Raporlarınıza neden güvenebilirsiniz (veya güvenemezsiniz)

Harvard Business Review'a göre, iş liderlerinin %90'ı veri okuryazarlığının şirket başarısı için çok önemli olduğuna inanıyor. Bununla birlikte, pazarlamacıların %84'ü verilere ve içgörülere erişmekte zorluk çekiyor. Gösterge tabloları ve raporlar gerçek resmi göstermez ve körü körüne güvenilemez.

Bu neden böyle? Düşük veri kalitesi ve veri hataları, pazarlama raporlarınıza güvenememenizin en önemli nedenleri arasındadır. Bir Gartner anketine göre, "düşük veri kalitesinin kuruluş üzerindeki ortalama finansal etkisinin yılda 15 milyon dolar olduğu tahmin ediliyor."

Gösterge tablolarınıza ve oluşturuldukları verilere güvenmiyorsanız, yönetim kararları gerçek sayılara dayalı olarak alınmaz. Ve işletmeler için bu korkunç.

Bu yazıda, olası tüm veri hatalarını ve bu hataların oluşabileceği aşamaları tartışıyoruz. Ardından, bunlardan nasıl kaçınacağınız konusunda size özel tavsiyelerde bulunuyoruz. İşte kötü veri kalitesine hayır demek için kontrol listeniz!

Şirketinizin başarılı olmasını istiyorsanız, iş kullanıcılarını yüksek kaliteli veri içgörüleriyle güçlendirmeniz gerekir. Eldeki tüm mevcut bilgilerle, pazarlamacılar bir kararın neden işe yaradığını, reklam kampanyalarının başarısını veya başarısızlığını neyin etkilediğini, neyin daha iyi yapılabileceğini vb. kolayca açıklayabilir.

Ayrıca, hızla büyüyen dijital medya ortamıyla birlikte müşteriler, giderek daha fazla medya kanalı kullanmakta ve kesin öneriler alabilmeleri için verilerle desteklenen kişiselleştirilmiş bir yaklaşım beklemektedir. Özellikle pazarlama bütçelerinin %80'inden fazlasının müşterileri çekmek için dijital kanallara dayandığını düşünürsek, pazarlama analitiğinin yeteneklerini göz ardı etmek mantıksızdır. Sanki garajınızda güçlü bir Ferrari varmış ve onu sürmekten korkuyormuşsunuz gibi!

Bununla birlikte, bu mantıklı ve anlaşılır yaklaşımı uygulamak karmaşıktır: yöneticiler ve pazarlama uzmanlarının toplanan verileri uygulayabilmeleri için ona güvenmeleri gerekir . Ve tüm sorunların kökü burada yatmaktadır.

Pazarlamacıların çalıştığı tüm kanallardan toplanan verilerin kalitesini iyileştirmek ve veri bulgularına olan güveni artırmak için ne yapılabilir? Hataların görünmesini önleyin!

Veri hatalarının genellikle ortaya çıktığı üç aşama vardır:

1. Ölçüm planlaması
2. Veri toplama ve hazırlama (normalleştirme)
3. Rapor oluşturma

Not! Bu aşamaların her birinde, veriler insan faktörleri nedeniyle yanlış işlenebilir.

Hataların görünmesini durdurmak için neler yapılabileceğine bakalım. Sonuçta, tüm raporlama sistemi boyunca hataları ve veri tutarsızlıklarını aramak yerine hataları önlemek çok daha kolaydır.

Verilerle çalışmanın ilk adımı oldukça kolay görünüyor – ihtiyacınız olan tüm pazarlama verilerinin toplanmasını planlamanız gerekiyor. Ancak, veri toplama genellikle yalnızca belirli bir görev için planlanır, bu nedenle üstlendiğiniz yeni görevler veya başladığınız yeni projeler için yeterli veriye sahip olmayabilirsiniz. Bu nedenle, planlama adımını atlamak mantıksız. OWOX ekibi, bir proje üzerinde çalışmaya başlamadan önce her zaman hızlı bir analiz yapar. Niye ya? Veri toplamadaki olası darboğazları belirlemek. Bazen ekip, tüm ölçüm sistemlerini geliştirir ve olası tüm parametreleri sıralar.

Buradaki zorluk, tüm veri kaynaklarından (birlikte çalıştığınız farklı reklam platformları ve hizmetler) tüm parçalanmış verileri toplamak ve bu verilerin sizin için çalışmasını sağlamaktır.

Bu planlama aşamasının olmaması veya yapılandırılmamış bir yaklaşım, geçmiş veriler mevcut değilken tanımlayıcıların transferinin yeniden yapılandırılmasına yol açar. Tüm verilere sahip değilseniz, kararlarınız ve eylemleriniz yanlış veya eksik bilgilere dayalı olacaktır. Bundan kaçınmak için, aşağıdakileri toplayarak tüm müşteri temas noktalarını hesaba katmanız gerekir:

• Web sitenizden ve/veya uygulamanızdan kullanıcı davranışı verileri
• Reklam platformlarından gelen maliyet verileri
• Çağrı izleme, sohbet robotu ve e-posta verileri
• CRM/ERP sistemlerinizden vb. gelen gerçek satış verileri.

Bu aşamada ortaya çıkabilecek ana hatalar aşağıdakilerin sonucudur:

• Birleştirilmiş, örneklenmiş veriler . Örneklenmiş veriler, verilerin yalnızca bir kısmı analiz edildiğinde ve raporlama için kullanıldığında ortaya çıkan genelleştirilmiş verilerdir. Diyelim ki bir kilo elmanız var ve göreviniz bu elmaların iyi mi yoksa çürük mü olduğuna karar vermek. Örneklenmiş verileri kullanırsanız (bütün gruptan iki veya üç elma), aslında örneklemediğiniz diğer tüm elmalar çürükken bu kilonun mükemmel kalitede olduğuna karar verebilirsiniz.

Bu neden oluyor? Çok büyük veri dizilerini mümkün olan en kısa sürede işlemek karmaşık ve yoğun kaynak gerektiren bir görev olduğundan, sistemler mümkün olduğunca hızlı raporlar oluşturmak için veri örnekleme, toplama ve filtreleme kullanarak verileri hızlı bir şekilde işler.

Verileri ve rapor kalitesini nasıl etkiler? Açıkçası, kötü. Sadece küçük bir veri örneğine dayanarak akıllı kararlar alınamaz. Örneğin, karlı bir reklam kampanyası göremeyebilir ve bir rapordaki çarpık veriler nedeniyle kapatabilirsiniz.

Bu sorunu nasıl tanımlayabilirsiniz? Google Analytics arayüzünde, raporun üst kısmında Bu rapor, oturumların %N'sine dayanmaktadır yazan bir mesaj göreceksiniz.

Güvenebileceğiniz raporlara sahip olmak istiyorsanız, ham örneklenmemiş verileri almanız şarttır. Bu nedenle, tüm veri kaynaklarına karar verdikten sonra, tercihen ham verileri otomatik olarak toplayan ve veri tamlığını düzenli olarak kontrol eden bağlayıcıları kullanmanız gerekir.

• Bir reklam hizmetinin API'sinden eksik ve yanlış veriler almak . Bu neden oluyor? Reklam hizmetleri, kullanıcılar ve davranışları hakkında birçok veri toplar; ancak veri aktarımı sırasında veri çiftleri, veri kaybı veya geriye dönük güncelleme sırasında tutarsızlıklar gibi hatalar görünebilir. Bu, verilerinizin ve raporlarınızın kalitesini nasıl etkiler? Bu hatalar raporlara aktarılır ve sonuç olarak, hatalı raporlama nedeniyle doğru kararlar vermek imkansızdır.

Bu sorun nasıl çözülür? API'lerle çalışırken kodu doğrudan kontrol etmek imkansız olduğundan, hizmetlerle etkileşim kurmak zor olabilir. API değişikliklerini destekleyen veri içe aktarma araçlarını kullanmanızı şiddetle öneririz. Veri olmaması durumunda, bu araçlar mevcut veri boşluklarını gösterebilir ve daha sonra verileri indirebilir.

Tüm bu bilgileri nerede saklarım?

Her bayt veriyi kendi sunucularınızda depolamak istiyorsanız, bu size bir servete mal olur. Kaynaklarınızı kurtaracağı ve küresel olarak verilere erişim sağlayacağı için bulut çözümlerini kullanmanızı öneririz. Şüphesiz, pazarlamacıların ihtiyaçlarını göz önünde bulunduran piyasadaki en iyi seçenek Google BigQuery'dir. Bu bulut hizmetini web sitelerinden, CRM sistemlerinden, reklam platformlarından vb. ham verileri depolamak için kullanabilirsiniz.

Temel olarak, veri toplamada hatalardan kaçınmak için en iyi seçenek, verileri hiçbir zaman manuel olarak toplamamaktır. Bugün, farklı hizmetlerden ve web sitelerinden otomatik olarak bir veri ambarına (veya veri gölüne) veri toplayan OWOX BI gibi tonlarca pazarlama yazılımı çözümü bulunmaktadır.

Uzun yıllar boyunca pazarlama, üçüncü taraf verilerine bağlıydı. Ancak şimdi Google ve Apple gibi büyük etkili şirketler kişisel verileri kullanma biçimlerini değiştiriyor. Yakında dünya üçüncü taraf çerezlerini terk edecek. Pazarlamacılar için bu, karmaşık veri toplama ve farklı temas noktalarındaki kullanıcı etkinlikleriyle ilgili tonlarca değerli veriyi kaybetme anlamına gelir. Performansınızı korumak için neler yapılabilir? Her şeyden önce, birinci taraf ve ikinci taraf verilerini toplamaya odaklanmalısınız. İkinci olarak, veri göllerini kullanmaya hazır olmalısınız, çünkü yalnızca bu tür göllerde depolanan veriler size aittir ve sizin kontrolünüzdedir (reklam platformları tarafından değil). Google ürünlerindeki güncellemeler nedeniyle (Google Analytics 4, Privacy Sandbox girişimi), Google Analytics'in yeni sürümü GBQ ile yerel entegrasyona sahip olduğundan ve tam veri aktarımı sağladığından Google BigQuery'yi kullanmanızı öneririz.

Tüm verileri topladıktan sonraki ikinci adım, onu kullanmaktır. Ancak, bunu hemen yapamazsınız. Hazırlanana (normalleştirilene) kadar verilerle çalışmak imkansızdır. Neden böyle? Farklı reklam platformlarından/hizmetlerinden gelen veriler farklı yapılara sahiptir ve farklı biçimlerde ve para birimlerindedir. Rapor oluşturabilmek için verilerinizin yapılandırılması, güncellenmesi ve tamamlanması gerekir.

Verileri normalleştirmeye çalışırken aşağıdakilerle ilgili zorluklarla karşılaşabilirsiniz:

• Farklı veri biçimleri, yapıları ve ayrıntı düzeyleri. Bu neden böyle? Farklı hizmetler, verileri yüklemek için farklı şemalar kullanır. Örneğin, bir reklam hizmetinin Product name adında bir sütunu olabilirken, diğerinin Product kategorisi adında bir sütunu olabilir.

Bu, veri ve raporların kalitesini nasıl etkiler? Veriler farklı yapılardaysa, raporlar oluşturmak kesinlikle imkansızdır.

Bu sorun nasıl çözülür? Verileri analiz etmeden önce tek bir formata dönüştürülmesi gerekir; Aksi takdirde, analizinizden iyi bir şey çıkmaz. Örneğin, her bir belirli trafik kaynağının veya pazarlama kanalının etkisini ölçmek ve hangi reklam kampanyalarının size daha fazla gelir getirdiğini görmek için kullanıcı oturumu verilerini reklam maliyeti verileriyle birleştirmelisiniz.

• Farklı para birimleri. Farklı reklamcılık hizmetleri farklı para birimleri kullanır ve raporlarınızda doğru sayıları elde etmek için her zaman hangi para biriminin kullanıldığını kontrol etmeli ve tüm para birimlerini tek bir temel para birimine çevirmelisiniz.
• Ekleme, güncelleme ve silme bağımlılıkları. Yapılandırılmamış verilerin tüm kayıtlarda ve alanlarda mükemmel bir şekilde tek tip olması için ortadan kaldırılırken, çeşitli istenmeyen yan etkiler ortaya çıkabilir.

Bu bağımlılıklar veri ve raporların kalitesini nasıl etkiler? Bu tür hataların en yaygın sonucu, verilerin sistem tarafından atılması ve raporlar oluşturulurken dikkate alınmaması, raporların hatalı hale gelmesidir. Örneğin, bir oturum nesnemiz ve bir reklam nesnemiz olduğunu varsayalım. Oturumlarda , 10 ila 20 gün için verilerimiz var ve reklamlarda 10 ila 15 gün arasında veriler var (nedense 16 ila 20 gün için herhangi bir maliyet verisi yok). Buna göre, 16 ila 20 gün arasında reklamlardan gelen verileri kaybederiz veya oturumlardan elde edilen veriler yalnızca 10 ila 15 gün arasında kullanılabilir olacaktır.

Bu sorun nasıl çözülür? Kullanıcı, verileri birleştirmenin özelliklerini bilmiyorsa ve çalıştığı verileri doğrulamıyorsa, hata yapma olasılığı çok yüksektir. Bu nedenle çözüm, kullanmadan önce verilerinizi kontrol etmektir.

Not! Veri normalleştirme, çok ilham vermeyen ve analistlerin içgörü elde etmesini engelleyen manuel ve rutin bir "maymun işidir". Normalleştirme güçlükleri genellikle bir analistin çalışma süresinin %50'sini alır. Ve dürüst olalım: oldukça sinir bozucu. Bunun olmasını önlemek için otomasyon araçlarını kullanın!

Mükemmel çıkış yolu, iş için hazır olması için verilerinizi toplayabilen, temizleyebilen, normalleştirebilen ve kalitesini izleyebilen otomatik çözümler uygulamaktır. Daha da iyi bir değişken, hepsi bir arada OWOX BI platformunun yaptığı gibi, seçtiğiniz veri konektörünün hepsini sizin için yapabilmesidir. OWOX BI'ın yardımıyla, pazarlamacıları ve analistleri bekleyen tüm zorluklarla kolayca yüzleşebilir ve güvenebileceğiniz iş için hazır verileri elde edebilirsiniz.

OWOX BI ile veri toplama ve normalleştirme hataları sizi asla rahatsız etmeyecektir. Bu hizmet, değerli zamanınızı boşaltır ve şunları yönetir:

• Veri toplama. Google Analytics'ten, reklam hizmetlerinden, web sitenizden, çevrimdışı mağazanızdan, çağrı izleme hizmetlerinden ve CRM sistemlerinden ihtiyacınız olan tüm verileri Google BigQuery'ye alın. OWOX BI, mevcut herhangi bir parametre üzerinde örnekleme yapmadan raporlar almanızı sağlar. Hizmet, ham verileri toplar ve bir API'nin veri aktarımında hata olması durumunda sizi uyarır. Tek yapmanız gereken veri kaynaklarına erişim sağlamak ve hangi verileri toplamak istediğinizi seçmek.
• Veri izleme. OWOX BI yardımıyla veri tutarsızlıklarınızın nerede, hangi dönemde ve ne kadar kritik olduğunu her zaman görebilirsiniz. Google Analytics ile isabetler, oturumlar, kullanıcılar ve işlemlere göre günlük olarak BigQuery projenizdeki veri miktarını karşılaştırır ve önemli tutarsızlıklara işaret eder.
• Veri normalleştirme. OWOX BI, verileri temizleme, tekilleştirme ve güncellemenin yanı sıra maliyetleri tek bir temel para birimine dönüştürme ve verilerin alaka düzeyini izleme konusunda size yardımcı olur. Ayrıca, OWOX BI, desteklenmeyen dinamik parametreler, sözdizimi hataları veya zorunlu UTM etiketlerinin tamamen yokluğu gibi UTM etiketlerindeki hataları tanımlayabilir.

OWOX BI ile, pazarlama ihtiyaçları için en iyi seçim olan Google'ın güvenli BigQuery bulut depolama alanındaki herhangi bir karmaşıklığa ilişkin raporlar için pazarlama verileri toplayabilirsiniz.

Anketlere göre, pazarlamacıların %84'ü verilere ve içgörülere erişmekte güçlük çekerken, %86'sı bunları elde etmek için daha iyi araçlara ihtiyaçları olduğunu düşünüyor. Basitçe söylemek gerekirse, pazarlamacılar düşündükleri anda bir rapor almak isterler. Pazarlama ekibi içgörüleri uygularken, analitik ekibi bunları çıkardığında iş yarar sağlar. Ve pazarlamacılar tarafından toplanan daha fazla kullanıcı davranışı verisi ile faydalı içgörüler elde etmek kolay olmalıdır. Ancak pratikte işler genellikle tam tersi şekilde işler.

Veri toplama ve veri hazırlama seviyelerindeki engellerle başa çıktıktan sonra, rapor oluşturmada hala aşağıdakiler gibi bazı başka zorluklar vardır:

• karar vermekhangi ilişkilendirme modelinin kullanılacağı. Farklı görevler için farklı modeller gerektiğinden doğru bir cevap yoktur. Ayrıca, işinizin özelliklerini de göz önünde bulundurmalısınız. Piyasadaki tüm ilişkilendirme modellerine ayrıntılı bir genel bakış, sizin için en uygun olanı seçmenize yardımcı olabilir.
• karar vermekhangi rapor oluşturma hizmeti kullanılacak. Kolayca anlaşılır veri görselleştirmeleri sağlayabilen ve raporları otomatik olarak güncelleyebilen bir hizmet seçin. Google Data Studio gibi veri görselleştirme hizmetlerinin ikiden fazla veri kaynağıyla çalışabilmesine rağmen, verileri birleştirmek ve dönüştürmek için bunları kullanmanın yine de mümkün olmadığını unutmayın. Çok sayıda veri kaynağına dayalı bir rapor oluşturmak istiyorsanız, önce gerekli tüm verileri bir veri gölünde (ör. Google BigQuery) toplamanız gerekir.

Tüm raporlama ekosistemi (özellikle kurumsal işletmeler için) ne kadar karmaşık hale gelirse ve ne kadar çok rapor ve SQL sorgusu oluşturulursa, sistem o kadar kolay bozulur. Gerçek veri hatalarının yanı sıra, daha fazla hataya, bozuk SQL sorgularına veya toplanan verilerin yanlış anlaşılmasına ve kötüye kullanılmasına neden olabilecek çeşitli zorluklar da ortaya çıkabilir.

• Raporlarda (ve/veya SQL sorgularında) kısa sürede çok fazla düzenleme. Bu neden oluyor? Klasik raporlama mimarisinde, SQL sorguları kullanılarak oluşturulan her raporun altında bir veri seti vardı ve hiçbir şey değişmedi. Ancak günümüzde bu SQL sorguları ara sıra değiştirilmekte ve düzenlenmektedir. Bu, veri ve raporların kalitesini nasıl etkiler? O kadar çok değişiklik var ki, hangi değişikliklerin ne zaman yapıldığını unutmak kolay. Bu, bir veri kümesi düzeyindeki düzenlemelerin başka bir veri kümesine uygulanmadığı anlamına gelir.
• Gereksinimler sürekli değişiyor (ve Google Analytics 4'ün yeni bir sürümüne geçiş ve veri kullanım sınırlamaları bunu kolaylaştırmıyor). Bu neden oluyor? Farklı raporlara duyulan ihtiyaç artarken, analistlerin veri kümeleri oluşturması, verileri normalleştirmesi ve her rapor için SQL sorguları yazması gerekiyor. Verilerin ve raporların kalitesini nasıl etkiler? Bir nesnenin anlamı değiştirildiğinde - örneğin, bir sipariş vermek yerine bir web sitesi ziyaretinde dönüşüm olarak anlaşılan şey - verilerin her raporda kesin ve doğru kalması için neyin değiştirilmesi gerektiğini hatırlamak zor.
• Uzun bir raporlama süreci. Bu neden oluyor? Analistler her zaman aşırı yüklenir ve pazarlamacılar raporları beklemek zorundadır. Üstelik araştırmalara göre tek bir gösterge panosu oluşturmak bile ortalama 4,5 gün, en az üç yineleme ve en önemlisi yaklaşık 18.000 dolar sürüyor. Bu, veri ve raporların kalitesini nasıl etkiler? Pazarlamacılar her türlü ne , neden , ne zaman , nerede sorularına ortaya çıktıkları anda anında cevap bulma olanağına sahip değildirler. Sonuç olarak, kararlar sezgiye veya eksik ve yanlış verilere dayanılarak verilir.
• Verileri anlamada zorluk. Bu neden oluyor? Farklı insanlar aynı raporlarla çalışır ve belirli bir metrik ve belirli bir parametrenin arkasında her zaman aynı anlam yoktur. Örneğin, çeşitli raporlarda kullanıcı metriği, satın alma işlemi olmayan kayıtlı bir kullanıcı veya geri dönen bir müşteri anlamına gelebilir. Bu, veri ve raporların kalitesini nasıl etkiler? Bir karar verdiğinizde, bir kullanıcıyı bir şekilde tanımlarsınız, ancak referans aldığınız raporun bir kullanıcıyı aynı şekilde tanımladığının garantisi yoktur.

Tüm bu faktörler bir örnekle gösterilebilir: kulvarda fısıltı oyunu oynamak. Girdi verileriniz doğru ve alakalı görünüyor, ancak sonuç hala tam olarak olması gerektiği gibi değil.

Verileri ve raporları güvenilir ve uygulanabilir kılmak oldukça zor bir iştir. Bu hedefe ulaşmanın önündeki başlıca acılar ve engeller arasında şunlar yer almaktadır:

• Güncel, eksiksiz, yüksek kaliteli, iş için hazır verilere erişim sağlayarak, analistlerin risk ve büyüme bölgelerini arama ve verilerle çalışmaya yönelik yeni yaklaşımlar bulma zamanını serbest bırakır.
• Pazarlamacıların hipotezleri hızlı bir şekilde test edebilmesi ve içgörü arayabilmesi için dakikalar içinde pazarlama raporları oluşturabilme.

Neyse ki modern bulut analitiği çözümleri, pazarlamacılara ve analistlere güvenebilecekleri raporlar ve veriler sağlar. Güvenebileceğiniz raporlar oluşturmak istiyorsanız - kırılmayan ve hazırlanması günler almayan raporlar - OWOX BI kullanmayı denemelisiniz. Tam, yüksek kaliteli verilere dayalı pazarlama raporlama ihtiyaçları için özel olarak tasarlanmış bir hizmettir. Düşünceli yaklaşımıyla analistler, hipotezleri test edebilir ve beş kat daha hızlı içgörü bulabilir.

OWOX BI, teknik geçmişleri ne olursa olsun tüm kullanıcılar için verilere erişimi demokratikleştirir. Hizmet, iş için kullanıma hazır verileri toplamak ve hazırlamak için size otomatikleştirilmiş süreçler sağlayarak dakikalar içinde raporlar oluşturmanıza ve düzenlemenize olanak tanır. Ayrıca, değişiklik yaptığınızda raporlardaki hatalar hakkında endişelenmeyi bırakabilirsiniz, çünkü OWOX BI ile raporlarınız asla bozulmaz!

OWOX BI, verilerinize hapsolmuş içgörüleri açığa çıkarmayı ve güvenebileceğiniz raporlar oluşturmayı her zamankinden daha kolay hale getiriyor. OWOX BI'nin veri kalitesini başka nasıl garanti ettiğini ve bugün tam otomatik veri yönetiminden nasıl yararlanabileceğinizi görmek için ücretsiz bir demo rezervasyonu yapın!

Bir şirket, verilerinden en yüksek değeri, bu veriler yüksek kalitede olduğunda ve karar vericiler veri bulgularına göre hızla harekete geçebildiğinde elde eder.

Bir analist, işe hazır verilerle çalışırken en değerlidir, veriler yardımıyla işle ilgili soruları hızla yanıtlayabilir ve eyleme geçirilebilir içgörüler getirebilir. Bir analistin işi artık veri toplamak, hazırlamak ve uyumlu hale getirmek ve SQL sorguları yazmak için zaman harcamak değildir.

Bir şirketin, pazarlama öngörülerini kullanan rakiplerinden daha hızlı büyümek için, iş için hazır modellenmiş verilerle otomasyon araçlarını kullanması gerekir. Yüksek kaliteli veriler, her raporun ve yönetim kararının üzerine inşa edilmesi gereken temeldir. Veri toplama aşamasından başlayarak rapor oluşturma aşamasına kadar güvenilebilecek yüksek kaliteli veriler elde etmenin önünde birçok engel olsa da, bunu yapmak hala mümkündür.

Bu sorunları aşmak için neler yapılabilir?

• Hataların oluşmasını önlemek, sonuçlarını azaltmaktan daha kolay ve ucuz olduğundan, veri toplarken hataları önleyin.
• İş akışlarında mümkün olduğunca fazla otomasyon kullanarak hata olasılığını ortadan kaldırın. Manuel ve tekrarlanabilir görevleri otomatikleştirmenin, uzmanların eyleme dönüştürülebilir veri içgörüleri geliştirmek gibi daha katma değerli etkinliklere odaklanmasını sağladığından bahsetmiyorum bile.