기업의 데이터 표준화에 대한 포괄적인 개요

기업은 일관되지 않은 데이터 형식과 단편화된 광고 환경으로 인해 마케팅 인텔리전스를 신속하게 배포하는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 이러한 불일치로 인해 시기적절하고 정확한 통찰력을 얻는 것이 어려워지고 의사 결정이 지연되며 마케팅 전략의 전반적인 효율성이 저하됩니다.

데이터 표준화를 통해 기업은 통합을 간소화하고 데이터 정확성을 높이며 실행 가능한 마케팅 인텔리전스 배포 속도를 높일 수 있습니다.

이 기사에서는 데이터 표준화가 무엇을 의미하는지 검토하고 데이터 표준화를 구현하여 데이터 표준화의 이점을 최대한 활용하기 위한 효과적인 전략을 간략하게 설명합니다.

데이터 표준화란 무엇입니까?

마케팅 팀은 데이터를 표준화함으로써 데이터 품질을 향상하고, 교차 채널 분석을 강화하며, 보다 정보에 입각한 의사 결정을 지원할 수 있습니다.

데이터 표준화 및 관련 개념 이해

데이터 표준화는 특히 데이터 관리 및 분석 분야에서 관련되어 있지만 서로 다른 여러 용어와 혼동되는 경우가 많습니다. 적절한 데이터 처리 및 프로세스 구현을 위해서는 이러한 용어 간의 차이점을 이해하는 것이 중요합니다.

데이터 표준화와 흔히 혼동되는 주요 용어는 다음과 같습니다.

데이터 정규화

데이터 정규화는 중복성을 줄이고 데이터 무결성을 향상시키기 위해 데이터베이스에서 데이터를 구성하는 프로세스를 의미합니다. 정보의 중복을 최소화하기 위해 일련의 정규 형식에 따라 데이터베이스를 구성하는 작업이 포함됩니다.

데이터 정리(또는 정리)

데이터 정리에는 데이터 세트에서 손상되거나 부정확한 레코드를 감지하고 수정(또는 제거)하는 작업이 포함됩니다. 이 프로세스에는 데이터의 불완전하거나 부정확하거나 부정확하거나 관련 없는 부분을 식별한 다음 이 더티 데이터를 교체, 수정 또는 삭제하는 작업이 포함됩니다.

데이터 강화

데이터 강화는 추가 외부 소스의 제3자 데이터를 병합하여 원시 데이터를 향상, 정제 또는 개선하는 프로세스를 의미합니다. 이 프로세스는 원래 데이터 세트를 사용하거나 분석하기 전에 가치를 추가합니다.

데이터 변환

데이터 변환은 데이터를 한 형식이나 구조에서 다른 형식이나 구조로 변환하는 프로세스입니다. 이는 표준화를 포함할 수 있을 뿐만 아니라 데이터 유형 변경, 정보 집계 및 보다 복잡한 계산과 같은 다른 수정도 포함하는 광범위한 용어입니다.

데이터 통합

데이터 통합에는 다양한 소스의 데이터를 결합하여 통합된 보기를 제공하는 작업이 포함됩니다. 이 프로세스에는 서로 다른 데이터를 통합하기 위한 데이터 변환, 정리, 강화 등의 다양한 작업이 포함되는 경우가 많습니다.

데이터를 표준화하는 이유는 무엇입니까?

일관되지 않은 데이터 형식은 팀이 전략적 작업에 집중하는 대신 데이터를 조정하고 정리하는 데 시간을 낭비하므로 비효율성을 초래합니다. 이는 부정확한 통찰력으로 인해 기회를 놓치는 경우가 많아 고객 행동과 캠페인 성과를 제대로 분석하기 어렵게 만듭니다. 또한 신뢰할 수 없는 데이터는 개인화 및 서비스 품질에 부정적인 영향을 미쳐 고객 관계를 손상시킬 수 있습니다.

이것만으로는 데이터를 표준화할 이유가 충분하지 않다면 여기에 더 많은 이점이 있습니다.

향상된 데이터 품질

데이터를 표준화하면 모든 정보가 일관된 형식과 정의를 따르므로 오류와 불일치가 줄어듭니다. 마케팅 전문가에게 이는 분석 및 의사 결정을 위해 신뢰할 수 있는 보다 신뢰할 수 있는 데이터를 의미하며, 이는 보다 정확한 통찰력과 효과적인 전략으로 이어집니다.

향상된 교차채널 분석

표준화된 데이터를 통해 마케팅 팀은 다양한 플랫폼의 정보를 원활하게 통합할 수 있습니다. 이러한 통합을 통해 모든 채널에 걸쳐 고객 상호 작용 및 캠페인 성과에 대한 포괄적인 보기를 제공하여 보다 효과적인 교차 채널 분석이 가능해집니다.

간소화된 보고

데이터 표준화는 모든 데이터가 비교 가능하고 정렬되도록 보장하여 보고 프로세스를 단순화합니다. 이를 통해 일관되고 정확한 보고서를 더 쉽게 생성할 수 있습니다.

운영 효율성

표준화된 데이터는 데이터 정리 및 준비에 필요한 시간과 노력을 줄여줍니다. 이러한 운영 효율성을 통해 마케팅 전문가는 데이터 조정 작업에 귀중한 시간을 소비하는 대신 전략적 활동에 더 집중할 수 있어 생산성과 효율성이 향상됩니다.

규제 준수

표준화된 데이터를 유지하면 GDPR 및 CCPA와 같은 데이터 보호 규정을 준수하는 데 도움이 됩니다. 일관된 데이터 형식과 정의를 준수함으로써 마케팅 팀은 데이터 개인 정보 보호 및 보안을 더 잘 관리하고 법적 문제 및 벌금의 위험을 줄일 수 있습니다.

이제 데이터 표준화의 모든 이점을 알았으므로 이를 수행하는 방법을 살펴보겠습니다.

데이터 표준화 구현 전략

조직 전반에 걸쳐 데이터 표준화를 효과적으로 구현하려면 데이터 관리의 기술적 측면과 인적 측면을 모두 다루는 신중한 전략이 필요합니다. 고려해야 할 주요 단계는 다음과 같습니다.

1. 명확한 기준을 마련하라

형식, 단위 및 데이터 무결성 규칙을 정의하는 포괄적인 데이터 표준 세트를 개발하는 것부터 시작하십시오.

예를 들어, 데이터 표준화에는 모든 전화번호가 국제 형식(예: +1-555-555-5555)인지 확인하는 등 고객 연락처 정보에 대해 통일된 형식을 설정하는 작업이 포함됩니다. 표준화하지 않으면 동일한 전화번호가 555-555-5555, (555) 555-5555 또는 +1 (555) 555-5555와 같이 여러 가지 일관성 없는 방식으로 기록될 수 있으며, 이로 인해 다양한 소스의 데이터를 통합할 때 문제가 발생할 수 있습니다. .

협업이 핵심이므로 다양한 부서의 이해관계자를 참여시켜 이러한 표준이 다양한 기능적 요구 사항을 충족하고 다양한 플랫폼과 기술에 적응할 수 있도록 해야 합니다.

2. 자동화 도구 활용

자동화 도구를 활용하여 조직 전체에 걸쳐 이러한 데이터 표준을 일관되게 적용합니다. 마케팅 데이터 파이프라인과 데이터 관리 소프트웨어를 구현하면 데이터 입력 및 처리 중에 표준화 규칙 적용을 자동화하고 수동 오류를 최소화하며 효율성을 높이는 데 도움이 됩니다.

Improvado는 전반적인 마케팅 분석 및 운영을 위한 견고한 데이터 기반을 제공합니다. 이 플랫폼은 500개 이상의 마케팅 및 영업 플랫폼, CRM, 오프라인 소스에서 데이터를 집계하고 분석을 위해 자동으로 준비하며 선택한 데이터 웨어하우스나 BI 도구에 안전하게 로드합니다. 이 프로세스는 완전히 자동화되어 있으며 기술적 경험이나 코드 지식이 필요하지 않습니다.

3. 지속적인 교육 및 지원

데이터 표준화는 기술만큼이나 사람에 관한 것입니다. 팀원들이 표준화의 중요성을 이해하고 표준화를 효과적으로 적용할 수 있는 역량을 갖출 수 있도록 지속적인 교육을 제공합니다. 표준화 문제를 해결하기 위한 지원 채널을 구축하여 높은 표준을 유지하고 확립된 프로토콜 준수를 장려합니다.

4. 정기적인 품질보증

정기적인 감사와 품질 점검을 수행하여 데이터 표준화 프로토콜이 준수되고 있고 예상되는 이점을 제공하고 있는지 확인하십시오. 이러한 검토를 통해 얻은 통찰력을 활용하여 표준과 프로세스를 지속적으로 개선하세요.

또한 Cerebro와 같은 자동화된 데이터 품질 관리 소프트웨어 솔루션을 통합하여 프로세스를 간소화합니다. Cerebro는 데이터의 일관성을 자동으로 검증하고 이상 현상과 데이터 불일치에 대해 경고하는 AI 기반 캠페인 관리 및 데이터 거버넌스 서비스입니다.

5. 확장 가능한 인프라

비즈니스 요구사항의 변화에 ​​따라 데이터 표준 조정 및 확장을 지원할 수 있는 유연하고 확장 가능한 인프라를 구축하세요. 이 인프라는 광범위한 점검 없이도 쉽게 업데이트하고 수정할 수 있어야 하며, 따라서 마케팅 데이터의 동적 특성을 지원해야 합니다.

데이터 표준화 과제 및 솔루션

대기업 전반에 걸쳐 데이터 표준화를 구현하려면 상당한 과제를 극복해야 합니다. 조직이 이러한 장애물을 효과적으로 해결할 수 있는 방법은 다음과 같습니다.

변화에 대한 저항

직원들은 새로운 데이터 표준 채택을 거부할 수 있습니다. 특히 이점이 즉시 명확하지 않거나 일반적인 작업 흐름을 방해하는 경우 더욱 그렇습니다.

해결책

참여 및 교육:

• 처음부터 표준화 프로세스에 직원을 참여시킵니다. 여기에는 문제점에 대한 의견을 수집하고 계획 단계에 참여시키는 것이 포함됩니다.
• 회사뿐만 아니라 개인 역할을 위해 데이터 표준화의 이점을 설명하는 포괄적인 교육 프로그램을 구현합니다. 업무를 어떻게 더 쉽게 만들고 더 효과적으로 만들 수 있는지 강조하세요.

데이터 사일로

부서마다 자체 데이터 관리 시스템과 프로토콜이 있을 수 있으며, 이로 인해 통합하기 어려운 데이터 관행이 단편화될 수 있습니다.

해결책

증분 통합:

• 모든 중요 부서의 대표를 포함하는 팀을 만듭니다. 이는 표준화 노력이 회사 운영의 모든 측면을 고려하도록 하는 데 도움이 됩니다.
• 부서 전체에 걸쳐 단계적으로 표준화를 구현합니다. 추진력을 구축하고 초기 성공을 보여주기 위해 덜 복잡하거나 변화를 더 잘 수용하는 영역부터 시작하십시오.

데이터 품질 유지

표준화된 형식으로 전환하면 처음에는 데이터 품질에 불일치가 발생할 수 있으며, 특히 기존 데이터가 일관되지 않은 경우 더욱 그렇습니다.

해결책

강력한 품질 관리:

• 불일치나 오류를 식별하고 수정하기 위해 전환 도중과 전환 후에 데이터에 대한 정기적인 감사를 수행해야 합니다.
• 데이터 품질 표준의 편차를 자동으로 감지하여 즉각적인 수정이 가능한 지속적인 모니터링 도구를 사용합니다.

확장성 문제

비즈니스가 성장함에 따라 데이터 표준화 프레임워크는 대대적인 점검 없이 효율적으로 확장되어야 합니다.

해결책

확장 가능한 아키텍처:

• 기존 시스템에 큰 영향을 주지 않고 새로운 기능이나 업데이트를 추가할 수 있도록 모듈식 소프트웨어 설계 원칙을 활용합니다.
• 증가하는 데이터 요구 사항과 컴퓨팅 요구 사항을 수용할 수 있는 확장성과 유연성을 제공하는 클라우드 기술을 활용하세요.

기술적 한계

오래된 IT 시스템은 새로운 표준화 프로토콜의 통합을 지원하지 않아 기술 격차가 발생할 수 있습니다.

해결책

고급 통합 기술:

• 기존 시스템과 새 시스템을 연결하고 데이터 형식을 즉시 변환할 수 있는 미들웨어를 구현합니다.
• 조직의 장기 IT 전략에 맞춰 오래된 시스템을 점진적으로 업그레이드하거나 교체할 계획을 세웁니다.

데이터 표준화를 통한 마케팅 캠페인 최적화

Improvado는 데이터 추출부터 정규화 및 변환까지 전체 데이터 준비 주기를 자동화하여 데이터 표준화 프로세스를 간소화합니다. 플랫폼은 다양한 채널의 데이터가 일관되고 분석 가능하도록 보장합니다. 이는 정확하고 통일된 데이터에 의존하여 마케팅 전략을 알리는 조직에 매우 중요합니다.

Improvado의 Cerebro는 캠페인 데이터 관리 및 데이터 거버넌스에 중점을 두어 이러한 기능을 향상시킵니다. Cerebro는 확립된 표준에 따라 마케팅 데이터에 대한 규정 준수 및 운영 검사를 자동화하여 명명 규칙부터 타겟팅 매개변수까지 모든 것이 모든 자산에서 일관되게 유지되도록 합니다.

자주 묻는 질문