Комплексный обзор стандартизации данных на предприятиях

Опубликовано: 2024-05-28

Предприятиям часто сложно быстро внедрить маркетинговую информацию из-за противоречивых форматов данных и фрагментированной рекламной среды. Эти несоответствия затрудняют получение своевременной и точной информации, задерживают принятие решений и снижают общую эффективность маркетинговых стратегий.

Благодаря стандартизации данных компании могут упростить интеграцию, повысить точность данных и ускорить внедрение действенной маркетинговой информации.

В этой статье рассматривается, что значит стандартизировать данные, и обрисовываются эффективные стратегии реализации стандартизации данных, позволяющие в полной мере использовать ее преимущества.

Что такое стандартизация данных?

Стандартизация данных — это процесс преобразования данных из разных источников в общий формат, обеспечивающий согласованность и сопоставимость. Это означает гармонизацию данных с различных платформ, таких как CRM-системы, инструменты электронного маркетинга и аналитика социальных сетей, чтобы облегчить интеграцию и анализ. Этот процесс включает в себя определение согласованных форматов данных, соглашений об именах и типов данных, чтобы устранить несоответствия и обеспечить точную и полную информацию по всем маркетинговым каналам.

Стандартизируя данные, маркетинговые команды могут улучшить качество данных, улучшить межканальную аналитику и поддержать более обоснованное принятие решений.

Понимание стандартизации данных и связанных с ней концепций

Стандартизацию данных часто путают с несколькими родственными, но разными терминами, особенно в области управления данными и аналитики. Понимание различий между этими терминами имеет решающее значение для правильной обработки данных и реализации процессов.

Вот ключевые термины, которые обычно путают со стандартизацией данных.

Нормализация данных

Нормализация данных — это процесс организации данных в базе данных для уменьшения избыточности и улучшения целостности данных. Он предполагает структурирование базы данных в соответствии с набором нормальных форм, чтобы минимизировать дублирование информации.

Разница: нормализация данных больше связана с проектированием реляционной базы данных.Проще говоря, он реструктурирует данные для удаления повторяющихся записей, а стандартизация данных обеспечивает единообразие формата всех данных в разных источниках.

Очистка данных (или очистка)

Очистка данных включает в себя обнаружение и исправление (или удаление) поврежденных или неточных записей из набора данных. Этот процесс включает в себя выявление неполных, неправильных, неточных или нерелевантных частей данных, а затем замену, изменение или удаление этих «грязных» данных.

Разница: стандартизация данных — это часть очистки данных, которая конкретно решает вопросы согласованности и единообразия, тогда как очистка данных охватывает более широкий спектр действий, включая удаление дубликатов, исправление ошибок и заполнение пропущенных значений.

Обогащение данных

Обогащение данных — это процесс улучшения, уточнения или улучшения необработанных данных путем объединения сторонних данных из дополнительных внешних источников. Этот процесс повышает ценность исходного набора данных до того, как он будет использован или проанализирован.

Разница. В отличие от стандартизации данных, целью которой является сделать данные последовательными и единообразными, цель обогащения данных – дополнить их новыми переменными или информацией.

Преобразование данных

Преобразование данных — это процесс преобразования данных из одного формата или структуры в другой. Это широкий термин, который может включать стандартизацию, но также включает в себя другие модификации, такие как изменение типов данных, агрегирование информации и более сложные вычисления.

Разница: Преобразование данных — это более широкая категория, которая включает стандартизацию данных в качестве потенциального шага, но также охватывает любые другие изменения, внесенные для адаптации данных для конкретных целей.

Интеграция данных

Интеграция данных предполагает объединение данных из разных источников для обеспечения единого представления. Этот процесс часто включает в себя различные операции, такие как преобразование, очистка и обогащение данных для консолидации разрозненных данных.

Разница: стандартизация данных часто является предварительным шагом в интеграции данных, гарантируя, что данные из разных источников соответствуют одним и тем же форматам и стандартам для обеспечения плавной интеграции.

Зачем стандартизировать данные?

Несогласованные форматы данных приводят к снижению эффективности, поскольку команды тратят время на сверку и очистку данных вместо того, чтобы сосредоточиться на стратегических задачах. Это часто приводит к упущенным возможностям из-за неточной информации, что затрудняет правильный анализ поведения клиентов и эффективности кампании. Кроме того, ненадежные данные могут повредить отношениям с клиентами, отрицательно влияя на персонализацию и качество обслуживания.

В целом неверные данные обходятся компаниям примерно в 3,1 триллиона долларов в год, что подчеркивает значительные финансовые последствия неточных и ненадежных данных.

Если одного этого недостаточно для стандартизации данных, вот еще несколько преимуществ, которые это дает.

Улучшенное качество данных

Стандартизация данных гарантирует, что вся информация соответствует единообразным форматам и определениям, что снижает количество ошибок и несоответствий. Для специалистов по маркетингу это означает получение более надежных данных, которым можно доверять при анализе и принятии решений, что приводит к более точному пониманию и разработке эффективных стратегий.

Расширенная межканальная аналитика

Благодаря стандартизированным данным маркетинговые команды могут легко интегрировать информацию с различных платформ. Эта интеграция обеспечивает комплексное представление о взаимодействии с клиентами и эффективности кампаний по всем каналам, что позволяет проводить более эффективный межканальный анализ.

Оптимизированная отчетность

Стандартизация данных упрощает процесс отчетности, обеспечивая сопоставимость и согласованность всех данных. Это упрощает создание последовательных и точных отчетов.

Операционная эффективность

Стандартизированные данные сокращают время и усилия, необходимые для очистки и подготовки данных. Такая операционная эффективность позволяет специалистам по маркетингу больше сосредоточиться на стратегических действиях, а не тратить драгоценное время на задачи сверки данных, повышая производительность и эффективность.

Соответствие нормативным требованиям

Поддержание стандартизированных данных помогает обеспечить соблюдение правил защиты данных, таких как GDPR и CCPA. Придерживаясь единых форматов и определений данных, маркетинговые команды могут лучше управлять конфиденциальностью и безопасностью данных, снижая риск юридических проблем и штрафов.

Теперь, когда вы знаете все преимущества стандартизации данных, давайте перейдем к тому, как это сделать.

Стратегии внедрения стандартизации данных

Эффективное внедрение стандартизации данных во всей организации требует хорошо продуманной стратегии, учитывающей как технические, так и человеческие аспекты управления данными. Вот ключевые шаги, которые следует учитывать.

1. Установите четкие стандарты

Начните с разработки комплексного набора стандартов данных, определяющих форматы, единицы измерения и правила целостности данных.

Например, стандартизация данных предполагает установление единых форматов для контактной информации клиентов, например, обеспечение того, чтобы все телефонные номера были в международном формате (например, +1-555-555-5555). Без стандартизации один и тот же номер телефона может быть записан несколькими непоследовательными способами, например 555-555-5555, (555) 555-5555 или +1 (555) 555-5555, что может вызвать проблемы при интеграции данных из различных источников. .

Сотрудничество имеет ключевое значение, поэтому привлекайте заинтересованные стороны из различных отделов, чтобы гарантировать, что эти стандарты отвечают разнообразным функциональным потребностям и могут быть адаптированы к различным платформам и технологиям.

2. Используйте инструменты автоматизации

Используйте инструменты автоматизации для последовательного соблюдения этих стандартов данных во всей организации. Внедрение конвейера маркетинговых данных и программного обеспечения для управления данными поможет автоматизировать применение правил стандартизации во время ввода и обработки данных, сводя к минимуму ручные ошибки и повышая эффективность.

Improvado — это платформа для управления маркетинговыми данными и аналитики.
Improvado автоматизирует весь цикл маркетинговой отчетности, начиная с извлечения данных .

Improvado обеспечивает надежную основу данных для всесторонней маркетинговой аналитики и операций. Платформа агрегирует данные из более чем 500 платформ маркетинга и продаж, CRM и офлайн-источников, автоматически подготавливает их для анализа и безопасно загружает в хранилище данных или инструмент BI по вашему выбору. Процесс полностью автоматизирован и не требует технического опыта или знания кода.

Improvado помогает брендам восстановить доверие к своим данным и получить доступ к действенной информации в режиме реального времени. Закажите демонстрационный звонок в Improvado. Используйте автоматизированную платформу маркетинговой разведки и аналитики, охватывающую все этапы: от извлечения данных до предоставления аналитической информации.

3. Постоянное обучение и поддержка

Стандартизация данных касается как людей, так и технологий. Обеспечьте постоянное обучение членов команды, чтобы они поняли важность стандартизации и были готовы к ее эффективному применению. Установите каналы поддержки для решения любых проблем стандартизации, помогая поддерживать высокие стандарты и поощряя соблюдение установленных протоколов.

4. Регулярная проверка качества

Проводить периодические аудиты и проверки качества, чтобы убедиться, что протоколы стандартизации данных соблюдаются и приносят ожидаемые выгоды. Используйте информацию, полученную в результате этих обзоров, для постоянного совершенствования стандартов и процессов.

Cerebro повышает эффективность работы за счет структурированного управления данными.
Cerebro , решение для управления кампаниями и управления данными на базе искусственного интеллекта

Кроме того, оптимизируйте процесс за счет интеграции программных решений для автоматического управления качеством данных, таких как Cerebro. Cerebro — это служба управления кампаниями и данными на базе искусственного интеллекта, которая автоматически проверяет целостность ваших данных и предупреждает вас о любых аномалиях и неточностях в данных.

5. Масштабируемая инфраструктура

Создайте гибкую и масштабируемую инфраструктуру, которая сможет поддерживать корректировку и расширение стандартов данных по мере развития потребностей бизнеса. Эта инфраструктура должна обеспечивать возможность легкого обновления и модификации без необходимости капитального ремонта, тем самым поддерживая динамичный характер маркетинговых данных.

Проблемы и решения стандартизации данных

Внедрение стандартизации данных на крупном предприятии сопряжено с решением серьезных проблем. Вот как организации могут эффективно преодолевать эти препятствия.

Устойчивость к изменению

Сотрудники могут сопротивляться принятию новых стандартов данных, особенно если преимущества не очевидны сразу или если это нарушает их обычные рабочие процессы.

Решение

Вовлекайте и обучайте:

  • Вовлекайте сотрудников в процесс стандартизации с самого начала. Это включает в себя сбор их мнений по болевым точкам и вовлечение их в стадию планирования.
  • Внедрить комплексные программы обучения, объясняющие преимущества стандартизации данных не только для компании, но и для отдельных должностей. Подчеркните, как это сделает их работу проще и эффективнее.

Хранилища данных

Различные отделы могут иметь свои собственные системы и протоколы управления данными, что приводит к фрагментации данных, которые трудно унифицировать.

Решение

Поэтапная интеграция:

  • Создавайте команды, включающие представителей всех критически важных отделов. Это помогает гарантировать, что усилия по стандартизации учитывают все аспекты деятельности компании.
  • Поэтапно внедряйте стандартизацию во всех подразделениях. Начните с менее сложных или более восприимчивых к изменениям областей, чтобы набрать обороты и продемонстрировать первые успехи.

Поддержание качества данных

Переход на стандартизированный формат может изначально привести к расхождениям в качестве данных, особенно если существующие данные противоречивы.

Решение

Строгий контроль качества:

  • Во время и после перехода следует проводить регулярные проверки данных для выявления и исправления любых несоответствий или ошибок.
  • Используйте инструменты непрерывного мониторинга, которые автоматически обнаруживают отклонения от стандартов качества данных и позволяют немедленно вносить исправления.

Проблемы масштабируемости

По мере роста бизнеса структура стандартизации данных должна эффективно масштабироваться без необходимости капитального ремонта.

Решение

Масштабируемая архитектура:

  • Используйте принципы модульного проектирования программного обеспечения, чтобы можно было добавлять новые функции или обновления без существенного влияния на существующую систему.
  • Используйте облачные технологии, которые обеспечивают масштабируемость и гибкость для удовлетворения растущих потребностей в данных и вычислительных потребностей.

Технические ограничения

Старые ИТ-системы могут не поддерживать интеграцию новых протоколов стандартизации, создавая технологический разрыв.

Решение

Передовые методы интеграции:

  • Внедрите промежуточное программное обеспечение, которое может взаимодействовать между старыми и новыми системами, преобразуя форматы данных на лету.
  • Планируйте постепенное обновление или замену устаревших систем в соответствии с долгосрочной ИТ-стратегией организации.

Оптимизация маркетинговых кампаний посредством стандартизации данных

Improvado оптимизирует процесс стандартизации 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 единообразие всего, от соглашений об именах до параметров таргетинга, для всех активов.

Запланируйте демонстрационный звонок в Improvado, чтобы получить доступ к своевременной и точной информации о производительности.

Часто задаваемые вопросы

Что такое стандартизация данных?

Стандартизация данных — это процесс преобразования данных из разных источников в согласованный формат, обеспечивающий единообразие и сопоставимость. Это включает в себя гармонизацию данных с различных платформ, таких как CRM-системы, инструменты электронного маркетинга и аналитика социальных сетей. Стандартизация данных обеспечивает плавную интеграцию, точную межканальную аналитику и надежную отчетность.

Каковы некоторые ключевые преимущества стандартизации данных?

Ключевые преимущества включают улучшенную целостность данных, упрощенную интеграцию данных, более точную аналитику и упрощенное соблюдение нормативных требований — все это способствует лучшему стратегическому планированию и реализации.

Как стандартизировать данные?

Используйте инструменты очистки и преобразования данных, такие как Improvado, для гармонизации форматов данных. Внедрите автоматизированные процессы проверки данных и регулярные проверки для обеспечения согласованности. Такой подход обеспечивает плавную интеграцию данных, повышает качество данных и поддерживает точную межканальную аналитику, необходимую для эффективных маркетинговых стратегий.

В чем разница между нормализацией данных и стандартизацией?

Нормализация данных организует данные для устранения избыточности и обеспечения реляционной целостности в базах данных. Это включает в себя структурирование данных в таблицы и определение связей, чтобы минимизировать дублирование и несогласованность. С другой стороны, стандартизация данных предполагает преобразование данных из различных источников в согласованный формат, обеспечивающий единообразие и сопоставимость. Специалистам по маркетингу нормализация помогает поддерживать чистую и эффективную структуру базы данных, а стандартизация обеспечивает согласованность данных на различных платформах, таких как CRM-системы, инструменты электронного маркетинга и аналитика социальных сетей.