订一个演示
订一个演示
casestudy-hexagons

营销无处不在,它影响着欧冠下注体育平台-apple app store所有人. 它产生的数据也无处不在. 它存在于各种平台上, 在大量, 并通过越来越多的工具和应用程序收集. 如果这还不够,它还在不断地变化.

换句话说:数据既大又乱.

国际数据中心(IDC) 预测 到2025年,“, 全球数据圈将增长到163 zettabytes,或相当于163万亿g. 或者是2016年的十倍.

这是大量的数据.

对营销人员, 特别是, 数据的指数增长似乎是一生的挑战. 收集它, 清洗它, 将所有这些放在一起,并对其进行理解,以获得业务见解,这是一项艰巨的任务. 然而,掌握了这一过程的公司将是那些与众不同的公司. 你可能也想成为他们中的一员.

那么,如何控制你的数据并让它为你工作呢? 答案是ETL. 和其他缩写不同的是,这个缩写是脱口而出的.

在这一页上, 你会学到关于这三个字母的一切,以及为什么它们对营销人员的工作如此重要.

欧冠下注体育平台-apple app store从最基本的开始…

what-is-big-data-infographic

 


ETL到底是什么?

ETL是当今数据驱动营销的基础, 即使这是一个你不常听到的缩写. 它从本质上将分析部分与之前的所有内容分离开来.

它所代表的 提取、转换和加载,基本上描述了一个三步过程.

 

etl-process-diagram

 

提取 数据是从一个特定的来源获取数据,并以收集所有相关数据的方式获取数据. 为了让ETL工作得很好,数据需要直接来自源,并且是最原始的形式.

转换 数据需要剥离其各种格式、清理和协调. 换句话说,它需要变得容易为终端用户阅读. 在此过程中,确保尽可能高的数据质量至关重要, 包括检测和删除重复数据,并将相关数据进行分类, 预定的类别.

最后,您的ETL工具将有助于协调您的数据和 负载 它进入目标位置, 它本质上是一个商业智能(BI)或数据库工具的选择. 您可以在那里找到它,以便您进行分析.

 

ETL的好处

自动化流程将节省您的时间

ETL的魅力在于它能够以自动化的方式收集、转换和组装数据, 从而节省了用户手动操作的时间和精力. 手工导入和分析数据的时代已经一去不复返了.

复杂的数据不再是挑战

您要处理的数据肯定是复杂而多样的. 首先,它可能包括不同的时间戳、货币和竞选名称. 添加位置坐标, 客户的名字, 设备id, 卖家的url, 还有时区, 你可以很容易地找到一份全职的数据格式化工作. ETL可以为您消除这种麻烦.

人为错误不再是问题

尽管营销人员可能对他们的数据非常小心,但他们也并非真的不会犯错. 就这一点而言,没有人是. 在数据分析过程的早期阶段,一个错误可能是至关重要的. 一个错误会导致另一个错误又会导致另一个错误——这是一个巨大的连锁反应. ETL工具可以帮助您避免这种情况.

这是通往更好决策的道路

通过自动化关键数据处理和最小化错误的机会, 你要确保你要分析的数据是最高质量的. 高质量的数据是制定强有力的业务决策的核心.

更高的投资回报率(ROI)显而易见

这个问题很有逻辑,也很重要. 通过节省您的时间、精力和资源,ETL帮助您提高长期的ROI. 事实上,它可以帮助你产生更好、更强的见解,这只是它的另一个好处.

 

在数据开始提供营销信息之前, 它必须被收集, 结合, 这些步骤代表了数据智能项目80%的成败.”

比尔国王营销分析专家


为什么需要ETL测试?

让ETL真正为你服务, 您需要确保它确实能够满足您的数据需求. 借助ETL测试, 你可以确定你所获得的洞察力是否如你所需要的那样强大.

完整性测试例如,它会调查你的数据是否被完整收集. 测试改造后,进而涉及到确保所有数据都已按您希望的方式处理. An 精度 检查确保您的数据被正确转换, 它符合正确的格式和类别. 没有这一点,你的数据分析过程的其余部分将是混乱的.

最后,您需要确保您测试了ETL流程的总体性能. 找出您的工具在任何时间点可以处理多少数据,以及您可以做些什么来消除瓶颈.
etl-testing

最后,您需要确保测试 整体性能 你的ETL流程. 它一次能处理多少数据, 是否存在瓶颈?如何将瓶颈降至最低? 找到这些问题的答案并优化ETL过程,以避免以后对数据见解产生任何怀疑.

ETL与数据集成相同吗?

ETL和数据集成通常可以互换使用, 但需要注意的是,随着数据营销技术的进步, ETL本身已经不足以处理日益增长的数据量.

现在, 数据集成是几个过程的组合, 包括ETL, ELT(第一个的变体),通常是一个称为数据联合的过程.

ELT首先专注于收集数据,并在数据转换之前让用户有机会仔细查看数据. 这为数据集成的技术方面添加了人工元素,并为用户提供了评估哪些数据与他们的分析最相关的机会.

“数据联合, 另一方面, 是否能够在虚拟数据库中聚合来自不同来源的数据,以便将其用于商业智能或其他分析,” 根据Techtarget. 而虚拟数据库不包含实际数据, 它们提供关于数据是什么以及数据位于何处的信息.

ETL的魅力在于它能够以自动化的方式收集、转换和组装数据. 通过自动化关键数据处理和最小化错误的机会, 你要确保你要分析的数据是最高质量的. 高质量的数据是制定强有力的业务决策的核心.

ETL和ELT如何结合在一起?

如果欧冠下注体育平台-apple app store客观地看待这个问题, ETL和ELT是实现相同最终目标的两种不同方法:它们帮助专业人员尽可能轻松地协调所有相关数据,并为分析做好准备,以便从中获得有意义的见解.

ELT的意思是“提取”, 加载和转换的, 它看起来和ETL几乎一样, 但是隐藏了一个主要的区别. 而不是先转换数据,然后将其加载到目标数据库中, ELT首先加载数据,然后查看任何必要的清理过程.

而ETL的输出是干净的、随时可用的数据, 是的, 听起来确实令人惊叹, ELT解决方案倾向于让决策者在转换数据之前可以自由地探索数据. 这两个过程都有相同的最终目标,它们都有各自的优势. 那么到底是哪一个呢?

etl-elt

虽然ETL可以从一开始就向您展示数据的清晰概述, 它还可能剥夺您查看所有数据并有意识地决定哪些部分有用或无用的机会. 英语教学为你提供了这样的机会.

如果你想要达到正确的平衡,考虑将这两个过程整合到你的策略中. 这两种方法都有各自的优点,它们结合在一起可以节省你达到最终目标所需的时间和精力.


您还没有数据策略? 是时候做出改变了

数据策略不仅仅是收集数据. 它从定义你的目标开始,然后问正确的问题. 你需要什么数据? 存放它最好的地方是什么? 你需要什么样的软件来分析它?

刚开始的时候,有一样东西是你最需要的:耐心. 欧冠下注体育平台-apple app store从自己的研究中得知,70%的首席执行官将分析视为他们成功的关键, 然而,只有25%的人同意这样一个事实,即他们处于一个很好的位置,可以从他们的数据中提取见解. 这种差距表明,雄心和商业现实并不一致. 由很多.
data-different-numbers


如果没有现实的目标和正确的策略,数据就只是一团乱麻. 但事实并非如此. 通过创建数据策略——或者简单地设置特定的流程和结构来指导组织使用数据的方式, 你可以确信,你得到的见解最终会支持你的商业决策,让你更接近每月的支出, 季度或年度目标.

 

强数据策略的注意事项

与生活中的任何事情一样,您的数据策略也有要做和不要做的事情. 从客户的营销数据中获得可操作的见解, 你需要注意以下7点:

  1. 在构建数据策略时, 想想你和你的客户想要回答的正确问题. 以那些不一定证实你假设的问题为目标. 重新提升旧的假设可以帮助你产生伟大的见解.

  2. 彻底了解客户的商业目标,并将其与你的见解联系起来. 这会帮助你快速行动,因为, 毕竟, 更多的知识意味着更好的洞察力意味着更快的决策.

  3. 花点时间寻找合适的软件,因为手边有合适的工具将您的需求转化为行动是至关重要的. 有一根魔杖却不知道怎么施咒语有什么用?

  4. 不要满足于心爱的kpi. 探索评估营销活动成功与否的新方法.

  5. 经常寻找参考资料. 你的见解只有放在具体的背景下才有价值. 当欧冠下注体育平台-apple app store说, 更多的知识意味着更好的洞察力, 因此,在评估你的活动时,你会很快获得信心.

  6. 与商业世界的其他任何纪律一样,领导力胜过一切. 当涉及到彻底的分析时,做一个例子, 设定现实的目标, 让你的团队有信心进行实验, 学习和优化他们的分析程序.

  7. 最后但并非最不重要的是:并非你所有的见解都是可行的. 这可能不是你想听到的, 但这实际上是一个高度相关的提醒,你的数据中会有你无法处理的发现. 不要在你无法改变的事情上浪费时间. 继续前进.

数据竖井的挑战是:一劳永逸地消除它们

如今,没有人对数据碎片感到陌生了. 数据碎片化始于你最初的营销努力. 你发起了几个在线活动, 发布一堆广告,你就已经有了大量的数据. 你还会得到许多不同的数据集——或竖井——以及在你的整体营销表现背景下理解它们的任务.


end-data-silos

“竖井心态”指的是一个组织内的多个部门或小组不愿与同一组织内的其他个人共享信息或知识,” 根据Investopedia.

 

孤立的工作环境阻碍了有效的沟通和新想法, 并在话题周围制造了一个气泡. 打破藩篱的行动始于一个统一的愿景,以及为一个或多个共同目标而奋斗. 还需要对数据进行开放获取, 信息和知识——至少在所有相关利益相关者都参与的程度上.

作为一个市场营销人员,你的一些主要优先事项是产生可以转化为销售的线索. 你的财务部门, 与此同时——也对你的销售额感兴趣——可能也在收集一些相同的数据,但使用不同的类别或 命名约定.

如果你的组织内部确实存在竖井, 您可能无法获得所有可用输出的单个概述. 这反过来又会使检测数据中的异常或不相关信息变得困难. 解决这个问题的关键是打破这些藩篱,将所有的输出都更新到一个地方. 如何? ETL听起来是个不错的开始.


数据转换如何帮助分析师进行营销分析

你与大数据打交道越多, 你越了解到,没有“一刀切”的解决方案可以让干净的数据在组织中流动. 事实上有这么多不同的工具已经足够证明了.


etl-data-visualisation

“在营销技术上投入最多的公司也是业绩最好的公司。” 《麻省理工斯隆管理评论》引用了最近的一项研究.

因此,投资于正确的数据转换和分析工具可以让企业走在竞争的前列.

欧冠下注体育平台-apple app store对300多名c级职位的受访者进行了一项调查,发现超过60%的高管认为提高公司的数据分析能力是首要任务.

现在, 在一般水平上, 数据转换工具的好处是相当直接的:它们允许大量的数据池被快速而准确地清理和协调, 用最少的时间在员工的部分. 这样,他们就可以专注于实际的分析,并获得可操作的见解.

更具体地说, 虽然, 这些工具可以帮助营销人员与他们的客户建立更密切的关系,并关注真正相关的东西.

“你可以进行世界上最好的竞选, 但如果数据是脏的, 你的转换率将受到影响,因为销售团队需要更加努力地与客户取得联系,” 发表在ReachForce的博客上.

或者甚至可能是你一开始就瞄准了错误的客户.

因此,数据转换至关重要. 没有适当的工具来收集和转换近乎实时的数据, 这可能是因为你总是太迟了一点,无法准确地提供客户想要和需要的东西.


数据自动化:每个营销人员都应该拥抱的两个词

自动化大数据流听起来既合乎逻辑又很有必要, 但任务也相当艰巨. 本质上, 数据自动化就是使用帮助收集数据的过程, 存储和分析数据几乎不需要人工工作.

公司(可能也是你的公司)从多种来源获取数据. 从你的数据中获得知识, 你需要能够快速且近乎实时地收集信息, 或多或少取决于它的生成. 你还需要收集完整的数据, 然而,你需要确保你在用一种明智的方式来做这件事.

假设您需要合并来自三个应用程序的数据:一个商品管理系统, 一个客户数据库, 还有一个产品数据库. 将其分解为独立的数据集,如客户信息、销售数据、财务数据等.一次合并一个。”

Dipthi Karnad和Kapil Tulsan, IT专业人员.

 

虽然一次做所有的事情似乎更有效率, 事实是,您的自动化集成工具可能会被输入的数据量压垮, 因此,性能低于最佳.

合适的ETL工具正等着您. 你只需要知道怎么找到它.

你已经到了你知道你需要一个 ETL工具 你正站在一个十字路口,要从众多选择中选择哪一个. 为一个, 你需要决定你想要从你的ETL工具中得到什么, 你会多久使用一次?你是否负担得起. 让欧冠下注体育平台-apple app store从最基本的开始:

  1. 寻找一个可以连接到你使用的所有资源的工具.
  2. 确保该工具能够完整且高质量地检索您需要的所有数据.
  3. 您需要一个工具,以确保您的数据将容易和快速收集. 毕竟,ETL应该节省您的工作,而不是增加您已经繁忙的日程安排.
  4. 根据3.,确保您选择的ETL工具也易于设置和维护. 理想情况下,你应该在公司内部进行管理.
  5. 寻找具有高安全标准的工具. 如今,一切都是关于数据隐私的,你希望按规则行事.
  6. 找一个既经济又适合你预算的工具.

再讲一点细节, 您需要考虑ETL工具的两大类:数据同步器和数据转换器.

数据同步器帮助您将数据从一个或多个源移动到另一个源, 尽管数据变形金刚, 通过收集的过程, 转换和丰富数据, 以及加载到目标位置. 它们通常更复杂,具有集成的api来支持更多样化的数据源集.

为什么你要寻找一个工具来管理你所有的营销数据

因为你可能已经在处理大数据了, 到现在为止,你可能已经知道随之而来的是许多挑战. 大数据来自不同的来源、不同的格式,往往是分散和混乱的. 你拥有的信息来源越多, 将它们全部整合起来就越困难, 与你合作的外部团体越多.

但这真的是正确的方法吗?

数据集成就是将您拥有的所有数据汇集起来,并充分利用其潜力. 它还简化了收集过程, 清理和转换数据, 所以你可以有更多的时间在此基础上做出实际的决定.

现在, 一种方法是, 当然, 与许多不同的承包商和他们的服务合作,希望你能驯服所有向你袭来的数据. 如果这是你想走的路,很好! 但问题是:与你合作的外部团体越多, 你将得到更多(和不同的)输入. 数据集成的目标不正是相反的吗?就是让事情标准化?

展望未来, 想要充分利用营销数据的组织应该考虑投资一种真正让他们的生活更容易的工具.


fashionette-data-integration


Fashionette例如,在线零售公司亚马逊就像没有明天一样拥抱了数据集成. 因为它的数据驱动业务, 营销团队需要集成40多个不同的数据源,以创建所有营销活动的一致概述和衡量ROI. 能够提供此类服务的ETL和数据集成工具通常相当复杂,并且具有集成的api来支持更多样化的数据源集.


什么是数据仓库?它为什么重要?

也许是几年前, 你可以在一个Excel文件中收集并跟踪所有的营销数据. 现在已经不是这样了——事实上,如果欧冠下注体育平台-apple app store完全诚实的话,就完全不是这样了. 今天, 你需要一个指定的空间, 甚至可能是在云端, 对于每分钟的数据. 您需要一个数据仓库.
data-warehouse-etl-diagram

数据仓库是一个中央枢纽,它允许您存储所有用于报告和数据分析的数据—一个位置,即使数据来自多个来源.

毫无疑问,在一个地方拥有所有的(营销)数据是一件好事. 为一个, 您可以快速轻松地访问所需的数据, 而不用从一堆资料里找. 这可能会让人非常沮丧,尤其是当你要发表见解的截止日期很紧的时候.

“数据仓库将来自多个来源的数据转换为通用格式,以帮助验证其一致性和质量,以达到营销目的,据营销平台Chainlink报道.

除非及早发现,否则一个小的不一致或数据缺失会导致错误见解的连锁反应. 这种干净、高质量的数据是您需要一直努力实现的.

也, 数据仓库可以帮助您存储所有的营销数据,以便比较过去和现在的表现, 为未来做决定.

“用户可以发现如果他们只看最新一批数据可能会错过的趋势. 如果你想做高级分析, 你需要大量的过去的结果来建立准确的预测. 只有数据仓库才足够大,可以存储你需要的一切。”

 

速度、访问权限和最高的数据质量

如果你想加快速度, 严格的安检, 和控制, 内部数据仓库可能是您的选择. 您可以确保所有的数据都在您办公室后面的服务器室中, 让它尽可能的安全. 安全也是云的主要好处, 协议定期更新,一旦发现潜在的错误就立即修复.


etl-on-premise

 

对于局内解决方案来说,速度当然是一个更强的优势,因为用户不必等待数据在多个服务器(通常是多个服务器)中反弹, 遥远的国家.

在可靠性方面, 两种解决方案各有优点, 不同的是,在云端, 你取决于选择正确的提供者, 而内部, 你可以雇佣你需要的专家,让他们亲自到现场,以防出现问题.

我看到了角色的变化,其中包括营销技术人员逐渐成为团队中的基础人员

奥姆尼康旗下新媒体公司Hearts的首席执行官斯科特·哈格多恩说 & 科学

数据集成过程面临的五个挑战

在这个时代,手动处理(营销)数据是不可能的. 并不是反对Excel表格,但它们已经不能做这份工作了. 真正利用好他们的数据, 专业人士需要拥抱数据集成工具及其提供清洁服务的潜力, 结构化和可分析的数据.

 

1. 让您的数据落在正确的地方

现在, 数据流入和流出不同的来源, 所以从头到尾管理它是一个相当复杂的过程. 这不仅仅是关于收集,转化或分析. 这是在一个很短的时间内完成以上所有的事情. 按照自己的方式完成每个阶段,确保没有一个阶段被忽略.

 

2. 良好的数据质量是不够的. 你需要大.

数据转换阶段的主要挑战是实现数据的正确(和最好的)质量. 在你开始你的见解之前, 你需要确保你的数据是正确协调的, 特别是关于它的完整性, 一致性和及时性. 这三种方法中的最后一种尤其具有挑战性,因为不同的源以不同的时间间隔和多种格式推送数据.

 

3. 对不断增长的数据进行彻底处理

您应该低估这样一个事实,即初始数据中即使是最轻微的错误也可能对您随后基于它所做的决策产生严重的后果. 在尽可能深的层次集成数据是, 因此, 这是专业人士应该尽早接受的东西, 更好的. 取 向下钻取报告例如,.

“集成数据的最佳方式是在产品级别,因为BI工具可以根据需要自动将数据与更高级别合并. 在公司级别直接集成数据例如,, 在生成产品级深入报告时是否会出现挑战.”

 

4. 扩展? 是的,请.

欧冠下注体育平台-apple app store可能不太想它, 但当涉及到大数据和可扩展性时, 这两者实际上是密切相关的. 每天准备好处理越来越多的数据已经成为许多营销专业人士的必备技能. 不幸的是,很多人在使用特定的BI工具之前都没有意识到这一点. 不要成为他们中的一个.

 

5. 人才数据? 你需要找到最好的.

etl-better-reporting

尽管许多组织仍然认为数据活动可以而且应该外包, 越来越多的人倾向于认为,在公司内部拥有优秀的数据人才是非常重要的, 太. 在欧冠下注体育平台-apple app store的调查, 超过50%的受访者表示,他们有多个人负责数据集成过程, 47%的公司已经设立了专门的职位——从数据分析师到数据技术主管再到首席数据官.