Cos'è l'automazione dei dati?

Dati di alta qualità sono la pietra angolare del processo decisionale strategico. Dati accurati, tempestivi e completi consentono agli esperti di marketing di prendere decisioni informate, identificare opportunità di mercato e prevedere le tendenze dei consumatori. Tuttavia, ottenere e mantenere dati di alta qualità può essere difficile a causa del volume e della velocità con cui i dati vengono generati.

È qui che l’automazione dei dati gioca un ruolo cruciale. Automatizzando la raccolta, l'elaborazione e l'analisi dei dati, i marchi garantiscono l'integrità e l'affidabilità dei propri dati. L'automazione riduce al minimo l'errore umano, semplifica i flussi di lavoro dei dati e fornisce una base coerente per l'analisi. In sostanza, l’automazione dei dati funge da leva per la qualità dei dati, consentendo alle organizzazioni di sfruttare tutto il potenziale delle proprie risorse informative per il processo decisionale strategico.

Cos'è l'automazione dei dati?

Nel contesto del marketing, l’elaborazione automatizzata dei dati offre il vantaggio di accesso ai dati e approfondimenti in tempo reale, facilitando un processo decisionale agile e aggiustamenti della strategia. Elimina le sfide comuni della gestione dei dati come errori derivanti dall'immissione manuale dei dati, ritardi nella generazione di report e incoerenze nell'analisi dei dati.

Tipi di automazione dei dati

L’automazione dei dati può essere ampiamente classificata in diversi tipi, ciascuno dei quali affronta aspetti specifici della gestione e dell’analisi dei dati per migliorare le strategie di marketing e il processo decisionale.

Raccolta automatizzata dei dati

L'automazione della raccolta dati utilizza la tecnologia per raccogliere in modo efficiente dati da diverse fonti come siti Web, piattaforme di social media e sistemi CRM. L'estrazione automatizzata dei dati garantisce l'acquisizione continua dei dati in tempo reale, eliminando ritardi ed errori manuali associati ai metodi tradizionali di raccolta dati.

Lo strumento chiave per l'estrazione automatizzata dei dati e l'elaborazione automatizzata dei dati nel suo insieme è Estrai, Trasforma e Carica o ETL. Si tratta di un processo in tre fasi fondamentale per l'integrazione dei dati provenienti da varie fonti in un unico repository coerente.

Il primo passaggio, Extract , è responsabile dell'automazione della raccolta dei dati da più fonti, come piattaforme di social media, siti Web e sistemi CRM. Questo passaggio prevede l'estrazione dei dati, indipendentemente dal formato o dalla struttura originale.

Ad esempio, Improvado è uno strumento di analisi e automazione dei dati specifico per il marketing. Offre oltre 500 connettori dati API predefiniti e origini dati semplici, ovvero funzionalità per raccogliere dati da un foglio di calcolo. Improvado facilita ulteriormente l'integrazione e l'automazione dei dati offrendo modelli di estrazione dei dati, fino a 5 anni di caricamento dei dati storici e sincronizzazione oraria dei dati.

Elaborazione automatizzata dei dati

Una volta estratti, i dati subiscono una trasformazione in cui vengono puliti, normalizzati e convertiti in un formato coerente. L’automazione dell’elaborazione dei dati semplifica questo viaggio attraverso un approccio strutturato e basato sulla tecnologia.

Il processo di trasformazione si svolge in diverse fasi chiave:

1. Pulizia : Inizialmente, i dati vengono sottoposti a una fase di pulizia per identificare e correggere errori come duplicazioni, incoerenze o imprecisioni. Ciò garantisce che la base dell'analisi sia accurata.
2. Mappatura automatizzata dei dati : questa fase prevede la definizione del modo in cui i campi dati di vari sistemi di origine corrispondono a quelli del sistema o del database di destinazione. È il processo di creazione di relazioni e regole tra gli elementi dei dati che trasformano i dati di origine in un formato adatto all'ambiente di destinazione. La mappatura dei dati è fondamentale quando si integrano dati provenienti da fonti disparate, come nel caso dell'analisi multicanale o dell'analisi della spesa pubblicitaria da più piattaforme.
3. Trasformazione : Successivamente, i dati vengono standardizzati e trasformati in un formato uniforme. Questo passaggio fondamentale garantisce la compatibilità per l'analisi, indipendentemente dal sistema o dalla piattaforma di origine.
4. Categorizzazione e organizzazione : il software di automazione dei dati classifica e organizza quindi i dati in base a criteri predefiniti, migliorando l'accessibilità e la disponibilità per l'analisi.

Improvado fornisce pipeline di dati predefinite per casi d'uso di marketing che consentono l'elaborazione automatizzata dei dati senza alcuna ingegneria dei dati e SQL

Improvado semplifica il processo di trasformazione pulendo, normalizzando e mappando i dati senza la necessità di intervento manuale o script personalizzati. La piattaforma prevede due opzioni:

• Pipeline di dati predefinite da più casi d'uso di marketing che vanno dall'estrazione dei dati alla visualizzazione per vari casi d'uso. Ad esempio, se selezioni una ricetta di analisi degli annunci a pagamento, la piattaforma estrarrà i dati necessari dalle piattaforme pubblicitarie, mapperà automaticamente le strutture di spesa uniche della piattaforma e presenterà una dashboard con i dati sulle prestazioni giornaliere della campagna fino al set di annunci, al livello di annuncio, alla creatività o livello di posizionamento.
• Motore di trasformazione dei dati self-service che dispone di un'interfaccia utente simile a un foglio di calcolo e supporta oltre 300 caratteristiche e funzionalità per automatizzare lunghe sequenze temporali di analisi e facilitare il rilevamento dei dati.

Integrazione automatizzata dei dati

L'integrazione e l'automazione dei dati implicano la fusione continua di dati provenienti da varie fonti in un unico repository accessibile, riducendo al minimo lo sforzo manuale e gli errori. Utilizza strumenti sofisticati che estraggono automaticamente i dati e quindi li trasformano in un formato standardizzato. Dopo la trasformazione, i dati vengono caricati in un database centrale, un data warehouse o una piattaforma di analisi, pronti per l'analisi.

L'automazione dell'integrazione dei dati e l'elaborazione automatizzata dei dati sono strettamente correlati e spesso si sovrappongono nell'uso della tecnologia di automazione. Tuttavia, questi termini svolgono funzioni distinte nel panorama della gestione dei dati.

L'integrazione automatizzata dei dati è essenzialmente incorporata nella terza fase dell'ETL — Load .

Per supportare questa fase di automazione dei dati, Improvado automatizza il caricamento dei dati trasformati in un'ampia gamma di destinazioni, inclusi database popolari, data warehouse e strumenti di visualizzazione.

Analisi automatizzata dei dati

L'automazione dell'analisi dei dati sfrutta algoritmi avanzati e l'apprendimento automatico per vagliare vasti set di dati, identificando modelli, tendenze e correlazioni senza intervento manuale.

In pratica, l’analisi automatizzata dei dati può essere applicata in vari modi, dal reporting automatizzato e dagli aggiornamenti della dashboard alla complessa segmentazione dei clienti e all’esplorazione dei dati basata sull’intelligenza artificiale.

Un esempio di rilevamento automatizzato dei dati è Improvado AI Agent. Improvado AI si connette al tuo set di dati e consente query in linguaggio naturale ed esplorazione e analisi dei dati senza soluzione di continuità per utenti tecnici e non tecnici.

AI Agent dispone di un'interfaccia di chat in cui puoi porre qualsiasi domanda sulle prestazioni, creare una dashboard, stabilire il budget o eseguire analisi multicanale. L'agente monitora continuamente il set di dati e ti avvisa di eventuali anomalie e opportunità.

Vantaggi dell'automazione dei dati

L'utilizzo dell'automazione dei dati presenta numerosi vantaggi, ciascuno dei quali contribuisce a migliorare la capacità, l'efficienza e la comprensione delle organizzazioni:

• Efficienza operativa : l'automazione dei dati riduce significativamente il tempo e la manodopera coinvolti nelle attività manuali sui dati, consentendo ai team di marketing di concentrarsi su strategia e creatività. Accelera il ritmo con cui vengono generati gli insight e riduce anche la probabilità di errore umano, garantendo l'accuratezza e l'affidabilità dei dati.
• Approfondimenti in tempo reale: l'automazione dei dati consente l'analisi dei dati in tempo reale, fornendo ai decisori e agli analisti di marketing approfondimenti tempestivi essenziali per risposte agili alle tendenze del mercato e ai comportamenti dei consumatori. Questa immediatezza migliora la capacità di sfruttare le opportunità e mitigare tempestivamente i rischi.
• Scalabilità : man mano che le aziende crescono, aumentano il volume e la complessità dei dati che gestiscono. L’automazione del processo dei dati garantisce che i sistemi di gestione dei dati possano scalare di conseguenza, senza un corrispondente aumento degli errori o dei tempi di elaborazione.
• Miglioramento della governance dei dati : stabilisce un quadro per la gestione e l'elaborazione coerenti dei dati, migliorando la sicurezza dei dati e la conformità alle normative.
• Riduzione dei costi : l'automazione riduce i costi operativi automatizzando le attività manuali relative ai dati e ottimizzando l'allocazione delle risorse.
• Processo decisionale basato sui dati : l'automazione dei dati garantisce che le strategie e le decisioni di marketing siano basate sui dati, portando a risultati più efficaci.
• Esperienze cliente migliorate : questi strumenti automatizzano la segmentazione e l'analisi dei dati dei clienti, consentendo iniziative di marketing personalizzate e un migliore servizio clienti.

Le sfide dell'automazione dei dati e come risolverle

L’implementazione dell’automazione dei dati presenta diverse sfide, ma con approcci strategici queste possono essere gestite in modo efficace.

Divario di competenze e competenze : l’implementazione dell’automazione dei dati spesso richiede competenze tecniche specifiche che potrebbero non essere presenti nei team esistenti.

• Soluzione : investire nella formazione dei dipendenti attuali e prendere in considerazione l'assunzione o la consulenza di esperti di automazione dei dati per colmare questo divario di competenze. Molte soluzioni software di automazione dei dati prevedono un onboarding di un mese per garantire che il team abbia tutte le conoscenze necessarie per utilizzare lo strumento al massimo delle sue capacità.

Implicazioni sui costi : la configurazione iniziale e la manutenzione continua delle soluzioni di automazione dei dati possono essere costose.

• Soluzione : condurre un'analisi costi-benefici approfondita per identificare soluzioni di automazione che offrono risparmi significativi a lungo termine e incrementi di efficienza. Scegli soluzioni scalabili che consentano investimenti incrementali per soddisfare la crescita del business.

Preoccupazioni sulla privacy dei dati : l'immissione e l'elaborazione automatizzata dei dati pongono preoccupazioni sulla privacy e sull'uso improprio dei dati.

• Soluzione : implementare rigorose policy sulla privacy dei dati e utilizzare strumenti di automazione che applichino tali policy attraverso funzionalità come l'anonimizzazione dei dati e pratiche di gestione sicura dei dati. Quando si sceglie un software di automazione dei dati, verificare se il fornitore è conforme agli standard e alle certificazioni del settore, non ha vincoli con il fornitore e fornisce funzionalità di convalida dei dati.

Gestione delle aspettative : possono esserci aspettative non realistiche sui vantaggi immediati dell'automazione dei dati.

• Soluzione : stabilire obiettivi chiari e raggiungibili per i progetti di automazione e comunicare questi obiettivi a tutta l'organizzazione. Stabilisci metriche per misurare i progressi e dimostrare i vantaggi tangibili degli sforzi di automazione nel tempo.

Domande frequenti