1. Łatwy w użyciu po wyjęciu z pudełka?
2. Źródła danych i integracja
3. Power BI
4. Oczyszczanie i transformacja danych
5. Power BI
6. Złożoność i dostosowywanie
7. Wyobrażanie sobie
8. Niezawodność
9. Power BI
10. Ceny i udostępnianie
11. Power BI
12. streszczenie
13. Przypisy
14. Przepływ pracy w Power BI

Google Data Studio jest od jakiegoś czasu publiczne. Zmienił już procedury raportowania PPC wielu ludzi. Ale w jaki sposób Google Data Studio porównuje się z Microsoft Power BI, który istnieje na rynku od kilku lat? Przeczytaj więcej, aby się dowiedzieć.

*** Wskazówka: Masz pytanie? Zapytaj w sekcji komentarzy poniżej lub w tym Grupa na Facebooku. Możesz także zapisać się na nasz bezpłatny newsletter. ***

*** Czy czujesz, że potrzebujesz więcej pomocy? Możemy Ci pomóc PPC Automation i / lub z twoimi raportami w ramach naszego nowego projektu MythicalReports.com tutaj. ***

Ten artykuł NIE powie Ci, które narzędzie jest lepsze lub lepsze, ponieważ ta odpowiedź po prostu nie istnieje. Artykuł omawia problem manipulacji / wizualizacji danych z wielu perspektyw.

Paragrafy logicznie podążają za wspólnymi etapami raportowania krok po kroku.

Ten artykuł został napisany na podstawie osobistych doświadczeń podczas próby ustawienia dokładnie tego samego pulpitu nawigacyjnego w obu narzędziach.

UWAGA: Power Query (która jest głównym celem tej strony) można również znaleźć w środku Power BI na pulpicie pod przyciskiem „Edytuj zapytania”. Tak, racja. Ta sama kwerenda Power, której używałeś w Excelu. Więc kiedy zobaczysz termin „Power BI” w tym artykule, możesz prawie zamieniać się na „Power Query”.

Łatwy w użyciu po wyjęciu z pudełka?

Bez wątpienia. Google Data Studio jest łatwiejszy w użyciu poza urządzeniem niż Power BI. Data Studio jest po prostu bardziej intuicyjne, udostępnia elementy interfejsu użytkownika z innymi usługami Google, takimi jak AdWords, Google Analytics lub Google Tag Manager, dzięki czemu nie patrzysz na zupełnie nowe rzeczy podczas gry z Data Studio po raz pierwszy. Ma także mniej funkcji niż Power BI, co oznacza, że ​​możesz złamać mniej rzeczy.

Zasadniczo, jeśli uzyskasz wynik poniżej przeciętnego użytkownika programu Excel, będziesz miał więcej problemów z Power BI niż z Google Data Studio. Jeśli Excel lub Power Query jest już Twoim chlebem powszednim, powinieneś być w porządku z Power BI.

Źródła danych i integracja

Google Data Studio

Jeśli jesteś całkowicie podłączony do usług Google, prawdopodobnie nie będziesz mieć jednego problemu z Google Data Studio. Większość usług Google jest w pełni zintegrowana z Google Data Studio, takimi jak AdWords i Google Analytics. Na pierwszy rzut oka wszystko wygląda dobrze w programie AdWords, problem zaczyna się, gdy chcesz dodać kilka kont ze struktury MCK do jednego wykresu lub tabeli. Niemożliwe. Tylko 1 konto może być użyte jako 1 źródło danych. 2 konta = 2 oddzielne źródła danych = 2 oddzielne wykresy. Ups (przynajmniej na razie). Jestem pewien, że Google w końcu doda obsługę dodawania wielu kont z 1 MCK jako 1 źródła danych.

Inne źródła to BigQuery, SQL, przesyłanie plików, arkusze Google. DCM, DFP i inne. Nadal nie jest obsługiwane DoubleClick Search, ale jest to problem tylko dla mniejszości użytkowników.

Aktualizacja w dniu 2017-09-30: Począwszy od września 2017 r. Google Data Studio obsługuje zewnętrzne złącza, takie jak SuperMetria lub Lejek, który umożliwia bezpośredni import danych z systemów POZA środowiskiem Google. To jest DUŻY DEAL dla Google Data Studio. Na szczycie tego, SuperMetria złącza umożliwiają mieszanie danych w 1 tabeli, dzięki czemu można np. zobaczyć koszt AdWords i koszt Bing w 1 tabeli lub 1 wykresie. Wszystko to jednak kosztuje.

Power BI

Nie znajdziesz wiele wsparcia dla usługi Google w świecie Microsoft. To nie jest niespodzianka. Zapomnij o natywnej obsłudze AdWords lub Arkuszy Google. Nieco zaskakujące jest wsparcie dla Google Analytics (choć złącze jest w wersji beta).

Jak więc obejść brakującą obsługę AdWords? Odpowiedź to SuperMetria . Dzięki SuperMetrics możesz pobierać dane z prawie wszystkich systemów reklamowych (AdWords, Bing Ads, Yahoo, Twitter Ads…) do Arkuszy Google jako płaskie stoły, a następnie połącz pliki arkuszy Google z Power Query który rezyduje w Power BI. Pełna lista obsługiwanych platform przez SuperMetrics jest tutaj.

Tak, korzystanie z innej usługi jako pośrednika to dodatkowy krok, który może nie być dla wszystkich, zwłaszcza gdy trzeba zapłacić około 50 EUR / miesiąc za SuperMetria ale możesz stać się naprawdę kreatywny później w „ścieżce raportowania”.

Teraz mówimy o natywnie obsługiwanych źródłach danych w Power BI. Pełna lista to tutaj. To dość długa lista. Paradoks polega na tym, że większość marketerów PPC będzie w porządku z GA i arkuszami Google z skryptami AdWords / SuperMetria . Wśród innych źródeł znajdziesz usługi Microsoft Analysis Services (wewnętrzne kostki danych utworzone przez zespół BI), SAP, bazy danych SQL, Facebook, Salesforce…

Power BI pozwala także na korzystanie z plików zapisanych na komputerze (TXT, CSV, XLSX…) lub nawet folderu plików. Nie musisz niczego przesyłać, wystarczy zainstalować Power BI Personal Gateway i pobierze dane z komputera podczas automatycznego odświeżania raportu. Założeniem jest, że twój komputer jest w trybie online w momencie odświeżania, co nie zawsze jest możliwe.

Oczyszczanie i transformacja danych

Google Data Studio

W tym miejscu Google Data Studio stoi za Power BI. Zasadniczo Google Data Studio spodziewa się uzyskać ładne i czyste dane, które po prostu trzeba zobrazować. Nie można wykonać żadnego czyszczenia przed załadowaniem do Google Data Studio. Przez czyszczenie mam na myśli, np. Konwertowanie nazw kampanii na małe litery, filtrowanie tylko niektórych danych, robienie niektórych funkcji znajdź i zamień itd.

Jeśli jesteś freelancerem, który tylko dostarcza dane AdWords do Google Data Studio, prawdopodobnie będziesz w porządku, dopóki nie będziesz musiał np. Dodać niektórych wewnętrznych danych CRM, które wymagają czyszczenia, przed dodaniem do raportu.

Power BI

W Power BI znajdziesz prawie takie same Power Query jak w standardowym Excelu. W rzeczywistości Power Query w Power BI wydaje się nieco wyprzedzać pod względem aktualizacji. Wydaje się, że nowe funkcje zostały dodane do Power Query w Power BI najpierw, a następnie są kaskadowo przesyłane do Excela w ciągu około miesiąca.

Dostęp do Power Query oznacza, że ​​możesz wykonywać standardowe operacje, takie jak:

• Filtrowanie i czyszczenie surowych danych
• Konwertowanie znaków specjalnych
• Zmiana skrzynek na listy
• Zmiana nazw kolumn
• Deduplikacja zestawu danych
• Łączenie 2 stołów w 1
• Wyszukiwanie wartości z tabel referencyjnych
• Dzielenie wartości tekstu na oddzielne kolumny (np. Nazwa kampanii)
• i wiele więcej…

Złożoność i dostosowywanie

Ogólnie mówiąc, Power BI pozwala wykonywać bardziej złożone operacje. Niewiele jest rzeczy, których nie możesz zrobić w Power BI. Możesz dodawać tabele jedna nad drugą, co oznacza, że ​​możesz zobaczyć np. Dane Bing i AdWords w 1 wykresach (w przeciwieństwie do Google Data Studio) LUB przeglądać wartości z tabel referencyjnych za pośrednictwem Łączyć funkcja (zasadniczo VLOOKUP). Można nawet utworzyć własny model danych, w tym relacje między tabelami na podstawie wspólnego klucza. Ponadto Power BI obsługuje bardzo długą listę Funkcje podczas gdy lista Google to sposób krótszy. Za pomocą funkcji można np. Tworzyć niestandardowe kolumny do celów segmentacji. Obsługą Data Studio i Power BI nie jest RegEx.

Fakt, że bardzo trudno jest drukować (= dołączać) dane z 2 platform reklamowych do 1 wykresu w Google Data Studio, jest w tej chwili wyłącznikiem dla mnie. Nie twierdzę, że nie jest to możliwe, jest to po prostu zbyt trudne i uciążliwe dla przeciętnego użytkownika. Jeśli nadal jesteś zainteresowany, oto krótki szkic rozwiązania tego problemu. Możesz uciec, korzystając ze skryptów AdWords, arkuszy Google i funkcji QUERY w Arkuszach Google:

1. Zaczynasz od ciągnięcia danych do Arkuszy Google za pomocą Skryptów AdWords (lub za pośrednictwem SuperMetria ). Jeśli nie masz pewności, jak napisać skrypty AdWords, przejdź do PPC-Scripts.eu które mogą pomóc w uzyskaniu odpowiedniego skryptu. 🙂
2. Prawdopodobnie skończysz z wydajnością na wielu arkuszach, 1 arkusz = 1 konto. Oczywiście w zależności od używanego skryptu na końcu.
3. Następnie użyjesz funkcji QUERY w Arkuszach Google (więcej informacji tutaj i tutaj ) układać dane w stos. (Jeśli możesz pobrać wszystkie dane dotyczące wydajności na 1 arkusz za pomocą skryptów, możesz pominąć ten krok).
4. Następnie wybierz Arkusze Google jako źródło danych zamiast AdWords i używaj arkusza z danymi skumulowanymi.

Pamiętaj, że 1 plik arkusza Google może pomieścić tylko 2 miliony komórek. Brzmi dużo, ale tak nie jest. Osiągnąłem limit wiele razy. Zwłaszcza przy pobieraniu danych poziomu KW dzień po dniu.

Wyobrażanie sobie

Jak wspomniałem na początku tego artykułu, stworzyłem 2 pulpity nawigacyjne - 1 w Power BI, 1 w Google Data Studio:

1. Panel kontrolny Google Data Studio to tutaj.
2. Pulpit nawigacyjny Power BI jest h ere.

Widać, że nie byłem w stanie łatwo utworzyć tego samego widoku w Google Data Studio w Power BI z powodu braku funkcji Append. Surowe dane źródłowe to tutaj.

Zarówno Google Data Studio, jak i Power BI oferują podobny zestaw wykresów i tabel, w tym niestandardowe kolory, rozmiary czcionek itp. Żadne narzędzie nie rozczaruje. Muszę wspomnieć, że niestandardowe kolory w Power BI nie zawsze działają. Więc kiedy ustawisz X kolorów, a następnie opublikujesz swój pulpit nawigacyjny online, kolory i tak będą ustawione na domyślne.

Jedną z cech wyróżniających Power BI jest dynamiczna relacja między wszystkimi wykresami i tabelami na stronie, na której aktualnie się znajdujesz. Współpracujesz w czasie rzeczywistym ze swoim pulpitem, wybierając wartości (np. „Bing”) w swoich wymiarach (np. „Sieć”). W prawdziwym życiu wygląda to tak:

Tego nie znajdziesz w Google Data Studio. Ta interaktywna funkcja pozwala łatwo zobaczyć relacje między metrykami (np. Wyświetlenia Udostępnij vs Średnia pozycja vs Kliknięcia na wielu wykresach). Początkowo ta funkcja nie jest wielka, ale zaczyna ją wykorzystywać przez kilka dni, a następnie próbuje żyć bez niej. Wtedy zdasz sobie sprawę, jak ważna jest dla ciebie codzienna analiza. Możesz spróbować sam, po prostu idź h ere i wybierz Bing.

Inną rzeczą, którą zauważyłem, jest to, że domyślne wykresy / tabele Power BI wydają się wyglądać ładniej niż domyślnie w Google Data Studio.

Tam, gdzie Google Data Studio już jest na czele, dostępna jest funkcja „porównania czasu”. Możesz łatwo porównać bieżący okres z poprzednim - coś, co w tej chwili jest tylko częściowo przyjazne w Power BI. W ograniczonym zakresie można użyć kreatora „Szybkie pomiary”, aby utworzyć niestandardowe metryki porównania dla obliczeń z roku na rok lub miesiąc-miesiąc-miesiąc, ale np. Brakuje tygodniowego-tygodniowego - w tym miejscu należy użyć języka DAX. Ponadto Szybkie pomiary działają obecnie tylko z hierarchią Daty utworzoną przez Power BI. To DUŻY minus dla Microsoftu.

Niezawodność

Google Data Studio

Pomimo faktu, że nadal jest w fazie beta, uważam, że Google Data Studio jest bardziej niezawodny, ponieważ ważne źródła (AdWords + GA) są bezpośrednio zintegrowane, nie powinno być problemów z odświeżaniem danych.

Power BI

Ponieważ Power BI wymaga arkuszy Google jako pośrednika, istnieje większe prawdopodobieństwo, że coś pójdzie nie tak. Więcej rzeczy w układance oznacza więcej rzeczy, które mogą się w końcu przełamać. Ponadto podczas tworzenia złożonych zapytań mogą one zawieść pewnego dnia, mimo że wszystkie dane są gotowe do działania.

Moim prawdziwym doświadczeniem na żywo jest to, że panele Power BI czasami nie odświeżają się. Kiedy mówię czasami, mam na myśli raz na 2 tygodnie. Częstym problemem jest to, że dane są pobierane SuperMetria do Arkuszy Google nie jest poprawnie odświeżany z różnych powodów. Uznałem, że skrypty AdWords są bardziej niezawodne w pobieraniu danych, ale jest to tylko jedno źródło danych, więc nadal muszę ich używać SuperMetria np. w celu uzyskania danych Bing Ads…

Ceny i udostępnianie

Google Data Studio

To proste: BEZPŁATNIE dla wszystkich i na zawsze. Możesz udostępniać swoje pulpity nawigacyjne podobnie jak w Dokumentach i Arkuszach Google, możesz ustawić uprawnienia do wyświetlania lub edycji na poziomie użytkownika. Udostępniony raport można udostępnić za pośrednictwem linku. Przykładowy link jest tutaj: https://datastudio.google.com/open/0BxCBbV34rkcEOUJJZDNaNG5PT2M

Power BI

Kolejny słaby punkt Power BI. Mówiąc ogólnie, musisz zapłacić, jeśli chcesz zarządzać prawami dostępu i poprawnie udostępniać. The Cena £ obecnie wynosi 9,99 USD na użytkownika miesięcznie.

Istnieje jednak także darmowa wersja limitowana, która pozwala wykonać 99% operacji (korzystam z darmowej wersji i jestem całkowicie w porządku). Jedynym zastrzeżeniem jest fakt, że nie można zarządzać użytkownikami. Jedynym sposobem na udostępnienie danych jest pełne upublicznienie - każdy, kto ma link, może zobaczyć raport i uzyskać do niego dostęp. Tak długo, jak dzielisz swoje kokpity z odpowiednimi ludźmi, powinieneś mieć się dobrze. Jeśli ktoś chce ukraść dane, zawsze znajdzie sposób, aby to zrobić niezależnie od tego, jak dobrze są udostępniane panele kontrolne.

Łącze Power BI do udostępniania wygląda tak: https://app.powerbi.

streszczenie

Więc jaką opcję wybrać?

Jeśli ty:

• Nie chcę za nic płacić
• Miej już ładne i czyste dane
• Nie musisz czyścić żadnych danych, łączyć i scalać przed wizualizacją
• Nie musisz oglądać danych z różnych źródeł na jednym wykresie

… A następnie trzymaj się Google Data Studio

Jeśli ty:

• Konieczne są złożone transformacje danych
• Chcesz zobaczyć np. Dane CRM i PPC na jednym wykresie
• Czy jesteś gotów zapłacić
• Potrzebujesz wizualizować dane z systemów reklamowych poza światem Google

… A następnie trzymaj się Power BI i SuperMetria combo.

***WSKAZÓWKA: Subskrybować do naszego newslettera. Nie przegap żadnej nowej treści. ***

Przypisy

Wszyscy znają Google Data Studio, ale nie każdy zna Power BI, dlatego dołączam „podgląd” działania środowiska Power BI.

Przepływ pracy w Power BI

Power BI ma 2 „wersje” - Power BI for Desktop (aplikacja Windows, którą musisz zainstalować) i Power BI Online (coś w rodzaju Google Data Studio).

Podstawowy przepływ pracy to:

1. W Power BI for Desktop przygotowujesz swój zestaw danych w Power Query
2. Następnie przygotowujesz „strony na desce rozdzielczej”
3. Po zakończeniu korzystania z pulpitu opublikujesz go w Power BI Online
4. W Power BI Online musisz zaplanować odświeżanie pulpitu nawigacyjnego (do 8 razy dziennie)
5. Następnie ustawiasz udostępnianie (lub generujesz link publiczny)

Dołączam także kilka zrzutów ekranu z Power BI na pulpicie

Dodawanie źródeł danych jest podobne do Power Query w Excelu:

„Edit Queries” aka Power Query. Różne kolory, ale prawie taka sama funkcjonalność jak Power Query w Excelu:

Istnieje również sekcja, w której można zdefiniować relacje między tabelami:

I wreszcie sekcja deski rozdzielczej:

Możesz uzyskać Power BI tutaj.

*** Wskazówka: Masz pytanie? Zapytaj w sekcji komentarzy poniżej lub w tym Grupa na Facebooku. Możesz także zapisać się na nasz bezpłatny newsletter. ***

*** Czy czujesz, że potrzebujesz więcej pomocy? Możemy Ci pomóc PPC Automation i / lub z twoimi raportami w ramach naszego nowego projektu MythicalReports.com tutaj. ***