Объединение данных: процессы, преимущества и лучшие практики

Смешение данных предполагает объединение данных из нескольких источников для создания единого набора данных, который можно анализировать для получения более глубокой информации и поддержки принятия решений.

С точки зрения маркетинга, объединение данных позволяет маркетологам получить более глубокое понимание поведения клиентов и эффективности кампаний по различным каналам. Это улучшает многоканальную атрибуцию, помогая командам понять весь путь клиента и влияние каждой точки взаимодействия.

Что такое смешивание данных?

Смешение данных против преобразования данных

Смешение данных часто путают с преобразованием данных. Хотя эти два процесса являются неотъемлемой частью рабочего процесса аналитики, вам необходимо различать их, чтобы знать, когда смешивать данные, а когда преобразовывать.

Смешение данных

Смешение данных фокусируется на объединении данных из нескольких источников для создания единого набора данных, который можно анализировать вместе. Обычно он используется для исследовательского анализа и оперативного ответа на конкретные бизнес-вопросы.

Преобразование данных

Преобразование данных включает в себя более обширный процесс преобразования данных в формат, подходящий для длительного хранения и комплексного анализа. Этот процесс включает в себя нормализацию, агрегирование и обогащение данных, чтобы обеспечить их согласованность и готовность к использованию в хранилищах данных или других системах.

Важность смешивания данных

Объединение данных имеет решающее значение для извлечения практической информации из огромного количества источников данных. Интегрируя разнообразные наборы данных, организации могут получить целостное представление, которое способствует более эффективному принятию решений и повышению операционной эффективности.

Например, ритейлеры могут объединять данные о покупках в магазине с поведением покупок в Интернете, чтобы определять тенденции и предпочтения, создавая персонализированные маркетинговые стратегии, которые повышают лояльность клиентов и увеличивают продажи.

Объединение данных также поддерживает аналитику в реальном времени, что имеет решающее значение для быстрого реагирования на изменения рынка.

Например, во время запуска продукта маркетинговые команды могут объединять данные о продажах в реальном времени с отзывами из социальных сетей, чтобы оперативно корректировать свои стратегии, обеспечивая успех кампании.

Оптимизация процессов обработки данных посредством объединения снижает потребность в обширной ИТ-поддержке и дорогостоящих решениях для хранения данных. Предприятия могут направить эту экономию на другие стратегические инициативы, такие как разработка продукта или расширение рынка.

Ключевые шаги в смешивании данных

Объединение данных включает в себя несколько важных шагов, которые обеспечивают интеграцию различных источников данных в единый и действенный набор данных. Каждый шаг предназначен для оптимизации процесса подготовки данных, обеспечивая точность и эффективность.

1. Сбор данных

Выявляйте и собирайте данные из различных источников, таких как внутренние базы данных, CRM-системы, облачные приложения, а также внешние источники данных, такие как платформы социальных сетей и инструменты веб-аналитики. Это может включать сбор данных о продажах из систем торговых точек, отзывов клиентов из социальных сетей и показателей эффективности кампаний с платформ автоматизации маркетинга.

Оптимизируйте процесс сбора данных за счет интеграции автоматизированных решений, таких как Improvado.

Improvado — это решение для маркетинговой аналитики и управления данными. Он предлагает более 500 готовых соединителей данных API и поддерживает неструктурированный прием данных, что означает возможность сбора данных из электронной таблицы или Google Disk. Improvado дополнительно упрощает сбор и автоматизацию данных, предлагая шаблоны извлечения данных, загрузку исторических данных за 5 лет и ежечасную синхронизацию данных.

2. Очистка данных

Агрегированные данные по-прежнему непригодны для анализа. Очистите собранные данные, чтобы обеспечить их точность и согласованность, удаляя дубликаты, исправляя ошибки, заполняя пропущенные значения и стандартизируя форматы.

Это обеспечивает надежность анализа. Обеспечение единого формата всех контактных данных клиентов и исправление любых расхождений в данных о продажах перед объединением их с показателями цифрового маркетинга может значительно повысить качество данных.

3. Объединение данных

Объедините очищенные данные из разных источников, используя такие методы, как соединения, объединения или отношения, в зависимости от структуры данных и требований анализа. Объединение данных о транзакциях с демографической информацией о клиентах может выявить покупательское поведение в различных сегментах, предоставляя ценную информацию.

4. Преобразование данных

Преобразуйте данные в формат, подходящий для анализа, включая нормализацию данных, их агрегирование в значимые показатели и обеспечение их соответствия требуемой структуре. Объединение ежедневных данных о посещаемости веб-сайта в ежемесячные отчеты может помочь выявить тенденции в поведении посетителей и помочь в принятии стратегических решений.

Improvado предоставляет механизм преобразования данных корпоративного уровня, который помогает маркетологам получать готовые к анализу данные без необходимости ручного вмешательства, знания SQL или пользовательских сценариев.

Платформа предоставляет два варианта:

• Предварительно созданные конвейеры данных для различных вариантов использования в маркетинге, от извлечения данных до визуализации для различных вариантов использования. Например, если вы выберете рецепт аналитики платной рекламы, платформа извлечет необходимые данные из рекламных платформ, автоматически сопоставит уникальные структуры расходов платформы и предоставит информационную панель с данными о ежедневной эффективности кампании вплоть до рекламного набора, уровня рекламы, креатива. или уровень размещения.
• Механизм преобразования данных с самообслуживанием , который имеет пользовательский интерфейс, похожий на электронные таблицы, и поддерживает более 300 функций и функций для автоматизации длительных сроков анализа и облегчения обнаружения данных.

5. Проверка и уточнение

Проверьте смешанный набор данных, чтобы гарантировать его точность и целостность, проверяя на наличие аномалий, проверяя взаимосвязи данных и гарантируя, что он соответствует требованиям анализа. Перекрестные ссылки на данные об эффективности кампании с исходными записями CRM помогают обеспечить последовательность и надежность.

Опять же, интеграция автоматизированных решений может значительно облегчить процесс проверки и уточнения данных. Cerebro — это решение для управления кампаниями и управления данными на базе искусственного интеллекта, которое автоматически проверяет согласованность ваших данных и предупреждает вас о любых аномалиях и неточностях в данных.

6. Интеграция с инструментами BI

Интегрируйте смешанные данные с инструментами бизнес-аналитики для визуализации и анализа, что позволит создавать информационные панели и отчеты, предоставляющие полезную информацию. Визуализация данных о пути клиента в сочетании с показателями конверсии помогает оптимизировать маркетинговые стратегии и повысить эффективность кампании.

Проблемы смешивания маркетинговых данных и лучшие практики

Чтобы эффективно использовать смешивание данных и преодолеть присущие ему проблемы, важно внедрить передовые стратегические практики, которые обеспечат точную, эффективную и масштабируемую интеграцию данных.

Задача: интеграция данных из нескольких источников

Интеграция данных из различных источников может быть сложной и трудоемкой задачей. Каждый источник часто имеет разные форматы, структуры и терминологию данных, что затрудняет создание единого набора данных для комплексного анализа.

Решения

• Стандартизация форматов данных. Внедрите методы стандартизации данных, чтобы обеспечить согласованность форматов и структур данных в разных источниках. Используйте инструменты преобразования данных для нормализации данных, упрощая их смешивание и анализ.
• Используйте инструменты ETL: используйте инструменты «Извлечение, преобразование, загрузка» (ETL) для автоматизации процесса извлечения данных из различных источников, преобразования их в согласованный формат и загрузки в единое хранилище данных. Инструменты ETL упрощают интеграцию данных и снижают риск ошибок.
• Сопоставление данных. Разработайте комплексную стратегию сопоставления данных для согласования полей данных из разных источников. Это гарантирует правильное объединение схожих точек данных, что способствует более точному анализу.

Задача: качество и согласованность данных

Обеспечение качества и согласованности данных имеет решающее значение для надежного анализа. Непоследовательные или некачественные данные могут привести к неточным выводам и принятию ошибочных решений.

Решения

• Очистка данных. Внедряйте регулярные процессы очистки данных для удаления дубликатов, исправления ошибок и заполнения пропущенных значений. Используйте инструменты автоматической очистки данных для поддержания высокого качества данных.
• Правила проверки: установите правила проверки данных, чтобы гарантировать, что данные, поступающие в систему, соответствуют заранее определенным стандартам качества. Автоматизированные проверки позволяют выявлять и исправлять несоответствия в режиме реального времени.
• Непрерывный мониторинг: настройте непрерывный мониторинг и аудит качества данных. Используйте информационные панели качества данных для отслеживания ключевых показателей и быстрого выявления проблем, гарантируя, что данные остаются согласованными и надежными.

Задача: межплатформенная интеграция данных

Интеграция данных из различных маркетинговых платформ и инструментов, каждая из которых имеет собственный API и структуру данных, может оказаться сложной и трудоемкой задачей.

Решения

• Интеграция API. Разработайте надежную интеграцию API для автоматизации извлечения данных из различных маркетинговых платформ. Альтернативно можно использовать такие инструменты, как Improvado, которые уже имеют более 500 соединителей API, могут создавать собственные соединители по требованию и охватывают управление API.
• Единый уровень данных. Создайте унифицированный уровень данных, который стандартизирует и консолидирует данные с разных платформ. Такой подход гарантирует, что все данные хранятся в едином формате, что упрощает их смешивание и анализ.

Упрощение смешивания данных

Improvado оптимизирует процесс маскировки данных, автоматизируя весь цикл подготовки данных, от извлечения данных до нормализации и преобразования. Платформа гарантирует, что данные из разных каналов согласованы и готовы к анализу. Это крайне важно для организаций, которые зависят от точных и единообразных данных для обоснования своих маркетинговых стратегий.

Cerebro от Improvado расширяет эти возможности, уделяя особое внимание управлению данными кампании и управлению данными. Cerebro автоматизирует соответствие и оперативные проверки маркетинговых данных на соответствие установленным стандартам, гарантируя, что все — от соглашений об именах до параметров таргетинга — единообразно для всех активов.

Часто задаваемые вопросы