مزج البيانات: العمليات والفوائد وأفضل الممارسات

يتضمن مزج البيانات دمج البيانات من مصادر متعددة لإنشاء مجموعة بيانات موحدة، والتي يمكن تحليلها للكشف عن رؤى أعمق ودعم اتخاذ القرار.

من حيث التسويق، يتيح مزج البيانات للمسوقين الحصول على رؤى أعمق حول سلوك العملاء وأداء الحملة عبر قنوات مختلفة. فهو يعزز الإسناد متعدد القنوات، مما يساعد الفرق على فهم رحلة العميل الكاملة وتأثير كل نقطة اتصال.

ما هو مزج البيانات؟

مزج البيانات مقابل تحويل البيانات

غالبًا ما يتم خلط مزج البيانات مع تحويل البيانات. على الرغم من أن هاتين العمليتين تعتبران جزءًا لا يتجزأ من سير عمل التحليلات، إلا أنك تحتاج إلى التمييز بينهما لمعرفة متى يتم دمج البيانات مقابل وقت تحويل البيانات.

مزج البيانات

يركز مزج البيانات على دمج البيانات من مصادر متعددة لإنشاء مجموعة بيانات واحدة يمكن تحليلها معًا. يتم استخدامه عادةً للتحليل الاستكشافي والإجابة على أسئلة عمل محددة بسرعة.

تحويل البيانات

يتضمن تحويل البيانات عملية أكثر شمولاً لتحويل البيانات إلى تنسيق مناسب للتخزين طويل المدى والتحليل الشامل. تتضمن هذه العملية تطبيع البيانات وتجميعها وإثرائها للتأكد من أنها متسقة وجاهزة للاستخدام في مستودعات البيانات أو الأنظمة الأخرى.

أهمية مزج البيانات

يعد مزج البيانات أمرًا محوريًا في استخلاص رؤى قابلة للتنفيذ من مجموعة واسعة من مصادر البيانات. ومن خلال دمج مجموعات البيانات المتنوعة، يمكن للمؤسسات تحقيق رؤية شاملة تؤدي إلى تحسين عملية صنع القرار والكفاءة التشغيلية.

على سبيل المثال، يمكن لتجار التجزئة مزج بيانات الشراء في المتجر مع سلوك التسوق عبر الإنترنت لتحديد الاتجاهات والتفضيلات، مما يتيح استراتيجيات تسويق مخصصة تعزز ولاء العملاء وتزيد المبيعات.

ويدعم مزج البيانات أيضًا التحليلات في الوقت الفعلي، وهو أمر بالغ الأهمية للاستجابة لتغيرات السوق بسرعة.

على سبيل المثال، أثناء إطلاق المنتج، يمكن لفرق التسويق مزج بيانات المبيعات في الوقت الفعلي مع تعليقات وسائل التواصل الاجتماعي لتعديل استراتيجياتهم بسرعة، مما يضمن نجاح الحملة.

يؤدي تبسيط عمليات البيانات من خلال المزج إلى تقليل الحاجة إلى دعم مكثف لتكنولوجيا المعلومات وحلول تخزين البيانات باهظة الثمن. ويمكن للشركات تخصيص هذه المدخرات لمبادرات استراتيجية أخرى، مثل تطوير المنتجات أو توسيع السوق.

الخطوات الأساسية في مزج البيانات

يتضمن مزج البيانات العديد من الخطوات الحاسمة التي تضمن دمج مصادر البيانات المتنوعة في مجموعة بيانات متماسكة وقابلة للتنفيذ. تم تصميم كل خطوة لتبسيط عملية إعداد البيانات، وضمان الدقة والكفاءة.

1. الحصول على البيانات

تحديد وجمع البيانات من مصادر مختلفة مثل قواعد البيانات الداخلية وأنظمة إدارة علاقات العملاء والتطبيقات السحابية ومصادر البيانات الخارجية مثل منصات الوسائط الاجتماعية وأدوات تحليل الويب. قد يشمل ذلك جمع بيانات المبيعات من أنظمة نقاط البيع، وتعليقات العملاء من وسائل التواصل الاجتماعي، ومقاييس أداء الحملة من منصات أتمتة التسويق.

قم بتبسيط عملية الحصول على البيانات من خلال دمج الحلول الآلية مثل Improvado.

Improvado عبارة عن تحليلات خاصة بالتسويق وحل إدارة البيانات. فهو يوفر أكثر من 500 موصل بيانات API مُصمم مسبقًا ويدعم استيعاب البيانات المسطحة، مما يعني إمكانية جمع البيانات من جدول بيانات أو قرص Google. يعمل Improvado أيضًا على تسهيل الحصول على البيانات والأتمتة من خلال تقديم قوالب استخراج البيانات، وما يصل إلى 5 سنوات من تحميل البيانات التاريخية، ومزامنة البيانات كل ساعة.

2. تنقية البيانات

البيانات المجمعة لا تزال غير مناسبة للتحليل. تنظيف البيانات المجمعة للتأكد من دقتها واتساقها عن طريق إزالة التكرارات وتصحيح الأخطاء وملء القيم المفقودة وتوحيد التنسيقات.

وهذا يضمن تحليل موثوق. إن التأكد من أن جميع بيانات الاتصال بالعملاء تتبع تنسيقًا موحدًا وتصحيح أي اختلافات في بيانات المبيعات قبل مزجها مع مقاييس التسويق الرقمي يمكن أن يؤدي إلى تحسين جودة البيانات بشكل كبير.

3. الانضمام إلى البيانات

قم بدمج البيانات التي تم تنظيفها من مصادر مختلفة باستخدام طرق مثل الصلات أو الاتحادات أو العلاقات، اعتمادًا على بنية البيانات ومتطلبات التحليل. يمكن أن يؤدي دمج بيانات المعاملات مع المعلومات الديموغرافية للعملاء إلى الكشف عن سلوكيات الشراء عبر قطاعات مختلفة، مما يوفر رؤى قيمة.

4. تحويل البيانات

تحويل البيانات إلى تنسيق مناسب للتحليل، بما في ذلك تطبيع البيانات، وتجميعها في مقاييس ذات معنى، والتأكد من التزامها بالهيكل المطلوب. يمكن أن يساعد تجميع بيانات حركة مرور موقع الويب اليومية في تقارير شهرية في تحديد الاتجاهات في سلوك الزائر، مما يساعد في اتخاذ القرارات الإستراتيجية.

يوفر Improvado محركًا لتحويل البيانات على مستوى المؤسسات يساعد المسوقين في الحصول على بيانات جاهزة للتحليل دون الحاجة إلى التدخل اليدوي أو معرفة SQL أو البرامج النصية المخصصة.

توفر المنصة خيارين:

• خطوط أنابيب البيانات المعدة مسبقًا لحالات الاستخدام التسويقي المتعددة التي تمتد من استخراج البيانات إلى التصور لحالات الاستخدام المختلفة. على سبيل المثال، إذا قمت بتحديد وصفة لتحليلات الإعلانات المدفوعة، فسوف يستخرج النظام الأساسي البيانات المطلوبة من منصات الإعلانات، ويرسم تلقائيًا هياكل الإنفاق الفريدة للنظام الأساسي، ويقدم لوحة معلومات تحتوي على بيانات حول أداء الحملة اليومي وصولاً إلى مجموعة الإعلانات ومستوى الإعلان والإبداع ، أو مستوى التنسيب.
• محرك تحويل بيانات ذاتي الخدمة يحتوي على واجهة مستخدم تشبه جدول البيانات ويدعم أكثر من 300 ميزة ووظيفة لأتمتة الجداول الزمنية الطويلة للتحليلات وتسهيل اكتشاف البيانات.

5. التحقق والتحسين

التحقق من صحة مجموعة البيانات الممزوجة لضمان دقتها وسلامتها عن طريق التحقق من الحالات الشاذة، والتحقق من علاقات البيانات، والتأكد من أنها تلبي متطلبات التحليل. يساعد الإسناد الترافقي لبيانات أداء الحملة مع إدخالات CRM الأصلية في الحفاظ على الاتساق والموثوقية.

مرة أخرى، يمكن أن يؤدي تكامل الحلول الآلية إلى تسهيل عملية التحقق من صحة البيانات وتحسينها بشكل كبير. Cerebro هو حل لإدارة الحملات وحوكمة البيانات مدعوم بالذكاء الاصطناعي، والذي يتحقق تلقائيًا من اتساق بياناتك وينبهك بأي حالات شاذة وتناقضات في البيانات.

6. التكامل مع أدوات ذكاء الأعمال

قم بدمج البيانات الممزوجة مع أدوات ذكاء الأعمال للتصور والتحليل، مما يتيح إنشاء لوحات المعلومات والتقارير التي توفر رؤى قابلة للتنفيذ. يساعد تصور بيانات رحلة العميل الممزوجة بمقاييس التحويل على تحسين استراتيجيات التسويق وتحسين أداء الحملة.

تحديات مزج بيانات التسويق وأفضل الممارسات

للاستفادة بشكل فعال من مزج البيانات والتغلب على التحديات الكامنة فيها، من الضروري اعتماد أفضل الممارسات الإستراتيجية التي تضمن تكامل البيانات بشكل دقيق وفعال وقابل للتطوير.

التحدي: تكامل البيانات من مصادر متعددة

قد يكون دمج البيانات من مصادر مختلفة أمرًا معقدًا ويستغرق وقتًا طويلاً. غالبًا ما يكون لكل مصدر تنسيقات بيانات وهياكل ومصطلحات مختلفة، مما يجعل من الصعب إنشاء مجموعة بيانات موحدة للتحليل الشامل.

حلول

• توحيد تنسيقات البيانات: تنفيذ ممارسات توحيد البيانات لضمان الاتساق في تنسيقات البيانات وهياكلها عبر مصادر مختلفة. استخدم أدوات تحويل البيانات لتطبيع البيانات، مما يسهل مزجها وتحليلها.
• استخدم أدوات ETL: توظيف أدوات الاستخراج والتحويل والتحميل (ETL) لأتمتة عملية استخراج البيانات من مصادر مختلفة، وتحويلها إلى تنسيق ثابت، وتحميلها إلى مستودع بيانات موحد. تعمل أدوات ETL على تبسيط تكامل البيانات وتقليل مخاطر الأخطاء.
• رسم خرائط البيانات: تطوير استراتيجية شاملة لرسم خرائط البيانات لمواءمة حقول البيانات من مصادر مختلفة. ويضمن ذلك دمج نقاط البيانات المماثلة بشكل صحيح، مما يسهل إجراء تحليل أكثر دقة.

التحدي: جودة البيانات واتساقها

يعد ضمان جودة البيانات واتساقها أمرًا بالغ الأهمية للتحليل الموثوق. يمكن أن تؤدي البيانات غير المتسقة أو ذات الجودة الرديئة إلى رؤى غير دقيقة واتخاذ قرارات مضللة.

حلول

• تنظيف البيانات: تنفيذ عمليات تنظيف البيانات المنتظمة لإزالة التكرارات وتصحيح الأخطاء وملء القيم المفقودة. استخدم أدوات تنظيف البيانات الآلية للحفاظ على جودة البيانات العالية.
• قواعد التحقق من الصحة: ​​إنشاء قواعد التحقق من صحة البيانات للتأكد من أن البيانات التي تدخل النظام تلبي معايير الجودة المحددة مسبقًا. يمكن لعمليات التحقق من الصحة التلقائية تحديد التناقضات وتصحيحها في الوقت الفعلي.
• المراقبة المستمرة: إعداد المراقبة والتدقيق المستمر لجودة البيانات. استخدم لوحات معلومات جودة البيانات لتتبع المقاييس الرئيسية وتحديد المشكلات على الفور، مما يضمن بقاء البيانات متسقة وموثوقة.

التحدي: تكامل البيانات عبر الأنظمة الأساسية

قد يكون دمج البيانات من منصات وأدوات التسويق المختلفة، ولكل منها واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بها وبنية البيانات، أمرًا معقدًا ويستغرق وقتًا طويلاً.

حلول

• تكاملات واجهة برمجة التطبيقات: قم بتطوير عمليات تكامل قوية لواجهة برمجة التطبيقات لأتمتة استخراج البيانات من منصات التسويق المختلفة. وبدلاً من ذلك، استخدم أدوات مثل Improvado التي تحتوي بالفعل على أكثر من 500 موصل لواجهة برمجة التطبيقات (API)، ويمكنها إنشاء موصلات مخصصة حسب الطلب، وتغطي إدارة واجهة برمجة التطبيقات (API).
• طبقة البيانات الموحدة: قم بإنشاء طبقة بيانات موحدة تعمل على توحيد البيانات من منصات مختلفة ودمجها. ويضمن هذا الأسلوب تخزين كافة البيانات بتنسيق متسق، مما يسهل عملية مزجها وتحليلها.

تبسيط مزج البيانات

يعمل برنامج Improvado على تبسيط عملية تعمية البيانات من خلال أتمتة دورة إعداد البيانات بأكملها، بدءًا من استخراج البيانات وحتى التطبيع والتحويل. تضمن المنصة أن تكون البيانات الواردة من القنوات المختلفة متسقة وجاهزة للتحليل. يعد هذا أمرًا بالغ الأهمية للمؤسسات التي تعتمد على بيانات دقيقة وموحدة لتوجيه استراتيجياتها التسويقية.

يعمل Cerebro by Improvado على تعزيز هذه القدرات من خلال التركيز على إدارة بيانات الحملة وإدارة البيانات. تعمل Cerebro على أتمتة عمليات الامتثال والفحوصات التشغيلية لبيانات التسويق وفقًا للمعايير المعمول بها، مما يضمن أن كل شيء بدءًا من اصطلاحات التسمية وحتى معلمات الاستهداف متسق عبر جميع الأصول.

الأسئلة الشائعة