ประเภทข้อมูลที่ไม่ชัดเจน: เจาะลึกข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง

ข้อมูลมีหลายรูปแบบและขนาด การทำความเข้าใจธรรมชาติของข้อมูลของคุณเป็นสิ่งสำคัญในการสรุปผลที่ถูกต้องและตัดสินใจโดยมีข้อมูลครบถ้วน

สองประเภทหลักที่โดดเด่น: ข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง การแยกความแตกต่างระหว่างทั้งสองสามารถปรับปรุงการวิเคราะห์ของคุณ ปรับปรุงกระบวนการ และปรับปรุงคุณภาพของข้อมูลเชิงลึกที่ได้รับได้อย่างมาก แต่อะไรที่ทำให้ประเภทข้อมูลเหล่านี้แตกต่างอย่างชัดเจน และเหตุใดผู้เชี่ยวชาญจึงควรใส่ใจ

คู่มือนี้นำเสนอภาพรวมที่ครอบคลุมเกี่ยวกับความซับซ้อนของข้อมูลทั้งที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง คุณลักษณะเฉพาะ และแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการใช้งานอย่างมีประสิทธิผล

ข้อมูลที่มีโครงสร้างคืออะไร?

ลักษณะหนึ่งที่เป็นที่รู้จักมากที่สุดของข้อมูลที่มีโครงสร้างคือสคีมาที่สอดคล้องกัน พูดง่ายๆ ก็คือเป็นไปตามพิมพ์เขียวที่กำหนดไว้ ไม่ว่าจะเป็นฟิลด์ที่ตายตัวในตารางฐานข้อมูลหรือคอลัมน์ในไฟล์ Excel ตัวอย่างได้แก่ ชื่อ วันที่ รายละเอียดลูกค้า บันทึกธุรกรรม และตัวเลขการขาย และอื่นๆ อีกมากมาย

การประยุกต์ใช้ข้อมูลที่มีโครงสร้าง

นี่คือแอปพลิเคชันที่น่าสนใจบางส่วน:

• การแบ่งส่วนตลาด : ข้อมูลที่มีโครงสร้างช่วยในการแบ่งส่วนตลาดตามพารามิเตอร์ต่างๆ เช่น ข้อมูลประชากร ข้อมูลจิตวิทยา และรูปแบบการซื้อ เมื่อแบ่งกลุ่มแล้ว นักการตลาดสามารถกำหนดเป้าหมายกลุ่มเฉพาะด้วยแคมเปญที่ได้รับการปรับแต่ง เพิ่มประสิทธิภาพและ ROI
• การติดตามประสิทธิภาพ : การตลาดไม่ได้เป็นเพียงการเปิดตัวแคมเปญเท่านั้น แต่ยังเกี่ยวกับการทำความเข้าใจผลกระทบด้วย ข้อมูลที่มีโครงสร้างช่วยติดตามตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพหลัก (KPI) เช่น อัตรา Conversion อัตราการคลิกผ่าน และมูลค่าตลอดช่วงชีวิตของลูกค้า ด้วยการประเมินตัวชี้วัดเหล่านี้ นักการตลาดจะสามารถปรับแต่งกลยุทธ์เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด
• การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ : ข้อมูลที่มีโครงสร้างจะป้อนเข้าสู่อัลกอริธึมที่สามารถคาดการณ์ยอดขายในอนาคต ความเคลื่อนไหวของตลาด หรือแม้แต่ความสำเร็จที่อาจเกิดขึ้นของแคมเปญที่กำลังจะมาถึง
• การตลาดส่วนบุคคล : ข้อมูลที่มีโครงสร้างให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับความต้องการของลูกค้าแต่ละราย ข้อมูลนี้ช่วยให้สามารถแคมเปญอีเมลส่วนบุคคล คำแนะนำผลิตภัณฑ์ และแม้แต่เนื้อหาหน้าเว็บ

ข้อดีของข้อมูลที่มีโครงสร้าง

ข้อมูลที่มีโครงสร้างมีความโดดเด่นเนื่องจากมีความชัดเจนและแม่นยำ เมื่อข้อมูลถูกจัดระเบียบในลักษณะที่มีโครงสร้าง การวิเคราะห์และตีความก็จะง่ายขึ้น องค์กรนี้มีประโยชน์หลายประการ:

• ประสิทธิภาพ: ข้อมูลที่มีโครงสร้างถูกจัดเก็บในลักษณะที่ทำให้เข้าถึงได้อย่างรวดเร็ว ความเร็วนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งเมื่อจำเป็นต้องดึงจุดข้อมูลเฉพาะจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่
• ความแม่นยำ: ด้วยรูปแบบที่ชัดเจน ข้อมูลที่มีโครงสร้างจึงช่วยลดโอกาสที่จะเกิดข้อผิดพลาด ช่วยให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลยังคงสอดคล้องกันในแพลตฟอร์มหรือระบบต่างๆ
• บูรณาการ: ข้อมูลที่มีโครงสร้างสามารถผสานรวมกับเครื่องมือและแอปพลิเคชันต่างๆ ได้อย่างง่ายดาย ความสามารถในการบูรณาการนี้ทำให้สามารถย้าย แบ่งปัน หรือประมวลผลข้อมูลได้โดยไม่ต้องยุ่งยากมากนัก

ข้อเสียของข้อมูลที่มีโครงสร้าง

แม้ว่าข้อมูลที่มีโครงสร้างจะมีประโยชน์มากมาย แต่ก็ยังมาพร้อมกับความท้าทายบางประการดังนี้

• ความไม่ยืดหยุ่น: หนึ่งในข้อเสียเปรียบหลักของข้อมูลที่มีโครงสร้างคือการขาดความยืดหยุ่น เนื่องจากเป็นไปตามรูปแบบที่เข้มงวด การเปลี่ยนแปลงหรือเพิ่มเติมใดๆ อาจใช้เวลานานและอาจต้องมีการปรับเปลี่ยนทั้งระบบ
• ความซับซ้อน: การตั้งค่าระบบข้อมูลที่มีโครงสร้าง โดยเฉพาะระบบที่มีขนาดใหญ่ อาจมีความซับซ้อนได้ ต้องมีการวางแผนอย่างรอบคอบเพื่อให้แน่ใจว่าโครงสร้างข้อมูลตรงตามข้อกำหนดทั้งหมด
• ข้อจำกัดเกี่ยวกับประเภทข้อมูล: ระบบข้อมูลที่มีโครงสร้างได้รับการออกแบบมาสำหรับประเภทข้อมูลเฉพาะ หากมีความจำเป็นต้องจัดเก็บข้อมูลประเภทใหม่ที่ไม่ได้วางแผนไว้ตั้งแต่แรก การรองรับโดยไม่ต้องปรับโครงสร้างใหม่อาจเป็นเรื่องยาก

ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างคืออะไร?

ตามที่กล่าวไว้ ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างประกอบด้วยข้อมูลหลายประเภท การอัปเดตโซเชียลมีเดีย วิดีโอบนแพลตฟอร์ม เช่น YouTube ภาพที่แชร์ออนไลน์ การบันทึกเสียง และแม้แต่การคาดการณ์เกี่ยวกับตลาดหรือแนวโน้มก็จัดอยู่ในหมวดหมู่นี้

การประยุกต์ใช้ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง

ต่อไปนี้คือแอปพลิเคชันข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างที่น่าสนใจบางส่วน:

• การวิเคราะห์โซเชียลมีเดีย : เนื้อหาส่วนใหญ่ที่แชร์บนแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียเช่น X (เดิมชื่อ Twitter), Facebook และ Instagram นั้นไม่มีโครงสร้าง การวิเคราะห์โพสต์ ความคิดเห็น และการแชร์สามารถเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกอันล้ำค่าเกี่ยวกับการรับรู้แบรนด์ แนวโน้มที่เกิดขึ้น และความรู้สึกของผู้บริโภค ช่วยให้นักการตลาดสามารถปรับแต่งกลยุทธ์ของตนได้
• การเพิ่มประสิทธิภาพเนื้อหา: เนื้อหาไม่มีโครงสร้างโดยเนื้อแท้ เครื่องมือที่วิเคราะห์เนื้อหาสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกแก่นักการตลาดเกี่ยวกับความหนาแน่นของคำหลัก ความเกี่ยวข้อง และตัวชี้วัดการมีส่วนร่วม ช่วยให้เพิ่มประสิทธิภาพได้อย่างต่อเนื่อง
• การวิเคราะห์ความรู้สึก : ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจากแหล่งต่างๆ เช่น บล็อก ฟอรัม และโซเชียลมีเดีย นักการตลาดสามารถวัดความคิดเห็นของสาธารณชนต่อผลิตภัณฑ์ แคมเปญ หรือแบรนด์โดยรวมได้ กลไกการตอบรับแบบเรียลไทม์นี้มีคุณค่าอย่างยิ่งสำหรับการแก้ไขหลักสูตรและการจัดตำแหน่งกลยุทธ์
• การวิเคราะห์พฤติกรรม : รูปแบบการท่องเว็บ เวลาที่ใช้บนหน้าเว็บ และเส้นทางการคลิกเป็นรูปแบบหนึ่งของข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เมื่อวิเคราะห์แล้วจะนำเสนอการเดินทางของผู้ใช้ จุดบอด และพื้นที่ที่น่าสนใจ ช่วยให้การออกแบบเว็บไซต์และประสบการณ์ผู้ใช้ดีขึ้น
• การวิเคราะห์การแข่งขัน : รอยเท้าทางดิจิทัลที่คู่แข่งทิ้งไว้ในรูปแบบของบล็อก วิดีโอ โพสต์บนโซเชียลมีเดีย หรือพอดแคสต์นั้นไม่มีโครงสร้างโดยธรรมชาติ การวิเคราะห์ข้อมูลนี้สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับกลยุทธ์ จุดแข็ง และจุดอ่อนของคู่แข่งได้

ข้อดีของข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง

ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างคือข้อมูลที่ไม่เป็นไปตามรูปแบบหรือโครงสร้างที่ตายตัว ซึ่งมักจะมีรูปแบบอิสระมากกว่า ข้อมูลประเภทนี้มีจุดแข็งที่เป็นเอกลักษณ์:

• ความคล่องตัว : ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างสามารถครอบคลุมข้อมูลได้หลากหลายประเภท ตั้งแต่อีเมลและเอกสารข้อความไปจนถึงรูปภาพ วิดีโอ และโพสต์บนโซเชียลมีเดีย ความเก่งกาจนี้รวบรวมข้อมูลเชิงลึกที่หลากหลายยิ่งขึ้น
• ข้อมูลเชิงลึกที่ครบถ้วน : เนื่องจากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างสามารถรวบรวมข้อมูลที่เป็นอัตนัยและข้อมูลที่เหมาะสมได้ จึงมักเป็นขุมทองในการได้รับข้อมูลเชิงลึกที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งเกี่ยวกับพฤติกรรม ความชอบ และความรู้สึกของมนุษย์
• ความสามารถในการขยายขนาด : เนื่องจากกระแสข้อมูลทวีคูณและกระจายตัว การจัดเก็บข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างสามารถรองรับการเติบโตได้โดยไม่จำเป็นต้องยกเครื่องหรือปรับโครงสร้างใหม่ทั้งหมด
• การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ : เครื่องมือสมัยใหม่จำนวนมากสามารถกรองข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างแบบเรียลไทม์ ช่วยให้ธุรกิจได้รับข้อมูลเชิงลึกอย่างทันท่วงที โดยเฉพาะอย่างยิ่งในภาคส่วนต่างๆ เช่น การติดตามโซเชียลมีเดีย หรือการวิเคราะห์ความรู้สึกของลูกค้า

ข้อเสียของข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง

อย่างไรก็ตาม การจัดการข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างไม่ใช่เรื่องท้าทาย:

• ข้อกังวลด้านพื้นที่จัดเก็บข้อมูล : ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างอาจมีปริมาณมหาศาล การจัดเก็บเนื้อหาจำนวนมาก โดยเฉพาะเนื้อหามัลติมีเดีย อาจต้องใช้ทรัพยากรมาก ส่งผลให้ต้นทุนเพิ่มขึ้น
• การวิเคราะห์ที่ซับซ้อน : ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างไม่เหมือนกับข้อมูลที่มีโครงสร้างตรงที่ไม่พอดีกับตารางหรือฐานข้อมูลมาตรฐาน ความแตกต่างนี้ทำให้การวิเคราะห์มีความท้าทายมากขึ้น และต้องใช้เครื่องมือและเทคนิคพิเศษ
• คุณภาพข้อมูล : ลักษณะที่หลากหลายของข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างหมายความว่าคุณภาพอาจแตกต่างกันไป การเรียงลำดับข้อมูลอันมีค่าจากข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องหรือซ้ำซ้อนอาจต้องใช้แรงงานมาก
• ความท้าทายด้านความปลอดภัย : การปกป้องข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างอาจมีความซับซ้อนมากขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อข้อมูลกระจัดกระจายไปตามแพลตฟอร์มต่างๆ และไม่มีระบบการจัดการแบบรวมศูนย์

ข้อมูลที่มีโครงสร้างกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง: ความแตกต่างที่สำคัญ

ลักษณะของข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง รวมถึงข้อดีและความท้าทายที่เกี่ยวข้อง อาจแตกต่างกันไปตามกรณีการใช้งานเฉพาะและความต้องการทางธุรกิจ อย่างไรก็ตาม การเปรียบเทียบข้อมูลทั้งสองประเภทนี้จะช่วยให้เข้าใจโดยทั่วไปเกี่ยวกับความแตกต่างระหว่างข้อมูลที่มีโครงสร้างและข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง

จุดกึ่งกลาง: ข้อมูลกึ่งโครงสร้าง

ข้อมูลกึ่งโครงสร้างค้นหาตำแหน่งที่เป็นเอกลักษณ์ระหว่างข้อมูลที่มีโครงสร้างที่มีการจัดระเบียบอย่างดีและข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างที่หลากหลาย ข้อมูลกึ่งโครงสร้างดังที่ชื่อบอกไว้ ไม่ได้มีโครงสร้างที่สมบูรณ์ อย่างไรก็ตาม มันก็ไม่ได้ไม่มีโครงสร้างทั้งหมดเช่นกัน มีคุณสมบัติทั้งสองอย่าง ทำให้มีความอเนกประสงค์สำหรับการใช้งานที่หลากหลาย

แท็กและเครื่องหมาย

ข้อมูลกึ่งโครงสร้างต่างจากข้อมูลที่มีโครงสร้างซึ่งอาศัยแถวและคอลัมน์ ข้อมูลกึ่งโครงสร้างใช้แท็ก เครื่องหมาย และองค์ประกอบอื่นๆ เพื่อจัดระเบียบและกำหนดชิ้นส่วนของข้อมูล แท็กเหล่านี้ช่วยในการระบุองค์ประกอบข้อมูลต่างๆ และความสัมพันธ์

รูปแบบทั่วไป

JSON (JavaScript Object Notation) และ XML (Extensible Markup Language) เป็นรูปแบบยอดนิยมสำหรับข้อมูลกึ่งโครงสร้าง แม้ว่าพวกเขาจะไม่ใช้ตาราง แต่ก็ใช้โครงสร้างแบบลำดับชั้น ทำให้การดึงข้อมูลมีประสิทธิภาพ

การประยุกต์ใช้ข้อมูลกึ่งโครงสร้าง

ข้อมูลประเภทนี้มักพบในบันทึกการใช้เว็บ ข้อความอีเมล และฐานข้อมูล NoSQL ความยืดหยุ่นทำให้เหมาะสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการทั้งความแม่นยำของข้อมูลที่มีโครงสร้างและข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างที่หลากหลาย นี่เป็นตัวอย่างบางส่วน:

• การวิเคราะห์แคมเปญอีเมล : แม้ว่าอีเมลจะไม่มีโครงสร้าง แต่ข้อมูลเมตาที่เกี่ยวข้อง เช่น อัตราการเปิด อัตราการคลิกผ่าน และการประทับเวลา เป็นแบบกึ่งโครงสร้าง การผสมผสานนี้ช่วยนักการตลาดในการแบ่งกลุ่มผู้ชม ปรับแต่งเนื้อหา และปรับเวลาส่งให้เหมาะสมเพื่อการมีส่วนร่วมสูงสุด
• การทำแผนที่เส้นทางของลูกค้า : แพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซมักจะรวบรวมข้อมูล เช่น สตรีมการคลิก การดูผลิตภัณฑ์ และการเพิ่มรถเข็น แม้ว่าการดำเนินการเหล่านี้จะถูกบันทึกในลักษณะที่มีโครงสร้าง แต่บริบทที่มาพร้อมกัน เช่น คำอธิบายผลิตภัณฑ์หรือความคิดเห็นของผู้ใช้ จะตกอยู่ภายใต้ข้อมูลกึ่งโครงสร้าง การผสมผสานนี้ช่วยนักการตลาดในการสร้างมุมมององค์รวมของการเดินทางออนไลน์ของลูกค้า
• ประสิทธิภาพโฆษณาดิจิทัล : มีโครงสร้างการวัดประสิทธิภาพของโฆษณาดิจิทัล เช่น การแสดงผล การคลิก และการแปลง อย่างไรก็ตาม บริบทที่มาพร้อมกัน เช่น ข้อความโฆษณา คำอธิบายรูปภาพ และความคิดเห็นของผู้ชม เป็นแบบกึ่งโครงสร้าง ลักษณะสองประการนี้ช่วยในการปรับแต่งกลยุทธ์โฆษณาเพื่อ ROI ที่ดีขึ้น
• การแท็กและจัดหมวดหมู่เนื้อหา : ระบบการจัดการเนื้อหา (CMS) มักจะจัดการกับข้อมูลกึ่งโครงสร้าง แม้ว่าเนื้อหา (บทความ บล็อก) จะไม่มีโครงสร้าง แต่แท็ก หมวดหมู่ และข้อมูลเมตาที่เกี่ยวข้องจะเป็นแบบกึ่งโครงสร้าง ซึ่งช่วยเหลือนักการตลาดในการค้นพบเนื้อหา การจัดระเบียบ และการแนะนำเนื้อหา

ข้อดีของข้อมูลกึ่งโครงสร้าง

ข้อมูลกึ่งโครงสร้างเชื่อมช่องว่างระหว่างข้อมูลที่มีโครงสร้างและข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง ทำให้เป็นประโยชน์ในสถานการณ์ต่างๆ:

• ความยืดหยุ่น : ข้อมูลกึ่งโครงสร้างไม่เหมือนกับข้อมูลที่มีโครงสร้างตรงที่ไม่จำเป็นต้องมีสคีมาคงที่ ความยืดหยุ่นนี้ช่วยให้องค์กรข้อมูลที่ปรับเปลี่ยนได้มากขึ้น รองรับประเภทข้อมูลที่ไม่คาดคิดหรือประเภทข้อมูลใหม่ได้อย่างง่ายดาย
• ความสามารถในการอ่าน : แม้ว่าจะมีความยืดหยุ่นมากกว่าข้อมูลที่มีโครงสร้าง แต่ข้อมูลกึ่งโครงสร้างยังคงมีระดับของการจัดระเบียบที่ทำให้มนุษย์สามารถอ่านได้ รูปแบบทั่วไป เช่น JSON และ XML มีความยืดหยุ่นและเข้าใจง่าย
• บูรณาการ : ข้อมูลกึ่งโครงสร้างมักจะเป็นจุดที่น่าสนใจสำหรับการบูรณาการ เครื่องมือและแพลตฟอร์มจำนวนมากสามารถแยกวิเคราะห์และทำความเข้าใจได้ แต่ยังให้ความยืดหยุ่นในการเก็บข้อมูลประเภทต่างๆ
• ความสามารถในการปรับขนาด : เนื่องจากไม่จำเป็นต้องใช้สคีมาคงที่ล่วงหน้า ข้อมูลกึ่งโครงสร้างจึงสามารถปรับขนาดได้ง่ายขึ้นตามความต้องการข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงไป
• ความสามารถในการสืบค้น : ฐานข้อมูลและเครื่องมือวิเคราะห์สมัยใหม่จำนวนมากสามารถสืบค้นข้อมูลกึ่งโครงสร้างได้ ทำให้สามารถใช้งานได้หลากหลายสำหรับแอปพลิเคชันต่างๆ โดยไม่จำเป็นต้องแปลงข้อมูลทั้งหมด

ข้อเสียของข้อมูลกึ่งโครงสร้าง

• ข้อกังวลด้านพื้นที่จัดเก็บข้อมูล : ข้อมูลกึ่งโครงสร้างอาจใช้พื้นที่จัดเก็บข้อมูลมากกว่าเมื่อเปรียบเทียบกับข้อมูลที่มีโครงสร้าง เนื่องจากมีความยืดหยุ่นโดยธรรมชาติและมีเมตาดาต้าเพิ่มเติมที่มักมี
• ความซับซ้อน : แม้ว่าการจัดการข้อมูลกึ่งโครงสร้างจะมีความยืดหยุ่นมากกว่า แต่ก็อาจทำให้เกิดความซับซ้อนได้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อพยายามรักษาระดับความสม่ำเสมอขององค์ประกอบข้อมูลที่หลากหลาย
• เวลาในการประมวลผล : การแยกวิเคราะห์และการวิเคราะห์ข้อมูลกึ่งโครงสร้างอาจใช้เวลานานกว่าข้อมูลที่มีโครงสร้าง ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับปริมาณและความซับซ้อน
• ความเสี่ยงในความไม่สอดคล้องกัน : ความยืดหยุ่นอย่างมากซึ่งเป็นข้อได้เปรียบก็อาจเป็นดาบสองคมได้เช่นกัน หากไม่มีโครงสร้างที่เข้มงวด วิธีการแสดงองค์ประกอบข้อมูลต่างๆ อาจไม่สอดคล้องกัน
• ความปลอดภัย : การปกป้องประเภทข้อมูลที่หลากหลายภายในรูปแบบกึ่งโครงสร้างอาจต้องใช้โปรโตคอลความปลอดภัยขั้นสูงมากกว่าฐานข้อมูลที่มีโครงสร้าง

จากข้อมูลดิบไปจนถึงข้อมูลเชิงลึกที่ได้รับการปรับปรุง: แนวทางการวิเคราะห์แบบครบวงจร

การจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลที่มีโครงสร้าง ไม่มีโครงสร้าง และกึ่งมีโครงสร้างอาจกลายเป็นงานหนักได้ สิ่งที่นักการตลาดต้องการคือโซลูชันการวิเคราะห์ที่สามารถจัดการสเปกตรัมของข้อมูลนี้ได้อย่างราบรื่น และดึงข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริงออกมา

Improvado เป็นโซลูชันการวิเคราะห์การตลาดแบบครบวงจรที่ปรับปรุงทุกขั้นตอนของวงจรการรายงานการตลาด ตั้งแต่การรวบรวมและการเปลี่ยนแปลงข้อมูลไปจนถึงการแสดงภาพและการค้นพบข้อมูลเชิงลึก

Improvado นั้นไม่เชื่อเรื่องประเภทข้อมูล ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลที่มีโครงสร้างจากระบบ CRM ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจากเครือข่ายโซเชียลมีเดีย หรือข้อมูลกึ่งโครงสร้างจากแพลตฟอร์มการตลาดผ่านอีเมล Improvado สามารถนำเข้า ประมวลผล และวิเคราะห์ข้อมูลเหล่านั้นได้อย่างเชี่ยวชาญเท่าเทียมกัน

การรองรับข้อมูลทุกประเภทเพียงอย่างเดียวนั้นไม่เพียงพอ Improvado มาพร้อมกับความสามารถในการวิเคราะห์ขั้นสูงเพื่อแปลงข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่พร้อมสำหรับการวิเคราะห์และสร้างแบบจำลองเพื่อระบุรูปแบบ แนวโน้ม และความผิดปกติ

ด้วย Improvado นักการตลาดและนักวิเคราะห์การตลาดไม่จำเป็นต้องวุ่นวายกับการจัดการระหว่างแพลตฟอร์มที่แตกต่างกันสำหรับประเภทข้อมูลที่แตกต่างกันอีกต่อไป แพลตฟอร์มดังกล่าวรวมศูนย์ข้อมูลที่จำเป็นทั้งหมดและอำนวยความสะดวกในการค้นพบและการใช้งานเพิ่มเติม