Uma visão geral abrangente da padronização de dados nas empresas

As empresas muitas vezes têm dificuldade para implantar rapidamente a inteligência de marketing devido a formatos de dados inconsistentes e a um cenário publicitário fragmentado. Estas inconsistências tornam difícil obter insights oportunos e precisos, atrasando a tomada de decisões e reduzindo a eficácia geral das estratégias de marketing.

Com a padronização de dados, as empresas podem agilizar a integração, aumentar a precisão dos dados e acelerar a implantação de inteligência de marketing acionável.

Este artigo examina o que significa padronizar dados e descreve estratégias eficazes para implementar a padronização de dados para aproveitar plenamente suas vantagens.

O que é padronização de dados?

Ao padronizar os dados, as equipes de marketing podem melhorar a qualidade dos dados, aprimorar a análise entre canais e apoiar a tomada de decisões mais informadas.

Compreendendo a padronização de dados e conceitos relacionados

A padronização de dados é frequentemente confundida com vários termos relacionados, mas distintos, especialmente nas áreas de gerenciamento e análise de dados. Compreender as diferenças entre esses termos é crucial para o tratamento adequado dos dados e a implementação de processos.

Aqui estão os termos-chave que são comumente confundidos com padronização de dados.

Normalização de dados

A normalização de dados refere-se ao processo de organização de dados em um banco de dados para reduzir a redundância e melhorar a integridade dos dados. Envolve estruturar um banco de dados de acordo com um conjunto de formas normais para minimizar a duplicação de informações.

Limpeza de dados (ou limpeza)

A limpeza de dados envolve detectar e corrigir (ou remover) registros corrompidos ou imprecisos de um conjunto de dados. Este processo inclui a identificação de partes incompletas, incorretas, imprecisas ou irrelevantes dos dados e, em seguida, a substituição, modificação ou exclusão desses dados sujos.

Enriquecimento de dados

O enriquecimento de dados refere-se ao processo de aprimorar, refinar ou melhorar os dados brutos por meio da fusão de dados de terceiros de fontes externas adicionais. Este processo agrega valor ao conjunto de dados original antes de ser usado ou analisado.

Transformação de dados

A transformação de dados é o processo de conversão de dados de um formato ou estrutura para outro. Este é um termo amplo que pode incluir padronização, mas também abrange outras modificações, como alteração de tipos de dados, agregação de informações e cálculos mais complexos.

Integração de dados

A integração de dados envolve a combinação de dados de diferentes fontes para fornecer uma visão unificada. Esse processo geralmente envolve várias operações, como transformação, limpeza e enriquecimento de dados para consolidar dados díspares.

Por que padronizar dados?

Formatos de dados inconsistentes causam ineficiências, pois as equipes perdem tempo reconciliando e limpando dados em vez de se concentrarem em tarefas estratégicas. Isso muitas vezes leva à perda de oportunidades devido a insights imprecisos, dificultando a análise adequada do comportamento do cliente e do desempenho da campanha. Além disso, dados não confiáveis ​​podem prejudicar o relacionamento com os clientes, impactando negativamente a personalização e a qualidade do serviço.

Se isso por si só não for motivo suficiente para padronizar os dados, aqui estão mais benefícios que vêm com isso.

Melhor qualidade de dados

A padronização dos dados garante que todas as informações sigam formatos e definições consistentes, reduzindo erros e inconsistências. Para os especialistas em marketing, isso significa dados mais confiáveis ​​para análise e tomada de decisões, levando a insights mais precisos e estratégias eficazes.

Análise aprimorada entre canais

Com dados padronizados, as equipes de marketing podem integrar perfeitamente as informações de várias plataformas. Essa integração fornece uma visão abrangente das interações com os clientes e do desempenho da campanha em todos os canais, permitindo análises mais eficazes entre canais.

Relatórios simplificados

A padronização de dados simplifica o processo de relatório, garantindo que todos os dados sejam comparáveis ​​e alinhados. Isso torna mais fácil gerar relatórios consistentes e precisos.

Eficiência operacional

Os dados padronizados reduzem o tempo e o esforço necessários para limpeza e preparação de dados. Esta eficiência operacional permite que os especialistas de marketing se concentrem mais em atividades estratégicas, em vez de gastarem tempo valioso em tarefas de reconciliação de dados, aumentando a produtividade e a eficácia.

Conformidade regulatória

Manter dados padronizados ajuda a garantir a conformidade com regulamentos de proteção de dados, como GDPR e CCPA. Ao aderir a formatos e definições de dados consistentes, as equipes de marketing podem gerenciar melhor a privacidade e a segurança dos dados, reduzindo o risco de questões legais e multas.

Agora que você conhece todos os benefícios da padronização de dados, vamos ver como fazê-la.

Estratégias de implementação de padronização de dados

A implementação eficaz da padronização de dados em uma organização requer uma estratégia bem pensada que aborde os aspectos técnicos e humanos do gerenciamento de dados. Aqui estão as principais etapas a serem consideradas.

1. Estabeleça padrões claros

Comece desenvolvendo um conjunto abrangente de padrões de dados que defina formatos, unidades e regras de integridade de dados.

Por exemplo, a padronização de dados envolve a definição de formatos uniformes para informações de contato do cliente, como garantir que todos os números de telefone estejam no formato internacional (por exemplo, +1-555-555-5555). Sem padronização, o mesmo número de telefone pode ser registrado de diversas maneiras inconsistentes, como 555-555-5555, (555) 555-5555 ou +1 (555) 555-5555, o que pode causar problemas ao integrar dados de diversas fontes. .

A colaboração é fundamental, portanto envolva as partes interessadas de vários departamentos para garantir que esses padrões atendam às diversas necessidades funcionais e sejam adaptáveis ​​em diferentes plataformas e tecnologias.

2. Aproveite as ferramentas de automação

Utilize ferramentas de automação para aplicar esses padrões de dados de forma consistente em toda a organização. A implementação de pipeline de dados de marketing e software de gerenciamento de dados ajudará a automatizar a aplicação de regras de padronização durante a entrada e processamento de dados, minimizando erros manuais e aumentando a eficiência.

O Improvado fornece uma base sólida de dados para análises e operações de marketing completas. A plataforma agrega dados de mais de 500 plataformas de marketing e vendas, CRMs e fontes off-line, prepara-os automaticamente para análise e carrega-os com segurança em um data warehouse ou ferramenta de BI de sua escolha. O processo é totalmente automatizado e não requer experiência técnica ou conhecimento de código.

3. Treinamento e suporte contínuos

A padronização de dados tem tanto a ver com pessoas quanto com tecnologia. Forneça treinamento contínuo aos membros da equipe para compreender a importância da padronização e garantir que estejam preparados para aplicá-la de forma eficaz. Estabeleça canais de suporte para resolver quaisquer problemas de padronização, ajudando a manter padrões elevados e incentivando a adesão aos protocolos estabelecidos.

4. Garantia de qualidade regular

Realize auditorias periódicas e verificações de qualidade para verificar se os protocolos de padronização de dados estão sendo seguidos e proporcionando os benefícios esperados. Use os insights obtidos com essas revisões para refinar padrões e processos continuamente.

Além disso, simplifique o processo integrando soluções automatizadas de software de gerenciamento de qualidade de dados, como o Cerebro. Cerebro é um serviço de gerenciamento de campanha e governança de dados baseado em IA que valida automaticamente a consistência de seus dados e alerta sobre quaisquer anomalias e discrepâncias de dados.

5. Infraestrutura escalável

Crie uma infraestrutura flexível e escalável que possa suportar ajustes e expansões nos padrões de dados à medida que as necessidades dos negócios evoluem. Esta infraestrutura deve permitir atualizações e modificações fáceis sem exigir revisões extensas, apoiando assim a natureza dinâmica dos dados de marketing.

Desafios e soluções de padronização de dados

A implementação da padronização de dados em uma grande empresa envolve a superação de desafios significativos. Veja como as organizações podem enfrentar esses obstáculos de forma eficaz.

Resistência à Mudança

Os funcionários podem resistir à adoção de novos padrões de dados, especialmente se os benefícios não forem imediatamente claros ou se isso interromper os seus fluxos de trabalho habituais.

Solução

Envolva e eduque:

• Envolva os funcionários no processo de padronização desde o início. Isso inclui reunir suas opiniões sobre os pontos problemáticos e envolvê-los na fase de planejamento.
• Implemente programas de treinamento abrangentes que expliquem os benefícios da padronização de dados, não apenas para a empresa, mas também para suas funções individuais. Destaque como isso tornará seu trabalho mais fácil e impactante.

Silos de dados

Diferentes departamentos podem ter seus próprios sistemas e protocolos de gerenciamento de dados, levando a práticas de dados fragmentadas que são difíceis de unificar.

Solução

Integração incremental:

• Crie equipes que incluam representantes de todos os departamentos críticos. Isto ajuda a garantir que os esforços de padronização considerem todos os aspectos das operações da empresa.
• Implemente a padronização em fases entre departamentos. Comece com áreas menos complexas ou mais receptivas a mudanças para criar impulso e mostrar os primeiros sucessos.

Mantendo a qualidade dos dados

A transição para um formato padronizado pode inicialmente levar a discrepâncias na qualidade dos dados, especialmente se os dados existentes forem inconsistentes.

Solução

Controles de qualidade robustos:

• Auditorias regulares dos dados devem ser realizadas durante e após a transição para identificar e corrigir quaisquer inconsistências ou erros.
• Empregue ferramentas de monitoramento contínuo que detectem automaticamente desvios dos padrões de qualidade dos dados, permitindo correções imediatas.

Preocupações com escalabilidade

À medida que o negócio cresce, a estrutura de padronização de dados deve ser dimensionada de forma eficiente, sem a necessidade de grandes revisões.

Solução

Arquitetura Escalável:

• Utilize princípios de design de software modular para que novos recursos ou atualizações possam ser adicionados sem impactar significativamente o sistema existente.
• Aproveite tecnologias de nuvem que oferecem escalabilidade e flexibilidade para acomodar necessidades crescentes de dados e demandas computacionais.

Limitações Técnicas

Os sistemas informáticos mais antigos poderão não suportar a integração de novos protocolos de normalização, criando uma lacuna tecnológica.

Solução

Técnicas avançadas de integração:

• Implemente middleware que possa fazer interface entre sistemas antigos e novos, traduzindo formatos de dados dinamicamente.
• Planeje atualizações ou substituições graduais de sistemas desatualizados que se alinhem com a estratégia de TI de longo prazo da organização.

Otimizando campanhas de marketing por meio da padronização de dados

O Improvado agiliza o processo de padronização de dados, automatizando todo o ciclo de preparação de dados, desde a extração de dados até a normalização e transformação. A plataforma garante que os dados de vários canais sejam consistentes e prontos para análise. Isto é crucial para organizações que dependem de dados precisos e uniformes para informar as suas estratégias de marketing.

O Cerebro by Improvado aprimora esses recursos, concentrando-se no gerenciamento de dados de campanha e na governança de dados. O Cerebro automatiza as verificações operacionais e de conformidade dos dados de marketing em relação aos padrões estabelecidos, garantindo que tudo, desde convenções de nomenclatura até parâmetros de segmentação, seja consistente em todos os ativos.

Perguntas frequentes