Обогащение данных: получение большей пользы от ваших данных 

Компании в значительной степени полагаются на данные, чтобы принимать обоснованные решения, понимать клиентов и способствовать росту. Однако качество и глубина данных могут существенно различаться, в результате чего необработанных данных часто оказывается недостаточно для получения эффективных результатов. Обогащение данных может помочь вам оправдать эти ожидания, улучшить качество обслуживания клиентов, оптимизировать затраты и устранить избыточные данные. 

Что такое обогащение данных? 

Обогащение данных — это процесс, который дополняет необработанные данные дополнительным контекстом, делая их более полезными для бизнес-аналитики и принятия решений. Это позволяет вам добавлять новые данные или дополнительную информацию, такую ​​​​как демографические данные и поведенческие данные, чтобы обеспечить более точный, действенный и полный набор данных. 

Обогащение данных также дает возможность перекрестно ссылаться, уточнять и объединять данные из нескольких источников в единое целое. Результатом является единый всеобъемлющий набор данных, раскрывающий ранее скрытые идеи и возможности, позволяющие вам принимать обоснованные и стратегические решения. 

Примеры обогащения данных 

Обогащение данных бывает различных типов, каждый из которых предназначен для улучшения бизнес-аналитики и операционных стратегий. Например: 

• Усиление понимания клиентов: Добавляя профили социальных сетей к существующей контактной информации клиентов, компании могут получить более полное представление о предпочтениях и поведении клиентов. 
• Интеграция рыночных тенденций: Включение текущих рыночных тенденций в данные о продажах может помочь компаниям предвидеть изменения потребительского спроса и соответствующим образом корректировать свои стратегии. 
• Расширение истории транзакций: Обогащение записей о клиентах историей последних транзакций может обеспечить ценный контекст для персонализированного маркетинга и улучшения обслуживания клиентов. 

Очистка данных против обогащения данных 

Очистка и обогащение данных выполняют разные, но взаимодополняющие функции в управлении данными. Обе концепции необходимы для процесса подготовки данных. Очистка данных в первую очередь связана с точностью и согласованностью данных в наборе данных. Он состоит из процессов, которые помогают исправлять ошибки, удалять дубликаты и обеспечивать обновление ваших данных. Это похоже на уборку комнаты, чтобы навести чистоту и порядок. 

С другой стороны, обогащение данных заключается в добавлении ценности к существующему набору данных путем добавления новой актуальной информации из внешних источников. Если очистка данных заключается в уборке помещения, то обогащение данных заключается в оснащении его новыми ценными предметами, которые повышают его функциональность и привлекательность. 

Улучшение данных против обогащения данных 

Хотя улучшение и обогащение данных часто используются как взаимозаменяемые, они имеют тонкие различия.  

Обогащение данных обычно относится к процессу улучшения, уточнения или расширения существующих данных путем добавления к ним дополнительной информации или атрибутов. Это может включать добавление данных из внешних источников для обогащения исходного набора данных. Например, если у вас есть база данных клиентов с именами и адресами электронной почты, обогащение данных может включать добавление демографической информации, такой как возраст, пол или местоположение, чтобы предоставить более полный профиль каждого клиента. 

С другой стороны, улучшение данных — это более широкий термин, охватывающий различные методы и приемы улучшения качества, удобства использования или ценности данных. Хотя обогащение данных является одним из способов улучшения данных, существуют и другие методы. Они могут включать очистку данных для устранения ошибок или несоответствий, нормализацию данных для обеспечения согласованности между различными наборами данных или интеграцию данных для объединения нескольких наборов данных в одно унифицированное представление. Оба процесса направлены на повышение ценности ваших данных, но подходят к ним с разных точек зрения. 

Обогащение данных		Улучшение данных
Цель	Улучшение существующих данных путем добавления дополнительной информации, чтобы сделать их более полными и ценными.	Улучшение общего качества, удобства использования и ценности данных с помощью различных методов и приемов.
Обработка	– Определение соответствующих внешних источников данных.  – Получение дополнительных данных из внешних источников.  – Интеграция новых данных с существующим набором данных.  – Сопоставление и объединение новых данных с существующими данными.  – Обновление и проверка расширенных данных.	– Очистка данных: удаление ошибок, дубликатов и т. д.  – Нормализация данных: обеспечение согласованности  разные наборы данных.  – Интеграция данных: объединение нескольких наборов данных.  в единый взгляд.  – Обогащение данных: добавление дополнительной информации.  к существующим данным.
Итоги	– Полный и обогащенный набор данных.  – Более детальное понимание и анализ.  – Лучшее понимание клиентов или организаций.	– Улучшено качество и точность данных.  – Повышенное удобство использования и доступность данных.  – Повышенная ценность и полезность данных для  принятие решений и анализ.

 

Преимущества обогащения данных 

Рынок решений для обогащения данных коснется $ 3.5 млрд. 2030, что огромно. Популярность этих решений можно объяснить многими преимуществами, которые дает обогащение данных. Вот некоторые из наиболее заметных преимуществ обогащения данных: 

• Информированное принятие решений: Расширенные данные дают лицам, принимающим решения, полную картину, позволяющую им принимать обоснованные решения, будь то создание нового продукта или расширение рынка. 
• Улучшенное профилирование клиентов: Это век гиперперсонализации. Обогащение данных может добавить демографические данные, такие как возраст, пол, доход и семейное положение, в профили клиентов, чтобы вы могли впоследствии адаптировать свои маркетинговые усилия. Например, продавец одежды может использовать данные о возрасте и поле, чтобы рекомендовать своим клиентам подходящие стили одежды. 
• Конкурентное преимущество: Расширенные данные позволяют организациям оставаться впереди конкурентов, определяя рыночные тенденции, понимая предпочтения клиентов и адаптируясь к меняющимся рыночным условиям. 
• Снижение цены: Самое приятное в обогащении данных — это то, что оно экономит массу затрат, поскольку позволяет избежать дорогостоящих ошибок. Например, если у вас есть база данных клиентов, вы можете дополнить данные нужной информацией и гарантировать, что ваши маркетинговые материалы дойдут до нужных адресов. 

Методы обогащения данных 

Итак, как вы можете повысить качество своих данных и обеспечить их ценность? Методы включают в себя: 

• Консолидация данных: Этот метод позволяет добавлять новые поля данных или атрибуты к существующим записям. Например, вы можете пополнить базу данных клиентов демографической информацией, такой как возраст, пол и доход. 
• Проверка и исправление данных: Одним из наиболее важных факторов в обогащении данных является обеспечение точности и целостности данных путем проверки и исправления несоответствий, ошибок или пропущенных значений, например, проверки адресов электронной почты, устранения проблем с форматированием адресов или стандартизации форматов дат. 
• Геопространственное обогащение: В записи можно добавлять географические данные, такие как координаты широты и долготы, город, штат или почтовый индекс. Итак, если вам необходимо выполнить анализ на основе местоположения, это может быть полезно в этом сценарии. 
• Профилирование в социальных сетях: Чтобы лучше понять своих клиентов, вы можете дополнить данные о клиентах информацией из социальных сетей, таких как профили Twitter, LinkedIn или Facebook. 
• Стандартизация данных: Стандартизация данных включает в себя преобразование данных в согласованный формат. Это может включать стандартизацию единиц измерения, форматов дат или форматирования адресов (например, преобразование «ул.» в «улица»). 
• Сопоставление данных и дедупликация: Повторяющиеся записи — распространенная проблема с необработанными данными. Сопоставление данных идентифицирует и объединяет повторяющиеся записи в наборе данных, чтобы обеспечить согласованность данных и устранить избыточность. 

9 шагов для обогащения данных  

Давайте рассмотрим пример обогащения данных в финансовой отрасли. Если вы менеджер банка и хотите расширить данные о клиентах для улучшения персонализации обслуживания, вам следует выполнить следующие действия.

 

Шаг 1: Сбор и подготовка данных 

Сначала определите набор данных и элементы данных, которые вы хотите пополнить. Соберите и скомпилируйте их и убедитесь, что они чисты и не содержат очевидных ошибок. Вы можете использовать инструменты интеграции данных для доступа и консолидации баз данных клиентов и журналов транзакций. Это поможет вам получить доступ к коннекторам данных, одновременно поддерживая преобразования типов данных и регистрацию ошибок для выявления и устранения несоответствий.  

Шаг 2. Определите цели по обогащению данных 

Четко определите цели вашего проекта по обогащению данных. Каких конкретных улучшений вы хотите достичь? Вас интересуют демографические данные, геопространственная информация или другие атрибуты? 

В этом примере вы стремитесь дополнить данные о финансовом поведении клиентов дополнительными атрибутами, такими как модели инвестирования, толерантность к риску и предпочтительные каналы транзакций, чтобы предложить более персонализированные услуги.  

Шаг 3: Очистка данных  

После того, как вы заложили основу, начните путь по обогащению данных, тщательно следя за их чистотой и согласованностью. Очистка данных позволяет устранить дубликаты, исправить неточности и стандартизировать форматы данных. Например, приведение телефонных номеров клиентов к единому формату делает его пригодным для использования во всех системах. 

Шаг 4. Сегментируйте и профилируйте данные 

Используйте возможности сегментации и профилирования данных, чтобы разделить набор данных на значимые сегменты, руководствуясь конкретными критериями. Профилирование данных даст вам полную картину ваших данных. Он оценит качество ваших данных, выявляя несоответствия, ошибки и выбросы, а также выявляет данные, которые не соответствуют ожидаемым шаблонам или бизнес-правилам. Например, инструменты профилирования данных поможет вам обнаружить несоответствия в данных о клиентах, хранящихся в вашем банке. Это также позволит вам сегментировать клиентов на основе транзакционного поведения, использования продукта и каналов взаимодействия. Например, вы можете создать такие сегменты, как «Крупные клиенты», «Частые пользователи Интернета», «Соискатели кредита» или «Молодые специалисты». 

Шаг 5. Сопоставление и интеграция данных 

Интеграция данных включает в себя сопоставление и объединение записей на основе общих идентификаторов, согласование данных из нескольких источников и создание связного набора данных в виде единственный источник истины. Интегрированный набор данных станет основой для расширенной аналитики, отчетности и стратегического планирования. 

Инструменты сопоставления данных помогут вам объединить связанные записи из разных систем, используя уникальные идентификаторы, такие как идентификаторы клиентов. Это помогает создать единое представление о взаимодействии каждого клиента с банком.  

Шаг 6: Консолидация данных 

Консолидация данных обогащает ваш набор данных за счет добавления внешнего контекста. Это ключевой шаг, поскольку он увеличивает размеры набора данных. Вы можете добавлять внешние данные, такие как кредитные рейтинги кредитных бюро и геопространственные данные для регионального анализа, к профилям клиентов. Это обеспечивает более полное представление о финансовом положении и географическом распределении клиента.  

Шаг 7: Агрегация данных 

Агрегирование обобщает данные, необходимые для выявления тенденций, которые определяют стратегические решения. Вы можете суммировать данные по регионам, используя инструменты агрегирования, которые помогут вам выявить тенденции в поведении клиентов. Это поможет вам принять решение о том, на чем сосредоточить маркетинговые усилия и где расширить услуги. 

Шаг 8: Преобразование данных 

Преобразование подготавливает данные для анализа. Это важный шаг в процессе ETL, поскольку он преобразует данные в полезную информацию. 

В этом примере вы можете использовать инструменты преобразования данных для расчета новых показателей, таких как средняя стоимость транзакции, частота посещений отделений и показатели цифрового взаимодействия. Эти показатели помогают классифицировать клиентов по таким категориям, как «цифровые аборигены» или «лоялисты филиалов», что помогает в целевом маркетинге и разработке услуг. 

Шаг 9. Проверка данных и внедрение контроля качества 

Обеспечьте точность и надежность данных посредством регулярных процедур проверки и проверки. Внедряйте строгие проверки контроля качества для раннего обнаружения ошибок, обеспечивая целостность и надежность данных. Проактивный подход гарантирует, что ваш расширенный набор данных останется надежным для принятия стратегических действий и решений. 

Вы можете использовать автоматизированные инструменты качества данных для постоянного мониторинга целостности данных. Они помогут вам выполнять регулярные проверки журналов транзакций и внешних источников данных, чтобы гарантировать точность и надежность расширенных данных.  

Инструменты и технологии обогащения данных 

Теперь, когда вы знаете, как работает обогащение данных и каковы его преимущества, давайте рассмотрим некоторые инструменты и технологии, с помощью которых вы можете реализовать обогащение данных: 

Программное обеспечение для обогащения данных 

Эти решения часто используются для конкретных задач по обогащению ниши. Они обеспечивают целенаправленное улучшение ваших данных и позволяют тонко настраивать процессы их обогащения. 

Главные преимущества 

• Специализированные функции: Эти пакеты программного обеспечения могут быть сосредоточены на таких задачах, как проверка электронной почты, геокодирование или социальные сети. извлечение данных. 
• Производство на заказ: Они предлагают настраиваемые параметры, позволяющие адаптировать процесс обогащения к вашим уникальным требованиям. 

API для обогащения данных 

Интерфейсы прикладного программирования (API) позволяют интегрировать улучшение данных непосредственно в ваши приложения и рабочие процессы, обеспечивая пополнение данных в режиме реального времени или в пакетном режиме. 

Главные преимущества 

• Обогащение в реальном времени: API-интерфейсы могут пополнять данные в режиме реального времени по мере их сбора или использования в ваших приложениях. 
• Производство на заказ: Вы можете адаптировать API к своим конкретным потребностям и использовать гибкость в доступе и использовании дополнительных услуг. 
• Масштабируемость: API-интерфейсы могут обрабатывать большие объемы данных, что делает их подходящими для приложений с высокими требованиями. 

Инструменты интеграции данных 

Другим вариантом является программное обеспечение для интеграции данных. Эти инструменты обладают расширенными функциями очистки, качества и профилирования данных, которые очищают и стандартизируют ваши данные. У них также есть возможности интеграции данных, поэтому вы можете легко объединять данные из нескольких источников для получения полного представления. 

Главные преимущества 

• Фильтр управление качеством данныхфункции профилирования и очистки 
• Встроенные соединители для извлечения данных из нескольких источников и их интеграции для формирования единого представления. 
• Расширенные встроенные преобразования и функции, позволяющие легко манипулировать данными по своему усмотрению. 

Автоматизированное обогащение данных 

Автоматизированное пополнение данных упрощает пополнение данных за счет автоматического обновления и консолидации существующих наборов данных с дополнительной актуальной информацией. Этот процесс обычно основан на заранее определенных правилах и алгоритмах, которые позволяют идентифицировать, проверять и включать новые точки данных в существующую базу данных без ручного ввода. 

Новые данные проверяются на точность и актуальность перед объединением с существующими записями. Этот процесс добавляет глубины данным и помогает поддерживать чистую и организованную базу данных, готовую к анализу. 

Главные преимущества 

• Обработка в реальном времени: Автоматически обновляет и дополняет данные по мере их сбора. 
• Масштабируемость: Обрабатывает растущие объемы данных без ущерба для производительности. 
• Производство на заказ: Предлагает возможность настройки правил и параметров для удовлетворения конкретных потребностей в обогащении данных. 
• Преобразование данных: Преобразует данные в необходимый формат или структуру для целей анализа или отчетности. 
• Автоматизированные рабочие процессы: Настраивает триггеры и действия для автоматизации всего процесса обогащения данных. 

 

Лучшие практики по обогащению данных 

Оптимизация процессов обогащения данных требует стратегического подхода. Чтобы использовать весь потенциал ваших данных, рассмотрите следующие рекомендации, которые подчеркивают точность, последовательность и адаптируемость: 

 

Начните с высококачественных данных 

• Обеспечьте чистоту и точность основы для обогащения данных. 
• Используйте копирование данных для повышения качества набора данных. 
• Дедублируйте записи, исправляйте неточности и стандартизируйте форматы данных. 

Используйте несколько источников данных 

• Расширьте сбор данных, используя различные источники. 
• Интегрируйте информацию из баз данных клиентов, веб-аналитики, датчиков Интернета вещей и ERP решения. 

• Создайте многомерное представление для более глубокого понимания и понимания. 

Держите свои данные в актуальном состоянии 

• Регулярно обновляйте набор данных, чтобы поддерживать актуальность и точность. 
• Будьте в курсе тенденций рынка и предпочтений клиентов. 

Автоматизируйте процессы обогащения данных 

• Кредитное плечо автоматизация данных для уменьшения ручной работы и человеческих ошибок. 
• Обеспечить единообразие обработка данных для поддержания целостности данных. 
• Внедряйте эффективные рабочие процессы с помощью специальных инструментов для обогащения данных. 

Отслеживайте результаты обогащения данных 

• Отслеживайте влияние обогащения данных на операции. 
• Отслеживайте ключевые показатели эффективности, чтобы оценить эффективность. 
• Регулярно оценивайте и адаптируйте свои стратегии по обогащению данных для постоянного улучшения. 

Варианты использования обогащения данных 

Обогащение данных B2C и B2B 

Обогащение данных B2C (бизнес-потребитель) и B2B (бизнес-бизнес) имеет решающее значение для углубления отношений и увеличения продаж. Для компаний B2C дополнение данных о клиентах личными предпочтениями, историей покупок и активностью в социальных сетях может адаптировать опыт к индивидуальным потребностям. Компании B2B получают аналогичную выгоду, обогащая данные о потенциальных клиентах отраслевыми тенденциями, размером компании и информацией о лицах, принимающих решения, для персонализации работы и предложений. 

Пример: Розничный продавец модной одежды B2C использует обогащение данных, чтобы рекомендовать предметы одежды на основе прошлых покупок и поведения клиентов в Интернете, в то время как поставщик программного обеспечения B2B использует обогащенные данные для настройки программных решений для потенциальных клиентов с учетом их бизнес-требований. 

Обогащение данных о клиентах 

Обогащение данных о клиентах заключается в создании комплексного профиля ваших клиентов. Компании могут получить представление о поведении, предпочтениях и потребностях клиентов путем интеграции данных из различных точек взаимодействия. Такое расширенное представление позволяет компаниям предоставлять более персонализированные услуги и предугадывать потребности клиентов. 

Пример: Оператор связи дополняет профили клиентов моделями использования и предпочтениями в обслуживании, чтобы предлагать индивидуальные планы передачи данных и дополнительные услуги, повышая удовлетворенность и лояльность клиентов. 

Обогащение финансовых данных 

Обогащение финансовых данных имеет решающее значение для точности отчетности и соблюдения нормативных стандартов. Финансовые учреждения могут улучшить обнаружение мошенничества, оценку рисков и обслуживание клиентов, обогащая данные транзакций контекстной информацией. 

Пример: Банк дополняет данные транзакций информацией о торговцах и данными о местоположении, чтобы обнаружить необычную активность и предотвратить мошенничество, обеспечивая безопасность счетов клиентов. 

Обогащение маркетинговых данных 

Обогащение маркетинговых данных позволяет компаниям совершенствовать свои стратегии таргетинга. Маркетологи могут создавать более эффективные кампании, которые находят отклик у их аудитории, добавляя демографические, психографические и поведенческие данные в профили клиентов. 

Пример: Маркетинговое агентство пополняет свою базу данных интересами и данными о взаимодействии в социальных сетях для создания таргетированных рекламных кампаний с более высокими показателями конверсии. 

Обогащение данных электронной коммерции 

Обогащение данных электронной коммерции улучшает качество покупок в Интернете за счет персонализации рекомендаций по продуктам, оптимизации функций поиска и улучшения обслуживания клиентов. Понимая покупательские привычки и предпочтения клиентов, платформы электронной коммерции могут увеличить продажи и удержать клиентов. 

Пример: Платформа электронной коммерции дополняет профили пользователей историей просмотров и данными о покупках, предоставляя персонализированные рекомендации по продуктам, увеличивая продажи и вовлечение клиентов. 

Оптимизируйте обогащение данных с помощью Astera 

Для реализации всего потенциала обогащения данных требуется понимание его принципов, внедрение эффективных процессов и использование передовых технологий. Здесь такие решения, как Astera вступают в игру.

Astera является сквозным платформа управления данными с расширенными возможностями извлечения, интеграции, подготовки и автоматизации данных, которые позволяют предприятиям оптимизировать рабочие процессы по обогащению данных. 

Это решение без кода с интуитивно понятным пользовательским интерфейсом с возможностью перетаскивания, разработанным с учетом доступности и удобства использования. Некоторые существенные особенности Astera следующие: 

• Извлечение данных с помощью искусственного интеллекта для получения данных из неструктурированных источников. 
• Оптимизируйте весь процесс подготовки данных, от интеграции до преобразования, сэкономив драгоценное время и ресурсы. 
• Широкий спектр преобразований для формирования и уточнения данных в соответствии с требованиями анализа.  
• Встроенные функции качества и очистки данных с настраиваемыми проверками и правилами для обеспечения точности и согласованности данных. 
• Визуальная интерактивная сетка, которая позволяет визуально изучать данные и обеспечивает немедленную очистку и корректировку данных на практике. 
•  для исследования данных и взаимодействия с ними интуитивно понятным и удобным для пользователя способом. 
• Встроенный планировщик заданий и возможности автоматизации для устранения ручной работы. 

Хотите получить максимальную отдачу от своих данных? Пытаться AsteraАвтора 14-дневная бесплатная пробная версия и узнайте, как этот инструмент без кода может помочь вам получить ценную информацию о ваших данных.