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Como integrar quintly com Google BigQuery e Tableau

by Paulo Gomes on Julho 05, 2018

Nós sabemos que, para muitos de nossos clientes, analisar dados de social media é apenas um dos desafios pois há muitos outros dados a serem considerados para atingir os objetivos de marketing digital. Portanto, combinar todos esses dados em uma narrativa consistente é o que levará você para a direção certa. Esse é o motivo pelo qual trabalhamos muito para manter a ferramenta o mais flexível possível, especialmente quando se trata da exportação dos dados. No momento, nós já oferecemos um várias opções de exportação, mas às vezes um PNG, XLS, PPT ou PDF não é suficiente. E por esse motivo, criamos esse artigo, para explicar como integrar os dados da quintly com outros dados da sua organização através do Google BigQuery.

Configurar a quintly com Google BigQuery e Tableau não só vai te ajudar a melhorar sua análise de dados, mas também garantir que você tenha todos os dados que precisa em um único lugar.

Nesse artigo, vamos falar sobre esse tema e mostrar como integrar a quintly com o Google BigQuery. 

Passo 1: Definir quais dados exportar

Como ponto de partida, você precisa definir quais dados você quer exportar. Você pode escolher qualquer uma das métricas existentes ou construir a sua própria métrica através do QQL. Como estamos falando em integração de dados a visualização da métrica não importa porque os dados serão exportados no "formato puro” - uma tabela para simplificar. O mais importante nesse momento é definir bem quais são os dados que você quer exportar, o visual da métrica não importa agora. Dependendo da ferramenta de dashboard que você vai usar, esse é o momento de pensar em como os dados serão representados.

Uma vez que você definiu os dados que você quer integrar, você precisa pegar a "query" dessas métricas. Você pode fazer isso clicando nos 3 pontinhos da métrica que deseja e depois em "Edit in Metric Builder", depois disso, é só copiar a "query"

Abrir configurações da métrica
Copiar query 

Passo 2: Configurando a estrutura no BigQuery

Agora que você decidiu quais dados a serem exportados e você possui as queries QQL de cada, é o momento de você criar sua tabela no Google BigQuery onde os dados deverão ser colocados. Para facilitar, nossos sistemas consideram que as colunas são os mesmos nomes que aparecem nas queries QQL (como você viu no passo 1). Então, se você possui nomes diferentes, basta justar na query QQL. Como o Google BigQuery não foi feito para excluir dados, você terá que criar uma coluna extra no BigQuery. Essa coluna deve chamar “importTime” e é do tipo “DateTime”.

Toda vez que nós escrevermos uma linha nessa tabela, esse campo será preenchido com a data correspondente, então, você sempre saberá quando uma nova entrada de dados é importada. Isso se torna importante quando importamos dados puros como posts de Facebook ou tweets. Assim como atualizamos os dados diariamente, nós criamos uma nova linha para todos os posts diariamente também. Isso significa que o mesmo post pode ter múltiplos períodos, mas mostrará diferentes tempos de importação. Uma observação: para diferenciar as diversas importações, apenas considere o post mais recente na coluna “importTime”.

bigquery interface
 

Passo 3: Configurar a sincronização entre quintly e BigQuery

O próximo passo é automatizar o fluxo de dados entre quintly e Google BigQuery. No momento não há um processo self-service dentro de nossa ferramenta, mas você pode entrar em contato com nosso suporte e iremos te ajudar na configuração. Com a maioria de nossos clientes, nós já configuramos uma rotina diária que atualiza os dados no BigQuery, mas precisamos ajustar a frequência de acordo com suas necessidades.

Passo 4: Conectando o Tableau e Google BigQuery

O ultimo passo é jogar os dados do BigQuery para o Tableau. Você (ou alguém de sua empresa) provavelmente já deve ter feito isso com diversos tipos de dados, então o processo é bem parecido com os dados da quintly. Se você nunca fez isso antes, o Tableau disponibiliza bastante conteúdo explicando como realizar esse processo aqui.

Um dos clientes que fizemos uma integração semelhante foi Benefit Cosmetics. O objetivo deles era centralizar os dados de diferentes ferramentas que utilizam. 

Klipfolio interface

 

Aqui está um depoimento deles:

“Benefit Cosmetics é uma marca com alcance global e a quintly tem sido uma parceira valiosa para nos ajudar a analisar a performance em social media. Todo trimestre nós lançamos novos mercados com suas respectivas contas e a quintly nos ajuda em conectar, coletar e analisar todos esses dados.

Na visão global, nosso objetivo é agregar dados de todos os mercados e minera-los para encontrar insights e aprendizados, a quintly está diretamente conectada em nosso BigQuery, permitindo que possamos cruzar e visualizar dados de outras ferramentas em nossa área de B.I.”

Seguindo esses passos, você estará apto a seguir em suas análises de dados. Nós sabemos que os dados gerados pelas redes sociais são apenas um pedaço dentro da infinidade de dados que trabalhamos hoje, por isso queremos ser os mais flexíveis para te ajudar a integrá-los em seus processos. Nós fazemos isso através de nossa API mas também em integrações como a descrita nesse artigo.

Se tiver interesse em conhecer mais esse case e saber como esse tipo de integração pode ajudar a sua empresa entre em contato conosco.

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Paulo Gomes

Com background em tecnologia e pós graduado em Marketing e Comunicação digital pela ESPM-SP, Paulo é responsável pela operação da quintly no mercado latino americano.

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