Problemy z danymi na rynku ecommerce
Automatyzacja przepływu danych – czym jest?
Automatyzacja przepływu danych – jak wdrożyć?
Automatyzacja przepływu danych – korzyści
Podsumowanie

Problemy z danymi na rynku ecommerce

Rozpocznijmy od krótkiej historii. Wyobraź sobie organizację korzystającą z kilku różnych narzędzi. Każde z nich generuje dane dotyczące specyficznych aspektów działalności. Aby przeanalizować te dane, często trzeba połączyć je wszystkie w Excelu, by uzyskać pełny obraz sytuacji w e-commerce. Niestety, większość dostępnego czasu na analizę pochłania łączenie, poszukiwanie i zbieranie danych. 

Często okazuje się, że jedynie 10% czasu pozostaje na rzeczywistą analizę, a czasami nawet to nie jest możliwe, bo dane są niekompletne lub nieistotne. W rezultacie, próby wykorzystania danych do rozwiązania problemów często kończą się niepowodzeniem. Jaki problem dostrzegamy w tej kwestii na rynku? 

W marketingu i szeroko pojętym biznesie funkcjonują silosy danych. Jest to sytuacja, w której informacje dotyczące tego samego aspektu są rozproszone w różnych miejscach. Jest to pierwszy problem, z którym się spotykamy. 

Drugi problem polega na tym, że dane z różnych systemów, opisujące ten sam element, w praktyce pokazują różne wartości tych samych metryk. W konsekwencji trudno jest określić, na których danych się opierać. 

Trzecim problemem jest brak kompetencji w organizacji, które pozwalają wyjaśnić, skąd wynikają te różnice. Dodatkowo brakuje umiejętności, które umożliwiłyby zgromadzenie wszystkich danych w jednym miejscu i uczynienie ich dostępnymi w różnych lokalizacjach. 

Automatyzacja przepływu danych – czym jest?

Nie trzeba jednak tracić czasu na ręczne zbieranie danych, gdy istnieje rozwiązanie w postaci automatyzacji przepływów danych. Większość narzędzi marketingowych działa na zasadzie API, czyli Application Programming Interface. API to swoiste boczne drzwi do narzędzia, umożliwiające integrację z innymi systemami bez konieczności korzystania z tradycyjnego interfejsu przeglądarkowego. Dzięki API można podłączyć różne narzędzia i pobierać z nich dane.

Obecnie większość systemów typu SaaS oraz narzędzi reklamowych jest wyposażona w API. Umożliwia to łatwy dostęp do danych. Zachęcamy naszych klientów do automatyzacji przepływów danych z różnych narzędzi, co pozwala na zgromadzenie ich w jednym miejscu i stworzenie tzw. jednego źródła prawdy. Jednym z kluczowych tematów w marketingu jest jedno źródło prawdy, co często wiąże się z hurtowniami danych. 

Automatyzacja przepływów danych jest jednak bardziej złożonym zagadnieniem. Samo skonfigurowanie automatyzacji to proces techniczny, który często wymaga wsparcia zewnętrznego lub użycia narzędzi integrujących dane. Nasi klienci często korzystają z Supermetrix. Ważne kroki w automatyzacji dotyczą jednak strony biznesowej.

Automatyzacja przepływu danych – jak wdrożyć?

Decydując się na automatyzację przepływów danych, niezbędne jest wcześniejsze przygotowanie kilku kluczowych elementów. Przede wszystkim należy ustalić źródła danych, zdobyć odpowiednie dostępy i zmapować, z jakich danych korzysta się w biznesie i marketingu. To przygotowanie ułatwi późniejszą automatyzację.

Kolejnym krokiem jest określenie, jak dane powinny wyglądać. Warto to zrobić w formie podobnej do arkusza Excela, rozpisując kolumny potrzebne w raportach. Surowe dane będą później wykorzystywane do wizualizacji lub analiz w tabelach przestawnych, co umożliwi efektywne korzystanie z nich na co dzień.

Na podstawie tych przygotowań przechodzimy do procesów ETL (Extract, Transform, Load) lub coraz częściej ELT (Extract, Load, Transform), które stanowią kluczowy element w tworzeniu zautomatyzowanych przepływów danych. Przygotowanie tych kroków wcześniej, znacznie przyspiesza cały proces automatyzacji. Warto wykorzystać tutaj również Dataforms: najpierw pozyskujemy dane i ładujemy je w stanie surowym do naszego centralnego źródła danych, a następnie dokonujemy ich transformacji. Inspiracją do tego podejścia jest architektura Medallion Architecture z dziedziny Business Intelligence. Polega ona na organizacji danych na trzech poziomach.

Pierwszy poziom, zwany brązowym, to miejsce, gdzie przechowujemy dane surowe. Są to dane pozyskane przez API z różnych narzędzi, które następnie są ładowane do centralnego źródła danych. Drugi poziom, srebrny, to etap, na którym dokonujemy transformacji i czyszczenia danych. Na tym etapie ujednolicamy walutę, usuwamy skrajne wartości i dokonujemy normalizacji, na przykład przy użyciu logarytmów. Trzeci poziom, złoty, to miejsce, gdzie znajdują się gotowe raporty potrzebne dla biznesu. Są to raporty, które można pobrać z centralnego źródła danych, często BigQuery, i wykorzystać do analizy w tabelach przestawnych lub zintegrować z wizualizacjami w dashboardach menedżerskich.

Po zakończeniu tych etapów warto przetestować zwłaszcza warstwę złotą, aby upewnić się, że odpowiada ona potrzebom biznesu. Ostatecznie, kluczowe jest zapewnienie dostępu do danych wszystkim, którzy ich potrzebują, co umożliwia pełne wykorzystanie zautomatyzowanych procesów analizy danych. 

Automatyzacja przepływu danych – korzyści

Jakie są korzyści z automatyzacji przepływu danych w firmie? Przede wszystkim jest to oszczędność czasu. Warto zastanowić się, ile czasu zajmuje analiza danych w kontekście podziału zadań w Twojej firmie. Automatyzacja pozwala nie tylko na efektywniejsze zarządzanie czasem, ale również na bardziej precyzyjne i szybkie wyciąganie wniosków z dostępnych danych. Dzięki temu można podejmować lepsze decyzje biznesowe i skuteczniej realizować cele. 

W branży analityki internetowej często zdarza się, że analitycy znaczną część swojego czasu poświęcają na pozyskiwanie, łączenie i oczyszczanie danych. Z 100 jednostek czasu pracy, aż 85% jest angażowane w te czynności. Tylko 15% czasu pozostaje na działania, które przynoszą największą wartość, takie jak filtrowanie, segmentacja, wyciąganie wniosków i formułowanie rekomendacji. 

Zauważmy, że coś tu jest nie w porządku. Wdrożenie automatyzacji przepływu danych w firmie może zmniejszyć ten czasochłonny proces do 15%. Dzięki temu analitycy mogą poświęcić 85% swojego czasu na faktyczną analizę, a tylko 15% na wcześniejsze pozyskiwanie danych – co odwraca proporcję.

Dodatkowo, więcej czasu na analizę oznacza lepszą jakość analiz. Automatyzacja nie tylko przyspiesza procesy, ale również podnosi standardy jakościowe, co jest kluczowe w dynamicznie zmieniającym się środowisku biznesowym. Procesy generowania i pozyskiwania danych oraz ich transformacja, gdy już zostaną raz prawidłowo ustawione, mogą być wykonywane przez maszyny, pozwalając człowiekowi skupić się na obszarach o największej wartości. 

Jedną z kluczowych zalet automatyzacji przepływu danych jest zwiększenie bezpieczeństwa. Nie ma potrzeby udzielania dostępu większej liczbie osób do warstw pozyskiwania i transformacji danych. Zmniejsza to liczbę osób z dostępem do danych, co redukuje ryzyko ich uszkodzenia po zaciągnięciu surowych danych do centralnego źródła prawdy. Automatyzacja integracji eliminuje potrzebę ingerencji człowieka na etapie transformacji danych, co zmniejsza ryzyko ich uszkodzenia.

Podsumowanie

Podsumowując, proces zbierania i przetwarzania danych w biznesie często zajmuje większość czasu osób zajmujących się analizą danych. Automatyzacja tych procesów pozwala na oszczędność czasu i zasobów, zwiększając jednocześnie jakość i bezpieczeństwo danych. Zasada Pareto mówi, że 20% działań przynosi 80% efektów. W praktyce dobrze jest, gdy te 20% czasu poświęcamy na analizę danych. Z mojego doświadczenia wynika, że często jest to nawet mniej. 

Dzięki automatyzacji przepływu danych możemy odwrócić tę proporcję. Oznacza to, że generowanie danych do analizy zajmuje jedynie 20% czasu, podczas gdy 80% możemy przeznaczyć na dokładne zagłębianie się w dane: segmentowanie, filtrowanie i analizowanie. Im więcej czasu poświęcimy na dogłębną analizę, tym większa szansa, że odkryjemy prawdę o tym, co w naszym biznesie działa, a co nie.

The post Automatyzacja przepływu danych w firmie first appeared on Conversion.