Что такое автоматизация данных?

Высококачественные данные являются краеугольным камнем принятия стратегических решений. Точные, своевременные и полные данные позволяют маркетологам принимать обоснованные решения, определять рыночные возможности и прогнозировать потребительские тенденции. Однако получение и поддержание высококачественных данных может быть сложной задачей из-за огромного объема и скорости, с которой генерируются данные.

Именно здесь автоматизация данных играет решающую роль. Автоматизируя сбор, обработку и анализ данных, бренды обеспечивают целостность и надежность своих данных. Автоматизация сводит к минимуму человеческие ошибки, оптимизирует рабочие процессы с данными и обеспечивает единообразную основу для анализа. По сути, автоматизация данных действует как рычаг повышения качества данных, позволяя организациям раскрыть весь потенциал своих информационных активов для принятия стратегических решений.

Что такое автоматизация данных?

В контексте маркетинга автоматическая обработка данных дает преимущество доступа к данным и аналитической информации в режиме реального времени, облегчая быстрое принятие решений и корректировку стратегии. Это устраняет распространенные проблемы управления данными, такие как ошибки при ручном вводе данных, задержки при создании отчетов и несогласованность анализа данных.

Виды автоматизации данных

Автоматизацию данных можно разделить на несколько типов, каждый из которых затрагивает конкретные аспекты управления и анализа данных для улучшения маркетинговых стратегий и принятия решений.

Автоматизированный сбор данных

Автоматизация сбора данных использует технологии для эффективного сбора данных из различных источников, таких как веб-сайты, платформы социальных сетей и CRM-системы. Автоматизированное извлечение данных обеспечивает беспрепятственный сбор данных в режиме реального времени, исключая задержки и ручные ошибки, связанные с традиционными методами сбора данных.

Ключевым инструментом автоматического извлечения данных и автоматизированной обработки данных в целом является извлечение, преобразование и загрузка или ETL. Это трехэтапный процесс, имеющий решающее значение для интеграции данных из различных источников в единый согласованный репозиторий.

Первый шаг, Extract , отвечает за автоматизацию сбора данных из нескольких источников, таких как платформы социальных сетей, веб-сайты и системы CRM. Этот шаг включает в себя извлечение данных независимо от их исходного формата или структуры.

Например, Improvado — это инструмент маркетинговой аналитики и автоматизации данных. Он предлагает более 500 готовых соединителей данных API и плоские источники данных, что означает возможность сбора данных из электронной таблицы. Improvado дополнительно упрощает интеграцию и автоматизацию данных, предлагая шаблоны извлечения данных, загрузку исторических данных за 5 лет и ежечасную синхронизацию данных.

Автоматизированная обработка данных

После извлечения данные подвергаются преобразованию, в ходе которого они очищаются, нормализуются и преобразуются в согласованный формат. Автоматизация обработки данных упрощает этот процесс благодаря структурированному, основанному на технологиях подходу.

Процесс трансформации состоит из нескольких ключевых этапов:

1. Очистка . Первоначально данные проходят этап очистки для выявления и исправления ошибок, таких как дублирование, несоответствия или неточности. Это гарантирует точность основы анализа.
2. Автоматическое сопоставление данных . Этот этап включает определение того, как поля данных из различных исходных систем соответствуют полям в целевой системе или базе данных. Это процесс создания связей и правил элементов данных, которые преобразуют исходные данные в формат, подходящий для целевой среды. Сопоставление данных имеет решающее значение при интеграции данных из разрозненных источников, например, в случае межканальной аналитики или анализа расходов на рекламу с нескольких платформ.
3. Преобразование . Далее данные стандартизируются и преобразуются в единый формат. Этот важный шаг обеспечивает совместимость анализа независимо от исходной системы или платформы.
4. Категоризация и организация : программное обеспечение для автоматизации данных затем классифицирует и систематизирует данные на основе заранее определенных критериев, повышая доступность и готовность к анализу.

Improvado предоставляет готовые конвейеры данных для сценариев использования в маркетинге, позволяющие автоматизировать обработку данных без какой-либо обработки данных и использования SQL.

Improvado оптимизирует процесс преобразования за счет очистки, нормализации и сопоставления данных без необходимости ручного вмешательства или использования пользовательских сценариев. Платформа предоставляет два варианта:

• Предварительно созданные конвейеры данных для различных сценариев 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 панель мониторинга 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.

Автоматизированная интеграция данных

Интеграция и автоматизация данных предполагает плавное объединение данных из различных источников в единый доступный репозиторий, сводя к минимуму ручные усилия и ошибки. Он использует сложные инструменты, которые автоматически извлекают данные, а затем преобразуют эти данные в стандартизированный формат. После преобразования данные загружаются в центральную базу данных, хранилище данных или аналитическую платформу и готовы к анализу.

Автоматизация интеграции данных и автоматизированная обработка данных тесно связаны и часто пересекаются в использовании технологий автоматизации. Однако эти термины выполняют разные функции в сфере управления данными.

Автоматизированная интеграция данных по сути воплощена в третьем шаге ETL — Load .

Для поддержки этого этапа автоматизации данных Improvado автоматизирует загрузку преобразованных данных в широкий спектр мест назначения, включая популярные базы данных, хранилища данных и инструменты визуализации.

Автоматизированный анализ данных

Автоматизация анализа данных использует передовые алгоритмы и машинное обучение для анализа огромных наборов данных, выявления закономерностей, тенденций и корреляций без ручного вмешательства.

На практике автоматизированный анализ данных может применяться по-разному: от автоматизированных отчетов и обновлений информационных панелей до сложной сегментации клиентов и исследования данных с помощью искусственного интеллекта.

Одним из примеров автоматического обнаружения данных является Improvado AI Agent. Improvado AI подключается к вашему набору данных и обеспечивает запросы на естественном языке, а также беспрепятственное исследование и анализ данных для технических и нетехнических пользователей.

AI Agent имеет интерфейс чата, где вы можете задавать ему любые вопросы о производительности, создавать панель мониторинга, бюджет темпов или запускать межканальную аналитику. Агент постоянно отслеживает набор данных и уведомляет вас о любых аномалиях и возможностях.

Преимущества автоматизации данных

Использование автоматизации данных имеет множество преимуществ, каждое из которых повышает возможности, эффективность и понимание организаций:

• Операционная эффективность : автоматизация данных значительно сокращает время и трудозатраты на обработку данных вручную, позволяя маркетинговым командам сосредоточиться на стратегии и творчестве. Это ускоряет темпы получения аналитической информации, а также снижает вероятность человеческих ошибок, обеспечивая точность и надежность данных.
• Аналитика в режиме реального времени. Автоматизация данных позволяет анализировать данные в режиме реального времени, предоставляя лицам, принимающим маркетинговые решения, и аналитикам своевременную информацию, необходимую для гибкого реагирования на рыночные тенденции и поведение потребителей. Такая оперативность повышает способность максимально эффективно использовать возможности и оперативно снижать риски.
• Масштабируемость . По мере роста предприятий объем и сложность данных, которые они обрабатывают, увеличиваются. Автоматизация обработки данных гарантирует, что системы управления данными могут масштабироваться соответствующим образом без соответствующего увеличения ошибок или времени обработки.
• Улучшенное управление данными : создает основу для последовательной обработки и обработки данных, повышая безопасность данных и соответствие нормативам.
• Сокращение затрат . Автоматизация снижает эксплуатационные расходы за счет автоматизации ручных задач по обработке данных и оптимизации распределения ресурсов.
• Принятие решений на основе данных : автоматизация данных гарантирует, что маркетинговые стратегии и решения основаны на данных, что приводит к более эффективным результатам.
• Улучшение качества обслуживания клиентов . Эти инструменты автоматизируют сегментацию и анализ данных о клиентах, позволяя персонализировать маркетинговые усилия и улучшить обслуживание клиентов.

Проблемы автоматизации данных и способы их решения

Внедрение автоматизации данных сопряжено с рядом проблем, но с помощью стратегических подходов ими можно эффективно управлять.

Недостаток навыков и опыта . Внедрение автоматизации данных часто требует определенных технических навыков, которых может не хватать существующим командам.

• Решение : инвестируйте в обучение нынешних сотрудников и рассмотрите возможность найма или консультации экспертов по автоматизации данных, чтобы восполнить этот пробел в навыках. Многие программные решения для автоматизации данных предусматривают месячную адаптацию, чтобы гарантировать, что команда обладает всеми знаниями, необходимыми для использования инструмента с максимальной производительностью.

Стоимостные последствия : первоначальная установка и постоянное обслуживание решений по автоматизации данных могут оказаться дорогостоящими.

• Решение : Проведите тщательный анализ затрат и выгод, чтобы определить решения по автоматизации, которые обеспечат значительную долгосрочную экономию и повышение эффективности. Выбирайте масштабируемые решения, которые позволяют увеличивать инвестиции в соответствии с ростом бизнеса.

Проблемы конфиденциальности данных . Автоматизированный ввод и обработка данных вызывают обеспокоенность по поводу конфиденциальности данных и их неправильного использования.

• Решение . Внедрите строгие политики конфиденциальности данных и используйте инструменты автоматизации, обеспечивающие соблюдение этих политик с помощью таких функций, как анонимизация данных и методы безопасной обработки данных. Выбирая программное обеспечение для автоматизации данных, проверьте, соответствует ли поставщик отраслевым стандартам и сертификатам, не привязан ли он к поставщику и предоставляет ли он функции проверки данных.

Управление ожиданиями . Могут быть нереалистичные ожидания относительно непосредственных преимуществ автоматизации данных.

• Решение : Установите четкие, достижимые цели для проектов автоматизации и донесите эти цели до всей организации. Установите показатели для измерения прогресса и демонстрации ощутимых преимуществ от усилий по автоматизации с течением времени.

Часто задаваемые вопросы