casestudy-hexagons

营销无处不在,它影响着腾讯五分彩所有人. 它产生的数据也无处不在. 它存在于各种平台上, 在大量, 并通过不断增长的工具和应用程序收集. 如果这还不够的话,它还在不断变化.

换句话说:数据是大的,数据是混乱的.

国际数据中心(IDC) 预测 到2025年,“, 全球数据空间将增长到163ztabytes,,相当于163万亿gb. 或者是2016年注册金额的十倍.

这是很多数据.

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, 将所有信息整合在一起,并将其理解以获得业务洞察力是一件很困难的事情. 然而,掌握这一过程的公司将会脱颖而出. 你可能想成为他们中的一员.

那么,你如何控制你的数据并让它为你工作呢? 答案是ETL. 这是一个缩写词,不像其他的缩写词,你会觉得它很拗口.

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

让腾讯五分彩从最基本的开始……

what-is-big-data-infographic

 


ETL到底是什么?

ETL是当今数据驱动营销的基础, 即使这是一个你很少听到的缩写. 它本质上将分析部分与之前的所有内容分开.

它所代表的 提取、转换和加载,基本上描述了一个三步走的过程.

 

etl-process-diagram

 

提取 数据是关于从一个特定的来源获取它,并以一种收集所有相关数据的方式这样做. 为了让ETL能够很好地工作,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,它需要变得便于最终用户阅读. 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和排序的数据到相关, 预定的类别.

最后,您的ETL工具将帮助协调您的数据和 负载 它进入目标位置, 究竟是商业智能(BI)还是数据库工具的选择. 在那里你可以发现它已经准备好供你分析了.

 

ETL的好处

自动化流程将节省您的时间

ETL的美妙之处在于它能够以自动化的方式收集、转换和组装数据, 这样就节省了用户手工操作的时间和精力. 需要手动导入和分析成行数据的日子一去不复返了.

复杂的数据不再是一个挑战

您使用的数据肯定是复杂的,而且变化很大. 首先,它可能包括不同的时间戳、货币和活动名称. 添加位置坐标, 客户的名字, 设备id, 卖家的url, 和时区的混合, 您可以轻松地拥有一份全职的数据格式化工作. ETL可以让你免去这些麻烦.

人为错误不再是一个问题

尽管营销人员可能会对他们的数据小心翼翼,但他们并不是真的对犯错免疫. 就这一点而言,没人能做到. 在数据分析过程的早期阶段出现一个错误可能是至关重要的. 一个错误会导致另一个错误,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.

这是一条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. 高质量的数据是做出强有力的商业决策的核心.

更高的投资回报率(ROI)是显而易见的

这件事既重要又合乎逻辑. 通过节省您的时间、精力和资源,ETL帮助您提高您的长期投资回报率. 事实上,它可以帮助你产生更好、更深刻的见解,这只是它的另一项福利.

 

在数据开始提供营销情报之前, 它必须被收集, 结合, 在数据智能项目中,这些步骤代表了80%的成功或失败.”

比尔国王营销分析专家


为什么需要ETL测试?

让ETL真正对你有利, 您需要确保它确实能够满足您的数据需求. 借助ETL测试的帮助, 你可以决定你得到的见解是否像你需要的那样强大.

完整性测试例如,它会检查你的数据是否被完整地收集. 测试改造后反过来,需要确保所有数据都按照您希望的方式进行了处理. An 精度 检查可以确保正确地转换数据, 它符合正确的格式和类别. 如果没有这一点,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流程的整体性能. 了解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,您需要确保您测试了 整体性能 您的ETL过程. 它在任何时候可以处理多少数据, 是否存在瓶颈,如何做才能将其最小化? 找出这些问题的答案,并优化ETL过程,以避免日后对数据见解产生任何怀疑.

ETL和数据集成一样吗?

ETL和数据集成经常可以互换使用, 但值得注意的是,随着数据营销技术的发展, 仅靠ETL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(第一种方法的变体)通常是一个称为数据联合的过程.

ELT的重点是首先收集数据,并在数据被转换之前给用户一个机会来仔细查看数据. 这为数据集成的技术方面增加了人工因素,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驻留在哪里的信息.

ETL的美妙之处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尽可能高质量的. 高质量的数据是做出强有力的商业决策的核心.

ETL和ELT如何结合在一起?

如果腾讯五分彩客观地看待这件事, ETL和ELT是实现同一个最终目标的两种不同手段:它们帮助专业人员协调所有相关数据,并尽可能轻松地为分析做好准备,以便从中获得有意义的见解.

ELT代表“提取物”, 加载和转换的, 看起来几乎和ETL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, ELT首先加载数据,然后查看任何必要的清理过程.

虽然ETL的输出是干净的、可以随时使用的数据——它, 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能够自由地探索数据. 这两个过程都有相同的最终目标,它们都有各自的优势. 那么是哪一个呢?

etl-elt

而ETL可能会从一开始就为您提供一个清晰的数据概述, 它还可能剥夺你看到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.

如果您想要实现正确的平衡,请考虑将这两个过程集成到您的策略中. 这两种方法都有各自的优点,两者结合在一起,你就会花更少的时间和精力来实现你的最终目标.


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. 首先要明确你的目标,然后再问正确的问题. 您需要什么数据? 什么地方存放它最好? 您需要什么样的软件来进行分析呢?

一开始,你最需要的是一件事:耐心. 腾讯五分彩从自己的研究中得知,70%的ceo认为分析是他们成功的关键, 然而,只有25%的人认为他们有能力从数据中提取见解. 这一差距表明抱负和商业现实是不一致的. 由很多.
data-different-numbers


没有现实的目标和正确的策略,数据只是一团乱麻. 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,你获得的见解最终会支持你的业务决策,并让你更接近每月的计划, 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,你的数据策略也有一些注意事项. 从客户的营销数据中得出可操作的见解, 你需要关注以下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. 针对那些不一定能证实你的假设的问题. 重新审视旧的假设可以帮助你产生深刻的见解.

  2. 彻底了解客户的业务目标,并将他们与你的见解联系起来. 这将帮助你快速行动,因为, 毕竟, 更多的知识意味着更好的见解,意味着更快的决策.

  3. 慢慢来,找到合适的软件,因为手边有合适的工具来将您的需求转化为行动是至关重要的. 拥有一根不知道如何施法的魔杖有什么意义?

  4. 不要满足于你喜欢的kpi. 探索新的方法来评估你的营销活动的成功与否.

  5. 总是寻找参考资料. 你的见解只有放在背景中才有价值. 当腾讯五分彩说, 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学科一样,领导力胜过一切. 作为一个例子,当涉及到彻底的分析, 设定现实的目标, 给你的团队实验的信心, 学习并优化他们的分析程序.

  7. 最后但并非最不重要的一点:并非你所有的见解都是可行的. 这可能不是你想听到的, 但它实际上是一个高度相关的提醒,在你的数据中会有你无法处理的发现. 不要把时间浪费在你无法改变的事情上. 继续前进.

数据竖井的挑战是:彻底消除它们

如今,对于数据碎片化,没有人是真正陌生的. 数据碎片化始于你的首次营销努力. 你发起了几个在线活动, 如果你发布了一堆广告,你就会有大量的数据涌向你. 您还将获得许多不同的数据集(或筒仓),以及将它们与您的整体营销表现结合起来的任务.


end-data-silos

当一个组织中的几个部门或小组不希望与同一组织中的其他个人共享信息或知识时,就会出现“竖井心态”,” 根据Investopedia.

 

孤立的工作环境会阻碍有效的沟通和新想法, 在话题周围制造一个气泡. 打破“竖井”的行动始于一个统一的愿景和朝着一个或多个共同目标的斗争. 还需要开放数据获取, 信息和知识——至少在所有相关利益攸关方都参与的程度上.

作为一名营销人员,你的一些主要优先事项是产生转化为销售的线索. 你的财务部门, 与此同时,对你的销售额也感兴趣的人可能也会收集一些相同的数据,但使用不同的类别或 命名约定.

如果你的组织中确实存在竖井, 您可能无法获得所有可用输出的单个概述. 这反过来又会使你很难发现数据中的异常或不相关之处. 解决这个问题的关键是打破这些竖井,让所有的输出都是最新的. 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市场分析

你使用的大数据越多, 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. 有这么多不同的工具已经足够证明了这一点.


etl-data-visualisation

“在营销技术上花费最多的公司也是表现最好的公司,” 《腾讯五分彩》(Mit Sloan Management Review)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公司走在前沿,领先于竞争对手.

腾讯五分彩对300多位c级高管进行了一项调查,发现其中超过60%的高管将提高公司的数据分析能力作为首要任务.

现在, 在一般水平上, 数据转换工具的好处非常简单:它们允许快速而准确地清理和协调大数据池, 以最小的时间为部分员工. 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,并专注于真正相关的东西.

“你可以进行世界上最好的竞选活动, 但如果数据是脏的, 你的转化率将会受到影响,因为销售团队需要更加努力地与领导者取得联系,” 在ReachForce的博客上发布.

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. 没有合适的工具来近乎实时地收集和转换数据, 这可能是你总是有点晚,交付你的客户想要和需要.

 

视觉数据是更好的数据

使用正确的工具将数据转换为清晰和结构化的信息集是获得真正需要的洞察力的第一步. 第二步是将这些点连接起来,并在各个数据点之间画出正确的连接.

还有什么比把已经存在的东西形象化更好的方法呢?

视觉效果有两个主要目的:它们吸引人们的注意力,并有助于将信息置于正确的背景下,使其有意义.

在内部, 营销人员一直在使用可视化技术来说明某些营销努力是否得到了回报, 他们的营销活动是如何进行的,什么样的信息实际上对客户产生了影响.

“数据可视化有助于引导他们通过销售渠道. 如果包装合理, 平衡, 以及解释数据的严肃内容, 数据可视化的力量可以转化为销售。”

Mike Canarelli,数字营销专家

 

营销人员经常在他们的客户报告中使用可视化,因为这是最简单和最清晰的方式来强调他们的营销努力和ROI之间的联系. 腾讯五分彩都知道这一点 无论如何,ROI都不是一个容易证明的指标.


数据自动化:每个营销人员都应该接受这两个词

自动化大数据流听起来既合乎逻辑又必要, 然而,这项任务也相当艰巨. 本质上, 数据自动化就是使用有助于收集的流程, 存储和分析数据几乎不需要任何手工工作.

公司(也可能是你的公司)从众多来源获取数据. 从你的数据中获取知识, 您需要能够快速且近乎实时地收集数据, 或多或少,因为它正在生成. 你还需要收集完整的数据, 然而,你需要确保你是在用一种聪明的方式来做这件事.

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, 以及产品数据库. 将其分解成单独的数据集,如客户信息、销售数据、财务数据等.,一次一个地把它们合并,”

Dipthi Karnad和Kapil Tulsan, IT专业人员.

 

同时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所淹没, 因此,执行不是最优的.

 

预测分析的力量

数据自动化在预测分析中也扮演着重要的角色. 预测分析背后的理念是利用数据来预测可能的挑战或问题. 一方面,数据自动化有助于促进和改进公司内部的流程. 问题可以提前解决,因为你有办法发现它们.

另一方面, 它扮演着更重要的角色,因为它有助于预测在你的组织之外可能发生的事情. 它可以帮助您了解客户现在的需求以及他们将来可能的需求. 一个可以自动检测数据中的模式并在它们之间进行比较(也可以随着时间的推移)的工具是一种资产,可以让您在竞争中脱颖而出.

正确的ETL工具正在等待您. 你只需要知道怎么找到它.

你已经到了需要一个 ETL工具 而你正站在一个十字路口决定从众多选择中选择哪一个. 为一个, 您需要确定您想从ETL工具中得到什么, 你会经常使用它,如果你能负担得起. 所以让腾讯五分彩从基础开始:

  1. 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,以确保您的数据将被轻松和快速地收集. 毕竟,ETL应该为您节省工作,而不是为您已经很忙的日程增加更多的工作.
  4. 根据3.,确保你选择的ETL工具也很容易设置和维护. 理想情况下,你应该让它在内部管理.
  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,你想要遵守规则.
  6. 找一个性价比高并且符合你预算的工具.

再详细一点, 您需要考虑的ETL工具主要有两类: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, 以及装载到目标位置. 它们通常更复杂,并具有集成的api,以支持更多样化的数据源集.

为什么你应该寻找一个工具来管理你所有的营销数据

因为您可能已经在使用大数据了, 到现在为止,你可能已经知道,随之而来的是许多挑战. 大数据的来源不同,格式也不同,而且常常是散乱的. 你的资料越多, 将它们整合起来就越困难, 您将与更多的外部团体合作.

但这真的是正确的方法吗?

数据集成就是把你拥有的所有数据都收集起来,并充分发挥其潜力. 它还简化了收集的过程, 清理和转换数据, 这样你就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,希望您能够驯服所有的数据. 如果你想这么做,很好! 但问题是:你与的外部团体越多, 你将得到更多(和不同的)输入. 数据集成的目标难道不是完全相反的吗?使事物标准化?

展望未来, 想要充分利用营销数据的组织应该考虑投资一个工具,让他们的生活变得更轻松.


fashionette-data-integration


Fashionette例如,一家在线零售公司,已经把数据整合视为没有未来了. 因为它的数据驱动业务, 营销团队需要整合超过40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. 能够提供这种服务的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,为什么它很重要?

也许是几年前, 你可以在一个Excel文件中收集和跟踪所有的营销数据. 但事实上,如果腾讯五分彩完全诚实的话,情况已不再是这样了. 今天, 你需要一个指定的空间, 也许甚至在云端, 对于每分钟的数据. 您需要一个数据仓库.
data-warehouse-etl-diagram

数据仓库是一个中心枢纽,它允许您存储用于报告和数据分析的所有数据——即使数据来自多个来源,也只存储一个位置.

毫无疑问,将你所有的(营销)数据放在一个地方是件好事. 为一个, 您可以快速、轻松地访问所需的数据, 而不需要从一堆资料中获取信息. 这可能是相当令人沮丧的,特别是当你的截止日期很紧的时候.

数据仓库将来自多个数据源的数据转换成一种通用格式,以帮助验证数据的一致性和质量,以满足市场营销的需要,营销平台Chainlink表示.

一个小的不一致或缺失的数据可能会导致错误见解的连锁反应,除非你及早发现它. 这种干净、高质量的数据是您一直需要努力实现的目标.

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

“如果只看最新一批数据,用户可以发现他们可能错过的趋势. 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、访问和最高的数据质量

如果你想要速度, 严格的安检, 和控制, 内部数据仓库可能是您的选择. 你肯定把所有的数据都放在办公室后面的服务器室里, 让它尽可能的安全. 安全性也是云的主要好处, 协议是否会定期更新,潜在的bug是否会在检测到后立即修复.


etl-on-premise

 

对于内部解决方案来说,速度当然是一个更大的优势,因为用户不必等待数据在多个服务器之间来回传递——通常是多个服务器, 遥远的国家.

在可靠性方面, 两种解决方案都有各自的优点, 与云计算不同, 你取决于选择正确的提供商, 而内部, 你可以雇佣你需要的专家,让他们亲自去那里,以防出现问题.

我看到了角色的变化,[……]这包括营销技术人员逐渐成为团队中的基础人员

斯科特•哈格多恩(Scott Hagedorn)是宏盟(Omnicom)旗下新媒体公司Hearts的首席执行官 & 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. 与Excel表相比,这并不是什么问题,只是它们已经不能再工作了. 来充分利用他们的数据, 专业人士需要拥抱数据集成工具和它们提供清洁的潜力, 结构化和准备分析的数据.

 

1. 把数据放在正确的地方

现在, 数据从不同的来源进出, 所以从头到尾的管理是一个相当复杂的过程. 它不仅仅是收集信息,转化信息,分析信息. 以上所有内容都可以在一个时间框架内完成,而且通常是在很短的时间内完成. 通过每个阶段,确保没有一个阶段被忽视.

 

2. 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(并且可能是最好的)质量. 在你开始你的洞察力之前, 您需要确保您的数据是适当协调的, 特别是关于它的完整性, 一致性和及时性. 最后一种方法尤其具有挑战性,因为不同的数据源以不同的时间间隔和多种格式推送数据.

 

3. 彻底处理不断增长的数据量

您应该低估这样一个事实,即初始数据中的哪怕是最轻微的错误都可能对您稍后基于该数据所做的决定产生严重的影响. 在可能的最深层集成数据是可行的, 因此, 这是专业人士应该尽快接受的东西, 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,因为这样BI工具就可以根据需要自动将其与更高级别的数据合并. 在公司级别直接集成数据例如,, 在生成产品级的下钻报告时是否会遇到挑战.”

 

4. 扩展? 是的,请.

腾讯五分彩可能不愿经常考虑它, 但当涉及到大数据和可伸缩性时, 这两者实际上是齐头并进的. 准备好每天处理越来越多的数据已经成为许多市场营销专业人士的必需品. 不幸的是,没有多少人在使用特定的BI工具之前意识到这一点. 不要成为他们中的一员.

 

5. 人才数据? 你需要找到最好的.

etl-better-reporting

尽管许多组织仍然相信数据活动可以而且应该被外包, 越来越多的人认为公司内部拥有优秀的数据人才非常重要, 太. 在腾讯五分彩的调查, 超过50%的受访者表示,他们有多人负责数据集成过程, 47%的人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.