Aziz. D.Z. Sulianta F. (2022) penggunaan google cloud platform untuk marketeer dan analis dalam pengolahan data . Jurnal Syntax Idea 4 (9)
https://doi.org/10.36418/syntax-idea.v4i9.1949
E-ISSN: 2684-883X Published by: Ridwan Institute
Syntax Idea: p–ISSN: 2684-6853 e-ISSN: 2684-883X Vol. 3, No. 9, September 2022

## PENGGUNAAN  GOOGLE  CLOUD  PLATFORM  UNTUK  MARKETEER  DAN ANALIS DALAM PENGOLAHAN DATA

## Dzikriyana Zuhdia Aziz, Feri Sulianta
Departemen Informatika, Universitas Widyatama, Indonesia Email: dzikriyana.zuhdia@widyatama.ac.id, feri.sulianta@widyatama.ac.id

## Abstrak
Didapati  beberapa  instansi  atau  perusahaan  masih  melakukan  analisa  data manual  dengan  menggunakan  platform  yang  kuran  efisien.  Hal  tersebut memiliki beberapa kekurangan seperti lambatnya melakukan analisa data dan melakukan  reporting,  dengan  demikian  diperlukan  adanya  platform  dan proses  integrasi  yang  mudah  untuk  di  gunakan  dalam  proses  olah  data  dan reporting,  karena  dalam  prosesnya  masih  banyak  platform  yang  sulit digunakan dan membuat lambatnya proses analisa. Maka pada penelitian ini digunakan Google Cloud Platform seperti Google Analytic, BigQuery & Data Studio  sebagai  platform  untuk  memudahkan  para  marketeer  dan  analis melakukan pengolahan data pada KPI & Metric yang telah mereka tentukan. Google  Analytics  memiliki  skema  tersendiri  terkait  nama  tabel  yang digunakan untuk eksekusi query, ini memudahkan para pengguna untuk dapat lebih  cepat  melakukan  akses  kepada  data  yang  akan  di  cari.  Jika disederhanakan  pada  kebutuhan  KPI  &  Metric  oleh  marketeer  dapat digunakan
Kata kunci : BigQuery; Cloud; Data

## Abstract
There  are  several  agencies  or  companies  still  use  perform  manual  data analysis  using  an  inefficient  platform.  This  has  several  drawbacks  such  as slow data analysis and reporting, thus it is necessary to have a platform and integration  process  that  is  easy  to  use  in  the  data  processing  and  reporting process,  because  in  the  process  there  are  still  many  platforms  that  are difficult  to  use  and  make  the  analysis  process  slow.  So  in  this  research, Google  Cloud  Platforms  such  as  Google  Analytic,  BigQuery  &  Data  Studio are used as a platform to make it easier for marketers and analysts to process data on the KPIs & Metrics that they have determined. Google Analytics has its  own  schema  regarding  the  table  names  used  for  query  execution,  this makes it easier for users to access the data they are looking for more quickly. If it is simplified to KPI & Metric needs by marketeers it can be used
Keywords: BigQuery; Cloud;  Data

## Pendahuluan
Digital  marketing merupakan  konsep  impelementasi  digital  untuk  pemasaran produk atau jasa, perkembangannya saat ini terbilang cukup pesat dalam beberapa tahun terakhir (Iqbal,  n.d.2021) .  Dari  survei  yang  dilakukan  oleh  Gartner,  Inc.,  kedepannya akan  ada  dominasi  peningkatan  pengeluaran  anggaran  untuk  menggunakan  layanan digital  marketing  campaign selama  beberapa  tahun  kedepan. Digital  marketing campaign menjangkau  banyak  saluran,  data  yang  luas  telah  membawa  pentingnya mengidentifikasi  pengeluaran  pemasaran  yang  optimal  dan  dampaknya  terhadap pengoptimalan  pemasaran  dan  penjualan.  Saat  ini marketeer dan  analis  tidak  hanya tertarik  untuk  memahami  dan  belajar  menyeluruh  mengenai  performa  website  mereka dari  laporan  yang  di  hasilkan,  tetapi  terdapat  permintaan  yang  meningkat  untuk menerima  pembaruan  waktu  nyata  yang  berkaitan  dengan  pemasaran  dan  periklanan (Bengel,  Shawki,  &  Aggarwal,  2015) .  Dari  semua  itu  untuk  mendapatkan  insight terbaik  membutuhkan  KPI  dan  Metrik,  apa  itu  KPI  dan  Metrik?  Didefinisikan  sebagai patokan  ukuran  yang  menunjukkan  seberapa  baik  &  efektif  untuk  mencapai  tujuan utama  bisnis.  Dan  apapa  itu  Metrik?  Metrik  adalah  -  sistem  atau  standar  pengukuran. Metrik  adalah  ukuran  penilaian  kuantitatif  yang  biasa  digunakan  untuk  menilai, membandingkan,  dan  melacak  kinerja  atau  produksi  (Singh  et  al.,  2019).  Strategi transformasi  digital  berbasis  data  memanfaatkan  alat  analitik  dan  kekuatan  data  yang handal dan tepat waktu untuk memberikan wawasan baru, kreativitas, dan pengambilan keputusan yang lebih cepat. Efeknya adalah efisiensi yang lebih besar bagi perusahaan dan  keunggulan  kompetitif  yang  meningkat.  Teknologi  analitik  berbasis  cloud  baru memungkinkan pertanyaan yang melibatkan berbagai sumber data dapat di olah  secara ekonomis.  Dari kegunaan  yang telah disebutkan  Google platform dapat  menjadi  solusi (Tawqeer  &  Murthy,  2020 )Salah  satu  contoh  sukses  yang  pernah  dilakukan  adalah Mataharimall yang sudah melakukan implementasi real pada kebutuhan pencapaian KPI &  Metric  mereka,  seperti  ROAS,  CPC,  CTR  dan  lainnya,  menggunakan  Google Analytics,  BigQuery  dan  Data  Studio.  Karena  sebelumnya  mereka  banyak  melakukan reporting  manual  yang  cukup  menyulitkan  dan  memakan  banyak  waktu  (OWOX  BI, 2018).  Dengan  demikian  untuk  jawaban  kebutuhan  data  digital  yang  digunakan  pada digital  marketing terutama  KPI  &  metric  dapat  di  lihat,  di  olah  &  di  visualisasikan menggunakan Google platform terutama Google Analytics, BigQuery dan Data Studio. Ini  bertujuan  untuk  mengenalkan  pengolahan  dan  penyampaian  data  yang  lebih  besar untuk  para digital  marketeer agar  dapat  memaksimalkan  penggunaan  olah  data  yang lebih cepat & efisien (Chaffey & Smith, 2017) .

## Metode Penelitian
Menganalisis data yang diperoleh dari web menjadi keharusan ketika kampanye digital  marketing dijalankan  melalui  platform  berbasis  web  atau    situs  media  sosial. Langkah  pertama  dalam  proses  ini  adalah  memasukkan  alat  pelacak  dengan  kode sumber  situs  web  setelah  itu  hasil  yang  dihasilkan  dapat  diekspor  ke  format  file  yang
sesuai.  Saat  ini  marketeer  dan  analis  tidak  hanya  tertarik  untuk  mendapatkan  dan mempelajari  hal  menyeluruh  tentang  kinerja  berbasis  tag  pada  website  mereka,  dari laporan  yang  dibuat  secara  berkala.  Terdapat  juga  permintaan  yang  menerima pembaruan real  time yang  berkaitan  dengan  pemasaran  dan  periklanan (Bengel  et  al, 2015) . Implementasi sistem Google platform  yang akan digunakan para marketeer dan analis perlu di integrasikan terlebih dahulu karena dari setiap platfom  yang dugunakan memiliki fungsi  yang berbeda. Google analytics adalah platform yang semakin banyak digunakan  untuk  memantau  konten  berbasis  web.  Ini  adalah  aplikasi  linier  untuk dijalankan dan dapat digunakan untuk memeriksa blog serta situs web. Ini menyediakan korelasi data yang komprehensif dan membantu mengubah kueri (Sachin  2020) Ini akan memungkinkan  untuk  memiliki  pemahaman  yang  lebih  baik  dan  terpadu  tentang konsumen  dalam  satu  platform  analitik,  lalu  data  mentah  dari  Google  Analytics  dapat diekspor  ke  BigQuery  yang  merupakan  data  warehouse  berbasis  cloud  yang memungkinkan  analisis  skalabel  dengan  data  yang  besar  secara  gratis.  Ini  membuka peluang  besar  untuk  marketeer  &  analisis  mendalami  tentang  perilaku  konsumen  di situs web dan aplikasi seluler (Digital Brunch, 2022) Dalam kasusus observasi ini, data dapat  menggunakan  dari  platform  Google  Analytics  &  BigQuery  yang  nantinya  hasil dan report akan di visualisasikan pada Data Studio (Schinzel, 2022) .

## 1. Integrasi Platform
Google  Analytics  dan  BigQuery  merupakan  sama-sama  platform  dari  produk Google.  karena  itu,  ada  juga  solusi  migrasi  data  yang  sudah  ada  sebelumnya  untuk mendapatkan  informasi  dari  Google  Analytics  ke  BigQuery.  Ini  dikenal  sebagai BigQuery Data Transfer Service (Ghahremani-Nahr & Nozari, 2021)

## Gambar 1 Framework Integrasi
Proses  sederhana  bagaimana  integrasi  untuk  flow  data  tersambung. Google Analytics akan menerima data dari website yang akan digunakan oleh marketeer dan analis  nanti.  Untuk  menggunakan  layanan  transfer  data  dari  Google  Analytics  ke BigQuery  dan  memigrasikan  data,  perlu  menyiapkan  Google  Analytics  Property Setup.  Untuk  integrasi  pada  BigQuery  dan  Data  Studio  dapat  dilakukan  dengan authorize data dari BigQuery ke Data.

## 2. Pemilihan Data
Karena  ini  merupakan  proses  observasi  dan  pengenalan  platform  kepada marketeer  dan  analis  sehingga  dapat  digunakan  data  existing  mengenai  marketing yang  sudah  disediakan  pada  Google  Analytics  yang  data  dapat  di  ambil  dari  public dataset  yang  sudah  disediakan  Google,  disini  terdapat  raw  data  yang  bisa  di  ambil untuk dijadikan bahan penggunaan oleh para marketeer dan analis (Support Goggle, 2022) Data yang digunakan bisa dilihat pada gambar 2.

## Gambar 2 Dataset

## Hasil dan Pembahasan
Perlu diketahui bahwa Google Analytics memiliki skema tersendiri terkait nama tabel  yang  digunakan  untuk  eksekusi  query,  ini  memudahkan  para  pengguna  untuk dapat lebih cepat melakukan akses kepada data  yang akan di cari. Jika disederhanakan pada  kebutuhan  KPI  &  Metric  oleh  marketeer  dapat  digunakan.  Google  platfom memberikan  banyak  opsi  terkait  media  data  yang  di  gunakan  mulai  dari  integrasi langsung  Google  analytics  ke  Data  Studio  maupun  menggunakan  file  spread  sheet (Suhada,  Kurniati,  Pramadi,  &  Listiawati,  2020) .  Pada  gambar  3  proses  pemilihan integrasi  data  dapat  dipilih  dari  berbagai  sumber,  untuk  pengolahan  data  yang  besar disarankan  menggunakan  integrasi  melalui  BigQuery  dikarenakan  dapat  melakukan custom  query  yang  dapat  dilakukan  pada  menu  platform  Data  Studio.  Contoh  yang digunakan  seperti  pemilihan  select  untuk  melihat  tabel  visitor  berdasarkan  channel grouping yang akan di perlihatkan datanya (Annisa, 2020) .

## Gambar 3 Custom Query Pada Data Studio
Jika  KPI  yang  berhubungan  dengan  result  dari  hasil  kalkulasi  klik,  revenue, ataupun pengunjung seperti session, engagement dapat dilakukan dengan custom query atau melakukan perubahan rumus dan nilai pada Data Studio (Komputer, 2010) . Setelah mencoba  mimilih  query  untuk  memilih  tabel  yang  berisi  data  visitor  dapat  dilakukan pemilihan  chart  yang  sesuai  pada  gambar  4  di  Data  studio.  Nantinya  data  dapat disesuaikan  Kembali  di  data  source  dan  chart  yang  ada  pada  Data  studio.  Blend  data juga  dapat  dilakukan  jika  ingin  menambahkan  tabel  dan  metric  baru  untuk  di kombinasikan dengan yang lain. Pemilihan tampilan visual pada Data Studio beragam, dapat di sesuaikan dengan kebutuhan data yang ingin digunakan (Oka, 2022) .
Gambar 4 Visual Pada Data Studio
Pada  gambar  5  di  bawah  allternatif  yang  bisa  dilakukan  untuk  yang  baru mememakai  Google  Platform  maka  bisa  memilih  data  dari  sumber  yang  lain  seperti memilih  langsung  dari  Google  Analytics  atau  masih  ingin  menggunakan  format  sheet karena memang data bawaan yang terbatas.

## Gambar 5
Custom Query Pada Data Studio KPI & Metric yang Dapat Digunakan (Singh et al., 2019)
Setelah  semua  data  SQL  di  olah  pada  BigQuery  biasanya  data  akan  di sampaikan  untuk  dibaca  sesuai  KPI  &  Metric  yang  sudah  di  tentukan.  Hal  tersebut dilakukan  untuk  mempermudah  proses  data  yang  akan  di  visualisasikan  supaya  para marketeer  dan  analis  mudah  untuk  membuat  laporan  dan  dapat  cepat  melakukan keputusan.  Tabel  1  memperlihatkan  beberapa  metric  yang  biasanya  digunakan  oleh marketeer dan analis.

## Tabel 1 KPI & Metric
Visits Per Marketing Channel Event Session User Engagement Views
Session
Pada  proses  penentuan  KPI  &  Metric  ada  beberapa  poin  menjadikan  hal  yang penting,  yang  perlu  dilakukan  adalah  seperti  mengumpulkan  data,  mendapatkan informasi dengan mengekstrak data, penggunaan rasio yang dibutuhkan masing masing organisasi  untuk  indikator  kinerja  dan  merumuskan  hasil  strategi (Singh,  D.,  Kumari, M., Singh, J., Gyaneshwar, D., & Kushwaha, 2019) Jika semua data yang kita butuhkan sudah  siap  digunakan,  maka  visualisasi  dapat  dilanjutkan  kembali  dengan  kebutuhan yang  dapat  di  sesuaikan.  Visualisasi  juga  membutuhkan  teknik  supaya  dari  KPI  & Metric  yang  digunakan  bisa  mudah  dijelaskan  dengan  sesuai.  Karena  jika  tidak, tampilan untuk report yang kita buat malah akan terlihat mengganggu.

## Gambar 6 Custom Query Pada Data Studio

## Kesimpulan
Dapat  disimpulkan  bahwa  penggunaan  Google  Cloud  Platform  dapat  menekan harga, terintegrasi dengan Google Platform lain, mudah di integrasikan, berbasis Cloud, mudah  untuk  digunakan  dan  menyediakan  report  yang  cepat,  terutama  platform  untuk layanan  data  seperti  Google  Analytics,  BigQuery  dan  Data  Studio.  Pemilihan  data  set yang  ingin  digunakan  beragam  untuk  belajar  Google  Analytics  dan  BigQuery menyediakan data set yang beragam lalu Data Studio dapat menerima data tidak hanya dari sesama platform Google, itu semua dapat memudahkan proses business intelligence terutama  bagi  marketeer  dan  analis  yang  ingin  melakukan  optimasi  dalam  pengolahan data dan reporting.

## BIBLIOGRAFI
Annisa,  Ayu.  (2020).  Speech  Act  on  Conversational  Argumentation:  A  Study  of Pragmatic In Cable News Network. Google Scholar
Bengel,  Andy,  Shawki,  Amin,  &  Aggarwal,  Dippy.  (2015).  Simplifying  web  analytics for digital marketing. 2015 IEEE International Conference on Big Data (Big Data), 1917–1918. IEEE. Google Scholar
Bengel  et  al.  (2015).  EANM  procedural  guidelines  for  radionuclide  myocardial perfusion imaging with  SPECT and SPECT/CT: 2015 revision.  European Journal of Nuclear Medicine and Molecular Imaging, 42(12), 1929–1940. Google Scholar
Bhosale,  Sachin  S.,  Sharma,  Yogesh  K.,  Kurupkar,  Farish,  &  Jhabarmal,  S.  J.  (2020). Role of business intelligence in digital marketing. International Journal of Advance & Innovative Research, 7(1). Google Scholar
Brunch,  Digital.  (2022).  Alone-together:  intergenerational  mapping  of  digital  and analogue spaces of self. Learning, Media and Technology, 1–18. Google Scholar
Chaffey, Dave, & Smith, Paul Russell. (2017). Digital marketing excellence: planning, optimizing and integrating online marketing. Routledge. Google Scholar
Ghahremani-Nahr,  Javid,  &  Nozari,  Hamed.  (2021).  A  Survey  for  Investigating  Key Performance Indicators in Digital Marketing. International Journal of Innovation in Marketing Elements, 1(1), 1–6. Google Scholar
Goggle,  Support.  (2022).  Does  the  human  ventromedial  prefrontal  cortex  support  fear learning,  fear  extinction  or  both?  A  commentary  on  subregional  contributions. Molecular Psychiatry, 27(2), 784–786. Google Scholar
Iqbal, Muhammad. (n.d.). Implementasi Digital Marketing dalam Meningkatkan Jumlah Jamaah Umrah dan Wisata Muslim pada PT Azza Barokah Madinah Jakarta Timur di  masa  COVID-19.  Fakultas  Dakwah  dan  Ilmu  Komunikasi  Universitas  Islam Negeri Syarif. Google Scholar
Komputer,  Wahana.  (2010).  Panduan  Aplikatif  dan  Solusi  Membuat  Aplikasi  Client Server dengan Visual Basic 2008. Penerbit Andi. Google Scholar
Oka,  Gde  Putu  Arya.  (2022).  Media  dan  multimedia  pembelajaran.  Pascal  Books.

## Google Scholar
Schinzel,  Ursula.  (2022).  Business  Under  Crisis:  Talent  Management  and  Responsible Leadership in Luxembourg in Pandemic Times. In Business Under Crisis Volume I (pp. 201–221). Springer. Google Scholar
Singh, D., Kumari, M., Singh, J., Gyaneshwar, D., & Kushwaha, S. (2019). The Role of KPIs and Metrics in Digital Marketing. Google Scholar
Suhada, Idad, Kurniati, Tuti, Pramadi, Ading, & Listiawati, Milla. (2020). Pembelajaran daring  berbasis  Google  Classroom  mahasiswa  pendidikan  biologi  pada  masa wabah Covid-19. Digital Library UIN Sunan Gunung Djati, 1–10. Google Scholar
Tawqeer, Munshi Mohammad, & Murthy, Chethana R. (2020).  Digital  Intelligence  on Google Cloud Platform. Google Scholar

## Copyright holder:
Dzikriyana Zuhdia Aziz, Feri Sulianta (2022)
First publication right:

## Syntax Idea
This article is licensed under: