Hur ett data warehouse gör dig datadriven

Hur ett data warehouse gör dig datadriven

Ett data warehouse är en central del av en datastrategi och fungerar som ett centraliserat datalager som samlar data från flera källor i din organisation och gör den tillgänglig för analys och rapportering. För marknadsföringsteam förvandlar ett data warehouse spridd data från olika plattformar till en enhetlig vy som möjliggör bättre beslutsfattande.

Varför du behöver ett data warehouse

De flesta företag har data utspridd i många plattformar: Google Analytics, CRM, annonsplattformar, e-postmarknadsföringsverktyg och e-handelssystem. Varje plattform erbjuder sina egna rapporter, men dessa isolerade vyer gör det svårt att förstå helheten. Ett data warehouse samlar all denna data, vilket låter dig analysera prestanda tvärs kanaler, bygga anpassade rapporter och besvara frågor som ingen enskild plattform kan hantera på egen hand.

Utan ett data warehouse fattar du beslut baserade på fragmenterade data. Du kanske optimerar annonsering baserat på klick och konverteringar utan att se hur dessa kunder faktiskt beter sig över tid. Med ett data warehouse kan du aktivera din förstapartsdata, koppla ihop annonsdata med CRM-data och se vilka kampanjer som faktiskt genererar de mest lönsamma kunderna, inte bara de billigaste konverteringarna.

Vad ett data warehouse möjliggör

• Enhetlig rapportering över alla marknadsföringskanaler och kundkontaktpunkter.
• Anpassade attributionsmodeller som går bortom plattformsrapporterade konverteringar.
• Livstidsvärdesanalys baserad på data från CRM, analys- och transaktionssystem.
• Historisk analys och trendidentifiering över långa tidsperioder.
• Maskininlärning och prediktiv analys på din kombinerade datamängd.

Välja rätt plattform

De tre mest populära plattformarna för data warehousing är Google BigQuery, Snowflake och Amazon Redshift. BigQuery är ett naturligt val om du redan använder Google Cloud och har en stor del av din data i Googles ekosystem. Snowflake utmärker sig genom sin flexibilitet och förmåga att separera lagring och beräkning. Redshift passar bra för organisationer som redan är investerade i AWS. Valet beror på din befintliga tekniska infrastruktur, ditt teams kompetens och dina specifika analysbehov.

Datapipelines och ETL

Att få data in i ditt warehouse kräver automatiserade datapipelines. ETL-verktyg (Extract, Transform, Load) som Fivetran, Stitch och Airbyte kopplar samman dina datakällor med ditt warehouse och synkroniserar data automatiskt. Dessa verktyg hanterar det tekniskt komplicerade arbetet med att extrahera data från API:er, transformera den till ett användbart format och ladda den i ditt warehouse. Utan automatiserade pipelines riskerar du att förlita dig på manuella exporter som snabbt blir opålitliga och tidskrävande.

Vanliga utmaningar vid implementering

De vanligaste utmaningarna vid implementering av ett data warehouse är datakvalitet, inkonsekventa namnkonventioner mellan system och brist på intern kompetens för att arbeta med SQL och datamodellering. Börja med att standardisera namnkonventioner i dina källsystem innan du bygger pipelines. Investera i att utbilda minst en person i teamet i grundläggande SQL och dataanalys.

Kom igång

Du behöver inte en massiv budget för att börja med ett data warehouse. Molnplattformar som Google BigQuery, Snowflake och Amazon Redshift erbjuder betala-per-användning-prissättning som gör dem tillgängliga för företag i alla storlekar. Börja med att identifiera de tre till fem viktigaste datakällorna i din marknadsföringsstack, sätt upp automatiserade datapipelines för att mata dem in i ditt warehouse och bygg en liten uppsättning grundläggande rapporter. Expandera därifrån allteftersom dina behov växer. En tydlig förstapartsdatastrategi ger dig riktning.