数据集成和全渠道

tasnim363

在大数据、数据驱动营销以及物理和数字触点协同的时代，信息管理和数据集成问题发挥着越来越重要的作用。

根据米兰理工大学大数据观察站发布的数据，2021年，78%的意大利大公司已经采用了数据整合策略，但其中只有18%的公司能够充分利用这些策略，有能力和主动性，不仅保护和维护这些数据的完整性，而且还知道如何充分利用这些信息财富。

正是在这最后一个方面，数字化转型和改善客户体验（其基本支柱之一）的博弈才得以展开。

但是，正如我们从数据中看到的那样，这并不总是那么容易：来自多个来源的异构数据的集成和管理是一项日常挑战：它需要训练有素的专业人员、胜任这项任务的技术解决方案和随时准备变革的管理。

数据整合：全渠道营销的关键

“数据集成”一词通常指合并和整合来自多个来源的数据的过程。

它可以包括几个阶段，从数据收集 牙买加 whatsapp 数据库 到数据规范化和映射，再到通过复杂系统处理，旨在使访问数据的人能够轻松理解这些数据。

数据集成策略的主要优势在于可以构建完整、明确和最新的360° 客户视图，这是旨在从全渠道视角个性化客户体验的有效营销策略的起点。

信息来自多个来源，但具体是什么数据？

通常，当我们谈论数据集成时，我们通常指的是五种不同类型的数据：

机器对机器数据：包括电子设备之间交互产生的数据；

人机数据：这是人与电子设备交互产生的数据（例如有关在线购买的数据）；

人与人之间的数据：这是由人与人之间的互动产生的信息，因此涉及更具体的渠道，如社交网络、博客、论坛；

公共管理数据：包括公共数据库中存在的数据，因此可以不受任何限制地使用；

企业数据：这是在企业数据库和数据仓库中发现的数据。

改进决策流程，制定战略以增强竞争优势：数据如果得到很好的利用和分析，对当今的公司来说就是一座真正的金矿，但必须采用正确的思维方式。

数据湖和数据仓库：从孤岛到集成

虽然过去每个部门和业务职能都在难以相互连接的单独存储库中收集数据，但今天这种方法似乎已经过时，许多公司已经显示出开放在独特环境中允许数据集成的模型的迹象。

在数据集成的背景下，我们通常指两种可以轻松共存的不同存储模型和方法。

让我们详细地看一下。

数据仓库：这些是来自多个来源的大量数据的存储系统。在这里，数据被结构化和标准化，以便使用关系数据库使其可用于各种业务功能，从而允许进行相当结构化的查询和搜索。但在这种情况下，数据并非实时更新。

数据湖：在后一种情况下，数据至少最初以其原始格式进行收集和存储。数据湖正是由于以数据的原始格式保存数据，才使得收集大量数据成为可能。