Veri Otomasyonu Nedir?

Yüksek kaliteli veriler stratejik karar vermenin temel taşıdır. Doğru, zamanında ve kapsamlı veriler, pazarlamacıların bilinçli kararlar almasına, pazar fırsatlarını belirlemesine ve tüketici eğilimlerini tahmin etmesine olanak tanır. Ancak yüksek kaliteli verilere ulaşmak ve bunları sürdürmek, verilerin oluşturulduğu hacim ve hız nedeniyle zorlayıcı olabilir.

Veri otomasyonunun önemli bir rol oynadığı yer burasıdır. Markalar, veri toplama, işleme ve analiz işlemlerini otomatikleştirerek verilerinin bütünlüğünü ve güvenilirliğini sağlar. Otomasyon insan hatasını en aza indirir, veri iş akışlarını kolaylaştırır ve analiz için tutarlı bir temel sağlar. Temelde veri otomasyonu, kaliteli verilere yönelik bir kaldıraç görevi görerek kuruluşların stratejik karar alma için bilgi varlıklarının tüm potansiyelini ortaya çıkarmalarına olanak tanır.

Veri Otomasyonu Nedir?

Pazarlama bağlamında, otomatik veri işleme, gerçek zamanlı veri erişimi ve içgörü avantajı sunarak çevik karar almayı ve strateji ayarlamalarını kolaylaştırır. Manuel veri girişinden kaynaklanan hatalar, rapor oluşturmadaki gecikmeler ve veri analizindeki tutarsızlıklar gibi yaygın veri yönetimi zorluklarını ortadan kaldırır.

Veri Otomasyonu Türleri

Veri otomasyonu, her biri pazarlama stratejilerini ve karar almayı geliştirmek için veri yönetimi ve analizinin belirli yönlerini ele alan çeşitli türlere genel olarak kategorize edilebilir.

Otomatik veri toplama

Veri toplama otomasyonu, web siteleri, sosyal medya platformları ve CRM sistemleri gibi çeşitli kaynaklardan verimli bir şekilde veri toplamak için teknolojiyi kullanır. Otomatik veri çıkarma, verilerin gerçek zamanlı olarak sorunsuz bir şekilde edinilmesini sağlar, geleneksel veri toplama yöntemleriyle ilişkili gecikmeleri ve manuel hataları ortadan kaldırır.

Otomatik veri çıkarmanın ve bir bütün olarak otomatik veri işlemenin temel aracı, Çıkarma, Dönüştürme ve Yükleme veya ETL'dir. Çeşitli kaynaklardan gelen verilerin tek, tutarlı bir depoya entegrasyonu için çok önemli olan üç adımlı bir süreçtir.

İlk adım olan Extract , sosyal medya platformları, web siteleri ve CRM sistemleri gibi birden fazla kaynaktan veri toplamanın otomatikleştirilmesinden sorumludur. Bu adım, orijinal formatı veya yapısından bağımsız olarak verilerin çekilmesini içerir.

Örneğin Improvado, pazarlamaya özel bir analitik ve veri otomasyon aracıdır. 500'den fazla önceden oluşturulmuş API veri bağlayıcısı ve düz veri kaynağı sunar; bu, bir e-tablodan veri toplama yetenekleri anlamına gelir. Improvado, veri çıkarma şablonları, 5 yıla kadar geçmiş veri yükleme ve saatlik veri senkronizasyonu sunarak veri entegrasyonunu ve otomasyonu daha da kolaylaştırır.

Otomatik veri işleme

Veriler çıkarıldıktan sonra, temizlendiği, normalleştirildiği ve tutarlı bir formata dönüştürüldüğü dönüşüme tabi tutulur. Veri işleme otomasyonu, bu yolculuğu yapılandırılmış, teknoloji odaklı bir yaklaşımla kolaylaştırır.

Dönüşüm süreci birkaç temel aşamadan oluşur:

1. Temizleme : Başlangıçta veriler, kopyalar, tutarsızlıklar veya yanlışlıklar gibi hataları tanımlamak ve düzeltmek için bir temizleme aşamasından geçer. Bu, analiz temelinin doğru olmasını sağlar.
2. Otomatik veri eşleme : Bu aşama, çeşitli kaynak sistemlerden gelen veri alanlarının hedef sistem veya veritabanındakilere nasıl karşılık geldiğini tanımlamayı içerir. Kaynak veriyi hedef ortama uygun formata dönüştüren veri elemanı ilişkileri ve kurallarının oluşturulması sürecidir. Kanallar arası analizler veya birden fazla platformdaki reklam harcamalarının analizi gibi farklı kaynaklardan gelen verileri entegre ederken veri eşleme kritik öneme sahiptir.
3. Dönüşüm : Daha sonra veriler standartlaştırılır ve tek tip bir formata dönüştürülür. Bu kritik adım, kaynak sistem veya platformdan bağımsız olarak analiz için uyumluluğu sağlar.
4. Kategorileştirme ve organizasyon : Veri otomasyon yazılımı daha sonra verileri önceden tanımlanmış kriterlere göre kategorilere ayırıp düzenler, böylece erişilebilirliği ve analize hazırlığı artırır.

Improvado, herhangi bir veri mühendisliği ve SQL gerektirmeden otomatik veri işlemeyi mümkün kılan pazarlama kullanım senaryoları için önceden oluşturulmuş veri hatları sağlar

Improvado, manuel müdahaleye veya özel komut dosyalarına gerek kalmadan verileri temizleyerek, normalleştirerek ve eşleyerek dönüşüm sürecini kolaylaştırır. Platform iki seçenek sunuyor:

• Çeşitli kullanım senaryoları için veri ayıklamadan görselleştirmeye kadar uzanan çok sayıda pazarlama kullanım senaryosundan önceden oluşturulmuş veri hatları . Örneğin, ücretli bir reklam analizi tarifi seçerseniz platform, gerekli verileri reklam platformlarından çıkaracak, platformun benzersiz harcama yapılarını otomatik olarak haritalayacak ve reklam seti, reklam düzeyi, kreatife kadar günlük kampanya performansına ilişkin verileri içeren bir kontrol paneli sunacaktır. veya yerleşim düzeyi.
• Elektronik tablo benzeri bir kullanıcı arayüzüne sahip olan ve uzun analitik zaman çizelgelerini otomatikleştirmek ve veri keşfini kolaylaştırmak için 300'den fazla özellik ve işlevi destekleyen self servis veri dönüştürme motoru .

Otomatik veri entegrasyonu

Veri entegrasyonu ve otomasyonu, çeşitli kaynaklardan gelen verilerin tek, erişilebilir bir depoda sorunsuz bir şekilde birleştirilmesini içerir ve manuel çabayı ve hatayı en aza indirir. Verileri otomatik olarak çıkaran ve daha sonra bu verileri standart bir formata dönüştüren gelişmiş araçlar kullanır. Dönüşümün ardından veriler, analize hazır şekilde merkezi bir veritabanına, veri ambarına veya analiz platformuna yüklenir.

Veri entegrasyonu otomasyonu ve otomatik veri işleme birbiriyle yakından ilişkilidir ve otomasyon teknolojisinin kullanımında sıklıkla örtüşür. Ancak bu terimler veri yönetimi ortamında farklı işlevlere hizmet eder.

Otomatik veri entegrasyonu esas olarak ETL'nin üçüncü adımı olan Yük'te yer almaktadır.

Veri otomasyonunun bu aşamasını desteklemek için Improvado, dönüştürülmüş verilerin popüler veritabanları, veri ambarları ve görselleştirme araçları da dahil olmak üzere çok çeşitli hedeflere yüklenmesini otomatikleştirir.

Otomatik veri analizi

Veri analizi otomasyonu, geniş veri kümelerini incelemek, kalıpları, eğilimleri ve korelasyonları manuel müdahaleye gerek kalmadan belirlemek için gelişmiş algoritmalardan ve makine öğreniminden yararlanır.

Uygulamada otomatik veri analizi, otomatik raporlama ve gösterge tablosu güncellemelerinden karmaşık müşteri segmentasyonuna ve yapay zeka destekli veri araştırmasına kadar çeşitli şekillerde uygulanabilir.

Otomatik veri keşfine bir örnek Improvado AI Agent'tır. Improvado AI, veri kümenize bağlanır ve teknik ve teknik olmayan kullanıcılar için doğal dil sorgularına, kesintisiz veri araştırmasına ve analizine olanak tanır.

AI Agent, performansla ilgili her türlü soruyu sorabileceğiniz, bir kontrol paneli oluşturabileceğiniz, bütçeyi hızlandırabileceğiniz veya kanallar arası analizler yürütebileceğiniz bir sohbet arayüzüne sahiptir. Aracı, veri kümesini sürekli olarak izler ve herhangi bir anormallik ve fırsat konusunda sizi bilgilendirir.

Veri Otomasyonunun Faydaları

Veri otomasyonunu kullanmanın pek çok faydası vardır ve her biri kuruluşların gelişmiş becerilerine, verimliliğine ve içgörülerine katkıda bulunur:

• Operasyonel verimlilik : Veri otomasyonu, manuel veri görevlerinde harcanan zamanı ve emeği önemli ölçüde azaltarak pazarlama ekiplerine strateji ve yaratıcılığa odaklanma olanağı tanır. İçgörülerin oluşturulma hızını artırır ve aynı zamanda insan hatası olasılığını azaltarak veri doğruluğunu ve güvenilirliğini sağlar.
• Gerçek zamanlı içgörüler: Veri otomasyonu, gerçek zamanlı veri analizine olanak tanıyarak pazarlama karar vericilerine ve analistlere, pazar eğilimlerine ve tüketici davranışlarına çevik yanıtlar vermek için gerekli olan zamanında içgörüler sağlar. Bu yakınlık, fırsatlardan yararlanma ve riskleri anında azaltma yeteneğini artırır.
• Ölçeklenebilirlik : İşletmeler büyüdükçe işledikleri verilerin hacmi ve karmaşıklığı da artar. Veri süreci otomasyonu, veri yönetimi sistemlerinin hatalarda veya işlem süresinde karşılık gelen bir artış olmadan buna göre ölçeklenebilmesini sağlar.
• Geliştirilmiş veri yönetimi : Tutarlı veri işleme ve işleme için bir çerçeve oluşturarak veri güvenliğini ve düzenlemelere uyumu artırır.
• Maliyet azaltma : Otomasyon, manuel veri görevlerini otomatikleştirerek ve kaynak tahsisini optimize ederek operasyonel maliyetleri azaltır.
• Veriye dayalı karar verme : Veri otomasyonu, pazarlama stratejilerinin ve kararlarının verilere dayanmasını sağlayarak daha etkili sonuçlara yol açar.
• Gelişmiş müşteri deneyimleri : Bu araçlar, müşteri verilerinin bölümlendirilmesini ve analizini otomatikleştirerek kişiselleştirilmiş pazarlama çabalarına ve gelişmiş müşteri hizmetlerine olanak tanır.

Veri Otomasyonunun Zorlukları ve Bunların Çözüm Yolları

Veri otomasyonunun uygulanması çeşitli zorlukları beraberinde getirir, ancak stratejik yaklaşımlarla bunlar etkili bir şekilde yönetilebilir.

Beceri açığı ve uzmanlık : Veri otomasyonunun uygulanması çoğu zaman mevcut ekiplerin eksik olabileceği belirli teknik becerileri gerektirir.

• Çözüm : Mevcut çalışanların eğitimine yatırım yapın ve bu beceri açığını kapatmak için veri otomasyonu uzmanlarını işe almayı veya onlara danışmayı düşünün. Çoğu veri otomasyonu yazılım çözümü, ekibin aracı maksimum kapasitede kullanmak için gereken tüm bilgiye sahip olmasını sağlamak için bir ay süren katılım sağlar.

Maliyet etkileri : Veri otomasyon çözümlerinin ilk kurulumu ve devam eden bakımı maliyetli olabilir.

• Çözüm : Uzun vadeli önemli tasarruflar ve verimlilik kazanımları sunan otomasyon çözümlerini belirlemek için kapsamlı bir maliyet-fayda analizi yapın. Artan yatırımların iş büyümesine uyum sağlamasına olanak tanıyan ölçeklenebilir çözümleri tercih edin.

Veri gizliliği endişeleri : Otomatik veri girişi ve işleme, veri gizliliği ve kötüye kullanımıyla ilgili endişelere yol açmaktadır.

• Çözüm : Katı veri gizliliği politikaları uygulayın ve veri anonimleştirme ve güvenli veri işleme uygulamaları gibi özellikler aracılığıyla bu politikaları uygulayan otomasyon araçlarını kullanın. Veri otomasyon yazılımını seçerken satıcının endüstri standartlarına ve sertifikalara uygun olup olmadığını, satıcıya bağımlı olup olmadığını ve veri doğrulama özellikleri sağlayıp sağlamadığını kontrol edin.

Beklentileri yönetmek : Veri otomasyonunun anlık faydalarına ilişkin gerçekçi olmayan beklentiler olabilir.

• Çözüm : Otomasyon projeleri için net, ulaşılabilir hedefler belirleyin ve bu hedefleri kuruluş genelinde iletin. İlerlemeyi ölçmek ve otomasyon çabalarının zaman içindeki somut faydalarını göstermek için ölçümler oluşturun.

Sıkça Sorulan Sorular