FREE
TABLEAU
MOCK-UP TEST

Modern Data Stack

Modern Data Stack (nowoczesny układ danych) jest zestawem technologii, które zapewniają stały przepływ danych. Począwszy od narzędzi operacyjnych (ich lista jest bardzo długa tj. CRMy, platformy marketingowe, hurtownie danych w chmurze czy serwery) dane są pobierane przy pomocy takich narzędzi jak Fivetran lub Stitch, następnie trafiają do hurtowi danych, w której są transformowane przy pomocy narzędzia DBT, a następnie trafiają do analizy. Kolejność zdarzeń w Modern Data Stack nie różni się od procesu ELT, ale w jego definicję wpisany jest szybki i stały dostęp do danych. Jest takim ułożeniem zestawu technologii, które gwarantuje niezawodność w dostępie do danych przygotowanych do analizy. Modern Data Stack powstał jako odpowiedź na potrzeby profesjonalistów zorientowanych na błyskawiczne wykorzystywanie danych w podejmowaniu szybkich i celnych decyzji strategicznych.

Problem z nadmiarem oprogramowania stworzył zapotrzebowanie na narzędzia do przetwarzania danych, mamy więc teraz kolejny nadmiar –narzędzi do obsługi danych. Trudno jest ocenić szczegółowo wady i zalety każdej hurtowni danych, śledzenia zdarzeń, ELT i rozwiązań BI, nie mówiąc już o podjęciu decyzji, czy trzeba w każdą z nich inwestować budżet. Można napisać mnóstwo dobrego o każdym narzędziu włączonym do całego procesu pracy z danymi. Jednakże, równie ważne, jak „czego potrzebuję”, jest „kiedy tego potrzebuję?”. Jakie są rzeczywiste oznaki, że Twój zespół zbliża się do potrzeby zainwestowania w pożądany Modern Data Stack? Chcielibyśmy poświęcić trochę czasu temu pytaniu.

Właściwy moment? Kiedy nie możesz odpowiedzieć na pytania na czas

Być może nadszedł czas, aby przejść na Modern Data Stack, szczególnie gdy wysiłek potrzebny do udzielenia odpowiedzi na pytania biznesowe zacznie obniżać produktywność.

Niedawno spotkaliśmy się z zespołem księgowym klienta, aby przeanalizować proces na koniec miesiąca. „Korzystamy z trzech głównych źródeł” - powiedziała współpracowniczka, przechodząc do każdego portalu i pobierając odpowiedni plik CSV każdego oprogramowania.

Byliśmy podekscytowani, mogąc zagłębić się w jej proces, przedsięwzięcie, które powoli zdawaliśmy sobie sprawę, nie miało miejsca, ponieważ pliki się nie otwierały. Siedzieliśmy w ciszy, gdy się buforował. Te trzy pliki zajmowały prawie pół gigabajta.

- To może się zdarzyć - powiedziała. Zminimalizowała okno i rozmawialiśmy o innych sprawach. Ta sama ośmiocyfrowa firma ma również arkusz Google na koniec miesiąca, przedstawiający wydajność i wydatki z setkami wierszy. Ich zespół spędza godziny każdego miesiąca na wprowadzaniu przychodów, kosztów zakupu i wydatków marketingowych / ROI, aby sprawdzić, czy to, co robią, działa.

To jest podstawowe raportowanie, pomyślałem. Gdyby ktoś chciał przeprowadzić bardziej złożoną analizę tą metodą, większość rozsądnych ludzi w końcu by zrezygnowała. A kto mógłby ich za to winić? Ciągłe pobieranie, zapisywanie, scalanie; ten rodzaj pracy jest bardzo uciążliwy.

Większość rozwijających się zespołów dotrze do punktu, w którym „poczują”, że potrzebują BI. Może to być spowodowane tym, że konsekwentnie przekraczasz limity wierszy i generujesz mnóstwo plików CSV, które znajdują się w jakimś porzuconym folderze.

modern data stack

Analizy, które warto przeprowadzić

Decyzja o zainwestowaniu w Data Stack powinna być motywowana zestawem konkretnych pytań związanych z customer journey, na które udzielenie odpowiedzi na dziś jest zbyt czasochłonne. Zastanów się, jakie mogą być te pytania.

Przykładowe pytanie: co sprowadza z powrotem klientów z powrotem?

To szerokie pytanie może prowadzić do drzewka mniejszych eksploracji. Czy są jakieś produkty, które skłaniają nowych klientów do ponownego zakupu? Czy są produkty, które odstraszają? Czy są jakieś reklamy, które generują więcej stałych klientów?

Bez wdrożonej technologii danych wyszukiwanie tych odpowiedzi byłoby męczące dla analityka i niemożliwe dla użytkownika biznesowego. Czemu? Ponieważ wymagają one informacji o kliencie rozproszonych w różnych systemach, które zostały nabyte przez każdą jednostkę biznesową.

Cytat z CEO Docusign Roba Giglio: „Jako marketerzy”, powiedział, „nie możemy po prostu mierzyć zamówień, przychodów czy subskrypcji. Odpowiadamy za całe doświadczenie klienta. Całkowity rynek, do którego można się kierować, świadomość, jakieś zaangażowanie lub zamiar, punkt styczności, próby, spotkania, proces zakupu, zamknięta sprzedaż i wszystko po tym. Czy produkt był używany? Czy klienci są zadowoleni? Czy są lojalni? ”

Przemyślana konfiguracja nowoczesnego zbioru danych pozwoliłby Ci ze względną łatwością dowiedzieć się, co kupują po raz pierwszy, czy wracają, ile czasu zajmuje im powrót oraz co kupują podczas drugiej, trzeciej i czwartej wizyty . Można go również zapisać, powtórzyć i przefiltrować pod kątem segmentów produktów i klientów lub serii czasowych. Zobacz świetny case na ten temat z ostatniej konferencji dbt Coalesce.

Zbierz swój zespół i dowiedz się, na jakie pytania chcesz odpowiedzieć, i wykorzystaj to, aby poinformować, kiedy jest właściwy czas na przejście od ręcznego raportowania opartego na arkuszach, uzupełnionego o powtarzalne pobieranie i scalanie, w kierunku bardziej niezawodnego Data Stack.

Dowiedz się więcej o Modern Data Stack!