لماذا يمكنك (أو لا يمكنك) الوثوق بتقاريرك

وفقًا لـ Harvard Business Review ، يعتقد 90٪ من قادة الأعمال أن معرفة البيانات أمر بالغ الأهمية لنجاح الشركة. ومع ذلك ، يواجه 84٪ من جهات التسويق صعوبة في الوصول إلى البيانات والرؤى. لا تعرض لوحات المعلومات والتقارير الصورة الحقيقية ولا يمكن الوثوق بها بشكل أعمى.

لماذا هذا هو الحال؟ يعد ضعف جودة البيانات وأخطاء البيانات من بين الأسباب الرئيسية التي تجعلك لا تثق في تقارير التسويق الخاصة بك. وفقًا لاستطلاع أجرته مؤسسة Gartner ، "يُقدر متوسط ​​الأثر المالي لسوء جودة البيانات على المؤسسة بحوالي 15 مليون دولار سنويًا".

إذا كنت لا تثق في لوحات المعلومات والبيانات التي تم إنشاؤها عليها ، فلن يتم اتخاذ قرارات الإدارة بناءً على الأرقام الفعلية. وبالنسبة للشركات ، هذا فظيع.

في هذه المقالة ، نناقش جميع أخطاء البيانات المحتملة والمراحل التي قد تحدث فيها هذه الأخطاء. ثم نقدم لك نصائح محددة حول كيفية تجنبها. ها هي قائمة التحقق الخاصة بك لقول لا لجودة البيانات السيئة!

إذا كنت تريد أن تنجح شركتك ، فعليك تمكين مستخدمي الأعمال من خلال رؤى بيانات عالية الجودة. مع توفر جميع المعلومات المتاحة ، يمكن للمسوقين بسهولة شرح سبب نجاح القرار ، وما الذي أثر على نجاح أو فشل الحملات الإعلانية ، وما الذي يمكن القيام به بشكل أفضل ، وما إلى ذلك.

علاوة على ذلك ، مع مشهد الوسائط الرقمية سريع النمو ، يستخدم العملاء المزيد والمزيد من قنوات الوسائط ويتوقعون نهجًا مخصصًا مدعومًا بالبيانات حتى يتمكنوا من الحصول على توصيات دقيقة. من غير المعقول تجاهل قدرات تحليلات التسويق ، لا سيما بالنظر إلى أن أكثر من 80٪ من ميزانيات التسويق تعتمد على القنوات الرقمية لجذب العملاء. يبدو الأمر كما لو كان لديك سيارة فيراري قوية في المرآب الخاص بك وكنت خائفًا من قيادتها!

ومع ذلك ، فإن تنفيذ هذا النهج المنطقي والمباشر أمر معقد: بالنسبة للمديرين التنفيذيين والمتخصصين في التسويق لتطبيق البيانات التي تم جمعها ، يجب أن يثقوا بها . وهنا يكمن أصل كل المشاكل.

ما الذي يمكن فعله لتحسين جودة البيانات التي يتم جمعها من جميع القنوات التي يعمل معها المسوقون وزيادة الثقة في نتائج البيانات؟ منع الأخطاء من الظهور!

هناك ثلاث مراحل تظهر فيها أخطاء البيانات عادةً:

1. تخطيط القياس
2. جمع البيانات وإعدادها (التطبيع)
3. إنشاء التقرير

ملحوظة! في كل مرحلة من هذه المراحل ، يمكن أن يتم التعامل مع البيانات بشكل خاطئ بسبب العوامل البشرية.

لنلقِ نظرة على ما يمكن فعله لمنع ظهور الأخطاء. بعد كل شيء ، من الأسهل بكثير منع الأخطاء بدلاً من البحث عن الأخطاء وتناقضات البيانات في نظام الإبلاغ بأكمله.

تبدو الخطوة الأولى في التعامل مع البيانات سهلة للغاية - عليك التخطيط لجمع كل البيانات التسويقية التي تحتاجها. ومع ذلك ، غالبًا ما يتم التخطيط لجمع البيانات لمهمة محددة فقط ، لذلك قد لا يكون لديك بيانات كافية للمهام الجديدة التي تقوم بها أو المشاريع الجديدة التي تبدأها. لذلك ، يعد تخطي خطوة التخطيط غير معقول. يقوم فريق OWOX دائمًا بإجراء تحليل سريع قبل بدء العمل في المشروع. لماذا ا؟ لتحديد الاختناقات المحتملة في جمع البيانات. في بعض الأحيان ، يطور الفريق أنظمة كاملة من المقاييس ويعدّد جميع المعلمات الممكنة.

يتمثل التحدي في جمع جميع البيانات المجزأة من جميع مصادر البيانات (منصات إعلانية مختلفة وخدمات تعمل معها) وجعل هذه البيانات تعمل من أجلك.

يؤدي غياب مرحلة التخطيط هذه ، أو النهج غير المنظم ، إلى إعادة تكوين نقل المعرفات بينما لا تتوفر البيانات التاريخية. إذا لم يكن لديك جميع البيانات ، فستستند قراراتك وإجراءاتك إلى معلومات غير صحيحة أو غير كاملة. لتجنب ذلك ، عليك مراعاة جميع نقاط اتصال العملاء من خلال جمع:

• بيانات سلوك المستخدم من موقع الويب الخاص بك و / أو التطبيق
• بيانات التكلفة من منصات الإعلان
• تتبع المكالمات وروبوتات الدردشة وبيانات البريد الإلكتروني
• بيانات المبيعات الفعلية من أنظمة CRM / ERP الخاصة بك ، إلخ.

الأخطاء الرئيسية التي يمكن أن تظهر في هذه المرحلة هي نتيجة:

• الحصول على بيانات مجمعة ومعاينة . البيانات المأخوذة من العينات هي بيانات معممة تحدث عندما يتم تحليل جزء فقط من البيانات واستخدامه لإعداد التقارير. دعنا نتخيل أن لديك كيلو من التفاح ومهمتك هي أن تقرر ما إذا كانت هذه التفاح جيدة أم فاسدة. إذا كنت تستخدم عينات من البيانات (تفاحتان أو ثلاث من المجموعة الكاملة) ، يمكنك أن تقرر أن هذا الكيلوغرام ذو جودة ممتازة في حين أن جميع أنواع التفاح الأخرى التي لم تأخذ عينات منها فاسدة.

لماذا يحدث هذا؟ نظرًا لأن معالجة صفائف البيانات الضخمة في أقصر وقت ممكن هي مهمة معقدة وكثيفة الموارد ، فإن الأنظمة تعالج البيانات بسرعة باستخدام أخذ عينات البيانات والتجميع والتصفية لإنشاء التقارير بأسرع ما يمكن.

كيف تؤثر على جودة البيانات والتقرير؟ من الواضح ، بشكل سيء. لا يمكن اتخاذ القرارات الذكية بناءً على عينة بيانات صغيرة فقط. على سبيل المثال ، قد لا ترى حملة إعلانية مربحة وقد تقوم بإيقاف تشغيلها بسبب البيانات المشوهة في أحد التقارير.

كيف يمكنك تحديد هذه المشكلة؟ في واجهة Google Analytics ، سترى رسالة في الجزء العلوي من التقرير تفيد بأن هذا التقرير يعتمد على N٪ من الجلسات .

إذا كنت ترغب في الحصول على تقارير يمكنك الوثوق بها ، فمن الضروري الحصول على بيانات أولية غير مستندة إلى عينات. لذلك بعد اتخاذ قرار بشأن جميع مصادر البيانات ، من الأفضل استخدام الموصلات التي تجمع البيانات الأولية تلقائيًا وتتحقق بانتظام من اكتمال البيانات.

• الحصول على بيانات غير كاملة وغير صحيحة من واجهة برمجة تطبيقات خدمة إعلانية . لماذا يحدث هذا؟ تجمع الخدمات الإعلانية الكثير من البيانات حول المستخدمين وسلوكهم ؛ ومع ذلك ، أثناء نقل البيانات ، قد تظهر أخطاء مثل مضاعفة البيانات أو فقدان البيانات أو التناقضات أثناء التحديث بأثر رجعي. كيف يؤثر ذلك على جودة بياناتك وتقاريرك؟ يتم نقل هذه الأخطاء إلى تقارير ، ونتيجة لذلك ، من المستحيل ببساطة اتخاذ القرارات الصحيحة بسبب التقارير غير الدقيقة.

كيفية إصلاح هذه المشكلة؟ نظرًا لأنه من المستحيل التحكم في الكود بشكل مباشر عند العمل مع واجهات برمجة التطبيقات ، فقد يكون من الصعب التفاعل مع الخدمات. نوصي بشدة باستخدام أدوات استيراد البيانات التي تدعم تغييرات API. في حالة عدم توفر البيانات ، يمكن لهذه الأدوات إظهار الفجوات الموجودة في البيانات وتنزيل البيانات بعد ذلك.

أين أخزن كل هذه المعلومات؟

إذا كنت ترغب في تخزين كل بايت من البيانات على الخوادم الخاصة بك ، فسوف يكلفك ذلك ثروة. نوصي باستخدام الحلول السحابية ، لأنها ستوفر مواردك وتوفر الوصول إلى البيانات على مستوى العالم. بدون شك ، فإن أفضل خيار في السوق يأخذ في الاعتبار احتياجات المسوقين هو Google BigQuery. يمكنك استخدام هذه الخدمة السحابية لتخزين البيانات الأولية من مواقع الويب وأنظمة CRM ومنصات الإعلانات وما إلى ذلك.

في الأساس ، فإن أفضل خيار لتجنب الأخطاء في جمع البيانات هو عدم جمع البيانات يدويًا أبدًا. اليوم ، هناك الكثير من حلول برامج التسويق مثل OWOX BI التي تجمع البيانات تلقائيًا في مستودع بيانات (أو بحيرة بيانات) من خدمات ومواقع مختلفة.

لسنوات عديدة ، كان التسويق يعتمد على بيانات الطرف الثالث. لكن الآن الشركات الكبيرة المؤثرة مثل Google و Apple تغير طريقة استخدامهم للبيانات الشخصية. قريبًا ، سيتخلى العالم عن ملفات تعريف ارتباط الطرف الثالث. بالنسبة للمسوقين ، هذا يعني جمع البيانات المعقدة وفقدان الكثير من البيانات القيمة حول أنشطة المستخدم في نقاط اتصال مختلفة. ما الذي يمكن فعله للحفاظ على أدائك؟ أولاً وقبل كل شيء ، عليك التركيز على جمع بيانات الطرف الأول والطرف الثاني. ثانيًا ، يجب أن تكون مستعدًا لاستخدام بحيرات البيانات ، حيث إن البيانات المخزنة في هذه البحيرات هي فقط التي تمتلكها وتتحكم فيها (وليس من خلال منصات إعلانية). نظرًا للتحديثات في منتجات Google (Google Analytics 4 ، مبادرة Privacy Sandbox) ، نوصي باستخدام Google BigQuery ، نظرًا لأن الإصدار الجديد من Google Analytics يحتوي على تكامل أصلي مع GBQ ويوفر عمليات تصدير كاملة للبيانات.

الخطوة الثانية بعد جمع كافة البيانات هي الاستفادة منها. ومع ذلك ، لا يمكنك فعل ذلك على الفور. من المستحيل التعامل مع البيانات حتى يتم تحضيرها (تطبيعها). لماذا هذا؟ البيانات من منصات / خدمات إعلانية مختلفة لها هياكل مختلفة وبأشكال وعملات مختلفة. لتكون قادرًا على إنشاء التقارير ، تحتاج إلى تنظيم بياناتك وتحديثها واكتمالها.

أثناء محاولة تطبيع البيانات ، قد تواجه تحديات تتعلق بما يلي:

• تنسيقات البيانات المختلفة والهياكل ومستويات التفاصيل. لماذا هذا هو الحال؟ تستخدم الخدمات المختلفة أنظمة مختلفة لتحميل البيانات. على سبيل المثال ، قد تحتوي إحدى الخدمات الإعلانية على عمود يسمى اسم المنتج ، بينما تحتوي خدمة إعلانية أخرى على عمود يسمى فئة المنتج .

كيف يؤثر ذلك على جودة البيانات والتقارير؟ من المستحيل ببساطة إنشاء تقارير إذا كانت البيانات في هياكل مختلفة.

كيفية إصلاح هذه المشكلة؟ قبل تحليل البيانات ، يجب تحويلها إلى تنسيق واحد ؛ وإلا فلن يخرج أي شيء جيد من تحليلك. على سبيل المثال ، يجب عليك دمج بيانات جلسة المستخدم مع بيانات تكلفة الإعلان لقياس تأثير كل مصدر حركة مرور أو قناة تسويق معينة ومعرفة الحملات الإعلانية التي تجلب لك المزيد من الإيرادات.

• عملات مختلفة. تستخدم الخدمات الإعلانية المختلفة عملات مختلفة ، وللحصول على الأرقام الصحيحة في تقاريرك ، يجب عليك دائمًا التحقق من العملة المستخدمة وتحويل جميع العملات إلى عملة أساسية واحدة.
• تبعيات الإدراج والتحديث والحذف. أثناء التخلص من البيانات غير المهيكلة لتكون موحدة تمامًا في جميع السجلات والحقول ، قد تظهر العديد من الآثار الجانبية غير المرغوب فيها.

كيف تؤثر هذه التبعيات على جودة البيانات والتقارير؟ النتيجة الأكثر شيوعًا لمثل هذه الأخطاء هي أن النظام يتجاهل البيانات ولا يؤخذ في الاعتبار عند إنشاء التقارير ، مما يجعل التقارير نفسها خاطئة. على سبيل المثال ، لنفترض أن لدينا كائن جلسات وكائن إعلانات . في الجلسات ، لدينا بيانات للأيام من 10 إلى 20 ، وفي الإعلانات توجد بيانات من 10 إلى 15 يومًا (لسبب ما ، لا توجد بيانات تكلفة للأيام من 16 إلى 20). وفقًا لذلك ، إما أن نفقد البيانات من الإعلانات للأيام من 16 إلى 20 أو ستتوفر بيانات الجلسات للأيام من 10 إلى 15 فقط.

كيفية إصلاح هذه المشكلة؟ إذا كان المستخدم لا يعرف خصائص دمج البيانات ولا يتحقق من البيانات التي يتعامل معها ، فإن احتمال ارتكاب خطأ مرتفع للغاية. لذلك ، فإن الحل هو التحقق من بياناتك قبل استخدامها.

ملحوظة! تطبيع البيانات هو "عمل قرد" يدوي وروتيني لا يلهم كثيرًا ويمنع المحللين من استخلاص الأفكار. عادة ما تستغرق صعوبات التطبيع ما يصل إلى 50٪ من وقت عمل المحلل. ولنكن صادقين: إنه محبط للغاية. لمنع حدوث ذلك ، استخدم أدوات الأتمتة!

الطريقة المثلى للخروج هي تطبيق حلول آلية يمكنها جمع جودة بياناتك وتنظيفها وتطبيعها ومراقبتها بحيث تكون جاهزة للأعمال. البديل الأفضل هو إذا كان موصل البيانات الذي اخترته يمكنه القيام بكل ذلك من أجلك ، كما تفعل منصة OWOX BI المتكاملة. بمساعدة OWOX BI ، يمكنك بسهولة مواجهة جميع التحديات التي تنتظر المسوقين والمحللين والحصول على بيانات جاهزة للأعمال يمكنك الوثوق بها.

لن تزعجك أخطاء جمع البيانات وتسويتها أبدًا مع OWOX BI. توفر هذه الخدمة وقتك الثمين وتتعامل مع:

• جمع البيانات. احصل على جميع البيانات التي تحتاجها من Google Analytics والخدمات الإعلانية وموقع الويب الخاص بك والمتجرك غير المتصل بالإنترنت وخدمات تتبع المكالمات وأنظمة CRM في Google BigQuery. يسمح لك OWOX BI بالحصول على تقارير دون أخذ عينات من أي معلمات متاحة. تجمع الخدمة البيانات الأولية وتحذرك في حالة حدوث أخطاء في نقل بيانات واجهة برمجة التطبيقات. كل ما عليك فعله هو توفير الوصول إلى مصادر البيانات واختيار البيانات التي تريد جمعها.
• مراقبة البيانات. يمكنك دائمًا معرفة مكان وجود تناقضات في البيانات ، وأثناء أي فترة ، ومدى أهميتها بمساعدة OWOX BI. يقارن كمية البيانات في مشروع BigQuery يوميًا من خلال النتائج والجلسات والمستخدمين والمعاملات مع Google Analytics ويشير إلى وجود اختلافات كبيرة.
• تطبيع البيانات. يساعدك OWOX BI في تنظيف البيانات وإلغاء تكرارها وتحديثها بالإضافة إلى تحويل التكاليف إلى عملة أساسية واحدة ومراقبة مدى صلة البيانات. أيضًا ، يمكن لـ OWOX BI تحديد الأخطاء في علامات UTM مثل المعلمات الديناميكية غير المدعومة أو أخطاء بناء الجملة أو النقص التام في علامات UTM الإلزامية.

باستخدام OWOX BI ، يمكنك جمع بيانات التسويق لتقارير عن أي تعقيد في التخزين السحابي الآمن BigQuery من Google ، وهو الخيار الأفضل لاحتياجات التسويق.

وفقًا للاستطلاعات ، يجد 84٪ من جهات التسويق صعوبة في الوصول إلى البيانات والرؤى ، بينما يعتقد 86٪ أنهم بحاجة إلى أدوات أفضل للحصول عليها. ببساطة ، يريد المسوقون الحصول على تقرير بمجرد أن يفكروا فيه. يستفيد العمل عندما يقوم فريق التسويق بتنفيذ الرؤى بينما يقوم فريق التحليلات باستخراجها. ومع المزيد والمزيد من بيانات سلوك المستخدم التي يجمعها المسوقون ، يجب أن يكون من السهل الحصول على رؤى مفيدة. ومع ذلك ، في الممارسة العملية ، غالبًا ما تعمل الأشياء في الاتجاه المعاكس تمامًا.

بعد التعامل مع العقبات في مستويات جمع البيانات وإعدادها ، لا تزال هناك بعض الصعوبات الأخرى في إنشاء التقارير مثل:

• اتخاذ القرارنموذج الإحالة المطلوب استخدامه. لا توجد إجابة صحيحة ، لأن النماذج المختلفة مطلوبة لمهام مختلفة. أيضًا ، يجب أن تضع في اعتبارك خصوصيات عملك. يمكن أن تساعدك النظرة العامة التفصيلية على جميع نماذج الإحالة في السوق في اختيار النموذج الأفضل لك.
• اتخاذ القرارأي تقرير لاستخدام خدمة البناء. اختر خدمة يمكنها بسهولة توفير تصورات للبيانات مفهومة ويمكنها تحديث التقارير تلقائيًا. يرجى ملاحظة أنه على الرغم من أن خدمات تصور البيانات مثل Google Data Studio يمكن أن تعمل مع أكثر من مصدرين للبيانات ، فلا يزال من غير الممكن استخدامها لدمج البيانات وتحويلها. إذا كنت ترغب في إنشاء تقرير استنادًا إلى العديد من مصادر البيانات ، فيجب عليك أولاً جمع جميع البيانات الضرورية في بحيرة بيانات (مثل Google BigQuery).

كلما ازداد تعقيد النظام البيئي لإعداد التقارير بالكامل (خاصة بالنسبة للشركات التجارية) وكلما تم إنشاء المزيد من التقارير واستعلامات SQL ، زادت سهولة تعطل النظام. بصرف النظر عن أخطاء البيانات الواقعية ، قد تظهر أيضًا صعوبات مختلفة يمكن أن تؤدي إلى المزيد من الأخطاء أو استعلامات SQL المعطلة أو سوء فهم البيانات المجمعة وإساءة استخدامها .

• عدد كبير جدًا من التعديلات على التقارير (و / أو استعلامات SQL) في فترة زمنية قصيرة. لماذا يحدث هذا؟ في بنية التقارير الكلاسيكية ، كانت هناك مجموعة بيانات تحت كل تقرير تم إنشاؤها باستخدام استعلامات SQL ولم يتغير شيء. ولكن اليوم ، يتم تغيير استعلامات SQL هذه وتحريرها بين الحين والآخر. كيف يؤثر ذلك على جودة البيانات والتقارير؟ هناك العديد من التغييرات التي تجعل من السهل نسيان التغييرات التي تم إجراؤها ومتى تم إجراؤها. هذا يعني أنه لا يتم تطبيق عمليات التحرير على مستوى مجموعة بيانات واحدة على مجموعة بيانات أخرى.
• تتغير المتطلبات باستمرار (والانتقال إلى إصدار جديد من Google Analytics 4 وقيود استخدام البيانات لا تجعل الأمر أسهل). لماذا يحدث هذا؟ في حين تتزايد الحاجة إلى تقارير مختلفة ، يحتاج المحللون إلى إنشاء مجموعات بيانات وتطبيع البيانات وكتابة استعلامات SQL لكل تقرير. كيف تؤثر على جودة البيانات والتقارير؟ عندما يتغير معنى كائن ما - على سبيل المثال ، ما يُفهم على أنه تغيير في زيارة موقع ويب بدلاً من إصدار أمر - يكون من الصعب تذكر ما يجب تغييره حتى تظل البيانات دقيقة وصحيحة في كل تقرير.
• عملية إبلاغ طويلة. لماذا يحدث هذا؟ المحللون مثقلون دائمًا ويتعين على جهات التسويق انتظار التقارير. علاوة على ذلك ، وفقًا للدراسات ، يستغرق إنشاء لوحة تحكم واحدة في المتوسط ​​4.5 يومًا ، بحد أدنى ثلاث تكرارات ، والأهم من ذلك ، حوالي 18000 دولار. كيف يؤثر ذلك على جودة البيانات والتقارير؟ لا تتاح للمسوقين الفرصة للعثور على إجابات فورية لجميع أنواع الأسئلة المتعلقة بماذا ولماذا ومتى وأين لحظة ظهورها. نتيجة لذلك ، يتم اتخاذ القرارات على أساس الحدس أو بيانات غير كاملة وغير صحيحة.
• صعوبة في فهم البيانات. لماذا يحدث هذا؟ يعمل الأشخاص المختلفون بنفس التقارير ، ولا يوجد دائمًا نفس المعنى وراء مقياس معين ومعلمة معينة. على سبيل المثال ، في التقارير المختلفة ، يمكن أن يعني مقياس المستخدم مستخدمًا مسجلاً بدون مشتريات أو عميل عائد. كيف يؤثر ذلك على جودة البيانات والتقارير؟ عندما تتخذ قرارًا ، فإنك تحدد المستخدم بطريقة واحدة ، ولكن ليس هناك ما يضمن أن التقرير الذي تشير إليه يعرف المستخدم بنفس الطريقة.

يمكن توضيح كل هذه العوامل من خلال مثال واحد: ممارسة لعبة الهمس في الممر . يبدو أن بيانات المدخلات الخاصة بك صحيحة وذات صلة ، ولكن النتيجة لا تزال مغايرة تمامًا لما كان من المفترض أن تكون عليه.

إنها مهمة تمامًا جعل البيانات والتقارير جديرة بالثقة وقابلة للتطبيق. ومن بين المصاعب والعقبات الرئيسية التي تحول دون تحقيق هذا الهدف ما يلي:

• الحصول على بيانات محدثة وكاملة وعالية الجودة جاهزة للأعمال لإتاحة وقت المحللين للبحث عن مناطق المخاطر والنمو وإيجاد طرق جديدة للعمل مع البيانات.
• القدرة على إنشاء تقارير تسويقية في غضون دقائق حتى يتمكن المسوقون من اختبار الفرضيات بسرعة والبحث عن الأفكار.

لحسن الحظ ، توفر حلول التحليلات السحابية الحديثة للمسوقين والمحللين تقارير وبيانات يمكنهم الوثوق بها. إذا كنت ترغب في إنشاء تقارير يمكنك الوثوق بها - تقارير لا تنكسر ولا تستغرق أيامًا لإعدادها - يجب أن تحاول استخدام OWOX BI. إنها خدمة مصممة خصيصًا لاحتياجات إعداد التقارير التسويقية بناءً على بيانات كاملة وعالية الجودة. من خلال نهجها المدروس ، يمكن للمحللين اختبار الفرضيات والعثور على رؤى أسرع بخمس مرات.

يقوم OWOX BI بإضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول إلى البيانات لجميع المستخدمين ، بغض النظر عن خلفيتهم التقنية. توفر لك الخدمة عمليات آلية لجمع البيانات الجاهزة للأعمال وإعدادها ، مما يتيح لك إنشاء التقارير وتحريرها في دقائق. علاوة على ذلك ، يمكنك التوقف عن القلق بشأن الأخطاء في التقارير عند إجراء تغييرات ، لأنه مع OWOX BI ، لا تتعطل تقاريرك أبدًا!

يجعل OWOX BI الأمر أسهل من أي وقت مضى لإلغاء تأمين الرؤى المحاصرة في بياناتك وإنشاء تقارير يمكنك الوثوق بها. احجز عرضًا تجريبيًا مجانيًا لترى كيف تضمن OWOX BI جودة البيانات وكيف يمكنك الاستفادة من إدارة البيانات المؤتمتة بالكامل اليوم!

تحصل الشركة على أقصى قيمة من بياناتها عندما تكون هذه البيانات عالية الجودة وعندما يتمكن صانعو القرار من التصرف بسرعة بناءً على نتائج البيانات.

يكون المحلل أكثر قيمة عندما يعمل مع البيانات الجاهزة للأعمال ، ويمكنه الإجابة بسرعة على أسئلة العمل بمساعدة البيانات ، ويمكنه تقديم رؤى قابلة للتنفيذ. لم يعد عمل المحلل يدور حول قضاء الوقت في جمع البيانات وإعدادها ومواءمتها وكتابة استعلامات SQL.

تحتاج الشركة إلى استخدام أدوات الأتمتة مع بيانات جاهزة للأعمال للنمو بشكل أسرع من المنافسين الذين يستخدمون رؤى التسويق. البيانات عالية الجودة هي الأساس الذي يجب أن يُبنى عليه كل تقرير وقرار إداري. في حين أنه قد يكون هناك العديد من العقبات التي تحول دون الحصول على بيانات عالية الجودة يمكن الوثوق بها ، بدءًا من مرحلة جمع البيانات والانتقال إلى مرحلة إنشاء التقرير ، إلا أن القيام بذلك لا يزال ممكنًا.

ما الذي يمكن عمله للتغلب على هذه المشاكل؟

• منع الأخطاء عند جمع البيانات ، حيث أنه من الأسهل والأرخص إيقاف حدوث الأخطاء في المقام الأول بدلاً من التخفيف من عواقبها.
• تجنب احتمال حدوث خطأ ما باستخدام أكبر قدر ممكن من الأتمتة في مهام سير العمل. ناهيك عن أن أتمتة المهام اليدوية والقابلة للتكرار تمكن المتخصصين من التركيز على المزيد من الأنشطة ذات القيمة المضافة مثل تطوير رؤى بيانات قابلة للتنفيذ.