Una panoramica completa della standardizzazione dei dati nelle imprese
Pubblicato: 2024-05-28Le aziende spesso hanno difficoltà a implementare rapidamente la marketing intelligence a causa di formati di dati incoerenti e di un panorama pubblicitario frammentato. Queste incoerenze rendono difficile ottenere informazioni tempestive e accurate, ritardando il processo decisionale e riducendo l’efficacia complessiva delle strategie di marketing.
Con la standardizzazione dei dati, le aziende possono semplificare l'integrazione, migliorare l'accuratezza dei dati e accelerare l'implementazione di informazioni di marketing utilizzabili.
Questo articolo esamina cosa significa standardizzare i dati e delinea strategie efficaci per implementare la standardizzazione dei dati per sfruttarne appieno i vantaggi.
Che cos'è la standardizzazione dei dati?
Standardizzando i dati, i team di marketing possono migliorare la qualità dei dati, migliorare l'analisi multicanale e supportare un processo decisionale più informato.
Comprensione della standardizzazione dei dati e concetti correlati
La standardizzazione dei dati è spesso confusa con diversi termini correlati ma distinti, soprattutto nei campi della gestione e dell’analisi dei dati. Comprendere le differenze tra questi termini è fondamentale per la corretta gestione dei dati e l'implementazione dei processi.
Ecco i termini chiave che vengono comunemente confusi con la standardizzazione dei dati.
Normalizzazione dei dati
La normalizzazione dei dati si riferisce al processo di organizzazione dei dati in un database per ridurre la ridondanza e migliorare l'integrità dei dati. Implica la strutturazione di un database secondo un insieme di moduli normali per ridurre al minimo la duplicazione delle informazioni.
Pulizia dei dati (o pulizia)
La pulizia dei dati implica il rilevamento e la correzione (o la rimozione) di record corrotti o imprecisi da un set di dati. Questo processo include l'identificazione di parti dei dati incomplete, errate, imprecise o irrilevanti e quindi la sostituzione, la modifica o l'eliminazione di questi dati sporchi.
Arricchimento dei dati
L'arricchimento dei dati si riferisce al processo di potenziamento, perfezionamento o miglioramento dei dati grezzi unendo dati di terze parti provenienti da ulteriori fonti esterne. Questo processo aggiunge valore al set di dati originale prima che venga utilizzato o analizzato.
Trasformazione dei dati
La trasformazione dei dati è il processo di conversione dei dati da un formato o struttura a un altro. Si tratta di un termine ampio che può includere la standardizzazione ma comprende anche altre modifiche come la modifica dei tipi di dati, l'aggregazione di informazioni e calcoli più complessi.
Integrazione dei dati
L'integrazione dei dati implica la combinazione di dati provenienti da diverse fonti per fornire una visione unificata. Questo processo spesso comporta varie operazioni come la trasformazione, la pulizia e l'arricchimento dei dati per consolidare dati disparati.
Perché standardizzare i dati?
Formati di dati incoerenti causano inefficienze, poiché i team perdono tempo a riconciliare e pulire i dati invece di concentrarsi su attività strategiche. Ciò spesso porta a perdere opportunità a causa di approfondimenti imprecisi, rendendo difficile analizzare correttamente il comportamento dei clienti e le prestazioni delle campagne. Inoltre, dati inaffidabili possono danneggiare le relazioni con i clienti incidendo negativamente sulla personalizzazione e sulla qualità del servizio.
Se questo da solo non è un motivo sufficiente per standardizzare i dati, ecco altri vantaggi che ne derivano.
Migliore qualità dei dati
La standardizzazione dei dati garantisce che tutte le informazioni seguano formati e definizioni coerenti, riducendo errori e incoerenze. Per gli specialisti di marketing, ciò significa dati più affidabili di cui ci si può fidare per l’analisi e il processo decisionale, portando a insight più accurati e strategie efficaci.
Analisi multicanale migliorata
Con dati standardizzati, i team di marketing possono integrare perfettamente le informazioni provenienti da varie piattaforme. Questa integrazione fornisce una visione completa delle interazioni con i clienti e delle prestazioni delle campagne su tutti i canali, consentendo analisi multicanale più efficaci.
Reportistica semplificata
La standardizzazione dei dati semplifica il processo di reporting garantendo che tutti i dati siano comparabili e allineati. Ciò semplifica la generazione di report coerenti e accurati.
Efficienza operativa
I dati standardizzati riducono il tempo e lo sforzo necessari per la pulizia e la preparazione dei dati. Questa efficienza operativa consente agli specialisti di marketing di concentrarsi maggiormente sulle attività strategiche piuttosto che dedicare tempo prezioso alle attività di riconciliazione dei dati, migliorando la produttività e l'efficacia.
Conformità normativa
Il mantenimento di dati standardizzati aiuta a garantire la conformità alle normative sulla protezione dei dati come GDPR e CCPA. Aderendo a formati e definizioni di dati coerenti, i team di marketing possono gestire meglio la privacy e la sicurezza dei dati, riducendo il rischio di problemi legali e sanzioni.
Ora che conosci tutti i vantaggi della standardizzazione dei dati, passiamo a come eseguirla.
Strategie di implementazione della standardizzazione dei dati
L'implementazione efficace della standardizzazione dei dati all'interno di un'organizzazione richiede una strategia ben ponderata che affronti sia gli aspetti tecnici che quelli umani della gestione dei dati. Ecco i passaggi chiave da considerare.
1. Stabilire standard chiari
Inizia sviluppando un set completo di standard di dati che definiscano formati, unità e regole di integrità dei dati.
Ad esempio, la standardizzazione dei dati implica l'impostazione di formati uniformi per le informazioni di contatto dei clienti, ad esempio garantendo che tutti i numeri di telefono siano nel formato internazionale (ad esempio, +1-555-555-5555). Senza standardizzazione, lo stesso numero di telefono potrebbe essere registrato in più modi incoerenti, ad esempio 555-555-5555, (555) 555-5555 o +1 (555) 555-5555, il che può causare problemi durante l'integrazione di dati provenienti da varie fonti .
La collaborazione è fondamentale, quindi coinvolgi le parti interessate di vari dipartimenti per garantire che questi standard soddisfino le diverse esigenze funzionali e siano adattabili a diverse piattaforme e tecnologie.
2. Sfruttare gli strumenti di automazione
Utilizza strumenti di automazione per applicare questi standard di dati in modo coerente in tutta l'organizzazione. L'implementazione di una pipeline di dati di marketing e di un software di gestione dei dati aiuterà ad automatizzare l'applicazione delle regole di standardizzazione durante l'immissione e l'elaborazione dei dati, riducendo al minimo gli errori manuali e migliorando l'efficienza.
Improvado fornisce una solida base di dati per analisi e operazioni di marketing a tutto tondo. La piattaforma aggrega dati provenienti da oltre 500 piattaforme di marketing e vendita, CRM e fonti offline, li prepara automaticamente per l'analisi e li carica in modo sicuro in un data warehouse o in uno strumento BI di tua scelta. Il processo è completamente automatizzato e non richiede esperienza tecnica o conoscenza del codice.
3. Formazione e supporto continui
La standardizzazione dei dati riguarda tanto le persone quanto la tecnologia. Fornire una formazione continua ai membri del team per comprendere l'importanza della standardizzazione e garantire che siano attrezzati per applicarla in modo efficace. Stabilire canali di supporto per affrontare eventuali problemi di standardizzazione, contribuendo a mantenere standard elevati e incoraggiare l’adesione ai protocolli stabiliti.
4. Controllo qualità regolare
Condurre audit periodici e controlli di qualità per verificare che i protocolli di standardizzazione dei dati vengano seguiti e forniscano i vantaggi attesi. Utilizza le informazioni acquisite da queste revisioni per perfezionare continuamente standard e processi.
Inoltre, semplifica il processo integrando soluzioni software di gestione automatizzata della qualità dei dati come Cerebro. Cerebro è un servizio di gestione delle campagne e governance dei dati basato sull'intelligenza artificiale che convalida automaticamente la coerenza dei tuoi dati e ti avvisa di eventuali anomalie e discrepanze dei dati.
5. Infrastruttura scalabile
Costruisci un'infrastruttura flessibile e scalabile in grado di supportare adeguamenti ed espansioni degli standard dei dati man mano che le esigenze aziendali evolvono. Questa infrastruttura dovrebbe consentire aggiornamenti e modifiche facili senza richiedere revisioni estese, supportando così la natura dinamica dei dati di marketing.
Sfide e soluzioni per la standardizzazione dei dati
L’implementazione della standardizzazione dei dati in una grande azienda implica il superamento di sfide significative. Ecco come le organizzazioni possono affrontare questi ostacoli in modo efficace.
Resistenza al cambiamento
I dipendenti potrebbero opporre resistenza all'adozione di nuovi standard relativi ai dati, soprattutto se i vantaggi non sono immediatamente chiari o se ciò interrompe i loro consueti flussi di lavoro.
Soluzione
Coinvolgere ed educare:
- Coinvolgere i dipendenti nel processo di standardizzazione fin dall'inizio. Ciò include la raccolta del loro contributo sui punti critici e il loro coinvolgimento nella fase di pianificazione.
- Implementare programmi di formazione completi che spieghino i vantaggi della standardizzazione dei dati, non solo per l'azienda ma per i singoli ruoli. Evidenzia come ciò renderà il loro lavoro più semplice e di maggiore impatto.
Silos di dati
Diversi dipartimenti possono avere i propri sistemi e protocolli di gestione dei dati, portando a pratiche di dati frammentate e difficili da unificare.
Soluzione
Integrazione incrementale:
- Crea team che includano rappresentanti di tutti i dipartimenti critici. Ciò aiuta a garantire che gli sforzi di standardizzazione tengano conto di tutti gli aspetti delle operazioni dell'azienda.
- Implementare la standardizzazione in fasi tra i dipartimenti. Inizia con aree meno complesse o più ricettive al cambiamento per creare slancio e mostrare i primi successi.
Mantenimento della qualità dei dati
La transizione a un formato standardizzato può inizialmente portare a discrepanze nella qualità dei dati, soprattutto se i dati esistenti non sono coerenti.
Soluzione
Controlli di qualità robusti:
- Durante e dopo la transizione dovrebbero essere condotti controlli regolari dei dati per identificare e correggere eventuali incoerenze o errori.
- Impiega strumenti di monitoraggio continuo che rilevano automaticamente le deviazioni dagli standard di qualità dei dati, consentendo correzioni immediate.
Preoccupazioni sulla scalabilità
Man mano che l’azienda cresce, il quadro di standardizzazione dei dati deve scalare in modo efficiente senza richiedere revisioni importanti.
Soluzione
Architettura scalabile:
- Utilizza principi di progettazione software modulare in modo che sia possibile aggiungere nuove funzionalità o aggiornamenti senza influire in modo significativo sul sistema esistente.
- Sfrutta le tecnologie cloud che offrono scalabilità e flessibilità per soddisfare le crescenti esigenze di dati e richieste di calcolo.
Limitazioni tecniche
I sistemi IT più vecchi potrebbero non supportare l’integrazione di nuovi protocolli di standardizzazione, creando un divario tecnologico.
Soluzione
Tecniche di integrazione avanzate:
- Implementa un middleware in grado di interfacciarsi tra sistemi vecchi e nuovi, traducendo al volo i formati dei dati.
- Pianificare aggiornamenti graduali o sostituzioni di sistemi obsoleti in linea con la strategia IT a lungo termine dell'organizzazione.
Ottimizzazione delle campagne di marketing attraverso la standardizzazione dei dati
Improvado semplifica il processo di standardizzazione dei dati automatizzando l'intero ciclo di preparazione dei dati, dall'estrazione dei dati alla normalizzazione e trasformazione. La piattaforma garantisce che i dati provenienti da vari canali siano coerenti e pronti per l'analisi. Questo è fondamentale per le organizzazioni che dipendono da dati accurati e uniformi per definire le proprie strategie di marketing.
Cerebro di Improvado migliora queste capacità concentrandosi sulla gestione e la governance dei dati delle campagne. Cerebro automatizza la conformità e i controlli operativi per i dati di marketing rispetto agli standard stabiliti, garantendo che tutto, dalle convenzioni di denominazione ai parametri di targeting, sia coerente tra tutte le risorse.