之一:在AI重塑產業結構的浪潮下,記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

從零組件供應商到策略夥伴,記憶體共創時代來臨

AI的崛起,正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去,記憶體產品多是標準化元件,客戶關注的是價格、供貨與規格;合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大,從資料中心、雲端平台到終端裝置,記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵,也因如此,越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」,而非單純零組件。

Mike表示:「現在,我們跟客戶合作的時間跨度改變了,在產品正式上市前三到四年便開始合作,從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如,美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體,便是雙方提前多年展開深度合作(co-design)的成果。

值得特別注意的是,美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品,也在需求層面與客戶進行密切合作,例如,將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議(LTA)轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議(SCA),藉此掌握客戶的未來需求,進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言,深度協同設計是高成本的投入,美光的做法是先廣泛進行市場感知,理解不同場域的需求方向,再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向,AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變,更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋,過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關,但在AI新世代,推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量,而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式,每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源,這意味著,即使設備銷量成長趨緩,記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是,AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域,儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同,但是,Mike認為:所有AI裝置都存在三項共同需求:更快的速度、更大的容量,以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的:「我們最大的挑戰,是如何與客戶和整個生態系保持高度一致,一方面創造供給與產能,另一方面持續推動技術創新。」可以預期,在接下來的五年,記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能,而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新,而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說,AI帶來的改變,不只是算力提升,而是重新定義整個運算架構:過去,記憶體被視為支援運算的基礎元件;現在,則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源;當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率,從裝置數量轉向Token消耗量,記憶體的重要性也將隨之水漲船高,對美光科技來說,這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。

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