ما هي أتمتة البيانات؟
نشرت: 2024-03-20البيانات عالية الجودة هي حجر الزاوية في اتخاذ القرارات الاستراتيجية. تتيح البيانات الدقيقة والشاملة وفي الوقت المناسب للمسوقين اتخاذ قرارات مستنيرة وتحديد فرص السوق والتنبؤ باتجاهات المستهلكين. ومع ذلك، قد يكون الحصول على بيانات عالية الجودة والحفاظ عليها أمرًا صعبًا بسبب الحجم الهائل والسرعة التي يتم بها إنشاء البيانات.
هذا هو المكان الذي تلعب فيه أتمتة البيانات دورًا حاسمًا. من خلال أتمتة جمع البيانات ومعالجتها وتحليلها، تضمن العلامات التجارية سلامة وموثوقية بياناتها. تعمل الأتمتة على تقليل الأخطاء البشرية، وتبسيط سير عمل البيانات، وتوفير أساس ثابت للتحليل. في جوهر الأمر، تعمل أتمتة البيانات كرافعة لجودة البيانات، مما يمكّن المؤسسات من إطلاق العنان للإمكانات الكاملة لأصول المعلومات الخاصة بها لاتخاذ القرارات الإستراتيجية.
ما هي أتمتة البيانات؟
في سياق التسويق، توفر المعالجة الآلية للبيانات ميزة الوصول إلى البيانات والرؤى في الوقت الفعلي، مما يسهل اتخاذ القرار السريع وتعديلات الإستراتيجية. فهو يزيل تحديات إدارة البيانات الشائعة مثل الأخطاء الناتجة عن إدخال البيانات يدويًا، والتأخير في إنشاء التقارير، والتناقضات في تحليل البيانات.
أنواع أتمتة البيانات
يمكن تصنيف أتمتة البيانات على نطاق واسع إلى عدة أنواع، يتناول كل منها جوانب محددة من إدارة البيانات وتحليلها لتعزيز استراتيجيات التسويق وصنع القرار.
جمع البيانات الآلي
تستخدم أتمتة جمع البيانات التكنولوجيا لجمع البيانات بكفاءة من مصادر متنوعة مثل مواقع الويب ومنصات الوسائط الاجتماعية وأنظمة إدارة علاقات العملاء. يضمن الاستخراج الآلي للبيانات الحصول على البيانات بسلاسة في الوقت الفعلي، مما يزيل التأخير والأخطاء اليدوية المرتبطة بطرق جمع البيانات التقليدية.
الأداة الرئيسية لاستخراج البيانات تلقائيًا ومعالجة البيانات تلقائيًا ككل هي الاستخراج والتحويل والتحميل أو ETL. إنها عملية مكونة من ثلاث خطوات ضرورية لتكامل البيانات من مصادر مختلفة في مستودع واحد متماسك.
الخطوة الأولى، Extract ، هي المسؤولة عن أتمتة جمع البيانات من مصادر متعددة، مثل منصات الوسائط الاجتماعية والمواقع الإلكترونية وأنظمة إدارة علاقات العملاء. تتضمن هذه الخطوة سحب البيانات، بغض النظر عن تنسيقها أو بنيتها الأصلية.
على سبيل المثال، Improvado عبارة عن أداة تحليلات خاصة بالتسويق وأتمتة البيانات. فهو يوفر أكثر من 500 موصل بيانات API مُصمم مسبقًا ومصادر بيانات مسطحة، مما يعني إمكانية جمع البيانات من جدول بيانات. يعمل Improvado أيضًا على تسهيل تكامل البيانات وأتمتتها من خلال تقديم قوالب استخراج البيانات، وما يصل إلى 5 سنوات من تحميل البيانات التاريخية، ومزامنة البيانات كل ساعة.
المعالجة الآلية للبيانات
بمجرد استخراجها، تخضع البيانات للتحويل حيث يتم تنظيفها وتطبيعها وتحويلها إلى تنسيق ثابت. تعمل أتمتة معالجة البيانات على تبسيط هذه الرحلة من خلال نهج منظم يعتمد على التكنولوجيا.
تتكشف عملية التحويل في عدة مراحل رئيسية:
- التنظيف : في البداية، تخضع البيانات لمرحلة تنظيف لتحديد الأخطاء وتصحيحها مثل التكرارات أو التناقضات أو عدم الدقة. وهذا يضمن دقة أساس التحليل.
- تعيين البيانات تلقائيًا : تتضمن هذه المرحلة تحديد كيفية توافق حقول البيانات من أنظمة المصدر المختلفة مع تلك الموجودة في النظام المستهدف أو قاعدة البيانات. إنها عملية إنشاء علاقات وقواعد لعناصر البيانات تعمل على تحويل البيانات المصدر إلى تنسيق مناسب للبيئة المستهدفة. يعد تعيين البيانات أمرًا بالغ الأهمية عند دمج البيانات من مصادر مختلفة، كما هو الحال في حالة التحليلات عبر القنوات أو تحليل الإنفاق الإعلاني من منصات متعددة.
- التحويل : بعد ذلك، يتم توحيد البيانات وتحويلها إلى تنسيق موحد. تضمن هذه الخطوة الحاسمة التوافق للتحليل، بغض النظر عن النظام المصدر أو النظام الأساسي.
- التصنيف والتنظيم : يقوم برنامج أتمتة البيانات بعد ذلك بتصنيف البيانات وتنظيمها بناءً على معايير محددة مسبقًا، مما يعزز إمكانية الوصول والاستعداد للتحليل.
توفر Improvado خطوط بيانات معدة مسبقًا لحالات الاستخدام التسويقي، مما يتيح معالجة البيانات تلقائيًا دون الحاجة إلى هندسة البيانات وSQL
يعمل برنامج Improvado على تبسيط عملية التحويل عن طريق تنظيف البيانات وتطبيعها ورسم خرائط لها دون الحاجة إلى التدخل اليدوي أو البرامج النصية المخصصة. توفر المنصة خيارين:
- خطوط أنابيب البيانات المعدة مسبقًا من حالات استخدام تسويقية متعددة 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.
تكامل البيانات الآلي
يتضمن تكامل البيانات وأتمتتها الدمج السلس للبيانات من مصادر مختلفة في مستودع واحد يمكن الوصول إليه، مما يقلل من الجهد اليدوي والأخطاء. يستخدم أدوات متطورة تستخرج البيانات تلقائيًا ثم تحول هذه البيانات إلى تنسيق موحد. بعد التحويل، يتم تحميل البيانات إلى قاعدة بيانات مركزية أو مستودع بيانات أو منصة تحليلية، وتكون جاهزة للتحليل.
ترتبط أتمتة تكامل البيانات والمعالجة الآلية للبيانات ارتباطًا وثيقًا وغالبًا ما تتداخل في استخدامها لتكنولوجيا الأتمتة. ومع ذلك، تخدم هذه المصطلحات وظائف متميزة ضمن مشهد إدارة البيانات.
يتجسد تكامل البيانات الآلي بشكل أساسي في الخطوة الثالثة من ETL - التحميل .
لدعم هذه المرحلة من أتمتة البيانات، يقوم Improvado بأتمتة تحميل البيانات المحولة إلى مجموعة واسعة من الوجهات، بما في ذلك قواعد البيانات الشائعة ومستودعات البيانات وأدوات التصور.
التحليل الآلي للبيانات
تعمل أتمتة تحليل البيانات على تسخير الخوارزميات المتقدمة والتعلم الآلي للتدقيق في مجموعات البيانات الضخمة وتحديد الأنماط والاتجاهات والارتباطات دون تدخل يدوي.
من الناحية العملية، يمكن تطبيق تحليل البيانات الآلي بطرق مختلفة، بدءًا من التقارير الآلية وتحديثات لوحة المعلومات وحتى تجزئة العملاء المعقدة واستكشاف البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
أحد الأمثلة على الاكتشاف الآلي للبيانات هو Improvado AI Agent. يتصل Improvado AI بمجموعة البيانات الخاصة بك ويتيح استعلامات اللغة الطبيعية واستكشاف البيانات وتحليلها بسلاسة للمستخدمين التقنيين وغير التقنيين.
يتمتع AI Agent بواجهة دردشة يمكنك من خلالها طرح أي أسئلة حول الأداء أو إنشاء لوحة معلومات أو ميزانية سريعة أو إجراء تحليلات عبر القنوات. يقوم الوكيل بمراقبة مجموعة البيانات باستمرار وإعلامك بأي حالات شاذة وفرص.
فوائد أتمتة البيانات
إن استخدام أتمتة البيانات له العديد من الفوائد، كل منها يضيف إلى تحسين قدرة المؤسسات وكفاءتها ورؤيتها:
- الكفاءة التشغيلية : تعمل أتمتة البيانات على تقليل الوقت والجهد المبذول في مهام البيانات اليدوية بشكل كبير، مما يحرر فرق التسويق للتركيز على الإستراتيجية والإبداع. فهو يعمل على تسريع وتيرة إنشاء الرؤى ويقلل أيضًا من احتمالية الخطأ البشري، مما يضمن دقة البيانات وموثوقيتها.
- رؤى في الوقت الفعلي: تتيح أتمتة البيانات تحليل البيانات في الوقت الفعلي، مما يوفر لصانعي القرار والمحللين في مجال التسويق رؤى في الوقت المناسب تعتبر ضرورية للاستجابات السريعة لاتجاهات السوق وسلوكيات المستهلك. وتعزز هذه السرعة القدرة على الاستفادة من الفرص وتخفيف المخاطر على الفور.
- قابلية التوسع : مع نمو المؤسسات، يزداد حجم وتعقيد البيانات التي تتعامل معها. تضمن أتمتة عملية البيانات إمكانية توسيع نطاق أنظمة إدارة البيانات وفقًا لذلك، دون زيادة مقابلة في الأخطاء أو وقت المعالجة.
- تحسين إدارة البيانات : وضع إطار عمل لمعالجة البيانات ومعالجتها بشكل متسق، وتعزيز أمن البيانات والامتثال للوائح.
- خفض التكلفة : تعمل الأتمتة على تقليل تكاليف التشغيل عن طريق أتمتة مهام البيانات اليدوية وتحسين تخصيص الموارد.
- اتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات : تضمن أتمتة البيانات أن ترتكز استراتيجيات وقرارات التسويق على البيانات، مما يؤدي إلى نتائج أكثر فعالية.
- تجارب العملاء المحسنة : تعمل هذه الأدوات على أتمتة عملية تقسيم بيانات العملاء وتحليلها، مما يتيح جهود التسويق الشخصية وتحسين خدمة العملاء.
تحديات أتمتة البيانات وكيفية حلها
يطرح تنفيذ أتمتة البيانات العديد من التحديات، ولكن باستخدام الأساليب الإستراتيجية، يمكن إدارتها بفعالية.
فجوة المهارات والخبرة : غالبًا ما يتطلب تنفيذ أتمتة البيانات مهارات فنية محددة قد تفتقر إليها الفرق الحالية.
- الحل : استثمر في تدريب الموظفين الحاليين وفكر في تعيين خبراء في أتمتة البيانات أو التشاور معهم لسد فجوة المهارات هذه. توفر العديد من حلول برامج أتمتة البيانات فترة إعداد لمدة شهر لضمان حصول الفريق على كل المعرفة اللازمة لاستخدام الأداة بأقصى سعة.
الآثار المترتبة على التكلفة : قد يكون الإعداد الأولي والصيانة المستمرة لحلول أتمتة البيانات مكلفة.
- الحل : قم بإجراء تحليل شامل للتكلفة والعائد لتحديد حلول الأتمتة التي توفر وفورات كبيرة على المدى الطويل ومكاسب في الكفاءة. اختر الحلول القابلة للتطوير التي تسمح باستثمارات إضافية لتتناسب مع نمو الأعمال.
مخاوف تتعلق بخصوصية البيانات : يثير إدخال البيانات ومعالجتها تلقائيًا مخاوف بشأن خصوصية البيانات وإساءة استخدامها.
- الحل : تنفيذ سياسات خصوصية البيانات الصارمة واستخدام أدوات التشغيل الآلي التي تفرض هذه السياسات من خلال ميزات مثل إخفاء هوية البيانات وممارسات التعامل الآمن مع البيانات. عند اختيار برنامج أتمتة البيانات، تحقق مما إذا كان البائع يتوافق مع معايير الصناعة والشهادات، وليس لديه قيود على البائع، ويوفر ميزات التحقق من صحة البيانات.
إدارة التوقعات : قد تكون هناك توقعات غير واقعية بشأن الفوائد المباشرة لأتمتة البيانات.
- الحل : حدد أهدافًا واضحة وقابلة للتحقيق لمشاريع الأتمتة وقم بتوصيل هذه الأهداف عبر المؤسسة. إنشاء مقاييس لقياس التقدم وإظهار الفوائد الملموسة لجهود الأتمتة مع مرور الوقت.