เหตุใดคุณจึงสามารถ (หรือไม่สามารถ) เชื่อถือรายงานของคุณได้

จากรายงานของ Harvard Business Review 90% ของผู้นำธุรกิจเชื่อว่าความรู้ด้านข้อมูลมีความสำคัญต่อความสำเร็จของบริษัท อย่างไรก็ตาม นักการตลาด 84% ประสบปัญหาในการเข้าถึงข้อมูลและข้อมูลเชิงลึก แดชบอร์ดและรายงานไม่แสดงภาพจริงและไม่สามารถเชื่อถือได้อย่างสุ่มสี่สุ่มห้า

ทำไมถึงเป็นเช่นนี้? ข้อมูลคุณภาพต่ำและข้อผิดพลาดของข้อมูลเป็นสาเหตุหลักที่ทำให้คุณไม่สามารถเชื่อถือรายงานการตลาดของคุณได้ จากการสำรวจของ Gartner "ผลกระทบทางการเงินโดยเฉลี่ยของคุณภาพข้อมูลที่ไม่ดีในองค์กรอยู่ที่ประมาณ 15 ล้านดอลลาร์ต่อปี"

ถ้าคุณไม่เชื่อถือแดชบอร์ดและข้อมูลที่สร้างขึ้น การตัดสินใจของฝ่ายบริหารจะไม่ขึ้นอยู่กับตัวเลขจริง และสำหรับธุรกิจ มันแย่มาก

ในบทความนี้ เราจะพูดถึงข้อผิดพลาดของข้อมูลที่เป็นไปได้ทั้งหมดและขั้นตอนที่อาจเกิดข้อผิดพลาดเหล่านั้น จากนั้นเราจะให้คำแนะนำเฉพาะแก่คุณในการหลีกเลี่ยง นี่คือรายการตรวจสอบของคุณสำหรับการปฏิเสธคุณภาพข้อมูลที่ไม่ดี!

หากคุณต้องการให้บริษัทของคุณประสบความสำเร็จ คุณต้องส่งเสริมผู้ใช้ทางธุรกิจด้วยข้อมูลเชิงลึกคุณภาพสูง ด้วยข้อมูลที่มีอยู่ทั้งหมด นักการตลาดสามารถอธิบายได้อย่างง่ายดายว่าเหตุใดการตัดสินใจจึงได้ผล สิ่งที่ส่งผลต่อความสำเร็จหรือความล้มเหลวของแคมเปญโฆษณา สิ่งที่สามารถทำได้ดีกว่า ฯลฯ

นอกจากนี้ ด้วยภูมิทัศน์ของสื่อดิจิทัลที่เติบโตอย่างรวดเร็ว ลูกค้าใช้ช่องทางสื่อมากขึ้นเรื่อยๆ และคาดหวังแนวทางที่เป็นส่วนตัวซึ่งได้รับการสนับสนุนจากข้อมูล เพื่อให้พวกเขาได้รับคำแนะนำที่แม่นยำ ไม่ควรละเลยความสามารถของการวิเคราะห์การตลาด โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อพิจารณาว่างบประมาณการตลาดมากกว่า 80% อาศัยช่องทางดิจิทัลในการดึงดูดลูกค้า ราวกับว่าคุณมีรถเฟอร์รารี่ทรงพลังอยู่ในโรงรถและไม่กล้าขับ!

อย่างไรก็ตาม การใช้วิธีการที่สมเหตุสมผลและตรงไปตรงมานี้มีความซับซ้อน: สำหรับผู้บริหารและผู้เชี่ยวชาญด้านการตลาด เพื่อนำข้อมูลที่รวบรวมมา พวกเขาต้องเชื่อถือ และรากเหง้าของปัญหาทั้งหมดอยู่ในนั้น

จะทำอะไรได้บ้างเพื่อปรับปรุงคุณภาพของข้อมูลที่รวบรวมจากทุกช่องทางที่นักการตลาดทำงานด้วย และเพิ่มความมั่นใจในการหาข้อมูล? ป้องกันความผิดพลาดไม่ให้ปรากฏ!

มีสามขั้นตอนที่ข้อผิดพลาดของข้อมูลมักจะเกิดขึ้น:

1. การวางแผนการวัด
2. การรวบรวมและเตรียมข้อมูล (การทำให้เป็นมาตรฐาน)
3. การสร้างรายงาน

บันทึก! ในแต่ละขั้นตอนเหล่านี้ ข้อมูลอาจถูกจัดการอย่างผิดพลาดเนื่องจากปัจจัยของมนุษย์

ลองดูสิ่งที่สามารถทำได้เพื่อหยุดข้อผิดพลาดไม่ให้ปรากฏ ท้ายที่สุด การป้องกันข้อผิดพลาดทำได้ง่ายกว่าการค้นหาข้อผิดพลาดและความคลาดเคลื่อนของข้อมูลทั่วทั้งระบบการรายงาน

ขั้นตอนแรกในการทำงานกับข้อมูลนั้นดูง่ายมาก คุณต้องวางแผนการรวบรวมข้อมูลทางการตลาดทั้งหมดที่คุณต้องการ อย่างไรก็ตาม การเก็บรวบรวมข้อมูลมักจะถูกวางแผนไว้สำหรับงานเฉพาะ ดังนั้นคุณอาจมีข้อมูลไม่เพียงพอสำหรับงานใหม่ที่คุณดำเนินการหรือโครงการใหม่ที่คุณเริ่ม ดังนั้น การข้ามขั้นตอนการวางแผนจึงไม่สมเหตุสมผล ทีมงาน OWOX มักจะทำการวิเคราะห์อย่างชัดแจ้งก่อนที่จะเริ่มทำงานในโครงการ ทำไม เพื่อระบุปัญหาคอขวดที่อาจเกิดขึ้นในการรวบรวมข้อมูล บางครั้งทีมงานยังพัฒนาระบบเมตริกทั้งหมดและระบุพารามิเตอร์ที่เป็นไปได้ทั้งหมด

ความท้าทายคือการรวบรวม ข้อมูลที่กระจัดกระจายทั้งหมดจากแหล่งข้อมูลทั้งหมด (แพลตฟอร์มโฆษณาและบริการต่างๆ ที่คุณทำงานด้วย) และทำให้ข้อมูลนี้ใช้ได้ผลสำหรับคุณ

การไม่มีขั้นตอนการวางแผนนี้ หรือแนวทางที่ไม่มีโครงสร้าง นำไปสู่การกำหนดค่าการถ่ายโอนตัวระบุใหม่ในขณะที่ไม่มีข้อมูลในอดีต หากคุณไม่มีข้อมูลทั้งหมด การตัดสินใจและการกระทำของคุณจะขึ้นอยู่กับข้อมูลที่ไม่ถูกต้องหรือไม่สมบูรณ์ เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหานี้ คุณต้องคำนึงถึงจุดสัมผัสของลูกค้าทั้งหมดด้วยการรวบรวม:

• ข้อมูลพฤติกรรมผู้ใช้จากเว็บไซต์และ/หรือแอปพลิเคชันของคุณ
• ข้อมูลค่าใช้จ่ายจากแพลตฟอร์มโฆษณา
• ติดตามการโทร แชทบอท และข้อมูลอีเมล
• ข้อมูลการขายจริงจากระบบ CRM/ERP ของคุณ ฯลฯ

ข้อผิดพลาดหลักที่สามารถปรากฏในขั้นตอนนี้เป็นผลมาจาก:

• กำลัง รวบรวม ข้อมูลตัวอย่าง ข้อมูลตัวอย่างเป็นข้อมูลทั่วไปที่เกิดขึ้นเมื่อวิเคราะห์และใช้ข้อมูลเพียงบางส่วนสำหรับการรายงาน สมมติว่าคุณมีแอปเปิ้ลหนึ่งกิโลกรัม และงานของคุณคือตัดสินใจว่าแอปเปิ้ลเหล่านี้ดีหรือเน่าเสีย หากคุณใช้ข้อมูลตัวอย่าง (แอปเปิ้ลสองหรือสามลูกจากทั้งพวง) คุณสามารถตัดสินใจได้ว่ากิโลกรัมนี้มีคุณภาพดีเยี่ยม โดยที่จริงแล้วแอปเปิ้ลอื่นๆ ทั้งหมดที่คุณไม่ได้สุ่มตัวอย่างนั้นเน่าเสีย

ทำไมสิ่งนี้ถึงเกิดขึ้น? เนื่องจากการประมวลผลอาร์เรย์ข้อมูลขนาดใหญ่ในเวลาที่สั้นที่สุดเป็นงานที่ซับซ้อนและใช้ทรัพยากรมาก ระบบจึงประมวลผลข้อมูลอย่างรวดเร็วโดยใช้การสุ่มตัวอย่างข้อมูล การรวมกลุ่ม และการกรองเพื่อสร้างรายงานโดยเร็วที่สุด

ส่งผลต่อข้อมูลและคุณภาพของรายงานอย่างไร เห็นได้ชัดว่าไม่ดี การตัดสินใจที่ชาญฉลาดนั้นไม่สามารถทำได้โดยอาศัยเพียงตัวอย่างข้อมูลเพียงเล็กน้อย ตัวอย่างเช่น คุณอาจไม่เห็นแคมเปญโฆษณาที่สร้างผลกำไร และอาจปิดแคมเปญดังกล่าวเนื่องจากข้อมูลที่บิดเบี้ยวในรายงาน

คุณจะระบุปัญหานี้ได้อย่างไร ในอินเทอร์เฟซของ Google Analytics คุณจะเห็นข้อความที่ด้านบนของรายงานที่ระบุว่า รายงานนี้อิงตาม N% ของเซสชัน

หากคุณต้องการมีรายงานที่เชื่อถือได้ คุณต้องรับข้อมูลดิบที่ไม่ได้เก็บตัวอย่าง ดังนั้น หลังจากตัดสินใจเลือกแหล่งข้อมูลทั้งหมดแล้ว คุณจำเป็นต้องใช้ตัวเชื่อมต่อที่รวบรวมข้อมูลดิบโดยอัตโนมัติและตรวจสอบความสมบูรณ์ของข้อมูลอย่างสม่ำเสมอ

• รับ ข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์และไม่ถูกต้องจาก API ของบริการโฆษณา ทำไมสิ่งนี้ถึงเกิดขึ้น? บริการโฆษณารวบรวมข้อมูลจำนวนมากเกี่ยวกับผู้ใช้และพฤติกรรมของผู้ใช้ อย่างไรก็ตาม ขณะส่งข้อมูล ข้อผิดพลาด เช่น ข้อมูลทวีคูณ การสูญหายของข้อมูล หรือความคลาดเคลื่อนระหว่างการปรับปรุงย้อนหลังอาจปรากฏขึ้น สิ่งนี้ส่งผลต่อคุณภาพของข้อมูลและรายงานของคุณอย่างไร ข้อผิดพลาดเหล่านี้จะถูกโอนไปยังรายงาน และด้วยเหตุนี้ จึงเป็นไปไม่ได้เลยที่จะตัดสินใจอย่างถูกต้องเนื่องจากการรายงานที่ไม่ถูกต้อง

จะแก้ไขปัญหานี้ได้อย่างไร? เนื่องจากเป็นไปไม่ได้ที่จะควบคุมโค้ดโดยตรงเมื่อทำงานกับ API จึงอาจโต้ตอบกับบริการได้ยาก เราขอแนะนำอย่างยิ่งให้ใช้เครื่องมือนำเข้าข้อมูลที่รองรับการเปลี่ยนแปลง API ในกรณีที่ไม่มีข้อมูล เครื่องมือเหล่านี้สามารถแสดงช่องว่างข้อมูลที่มีอยู่และดาวน์โหลดข้อมูลได้ในภายหลัง

ฉันจะจัดเก็บข้อมูลทั้งหมดนี้ได้ที่ไหน

หากคุณต้องการจัดเก็บข้อมูลทุกไบต์บนเซิร์ฟเวอร์ของคุณเอง คุณจะต้องเสียเงินเป็นจำนวนมาก เราขอแนะนำให้ใช้โซลูชันระบบคลาวด์ เนื่องจากจะช่วยประหยัดทรัพยากรของคุณและให้การเข้าถึงข้อมูลทั่วโลก โดยปราศจากคำถาม ตัวเลือกที่ดีที่สุดในตลาดที่คำนึงถึงความต้องการของนักการตลาดคือ Google BigQuery คุณสามารถใช้บริการคลาวด์นี้เพื่อจัดเก็บข้อมูลดิบจากเว็บไซต์ ระบบ CRM แพลตฟอร์มโฆษณา ฯลฯ

โดยพื้นฐานแล้ว ตัวเลือกที่ดีที่สุดในการหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดในการรวบรวมข้อมูลคืออย่ารวบรวมข้อมูลด้วยตนเองเลย วันนี้ มีโซลูชันซอฟต์แวร์การตลาดมากมาย เช่น OWOX BI ที่รวบรวมข้อมูลโดยอัตโนมัติไปยังคลังข้อมูล (หรือ data lake) จากบริการและเว็บไซต์ต่างๆ

เป็นเวลาหลายปีที่การตลาดขึ้นอยู่กับข้อมูลของบุคคลที่สาม แต่ตอนนี้บริษัทที่มีอิทธิพลรายใหญ่ เช่น Google และ Apple กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีการใช้ข้อมูลส่วนบุคคล ในไม่ช้า โลกจะละทิ้งคุกกี้ของบุคคลที่สาม สำหรับนักการตลาด นี่หมายถึงการรวบรวมข้อมูลที่ซับซ้อนและสูญเสียข้อมูลอันมีค่ามากมายเกี่ยวกับกิจกรรมของผู้ใช้ที่จุดติดต่อต่างๆ สิ่งที่สามารถทำได้เพื่อรักษาประสิทธิภาพของคุณ? ก่อนอื่น คุณต้องมุ่งเน้นไปที่การรวบรวมข้อมูลของบุคคลที่หนึ่งและบุคคลที่สาม ประการที่สอง คุณควรเตรียมพร้อมที่จะใช้ data lake เนื่องจากคุณเป็นเจ้าของและควบคุมเฉพาะข้อมูลที่เก็บไว้ในทะเลสาบดังกล่าวเท่านั้น (ไม่ใช่โดยแพลตฟอร์มโฆษณา) เนื่องจากการอัปเดตในผลิตภัณฑ์ของ Google (Google Analytics 4 ซึ่งเป็นโครงการริเริ่มแซนด์บ็อกซ์ความเป็นส่วนตัว) เราขอแนะนำให้ใช้ Google BigQuery เนื่องจากเวอร์ชันใหม่ของ Google Analytics มีการผสานรวมกับ GBQ และให้การส่งออกข้อมูลทั้งหมด

ขั้นตอนที่สองหลังจากรวบรวมข้อมูลทั้งหมดคือการนำไปใช้ อย่างไรก็ตาม คุณไม่สามารถทำอย่างนั้นได้ในทันที ข้อมูลไม่สามารถใช้งานได้จนกว่าจะมีการจัดเตรียม (ทำให้เป็นมาตรฐาน) เหตุผลที่เป็นเช่นนั้น? ข้อมูลจากแพลตฟอร์ม/บริการโฆษณาที่แตกต่างกันมีโครงสร้างที่แตกต่างกันและอยู่ในรูปแบบและสกุลเงินที่แตกต่างกัน หากต้องการสร้างรายงาน คุณต้องมีการจัดโครงสร้าง อัปเดต และสมบูรณ์ข้อมูลของคุณ

ขณะพยายามทำให้ข้อมูลเป็นปกติ คุณอาจพบกับความท้าทายที่เกี่ยวข้องกับ:

• รูปแบบข้อมูล โครงสร้าง และระดับรายละเอียดต่างๆ ทำไมถึงเป็นเช่นนี้? บริการต่างๆ ใช้รูปแบบที่แตกต่างกันในการอัปโหลดข้อมูล ตัวอย่างเช่น บริการโฆษณาหนึ่งอาจมีคอลัมน์ชื่อ Product name ในขณะที่อีกบริการหนึ่งมีคอลัมน์ชื่อ Product Category

สิ่งนี้ส่งผลต่อคุณภาพของข้อมูลและรายงานอย่างไร เป็นไปไม่ได้เลยที่จะสร้างรายงานหากข้อมูลอยู่ในโครงสร้างที่ต่างกัน

จะแก้ไขปัญหานี้ได้อย่างไร? ก่อนวิเคราะห์ข้อมูลจะต้องแปลงเป็นรูปแบบเดียว มิฉะนั้นจะไม่มีอะไรดีออกมาจากการวิเคราะห์ของคุณ ตัวอย่างเช่น คุณควรรวมข้อมูลเซสชันผู้ใช้กับข้อมูลค่าโฆษณาเพื่อวัดผลกระทบของแหล่งที่มาของการเข้าชมหรือช่องทางการตลาดแต่ละแห่ง และเพื่อดูว่าแคมเปญโฆษณาใดทำให้คุณมีรายได้มากขึ้น

• สกุลเงินต่างๆ บริการโฆษณาต่างๆ ใช้สกุลเงินต่างกัน และเพื่อให้ได้ตัวเลขที่ถูกต้องในรายงานของคุณ คุณควรตรวจสอบสกุลเงินที่ใช้อยู่เสมอ และแปลงสกุลเงินทั้งหมดให้เป็นสกุลเงินหลักเดียว
• การพึ่งพาการแทรก การอัปเดต และการลบ ในขณะที่กำจัดข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างให้มีความสม่ำเสมออย่างสมบูรณ์ในทุกระเบียนและฟิลด์ ผลข้างเคียงที่ไม่พึงประสงค์ต่างๆ อาจปรากฏขึ้น

การพึ่งพาเหล่านี้ส่งผลต่อคุณภาพของข้อมูลและรายงานอย่างไร ผลลัพธ์ที่พบบ่อยที่สุดของข้อผิดพลาดดังกล่าวคือระบบจะละทิ้งข้อมูลและจะไม่นำมาพิจารณาเมื่อสร้างรายงาน ซึ่งทำให้รายงานผิดพลาดด้วยตนเอง ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีวัตถุ เซสชัน และวัตถุ โฆษณา ใน sessions เรามีข้อมูลสำหรับวันที่ 10 ถึง 20 และใน โฆษณา จะมีข้อมูลจากวันที่ 10 ถึง 15 (ด้วยเหตุผลบางประการ จะไม่มีข้อมูลค่าใช้จ่ายสำหรับวันที่ 16 ถึง 20) ดังนั้น เราจึงสูญเสียข้อมูลจาก โฆษณา ในวันที่ 16 ถึง 20 หรือข้อมูลจาก เซสชัน จะใช้ได้ในวันที่ 10 ถึง 15 เท่านั้น

จะแก้ไขปัญหานี้ได้อย่างไร? หากผู้ใช้ไม่ทราบลักษณะเฉพาะของการผสานข้อมูลและไม่ตรวจสอบข้อมูลที่พวกเขาทำงานด้วย ความน่าจะเป็นที่จะเกิดข้อผิดพลาดนั้นสูงมาก ดังนั้น วิธีแก้ไขคือตรวจสอบข้อมูลของคุณก่อนใช้งาน

บันทึก! การปรับข้อมูลให้เป็นมาตรฐานเป็น "งานลิง" แบบใช้มือและเป็นประจำซึ่งไม่ค่อยสร้างแรงบันดาลใจและป้องกันไม่ให้นักวิเคราะห์ดึงข้อมูลเชิงลึก ปัญหาในการทำให้เป็นมาตรฐานมักใช้เวลาทำงานของนักวิเคราะห์ถึง 50% และบอกตามตรงว่ามันค่อนข้างน่าหงุดหงิด เพื่อป้องกันไม่ให้สิ่งนี้เกิดขึ้น ให้ใช้เครื่องมืออัตโนมัติ!

ทางออกที่สมบูรณ์แบบคือการใช้โซลูชันอัตโนมัติที่สามารถรวบรวม ล้าง ทำให้เป็นมาตรฐาน และตรวจสอบคุณภาพของข้อมูลของคุณ เพื่อให้พร้อมสำหรับธุรกิจ ตัวแปรที่ดียิ่งขึ้นไปอีกคือถ้าตัวเชื่อมต่อข้อมูลที่คุณเลือกสามารถทำทุกอย่างให้คุณได้ เช่นเดียวกับที่แพลตฟอร์ม OWOX BI แบบออลอินวันทำ ด้วยความช่วยเหลือของ OWOX BI คุณสามารถเผชิญกับความท้าทายทั้งหมดที่รอนักการตลาดและนักวิเคราะห์ และรับข้อมูลที่พร้อมสำหรับธุรกิจที่คุณเชื่อถือได้

ข้อผิดพลาดในการรวบรวมข้อมูลและการทำให้เป็นมาตรฐานจะไม่รบกวนคุณด้วย OWOX BI บริการนี้ช่วยให้คุณมีเวลาและการจัดการอันมีค่าของคุณ:

• การเก็บรวบรวมข้อมูล. รับข้อมูลทั้งหมดที่คุณต้องการจาก Google Analytics, บริการโฆษณา, เว็บไซต์ของคุณ, ร้านค้าออฟไลน์, บริการติดตามการโทร และระบบ CRM ลงใน Google BigQuery OWOX BI ช่วยให้คุณรับรายงานโดยไม่ต้องสุ่มตัวอย่างกับพารามิเตอร์ที่มีอยู่ บริการรวบรวมข้อมูลดิบและเตือนคุณในกรณีที่มีข้อผิดพลาดในการถ่ายโอนข้อมูลของ API สิ่งที่คุณต้องทำคือให้สิทธิ์เข้าถึงแหล่งข้อมูลและเลือกข้อมูลที่คุณต้องการรวบรวม
• การตรวจสอบข้อมูล คุณสามารถดูตำแหน่งที่คุณมีความคลาดเคลื่อนของข้อมูลได้เสมอ ในช่วงเวลาใด และมีความสำคัญเพียงใดด้วยความช่วยเหลือจาก OWOX BI โดยจะเปรียบเทียบปริมาณข้อมูลในโครงการ BigQuery ของคุณทุกวันตาม Hit เซสชัน ผู้ใช้ และธุรกรรมกับ Google Analytics และส่งสัญญาณถึงความคลาดเคลื่อนที่มีนัยสำคัญ
• การปรับข้อมูลให้เป็นมาตรฐาน OWOX BI ช่วยคุณในการทำความสะอาด ขจัดข้อมูลซ้ำซ้อน และอัปเดตข้อมูล ตลอดจนแปลงค่าใช้จ่ายเป็นสกุลเงินหลักเดียว และตรวจสอบความเกี่ยวข้องของข้อมูล นอกจากนี้ OWOX BI สามารถกำหนดข้อผิดพลาดในแท็ก UTM เช่น พารามิเตอร์ไดนามิกที่ไม่สนับสนุน ข้อผิดพลาดทางไวยากรณ์ หรือการขาดแท็ก UTM ที่บังคับโดยสิ้นเชิง

ด้วย OWOX BI คุณสามารถรวบรวมข้อมูลการตลาดสำหรับรายงานความซับซ้อนใดๆ ในที่เก็บข้อมูลบนคลาวด์ BigQuery ที่ปลอดภัยของ Google ซึ่งเป็นตัวเลือกที่ดีที่สุดสำหรับความต้องการด้านการตลาด

จากการสำรวจพบว่า 84% ของนักการตลาดมีปัญหาในการเข้าถึงข้อมูลและข้อมูลเชิงลึก ในขณะที่ 86% คิดว่าพวกเขาต้องการเครื่องมือที่ดีกว่าเพื่อให้ได้มาซึ่งข้อมูลเหล่านี้ พูดง่ายๆ ก็คือ นักการตลาดต้องการได้รับรายงานทันทีที่คิดเกี่ยวกับเรื่องนี้ ธุรกิจจะได้รับประโยชน์เมื่อทีมการตลาดใช้ข้อมูลเชิงลึกในขณะที่ทีมวิเคราะห์กำลังดึงข้อมูลเหล่านี้ และด้วยข้อมูลพฤติกรรมผู้ใช้ที่รวบรวมโดยนักการตลาดมากขึ้นเรื่อยๆ จึงควรได้รับข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์ได้ง่าย อย่างไรก็ตาม ในทางปฏิบัติ สิ่งต่าง ๆ มักจะทำงานตรงกันข้าม

หลังจากจัดการกับอุปสรรคในระดับการรวบรวมข้อมูลและการเตรียมข้อมูลแล้ว ยังมีปัญหาอื่นๆ ในการสร้างรายงาน เช่น

• กำลังตัดสินใจรูปแบบการระบุแหล่งที่มาที่จะใช้ ไม่มีคำตอบที่ถูกต้อง เนื่องจากต้องใช้แบบจำลองที่แตกต่างกันสำหรับงานที่แตกต่างกัน นอกจากนี้ คุณควรคำนึงถึงลักษณะเฉพาะของธุรกิจของคุณ ภาพรวมโดยละเอียดของรูปแบบการระบุแหล่งที่มาทั้งหมดในตลาดสามารถช่วยคุณเลือกรูปแบบที่เหมาะสมที่สุดสำหรับคุณ
• กำลังตัดสินใจซึ่งรายงานการให้บริการอาคารที่จะใช้ เลือกบริการที่สามารถให้การแสดงภาพข้อมูลที่เข้าใจได้ง่ายและสามารถอัปเดตรายงานได้โดยอัตโนมัติ โปรดทราบว่าแม้ว่าบริการแสดงภาพข้อมูล เช่น Google Data Studio สามารถทำงานกับแหล่งข้อมูลมากกว่า 2 แหล่ง แต่ก็ยังไม่สามารถใช้งานได้สำหรับการผสานและแปลงข้อมูล หากคุณต้องการสร้างรายงานตามแหล่งข้อมูลจำนวนมาก ก่อนอื่นคุณต้องรวบรวมข้อมูลที่จำเป็นทั้งหมดลงใน Data Lake (เช่น Google BigQuery)

ยิ่งระบบนิเวศการรายงานทั้งหมดมีความซับซ้อนมากขึ้น (โดยเฉพาะสำหรับธุรกิจระดับองค์กร) และยิ่งสร้างรายงานและการสืบค้น SQL มากเท่าใด ระบบก็จะยิ่งพังได้ง่ายขึ้นเท่านั้น นอกเหนือจากข้อผิดพลาดของข้อมูลที่เป็นข้อเท็จจริงแล้ว ยังอาจเกิดปัญหาต่างๆ ที่อาจนำไปสู่ข้อผิดพลาดมากขึ้น การสืบค้น SQL ที่ใช้งานไม่ได้ หรือ ความเข้าใจผิดและการใช้ข้อมูลที่รวบรวมในทางที่ผิด

• การแก้ไขรายงาน (และ/หรือคำสั่ง SQL) มากเกินไปในระยะเวลาอันสั้น ทำไมสิ่งนี้ถึงเกิดขึ้น? ในสถาปัตยกรรมการรายงานแบบคลาสสิก มีชุดข้อมูลอยู่ใต้รายงานแต่ละฉบับที่สร้างขึ้นโดยใช้การสืบค้น SQL และไม่มีอะไรเปลี่ยนแปลง แต่วันนี้ คิวรี SQL เหล่านี้มีการเปลี่ยนแปลงและแก้ไขเป็นระยะๆ สิ่งนี้ส่งผลต่อคุณภาพของข้อมูลและรายงานอย่างไร มีการเปลี่ยนแปลงมากมายจนลืมได้ง่ายว่ามีการเปลี่ยนแปลงอะไรบ้างและเมื่อใด ซึ่งหมายความว่าการแก้ไขที่ระดับของชุดข้อมูลหนึ่งจะไม่มีผลกับชุดข้อมูลอื่น
• ข้อกำหนดมีการเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา (และการเปลี่ยนไปใช้ Google Analytics 4 เวอร์ชันใหม่และข้อจำกัดการใช้ข้อมูลไม่ได้ทำให้ง่ายขึ้น) ทำไมสิ่งนี้ถึงเกิดขึ้น? ในขณะที่ความต้องการรายงานต่างๆ กำลังเพิ่มขึ้น นักวิเคราะห์จำเป็นต้องสร้างชุดข้อมูล ปรับข้อมูลให้เป็นมาตรฐาน และเขียนคำสั่ง SQL สำหรับแต่ละรายงาน ส่งผลต่อคุณภาพของข้อมูลและรายงานอย่างไร? เมื่อความหมายของออบเจกต์เปลี่ยนไป ตัวอย่างเช่น สิ่งที่เข้าใจได้เมื่อคอนเวอร์ชั่นเปลี่ยนการเข้าชมเว็บไซต์แทนที่จะทำการสั่งซื้อ เป็นการท้าทายที่จะจำสิ่งที่ต้องเปลี่ยนเพื่อให้ข้อมูลยังคงแม่นยำและถูกต้องในทุกรายงาน
• กระบวนการรายงานที่ยาวนาน ทำไมสิ่งนี้ถึงเกิดขึ้น? นักวิเคราะห์มักจะทำงานหนักเกินไปและนักการตลาดต้องรอรายงาน นอกจากนี้ จากการศึกษาพบว่า การสร้างแดชบอร์ดเดียวใช้เวลาเฉลี่ย 4.5 วัน ทำซ้ำอย่างน้อย 3 ครั้ง และที่สำคัญที่สุดคือประมาณ 18,000 ดอลลาร์ สิ่งนี้ส่งผลต่อคุณภาพของข้อมูลและรายงานอย่างไร นักการตลาดไม่มีโอกาสพบคำตอบในทันทีสำหรับคำถามทุกประเภท ว่า ทำไม เมื่อใด และ ที่ไหน ในช่วงเวลาที่พวกเขาเกิดขึ้น ด้วยเหตุนี้ การตัดสินใจจึงขึ้นอยู่กับสัญชาตญาณหรือข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์และไม่ถูกต้อง
• ความยากลำบากในการทำความเข้าใจข้อมูล ทำไมสิ่งนี้ถึงเกิดขึ้น? ต่างคนต่างทำงานกับรายงานเดียวกัน และไม่ได้มีความหมายเดียวกันเสมอไปที่อยู่เบื้องหลังตัวชี้วัดและพารามิเตอร์เฉพาะ ตัวอย่างเช่น ภายในรายงานต่างๆ ตัวชี้วัด ผู้ใช้ อาจหมายถึงผู้ใช้ที่ลงทะเบียนโดยไม่มีการซื้อหรือลูกค้าที่กลับมา สิ่งนี้ส่งผลต่อคุณภาพของข้อมูลและรายงานอย่างไร เมื่อคุณตัดสินใจ คุณจะกำหนดผู้ใช้ด้วยวิธีเดียว แต่ไม่มีการรับประกันว่ารายงานที่คุณกำลังอ้างอิงจะกำหนดผู้ใช้ในลักษณะเดียวกัน

ปัจจัยทั้งหมดเหล่านี้สามารถอธิบายได้ด้วยตัวอย่างหนึ่ง: การเล่นเกม กระซิบที่เลน ข้อมูลที่ป้อนของคุณดูเหมือนจะถูกต้องและเกี่ยวข้อง แต่ผลลัพธ์ก็ยังไม่ใช่สิ่งที่ควรจะเป็นทั้งหมด

การทำให้ข้อมูลและรายงานมีความน่าเชื่อถือและนำไปปฏิบัติได้ค่อนข้างเป็นงาน ท่ามกลางความเจ็บปวดและอุปสรรคสำคัญในการบรรลุเป้าหมายนี้มีดังต่อไปนี้:

• การเข้าถึงข้อมูลที่พร้อมสำหรับธุรกิจที่ทันสมัย ​​ครบถ้วนและมีคุณภาพสูง เพื่อให้นักวิเคราะห์มีเวลาว่างในการค้นหาโซนความเสี่ยงและการเติบโต และค้นหาแนวทางใหม่ๆ ในการทำงานกับข้อมูล
• สามารถสร้างรายงานการตลาดได้ภายในไม่กี่นาที เพื่อให้นักการตลาดสามารถทดสอบสมมติฐานได้อย่างรวดเร็วและค้นหาข้อมูลเชิงลึก

โชคดีที่โซลูชันการวิเคราะห์บนคลาวด์ที่ทันสมัยให้รายงานและข้อมูลที่สามารถเชื่อถือได้แก่นักการตลาดและนักวิเคราะห์ หากคุณต้องการสร้างรายงานที่คุณเชื่อถือได้ — รายงานที่ไม่เสียหายและไม่ต้องใช้เวลาหลายวันในการจัดเตรียม — คุณควรลองใช้ OWOX BI เป็นบริการที่ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับความต้องการการรายงานทางการตลาดโดยอิงจากข้อมูลที่สมบูรณ์และมีคุณภาพสูง ด้วยวิธีการที่รอบคอบ นักวิเคราะห์สามารถทดสอบสมมติฐานและค้นหาข้อมูลเชิงลึกได้เร็วกว่าถึงห้าเท่า

OWOX BI ทำให้การเข้าถึงข้อมูลเป็นประชาธิปไตยสำหรับผู้ใช้ทุกคน โดยไม่คำนึงถึงภูมิหลังทางเทคนิค บริการนี้มีกระบวนการอัตโนมัติสำหรับการรวบรวมและเตรียมข้อมูลที่พร้อมสำหรับธุรกิจ ช่วยให้คุณสร้างและแก้ไขรายงานได้ในเวลาไม่กี่นาที นอกจากนี้ คุณสามารถหยุดกังวลเกี่ยวกับข้อผิดพลาดในรายงานเมื่อคุณทำการเปลี่ยนแปลง เนื่องจากด้วย OWOX BI รายงานของคุณจะไม่เสียหาย!

OWOX BI ช่วยให้ปลดล็อกข้อมูลเชิงลึกที่ติดอยู่ในข้อมูลของคุณได้ง่ายขึ้นกว่าเดิม และสร้างรายงานที่คุณเชื่อถือได้ จองการสาธิตฟรีเพื่อดูว่า OWOX BI รับประกันคุณภาพข้อมูลได้อย่างไร และคุณจะได้รับประโยชน์จากการจัดการข้อมูลอัตโนมัติเต็มรูปแบบได้อย่างไรในวันนี้

บริษัทจะได้รับประโยชน์สูงสุดจากข้อมูลเมื่อข้อมูลนั้นมีคุณภาพสูงและผู้มีอำนาจตัดสินใจสามารถดำเนินการค้นหาข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว

นักวิเคราะห์มีค่ามากที่สุดเมื่อพวกเขาทำงานกับข้อมูลที่พร้อมสำหรับธุรกิจ สามารถตอบคำถามทางธุรกิจได้อย่างรวดเร็วด้วยความช่วยเหลือจากข้อมูล และสามารถนำข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้ งานของนักวิเคราะห์ไม่ได้เกี่ยวกับการใช้เวลารวบรวม จัดเตรียม และประสานข้อมูลและเขียนคำสั่ง SQL อีกต่อไป

บริษัทจำเป็นต้องใช้เครื่องมืออัตโนมัติที่มีข้อมูลจำลองที่พร้อมสำหรับธุรกิจ เพื่อให้เติบโตได้เร็วกว่าคู่แข่งโดยใช้ข้อมูลเชิงลึกทางการตลาด ข้อมูลคุณภาพสูงเป็นพื้นฐานในการสร้างรายงานและการตัดสินใจของฝ่ายบริหาร แม้ว่าจะมีอุปสรรคมากมายในการรับข้อมูลคุณภาพสูงที่สามารถเชื่อถือได้ เริ่มจากขั้นตอนการรวบรวมข้อมูลและไปจนถึงขั้นตอนการสร้างรายงาน การทำเช่นนี้ยังคงเป็นไปได้

จะทำอะไรได้บ้างเพื่อเอาชนะปัญหาเหล่านี้

• ป้องกันข้อผิดพลาดในการรวบรวมข้อมูล เนื่องจากง่ายกว่าและถูกกว่าในการหยุดข้อผิดพลาดตั้งแต่แรก มากกว่าที่จะบรรเทาผลที่ตามมา
• หลีกเลี่ยงความเป็นไปได้ที่จะเกิดข้อผิดพลาดโดยใช้ระบบอัตโนมัติในเวิร์กโฟลว์ให้มากที่สุด ไม่ต้องพูดถึงว่าการทำงานด้วยตนเองและงานที่ทำซ้ำได้โดยอัตโนมัติช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญสามารถมุ่งเน้นไปที่กิจกรรมที่มีมูลค่าเพิ่มมากขึ้น เช่น การพัฒนาข้อมูลเชิงลึกที่นำไปดำเนินการได้