BigQuery + Querri
ट्रैफ़िक, ऐड खर्च और राजस्व के बारे में आम भाषा में पूछें, और जवाब आपके उस नियम का पालन करता है कि कौन-से कन्वर्ज़न गिने जाएँ। Querri आपकी चुनी हुई BigQuery टेबल को आपके बाकी बिज़नेस के साथ एक Library में कॉपी करता है और उन्हें शेड्यूल पर रिफ़्रेश करता है।
Querri, BigQuery से सिर्फ़ पढ़ता है, read-only Google एक्सेस के साथ और बिना किसी key फ़ाइल के। SOC 2 Type II, HIPAA और ISO 27001:2022 प्रमाणित।
BigQuery रिपोर्टिंग मुश्किल क्यों हो जाती है
BigQuery डेटा को बहुत अच्छे से स्टोर और स्कैन करता है। रुकावट उसके आसपास की हर चीज़ में है: कौन पूछ सकता है, आँकड़ों का मतलब क्या है, और हर बार देखने की कीमत क्या है।
मार्केटिंग और फ़ाइनेंस जानते हैं कि उन्हें क्या पूछना है, पर BigQuery से जवाब निकालने का मतलब अब भी SQL लिखना या जाँचना है। एनालिस्ट्स के पास रिक्वेस्ट जमा होती जाती हैं, और एक छोटा सवाल दिनों तक अपनी बारी का इंतज़ार करता है।
GA4 एक्सपोर्ट हर दिन के लिए एक events टेबल लिखता है, और event parameters एक repeated, nested record में होते हैं। सोर्स के हिसाब से सेशन जैसी चीज़ के लिए भी unnest करना और दिनों को जोड़ना पड़ता है।
On-demand क्वेरी का बिल उनके पढ़े गए bytes के हिसाब से बनता है, और non-clustered टेबल पर LIMIT से पढ़ा गया डेटा कम नहीं होता। कई लोगों की खुली खोजबीन चुपचाप खर्च बढ़ाती जाती है।
कन्वर्ज़न किसे माना जाए, कौन-सा राजस्व असली है, कौन-से कैंपेन ब्रांड हैं: यह dbt मॉडल, LookML या किसी एक एनालिस्ट की याद में है। एक ही टेबल पर क्वेरी करने वाले दो लोगों को दो जवाब मिलते हैं।
बिज़नेस टीमें काम पूरा करने के लिए नतीजे Sheets या Excel में डाउनलोड करती हैं। उसके बाद आँकड़े रिफ़्रेश होना बंद कर देते हैं, और हर कॉपी सोर्स से थोड़ा और दूर होती जाती है।
जिनका जवाब आखिरकार मिल सकता है
हर एक वह माँग है जो मार्केटिंग, ग्रोथ और फ़ाइनेंस टीमें डेटा टीम के पास लाती हैं, साथ में यह कि आज यह धीमी क्यों है, और Querri इसे कैसे संभालता है।
मुश्किल क्यों है
GA4 जानता है कि विज़िट कहाँ से आई; orders टेबल जानती है कि भुगतान किसने किया। उन्हें जोड़ने का मतलब है टेबल के बीच यूज़र्स का मिलान करना और यह तय करना कि श्रेय किस touch को मिले।
Querri के साथ
Querri, Library में GA4 सेशन को आपके ऑर्डर्स से जोड़ता है, और आप एक बार फ़ैक्ट्स और नियम में बता देते हैं कि श्रेय किस touch को मिले। कदम-दर-कदम सेटअप चैनल से राजस्व प्लेबुक में है।
मुश्किल क्यों है
Google Ads प्रति कन्वर्ज़न लागत बताता है, पर वहाँ कन्वर्ज़न अक्सर एक फ़ॉर्म भरना होता है। असल में भुगतान करने वाले ग्राहक की लागत के लिए ads एक्सपोर्ट को असली ऑर्डर्स से जोड़ना पड़ता है।
Querri के साथ
Google Ads एक्सपोर्ट टेबल और अपने ऑर्डर्स सिंक करें, फिर कैंपेन के हिसाब से प्रति नए ग्राहक लागत को एक KPI के रूप में ट्रैक करें। Querri शुरुआत के दिन से उसका इतिहास रखता है, इसलिए पिछली तिमाही से तुलना बस एक सवाल है।
मुश्किल क्यों है
कच्चा एक्सपोर्ट nested है और दिनों में बँटा हुआ है, इसलिए ट्रैफ़िक का आसान सवाल भी एक UNNEST क्वेरी है जिसे ज़्यादातर मार्केटर नहीं लिख सकते।
मुश्किल क्यों है
GA4 purchase events को उनके होते ही गिनता है; फ़ाइनेंस रिफ़ंड घटाकर settled ऑर्डर गिनता है। दोनों वेयरहाउस में हैं, और दोनों किसी न किसी चीज़ के लिए सही हैं।
Querri के साथ
Querri बताता है कि उसने कौन-सा राजस्व इस्तेमाल किया और दूसरा भी दिखाता है, ताकि कोई ट्रैकिंग वाले आँकड़े को बुक हुआ आँकड़ा न समझ ले। इसे लेजर से जोड़ने के लिए NetSuite या QuickBooks लाएँ। देखें जवाब कैसे काम करते हैं।
मुश्किल क्यों है
खर्च की गड़बड़ियाँ कैंपेन की लंबी सूची में छिप जाती हैं। अकाउंट स्तर का टोटल सामान्य दिखता है, जबकि एक कैंपेन हफ़्ते भर बजट जलाता रहता है।
Querri के साथ
हर रात Querri गणित से हर कैंपेन की तुलना उसके अपने हाल के इतिहास से करता है, और Nightly insights और monitors के ज़रिए सुबह तक असामान्य मामलों को आपके Inbox में छोड़ देता है।
मुश्किल क्यों है
एजेंसियाँ और मल्टी-ब्रांड टीमें हर क्लाइंट को एक ही dataset में रखती हैं। हर क्लाइंट के लिए एक रिपोर्ट का मतलब है हर क्लाइंट के लिए एक फ़िल्टर की हुई क्वेरी, जिसे हाथ से संभाला जाता है और फिर स्प्रेडशीट में पेस्ट किया जाता है।
Querri के साथ
रिपोर्ट को एक बार प्रोजेक्ट के रूप में सेट करें। हर सोमवार यह सबसे नए सिंक हुए डेटा पर दोबारा चलती है, और हर क्लाइंट को सिर्फ़ उसकी अपनी पंक्तियों वाली कॉपी मिलती है, ईमेल से या फ़ॉर्मैट की हुई Excel वर्कबुक के रूप में। क्लाइंट रिपोर्ट्स प्लेबुक सेटअप दिखाती है।
मुश्किल क्यों है
प्रोडक्ट इवेंट्स BigQuery में आते हैं और बातचीत Intercom में रहती है। इन्हें जोड़ने की ज़िम्मेदारी किसी की नहीं, इसलिए सवाल बस एक अंदाज़ा बना रहता है।
Querri के साथ
BigQuery के साथ Intercom कनेक्ट करें और Querri बातचीत को हर अकाउंट की गतिविधि से मिलाता है। टिकट वॉल्यूम प्लेबुक बताती है कि किन चीज़ों पर ध्यान दें।
मुश्किल क्यों है
कच्ची टेबल से जुड़ा असिस्टेंट अंदाज़ा लगाता है कि हर कॉलम का मतलब क्या है, और हर व्यक्ति का प्रॉम्प्ट राजस्व का अपना अलग वर्शन बनाता है।
Querri के साथ
Claude या ChatGPT को Querri से जोड़ें। असिस्टेंट आपकी Library से पढ़ता है, आपकी परिभाषाएँ इस्तेमाल करता है, और सिर्फ़ वही पंक्तियाँ देखता है जो हर व्यक्ति को Querri में देखने की अनुमति है।
BigQuery और बाकी सब
BigQuery में आपके क्लिक, सेशन और प्रोडक्ट इवेंट्स हैं। CRM में डील हैं, ERP में पैसा है, और टारगेट एक स्प्रेडशीट में हैं। चारों एक Library में हों, तो ऐड खर्च के सवाल का जवाब क्लोज़ हुई डील और बुक हुए राजस्व में दिया जा सकता है।
BigQuery इनके साथ अच्छा काम करता है
ऐसे जवाब जिनके पीछे आप खड़े रह सकें
"पिछले महीने का राजस्व" का मतलब GA4 purchase events हो सकता है या रिफ़ंड घटाकर settled ऑर्डर। दोनों BigQuery में हैं, और दोनों कभी पूरी तरह मेल नहीं खाते। Querri एक के साथ जवाब देता है, उसका नाम बताता है और दूसरा भी दिखाता है, ताकि मार्केटिंग और फ़ाइनेंस अलग-अलग चीज़ों की तुलना करना बंद करें। देखें जवाब कैसे काम करते हैं।
जागें तो जानें क्या बदला
हर रात Querri आपके KPIs को उनके अपने अतीत से मापता है और वह कैंपेन या सेगमेंट ढूँढता है जिसे हाल में किसी ने नहीं जाँचा। जो उसे मिलता है वह सुबह तक आपके Inbox में होता है, और आपके कहे बिना वह कुछ नहीं बदलता।
कस्टम BigQuery डैशबोर्ड
जो डैशबोर्ड आपको चाहिए उसका वर्णन करें, या उस रिपोर्ट के स्क्रीनशॉट से शुरू करें जिसे आपकी टीम हर हफ़्ते देखती है। बदलाव बस एक वाक्य दूर हैं, चार्ट वही परिभाषाएँ इस्तेमाल करते हैं जो आपके चैट जवाब, और हर क्लाइंट या क्षेत्र को सिर्फ़ उसकी पंक्तियों तक सीमित किया जा सकता है।
ऐसी रिपोर्ट्स जिन्हें दोबारा बनाना बंद कर सकें
आपके GA4 और ads एक्सपोर्ट से ट्रैफ़िक, खर्च और कन्वर्ज़न, हर सोमवार भेजे गए।
प्लेबुक पढ़ेंएक साझा dataset से हर क्लाइंट के लिए एक वर्शन, फ़ॉर्मैट किया हुआ और शेड्यूल पर।
प्लेबुक पढ़ेंसेशन और कैंपेन, उनसे बने ऑर्डर और डील तक ट्रैक किए गए।
प्लेबुक पढ़ेंप्रोडक्ट इवेंट्स से, नए अकाउंट्स को पहली वैल्यू तक पहुँचने में कितना समय लगता है।
प्लेबुक पढ़ेंचैनल और कैंपेन के हिसाब से प्रति नए ग्राहक लागत, इतिहास के साथ।
KPIs देखेंशेड्यूल पर भेजी गई फ़ॉर्मैट की हुई वर्कबुक, ऐसी CSV नहीं जिसे किसी को डाउनलोड करना पड़े।
Excel टूल्स देखेंक्या-क्या आता है
Querri, BigQuery टेबल को शेड्यूल पर अपनी स्टोरेज में कॉपी करता है, और सवाल उसी कॉपी पर चलते हैं। एक्सेस उतना ही है जितना आपका साइन-इन किया हुआ Google अकाउंट पढ़ सकता है।
आप क्या सिंक कर सकते हैं
रोज़, हर हफ़्ते या हर महीने पूरा रिफ़्रेश, या आपके चुने कॉलम पर, जैसे updated टाइमस्टैम्प, हर घंटे तक incremental। कस्टम क्वेरी हमेशा पूरी दोबारा लोड होती हैं।
टेबल BigQuery के Storage Read API से Arrow फ़ॉर्मैट में स्ट्रीम होती हैं और Parquet के रूप में आती हैं। Views, external tables और कस्टम क्वेरी इसके बजाय query jobs के रूप में चलती हैं। एक वैकल्पिक row limit तय करती है कि हर सोर्स से कितना डेटा आए।
Querri, Google से BigQuery का read-only एक्सेस माँगता है। यह कभी आपकी टेबल या datasets में लिखता, उन्हें बदलता या डिलीट नहीं करता।
आप Google से साइन इन करते हैं, इसलिए कोई service-account key बनाने या शेयर करने की ज़रूरत नहीं। Querri एक refresh token रखता है ताकि शेड्यूल किए गए सिंक आपके दोबारा साइन इन किए बिना चलें।
BigQuery कैसे कनेक्ट करें
Querri के Connect पेज पर एजेंट को "connect BigQuery" लिखें, या कैटलॉग में BigQuery पर क्लिक करें।
Google के अपने साइन-इन में BigQuery का read-only एक्सेस दें; आपका पासवर्ड Google के पास ही रहता है।
एक Google Cloud प्रोजेक्ट चुनें। हर टेबल रखें, कुछ खास चुनें, या कस्टम SQL क्वेरी जोड़ें।
आपकी मंज़ूरी के बिना कुछ भी लोड नहीं होता। पूरा रिफ़्रेश या incremental चुनें, और कितनी बार।
आपकी BigQuery टेबल Library में दिखती हैं। चैट में उनके बारे में पूछें, या उन पर डैशबोर्ड या रिपोर्ट बनाएँ।
BigQuery FAQ
Querri के Connect पेज पर Connector Agent से BigQuery सेट अप करने को कहें, या कैटलॉग से उसे चुनें। Google से साइन इन करें और read-only एक्सेस दें, एक प्रोजेक्ट चुनें, फिर सभी टेबल, कुछ खास टेबल या कस्टम क्वेरी चुनें। जब तक आप लोड और शेड्यूल मंज़ूर नहीं करते, कुछ भी लोड नहीं होता।
डिफ़ॉल्ट रूप से, आपके चुने प्रोजेक्ट के हर dataset की हर टेबल। इसके बजाय आप dataset और नाम से टेबल चुन सकते हैं, views और external tables शामिल कर सकते हैं, या नाम वाली कस्टम SQL क्वेरी को अतिरिक्त सोर्स के रूप में सेव कर सकते हैं। Querri सिर्फ़ वही पढ़ सकता है जिसका एक्सेस कनेक्ट किए गए Google अकाउंट के पास है।
पूरे रिफ़्रेश रोज़, हर हफ़्ते या हर महीने शेड्यूल होते हैं। Incremental सिंक आपके चुने कॉलम पर हर घंटे, रोज़ या हर हफ़्ते चल सकते हैं, और सिर्फ़ पिछली बार देखे गए मान से ऊपर की पंक्तियाँ लोड करते हैं। Incremental सिंक डिलीट हुई पंक्तियाँ नहीं पकड़ते; पूरा रिफ़्रेश पकड़ता है। जब भी ताज़ा आँकड़े चाहिए, हाथ से सिंक चलाया जा सकता है।
नहीं। Querri, BigQuery से सिर्फ़ पढ़ता है। यह जो Google एक्सेस माँगता है वह read-only है, इसलिए यह आपकी टेबल या datasets को बना, अपडेट या डिलीट नहीं कर सकता। आपके रिकॉर्ड ठीक वैसे ही रहते हैं; Querri अपनी कॉपी पर काम करता है।
Querri सिर्फ़ वही प्रोजेक्ट, datasets और टेबल देखता है जो आपका साइन-इन किया Google अकाउंट पढ़ सकता है, इसलिए ऐसे अकाउंट से कनेक्ट करें जिसका एक्सेस वही हो जो आप Querri में चाहते हैं। डेटा Querri में आने के बाद, पंक्तियों का एक्सेस Querri की अपनी शेयरिंग और रो-लेवल नियमों से तय होता है; किसी व्यक्ति के Google Cloud roles साथ नहीं आते।
नहीं। Querri आपकी चुनी हुई टेबल को शेड्यूल पर अपनी स्टोरेज में कॉपी करता है, और सवाल, डैशबोर्ड और रिपोर्ट्स उसी कॉपी पर चलते हैं। इसका मतलब यह भी है कि जवाब उतने ही ताज़ा हैं जितना पिछला सिंक, इसलिए ऐसा शेड्यूल चुनें जो आपकी ज़रूरत के हिसाब से आँकड़ों को अपडेट रखे।
बढ़ सकता है। सिंक BigQuery से पढ़ते हैं, और views, कस्टम क्वेरी और incremental जाँच आपके चुने प्रोजेक्ट में query jobs चलाती हैं, जिनका बिल उसी प्रोजेक्ट पर आता है। Querri कोई byte सीमा तय नहीं करता और job चलने से पहले लागत का अनुमान नहीं दिखाता, इसलिए कस्टम क्वेरी सेव करने से पहले BigQuery console में देख लें कि वह कितना स्कैन करती है।
दोनों को कनेक्ट करें, और Querri आपके GA4 या Google Ads डेटा को HubSpot के संपर्कों और डील से मिलाता है, जैसे UTM कैंपेन या ईमेल के आधार पर। फिर आप खर्च को पाइपलाइन तक ट्रैक कर सकते हैं। हर जवाब के पीछे की क्वेरी दिखाती है कि रिकॉर्ड कैसे मिलाए गए, इसलिए कोई भी join जाँच सकता है।
दोनों को कनेक्ट करें, और Querri, Library में वेब सेशन या प्रोडक्ट इस्तेमाल जैसी वेयरहाउस टेबल को Salesforce के अकाउंट्स और opportunities से जोड़ता है। एक बार बताएँ कि एक्टिव अकाउंट या qualified विज़िट किसे माना जाए, और उसके बाद हर जवाब, डैशबोर्ड और रिपोर्ट वही परिभाषा इस्तेमाल करते हैं।
वह प्रोजेक्ट कनेक्ट करें जिसमें आपका GA4 एक्सपोर्ट है। क्योंकि एक्सपोर्ट event parameters को nested records में रखता है, कई टीमें एक कस्टम क्वेरी सेव करती हैं जो उनके इस्तेमाल वाले फ़ील्ड निकालती है। Querri को एक बार बताएँ कि कन्वर्ज़न किसे माना जाए, फिर पूछें, या रिपोर्ट को हर सोमवार आने के लिए शेड्यूल करें।
Google Ads एक्सपोर्ट टेबल और अपने ऑर्डर या CRM डील सिंक करें। Querri खर्च को हर कैंपेन से आए ग्राहकों से मिलाता है, नए ग्राहक के आपके नियम के साथ, और नतीजे को एक KPI के रूप में ट्रैक कर सकता है ताकि आप देख सकें कि यह महीने-दर-महीने कैसे बदलता है।
हाँ। विश्लेषण को प्रोजेक्ट के रूप में सेव करें और उसे शेड्यूल दें। हर रन ताज़ा सिंक हुई टेबल इस्तेमाल करता है और ईमेल से फ़ॉर्मैट की हुई Excel वर्कबुक भेजता है, ज़रूरत हो तो हर व्यक्ति या क्लाइंट के लिए अलग वर्शन में। किसी को फिर कभी CSV डाउनलोड नहीं करनी पड़ती।
हाँ। बताएँ कि आप क्या देखना चाहते हैं, या उस रिपोर्ट के स्क्रीनशॉट से शुरू करें जिस पर आप पहले से निर्भर हैं। बदलाव आम भाषा के अनुरोध हैं, चार्ट BigQuery को CRM और फ़ाइनेंस टेबल के साथ जोड़ सकते हैं, और एक्सेस इतना सीमित किया जा सकता है कि हर व्यक्ति या क्लाइंट सिर्फ़ अपनी पंक्तियाँ देखे।
हाँ। Querri के Claude या ChatGPT से कनेक्ट होने के बाद, असिस्टेंट आपकी Library से डेटा लेता है और आपकी परिभाषाओं का पालन करता है, उन पंक्तियों तक सीमित जो वह व्यक्ति Querri में देख सकता है। यह सिंक की गई कॉपी से काम करता है, इसलिए Claude में पूछा गया सवाल BigQuery को नई क्वेरी नहीं भेजता।
अभी नहीं। BigQuery कनेक्टर सिर्फ़ Google साइन-इन इस्तेमाल करता है, दो read-only scopes के साथ, और एक refresh token रखता है ताकि शेड्यूल किए गए सिंक चलते रहें। अगर आप एक अलग पहचान चाहते हैं, तो Querri के लिए बनाए गए Google अकाउंट से साइन इन करें और उसे अपने चाहे गए datasets का एक्सेस दें।
नहीं। हर BigQuery कनेक्शन एक प्रोजेक्ट से जुड़ता है, जिसे आप साइन इन के बाद एक सूची से चुनते हैं। किसी दूसरे प्रोजेक्ट से डेटा लाने के लिए दूसरा कनेक्शन जोड़ें। दोनों एक ही Library में आते हैं, इसलिए सवाल फिर भी दोनों पर चल सकते हैं।
कस्टम क्वेरी incremental सिंक नहीं हो सकतीं, कोई Test connection बटन नहीं है, और Querri अपनी तरफ़ से partition filters या byte सीमाएँ नहीं जोड़ता; एकमात्र सीमा हर कनेक्शन पर एक वैकल्पिक row limit है। यह कभी BigQuery में वापस नहीं लिखता, और सवाल लाइव नहीं, पिछली सिंक की गई कॉपी पर चलते हैं।
Querri, SOC 2 Type II, HIPAA और ISO 27001:2022 प्रमाणित है। एक्सेस Google के अपने साइन-इन से read-only scopes के साथ दिया जाता है, इसलिए कोई पासवर्ड या key फ़ाइल Querri से होकर नहीं गुज़रती। डेटा ट्रांज़िट और स्टोरेज दोनों में एन्क्रिप्टेड रहता है, और कभी किसी मॉडल को ट्रेन करने में इस्तेमाल नहीं होता।
और जानें
Google से साइन इन करें और अपनी टेबल चुनें। Querri आपका डेटा सिर्फ़ पढ़ता है; आपकी टेबल और datasets ठीक वैसे ही रहते हैं।