데이터 자동화란 무엇입니까?

고품질 데이터는 전략적 의사결정의 초석입니다. 정확하고 시의적절하며 포괄적인 데이터를 통해 마케팅 담당자는 정보에 입각한 결정을 내리고, 시장 기회를 식별하고, 소비자 동향을 예측할 수 있습니다. 그러나 데이터가 생성되는 엄청난 양과 속도로 인해 고품질 데이터를 획득하고 유지하는 것이 어려울 수 있습니다.

여기서 데이터 자동화가 중요한 역할을 합니다. 데이터 수집, 처리, 분석을 자동화함으로써 브랜드는 데이터의 무결성과 신뢰성을 보장합니다. 자동화는 인적 오류를 최소화하고, 데이터 워크플로를 간소화하며, 일관된 분석 기반을 제공합니다. 본질적으로 데이터 자동화는 고품질 데이터의 지렛대 역할을 하여 조직이 전략적 의사 결정을 위해 정보 자산의 잠재력을 최대한 활용할 수 있도록 해줍니다.

데이터 자동화란 무엇입니까?

마케팅의 맥락에서 자동화된 데이터 처리는 실시간 데이터 액세스 및 통찰력의 이점을 제공하여 민첩한 의사 결정 및 전략 조정을 촉진합니다. 이는 수동 데이터 입력으로 인한 오류, 보고서 생성 지연, 데이터 분석 불일치 등 일반적인 데이터 관리 문제를 제거합니다.

데이터 자동화의 유형

데이터 자동화는 크게 여러 유형으로 분류될 수 있으며, 각 유형은 데이터 관리 및 분석의 특정 측면을 다루어 마케팅 전략과 의사결정을 향상시킵니다.

자동화된 데이터 수집

데이터 수집 자동화는 웹사이트, 소셜 미디어 플랫폼, CRM 시스템 등 다양한 소스에서 데이터를 효율적으로 수집하는 기술을 사용합니다. 자동화된 데이터 추출은 실시간 데이터의 원활한 수집을 보장하여 기존 데이터 수집 방법과 관련된 지연 및 수동 오류를 제거합니다.

자동화된 데이터 추출 및 자동화된 데이터 처리 전체의 핵심 도구는 추출, 변환 및 로드(ETL)입니다. 이는 다양한 소스의 데이터를 일관된 단일 저장소로 통합하는 데 중요한 3단계 프로세스입니다.

첫 번째 단계인 Extract는 소셜 미디어 플랫폼, 웹사이트, CRM 시스템 등 다양한 소스에서 데이터 수집을 자동화하는 일을 담당합니다. 이 단계에는 원래 형식이나 구조에 관계없이 데이터를 가져오는 작업이 포함됩니다.

예를 들어 Improvado는 마케팅 관련 분석 및 데이터 자동화 도구입니다. 500개 이상의 사전 구축된 API 데이터 커넥터와 플랫 데이터 소스를 제공합니다. 이는 스프레드시트에서 데이터를 수집하는 기능을 의미합니다. Improvado는 데이터 추출 템플릿, 최대 5년간의 기록 데이터 로드 및 시간별 데이터 동기화를 제공하여 데이터 통합 ​​및 자동화를 더욱 촉진합니다.

자동화된 데이터 처리

추출된 데이터는 정리, 정규화 및 일관된 형식으로 변환되는 변환 과정을 거칩니다. 데이터 처리 자동화는 구조화된 기술 중심 접근 방식을 통해 이러한 여정을 간소화합니다.

변환 프로세스는 여러 주요 단계로 진행됩니다.

1. 정리 : 처음에 데이터는 중복, 불일치 또는 부정확성과 같은 오류를 식별하고 수정하기 위해 정리 단계를 거칩니다. 이를 통해 분석의 기초가 정확해집니다.
2. 자동화된 데이터 매핑 : 이 단계에는 다양한 소스 시스템의 데이터 필드가 대상 시스템 또는 데이터베이스의 데이터 필드와 일치하는 방식을 정의하는 작업이 포함됩니다. 소스 데이터를 대상 환경에 적합한 형식으로 변환하는 데이터 요소 관계 및 규칙을 생성하는 프로세스입니다. 교차 채널 분석이나 여러 플랫폼의 광고 지출 분석과 같이 서로 다른 소스의 데이터를 통합할 때 데이터 매핑이 중요합니다.
3. 변환 : 다음으로 데이터를 표준화하고 통일된 형식으로 변환합니다. 이 중요한 단계는 소스 시스템이나 플랫폼에 관계없이 분석 호환성을 보장합니다.
4. 분류 및 구성 : 데이터 자동화 소프트웨어는 사전 정의된 기준에 따라 데이터를 분류 및 구성하여 분석 접근성과 준비성을 향상시킵니다.

Improvado는 데이터 엔지니어링 및 SQL 없이 자동화된 데이터 처리를 가능하게 하는 마케팅 사용 사례를 위한 사전 구축된 데이터 파이프라인을 제공합니다.

Improvado는 수동 개입이나 사용자 정의 스크립트 없이도 데이터를 정리, 정규화 및 매핑하여 변환 프로세스를 간소화합니다. 플랫폼은 두 가지 옵션을 제공합니다.

• 다양한 사용 사례에 대한 데이터 추출부터 시각화까지 다양한 마케팅 사용 사례의 사전 구축된 데이터 파이프라인입니다 . 예를 들어, 유료 광고 분석 레시피를 선택하면 플랫폼은 광고 플랫폼에서 필요한 데이터를 추출하고 플랫폼의 고유한 지출 구조를 자동으로 매핑하며 광고 세트, 광고 수준, 크리에이티브에 이르기까지 일일 캠페인 성과에 대한 데이터가 포함된 대시보드를 제공합니다. 또는 배치 수준입니다.
• 스프레드시트와 같은 UI가 있고 300개 이상의 특징과 기능을 지원하여 긴 분석 타임라인을 자동화하고 데이터 검색을 용이하게 하는 셀프 서비스 데이터 변환 엔진입니다 .

자동화된 데이터 통합

데이터 통합 ​​및 자동화에는 다양한 소스의 데이터를 액세스 가능한 단일 저장소로 원활하게 병합하여 수동 작업과 오류를 최소화하는 작업이 포함됩니다. 자동으로 데이터를 추출한 다음 이 데이터를 표준화된 형식으로 변환하는 정교한 도구를 사용합니다. 변환 후 데이터는 분석 준비가 완료된 중앙 데이터베이스, 데이터 웨어하우스 또는 분석 플랫폼에 로드됩니다.

데이터 통합 ​​자동화와 자동화된 데이터 처리는 자동화 기술의 사용과 밀접하게 연관되어 있으며 종종 중복되기도 합니다. 그러나 이러한 용어는 데이터 관리 환경 내에서 고유한 기능을 수행합니다.

자동화된 데이터 통합은 기본적으로 ETL의 세 번째 단계인 로드 에 구현됩니다.

이 데이터 자동화 단계를 지원하기 위해 Improvado는 변환된 데이터를 널리 사용되는 데이터베이스, 데이터 웨어하우스 및 시각화 도구를 포함한 다양한 대상으로 로드하는 작업을 자동화합니다.

자동화된 데이터 분석

데이터 분석 자동화는 고급 알고리즘과 기계 학습을 활용하여 수동 개입 없이 방대한 데이터 세트를 조사하고 패턴, 추세 및 상관 관계를 식별합니다.

실제로 자동화된 데이터 분석은 자동화된 보고 및 대시보드 업데이트부터 복잡한 고객 세분화 및 AI 기반 데이터 탐색에 이르기까지 다양한 방식으로 적용될 수 있습니다.

자동화된 데이터 검색의 한 가지 예는 Improvado AI Agent입니다. Improvado AI는 데이터 세트에 연결하여 기술 사용자와 비기술 사용자를 위한 자연어 쿼리와 원활한 데이터 탐색 및 분석을 지원합니다.

AI Agent에는 성능 관련 질문을 하거나, 대시보드를 구축하거나, 예산을 조정하거나, 교차 채널 분석을 실행할 수 있는 채팅 인터페이스가 있습니다. 에이전트는 데이터 세트를 지속적으로 모니터링하고 예외 사항과 기회를 알려줍니다.

데이터 자동화의 이점

데이터 자동화를 사용하면 많은 이점이 있으며 각 이점은 조직의 능력, 효율성 및 통찰력을 향상시킵니다.

• 운영 효율성 : 데이터 자동화는 수동 데이터 작업에 소요되는 시간과 노동력을 크게 줄여 마케팅 팀이 전략과 창의성에 집중할 수 있도록 해줍니다. 이는 통찰력이 생성되는 속도를 가속화하고 인적 오류 가능성을 줄여 데이터 정확성과 신뢰성을 보장합니다.
• 실시간 통찰력: 데이터 자동화는 실시간 데이터 분석을 가능하게 하여 마케팅 의사 결정자와 분석가에게 시장 동향 및 소비자 행동에 대한 민첩한 대응에 필수적인 시기적절한 통찰력을 제공합니다. 이러한 즉시성은 기회를 활용하고 위험을 신속하게 완화하는 능력을 향상시킵니다.
• 확장성 : 기업이 성장함에 따라 처리하는 데이터의 양과 복잡성이 증가합니다. 데이터 프로세스 자동화는 오류나 처리 시간의 증가 없이 데이터 관리 시스템을 적절하게 확장할 수 있도록 보장합니다.
• 향상된 데이터 거버넌스 : 일관된 데이터 처리 및 처리를 위한 프레임워크를 구축하여 데이터 보안 및 규정 준수를 강화합니다.
• 비용 절감 : 자동화는 수동 데이터 작업을 자동화하고 리소스 할당을 최적화하여 운영 비용을 절감합니다.
• 데이터 기반 의사 결정 : 데이터 자동화를 통해 마케팅 전략과 의사 결정이 데이터에 기반을 두어 보다 효과적인 결과를 얻을 수 있습니다.
• 향상된 고객 경험 : 이 도구는 고객 데이터의 세분화 및 분석을 자동화하여 개인화된 마케팅 활동과 향상된 고객 서비스를 지원합니다.

데이터 자동화의 과제와 해결 방법

데이터 자동화를 구현하는 데는 몇 가지 과제가 있지만 전략적 접근 방식을 사용하면 이러한 문제를 효과적으로 관리할 수 있습니다.

기술 격차 및 전문성 : 데이터 자동화를 구현하려면 기존 팀에 부족할 수 있는 특정 기술이 필요한 경우가 많습니다.

• 해결책 : 현재 직원을 위한 교육에 투자하고 이러한 기술 격차를 해소하기 위해 데이터 자동화 전문가를 고용하거나 컨설팅하는 것을 고려하십시오. 많은 데이터 자동화 소프트웨어 솔루션은 팀이 도구를 최대 용량으로 사용하는 데 필요한 모든 지식을 갖출 수 있도록 한 달 간의 온보딩을 제공합니다.

비용 영향 : 데이터 자동화 솔루션의 초기 설정과 지속적인 유지 관리에는 비용이 많이 들 수 있습니다.

• 해결책 : 철저한 비용 편익 분석을 수행하여 장기적으로 상당한 비용 절감과 효율성 향상을 제공하는 자동화 솔루션을 식별합니다. 비즈니스 성장에 맞춰 증분 투자를 허용하는 확장 가능한 솔루션을 선택하세요.

데이터 개인 정보 보호 문제 : 자동화된 데이터 입력 및 처리로 인해 데이터 개인 정보 보호 및 오용에 대한 우려가 발생합니다.

• 솔루션 : 엄격한 데이터 개인정보 보호 정책을 구현하고 데이터 익명화 및 안전한 데이터 처리 방식과 같은 기능을 통해 이러한 정책을 시행하는 자동화 도구를 사용합니다. 데이터 자동화 소프트웨어를 선택할 때 공급업체가 업계 표준 및 인증을 준수하는지, 공급업체에 종속되지 않는지, 데이터 검증 기능을 제공하는지 확인하세요.

기대 관리 : 데이터 자동화의 즉각적인 이점에 대해 비현실적인 기대가 있을 수 있습니다.

• 솔루션 : 자동화 프로젝트에 대한 명확하고 달성 가능한 목표를 설정하고 이러한 목표를 조직 전체에 전달합니다. 진행 상황을 측정하고 시간이 지남에 따라 자동화 노력의 실질적인 이점을 입증하기 위한 측정항목을 설정합니다.

자주 묻는 질문