Veri Eşleme Hakkında Bilmeniz Gereken Her Şey—Tam Kılavuz

Şirketinizin verilerini kullanarak karar verme yeteneği, başarısının ayrılmaz bir parçasıdır. Ancak şirketinizin hangi verilere sahip olduğu, bunların nereden geldiği ve nasıl kullanıldığı konusunda net bir fikriniz var mı?

Veri eşleme, ekiplerin verilerinin kontrolünü ele alması ve sistemler arasında hareket ederken kalitesini koruması için ilk adımdır. Buradaki zorluk, veri eşlemenin teknik bir hal alabilmesi ve ekipler için bunaltıcı olabilmesidir, bu da onların verilerini eşlemelerini engeller; bu da önemli veri kalitesi sorunlarına, kötü iş kararları vermeye ve olası veri güvenliği sorunlarına yol açar.

Şirket verilerinizi güvenle eşlemenize yardımcı olmak için, veri eşlemenin ne olduğunu, veri eşlemenin kuruluşunuza nasıl yardımcı olabileceğini ve verilerinizi etkin bir şekilde eşlemeye yönelik net adımları keşfedelim.

Veri eşleme nedir?

Veri eşleme, veri alanlarını bir kaynaktan (A Noktası) başka bir kaynağa (B Noktası) bağlar ve izler ––dildeki herhangi bir farklılıktan bağımsız olarak– sistemler genelinde verilerinizdeki değişiklikleri izlemenize olanak tanır. Bu aynı zamanda hata olasılığını azaltır, verilerinizi standartlaştırır ve anlaşılmasını kolaylaştırır.

Harita benzetmesine eğilelim. En basit haliyle, veri eşleme şunları tanımlar:

• Verikaynakları — verilerinizin nereden kaynaklandığını ve onu depolayan uygulamaları içerir. Bunları geleneksel bir haritada bir göl olarak düşünün ve tüm "yollarınız" bu kaynaklardan başlayacaktır. Web siteniz, sunucularınız ve CRM'niz gibi uygulamalar veri kaynakları olarak sayılır.
• Veri hedefleri—verilerinizi kullanan tüm uygulamalar.Bunlar, bir haritadaki binalar ve adreslerle karşılaştırılabilir. Yollar, veri kaynaklarınızdan bir veri hedefine veya bir veri hedefinden diğerine götürür.
• Veri dönüşümleri —bunlar, verilerinizi tüm sistemlerinizde kullanılabilmesi için standart hale getirir.Veri hedefine giden yol üzerindeki duraklar gibi veri dönüşümlerini düşünün. Her durakta, özellikle veri hedefi birden fazla kaynaktan veri kullanıyorsa, veri hedefine girmek için verilerin "dönüştürülmesi" gerekebilir. Veri dönüşümleri, müşteri doğum günlerinin biçimlendirilme biçimini standartlaştırma veya hassas bilgileri anonimleştirme gibi şeyleri içerebilir.

Kavramı kavramanın zor olabileceğini anlıyoruz, bu nedenle yardımcı olması için bir veri eşleme örneğine bakalım.

Veri eşleme örnekleri

Sakladığınız tüm müşteri verilerini düşünün. Bir müşterinin adı, adresi, bağlılık üyesi statüsü, sosyal medya tanıtıcıları ve son satın alma işlemleri gibi diğerbirçokbilgi parçası gibi ayrıntıları toplarsınız.

CRM'niz muhtemelen müşteri verilerinizin çoğunun evidir, dolayısıyla CRM'niz bir verikaynağıdır. Ancak, envanter seviyelerinizi izlemek için bir envanter veritabanı gibi birkaç başka yerde veri depolayabilirsiniz.

Diyelim ki müşterilere çok satan bir ürünün neredeyse tükendiğini ve hızlı hareket etmeleri gerektiğini bildiren bir e-posta gönderiyorsunuz.

Veri eşleme, önemli bilgileri doldurmak için CRM ve envanter veritabanınızdaki verilerin e-posta pazarlama aracınıza nasıl beslendiğini görselleştirir. Bu akıştaki verileri eşleyerek, birden çok yerden müşteri verilerini e-posta pazarlama aracınız tarafından kullanılmadan önce birleştirmeniz gerektiğini fark edebilirsiniz. Veya e-posta pazarlama otomasyonlarınıza zarar veren kritik bir kopukluk bulabilirsiniz.

Veri yönetimi, veri eşleme ile başlar

Veri eşleme, yeni gelenler için bunaltıcı gelse de, tüm veri yönetimi ihtiyaçlarınız için temel oluşturacak kritik bir süreçtir. Özellikle, veri eşleme, bu ortak veri yönetimi gereksinimlerinin her biri için ilk adımdır:

Veri entegrasyonu

Veri entegrasyonu, tüm verilerinizin birleşik bir görünümünü elde etmek için birden çok kaynaktan gelen verileri birleştirmeyi içerir. Veri entegrasyonu, tüm veri kümelerini alır, bilgileri tek tip bir şekilde biçimlendirir ve yinelenen ayrıntıları veya profilleri kaldırır.

Veri göçü

Veri taşıma, bir veya daha fazla veri kümesinin bir konumdan veya biçimden diğerine bütünüyle aktarılmasını içerir. Yaygın bir veri taşıma türü, bir şirketin verilerini şirket içi bir veri merkezinden AWS gibi bir bulut platformuna taşımasıdır. Bu gönderide veri geçişinin nasıl gerçekleştirileceğini daha ayrıntılı olarak açıklıyoruz .

Veri dönüşümü

Veri dönüştürme, yukarıda tartıştığımız gibi, mevcut biçimindeki verileri alır ve diğer sistemleriniz ve veri hedefleriniz tarafından kullanılabilmesi için yeni bir biçime uyacak şekilde değiştirir. Bu, önce ekiplerin veri profili oluşturmasını , ardından veri hedefi ihtiyaçlarına göre verileri standartlaştırmasını ve temizlemesini gerektirir.

Veri eşleme kuruluşunuza nasıl yardımcı olabilir?

Veri eşlemenin yararları, verilerinizi ilk kez eşledikten hemen sonra belirginleşir. Veri eşleme, veri kalitenizi artıracak ve daha iyi iş kararları almanıza yardımcı olacaktır. Ayrıca aşağıdaki gibi avantajlar sağlar:

Riskleri belirleyin ve azaltın

Veri eşleme, hassas verilerin nerede depolandığını ve sistemleriniz tarafından nasıl kullanıldığını anlamanıza yardımcı olarak veri güvenliğinizi artırır . Hassas verilerinizin nerede olduğunu anladıktan sonra, yalnızca onaylı kişilerin veya sistemlerin verileri bulup kullanabilmesini sağlayan güvenlik protokolleri ve erişim kısıtlamaları uygulayabilirsiniz.

Karmaşık verileri optimize edin

Veriler, çeşitli iş sistemlerinizde farklı şekillerde depolanır ve kullanılır. Veri eşleme, verilerinizin nasıl kullanıldığını anlamanın ve toplanmasını, depolanmasını veya kullanımını optimize etmenin yollarını bulmanın tek yoludur.

Veriye dayalı karar verme

Verileri eşlemek, iş kararlarınızı şekillendirmek için tüm doğru verileri kullandığınıza dair size daha fazla güven verir. Bir veri haritası, analiz araçlarınızda önemli veri kaynaklarının eksik olup olmadığını veya yolculuk boyunca veri kalitenizi tehlikeye atan kopukluklar olup olmadığını belirlemenize yardımcı olur. Analitik araçlarınızın güvenilir verilerle beslendiğini onayladığınızda, ekibiniz bu verilere dayalı olarak daha akıllı seçimler yapabilir.

Dahili operasyonları iyileştirin

Şirketinizin verileri depolama ve kullanma yöntemlerine doğru bir bakış atarak fazlalıkları belirleyebilir ve operasyonlarınızı düzene sokmanın yollarını bulabilirsiniz. Bir veri haritası, kuruluşunuzdaki paydaşları hizalayabilir ve veri yönetiminizi nasıl optimize edebileceğinize tam bir bakış sağlayabilir.

Veri eşleme etkili bir şekilde nasıl yapılır: Veri eşleme süreci

Artık veri eşlemenin kuruluşunuza nasıl yardımcı olabileceği konusunda sağlam bir anlayışa sahip olduğunuza göre, verilerinizi eşlemeye nasıl başlayacağınızı açıklamanın zamanı geldi. Muhtemelen yardımcı olması için bir araç kullanmak isteyeceksiniz ve bunu yapmanın faydalarını bir sonraki bölümde açıklayacağız. Ancak bazen veri eşleme şablonu olarak adlandırılan süreç aşağıdaki adımları içerecektir:

Tüm veri alanlarını tanımlayın

Kuruluşunuzun veri kaynakları nelerdir ve bunlarda hangi verileri saklıyorsunuz? Alanların nasıl biçimlendirildiği de dahil olmak üzere, CRM'nizdeki ve diğer veri kaynaklarınızdaki her veri alanının ayrıntılı bir listesini oluşturun.

Her şeyi yakaladığınızdan emin olmak için veri kaynaklarınızı belirlemek üzere paydaşlarınızı kuruluşlar arasında hizalayın.

Verileri eşleyin

Veri alanlarınızı belirledikten sonra, bu verilerin kuruluşunuz genelinde nasıl kullanıldığını ve taşındığını haritalamaya başlayabilirsiniz. Verilerin, veri kaynaklarınızdan veri hedeflerinize veya veri hedeflerinize nasıl akacağını görselleştirin. Bir sonraki adımda yardımcı olacağından, birden fazla kaynaktan gelen verilerin iş araçlarınız tarafından nasıl kullanılabileceğini not edin.

Verileri dönüştürün

Daha önce tartışıldığı gibi, verileriniz muhtemelen sistemlerinizde farklı biçimlerde depolanır, bu nedenle iş araçlarınız tarafından kullanılmadan önce dönüştürülmeleri gerekir. Veri haritanızda, olası her adımda gerçekleşen veri dönüşümlerini tanımlayın. Bu liste, daha fazla veya farklı dönüşüme ihtiyacınız olup olmadığını veya veri dönüşümünüzü azaltmak için veri toplamanızı optimize edip edemeyeceğinizi görmenize yardımcı olacaktır.

Test yapmak

Haritanızda herhangi bir hata yapıp yapmadığınızı ve aşağı akış bağımlılıklarının yanlışlıkla zarar görüp görmediğini görmek için ana veri kümenizin bir alt kümesiyle başlayın. Mantığınızı test etmek, veri kalitenizi korumanıza ve her şeyin amaçlandığı gibi çalıştığından emin olmanıza yardımcı olacaktır. Haritanın tamamlandığından emin olduğunuzda, onu veri eşleme şablonunuz olarak kullanın.

Güncellemeler/bakım

Veri eşleme sürekli bir yolculuktur. Ekibiniz yeni veri kaynaklarını tanıtacak, verileri entegre edecek veya taşıyacak ve analitik sağlamak için verilerinizi kullanan yeni araçları benimseyecektir. Özellikle yeni bir iş aracı uyguladıysanız, veri haritanızı düzenli olarak yeniden ziyaret edin.

Departmanlar BT harcamalarını azaltmayı düşünüyorsa, başarınız için hangi sistemlerin en kritik olduğunu anlamak için veri haritanızı kullanın.

Hangi veri eşleme yöntemi sizin için en iyisidir?

Şimdi büyük karar geliyor: verilerinizinasılharitalamak istiyorsunuz? Geliştirici becerilerinize, bütçenize ve sabrınıza bağlı olarak uygulayabileceğiniz birkaç farklı yaklaşım vardır:

otomatik

Otomatik veri eşleme, verilerinizi işlemek, eşleştirmek ve dönüşümlerinizi görselleştirmek için makine öğrenimine dayanan belirli araçlar veya yazılımlar içerir. Otomatik veri eşleme, bu çözümlerin sezgisel olacak şekilde tasarlandığını göz önünde bulundurarak ekibinize yüzlerce saat kazandırabilir ve ölçülemez bir stres kazandırabilir. Ancak, böyle bir aracı getirmek için bütçe ayırmanız gerekecek.

yarı otomatik

Yarı otomatik bir veri eşleme süreci, teknoloji ve manuel çabaların bir karışımına dayanacaktır ve bu da onu çoğu şirket için ideal bir seçim haline getirir. Ekibinizin bir üyesi, veri kaynaklarınızı ve hedeflerinizi haritalamak için bir araç kullanacak ve ardından ekibiniz bu haritayı manuel olarak inceleyecek ve gerekirse değişiklikler yapacaktır. Bu, bazı kodlama becerileri gerektirecek ve otomatik bir çözümden daha fazla zaman alacaktır, ancak veri haritalama yolculuğunuza yeni başlıyorsanız en akıllıca seçimdir.

Manuel

Otomatik veya yarı otomatik veri eşlemeyi desteklemek için bir araç kullanamıyorsanız, veri eşleme konusunda bilgi sahibi bir geliştiriciye ihtiyacınız olacaktır. Manuel veri eşleme, önemli miktarda zaman alır ve ekiplerin kullandığı birçok farklı veri çözümü ve araç göz önüne alındığında, önemli ölçüde hata payı bırakabilir.

Bununla birlikte, manuel veri eşleme, ekibinize süreç üzerinde tam kontrol sağlar ve veri haritanızı tam olarak ihtiyaçlarınıza göre özelleştirmenize olanak tanır.

Müşteri verilerini tam avantajınız için kullanın

Müşteri verilerinizi kullanma ve onlara güvenme beceriniz, müşterilerinizle anlamlı yollarla etkileşim kurmak ve satışları artırmak için çok önemlidir.

Veri eşleme, müşteri verilerinizi nasıl topladığınızı, depoladığınızı ve kullandığınızı anlamanın ilk adımıdır, ancak süreç zor olabilir. Veri eşlemenizin önemli bir bölümünü kolaylaştıracak bir araç kullanmanızı ve haritanızı güncel tutmak için düzenli bakım yapmanızı öneririz.

Müşteri verilerinizi optimize etmenize daha fazla yardımcı olmak için, temiz ve eyleme geçirilebilir bir CRM tutmaya yönelik eyleme geçirilebilir ipuçları için bir sonraki Data In Sight bölümümüze kaydolun.