La qualità dei dati è una questione fondamentale per le aziende
In un mondo in cui i dati sono sempre più preziosi per le aziende, garantire la qualità dei dati è essenziale per assicurare campagne efficaci e quindi massimizzare gli investimenti di marketing. Qui è dove la nostra piattaforma entra in gioco.
Perché la qualità dei dati è così importante per le aziende?
La qualità dei dati è fondamentale per le aziende, in quanto influisce direttamente sulla loro capacità di prendere decisioni informate, di analizzare i dati in modo accurato e di raggiungere gli obiettivi aziendali.Quando i dati sono di scarsa qualità, possono verificarsi errori nell’analisi e nel processo decisionale, con un impatto negativo sul ROI delle campagne di marketing, sull’analisi dei dati e sull’analisi delle campagne.Ad esempio, se un’azienda utilizza dati di scarsa qualità per indirizzare le proprie campagne pubblicitarie, può finire per raggiungere persone che non sono interessate ai suoi prodotti o servizi, con conseguente spreco di budget e minori prestazioni della campagna. Allo stesso modo, se un’azienda utilizza dati di scarsa qualità per analizzare le proprie prestazioni, rischia di prendere decisioni non basate su dati accurati, il che può essere dannoso per la crescita e il successo a lungo termine dell’azienda.
In sintesi, la qualità dei dati è fondamentale per le aziende, in quanto costituisce la base per un processo decisionale informato e un’analisi accurata.
Che cos’è la qualità dei dati o l’integrità dei dati?
Per integrità dei dati intendiamo all’accuratezza e la coerenza dei dati durante il loro ciclo di vita, dalla raccolta e conservazione all’analisi e alla diffusione. Senza l’integrità dei dati, le aziende rischiano di prendere decisioni basate su informazioni imprecise, con conseguenti perdite di fatturato, danni alla reputazione e persino problemi legali. Garantire l’integrità dei dati è un processo complesso e difficile, soprattutto per le aziende che gestiscono grandi quantità di dati provenienti da più fonti. Richiede l’implementazione di una serie di controlli e processi, tra cui il controllo di qualità, la convalida, l’eliminazione dei duplicati, il controllo integrato della consegna, gli avvisi in tempo reale, la conservazione e il backup, la sicurezza informatica e i controlli di accesso avanzati. Queste misure garantiscono che i dati siano accurati, completi e coerenti e che qualsiasi minaccia all’integrità dei dati venga identificata e affrontata rapidamente.
Migliorare la qualità dei dati con la nostra piattaforma
La nostra piattaforma mira a dare alle aziende la fiducia nei propri dati in modo molto semplice. Offriamo un’interfaccia standardizzata per i datalayer che consente agli utenti di definire lo schema dei propri dati e di definire regole di convalida che alimentano il flusso di lavoro per la qualità dei dati.
Inoltre, la nostra funzione di pulizia dei dati consente agli utenti di trasformare/correggere gli eventi in tempo reale in modo semplice e intuitivo, grazie al nostro approccio no-code. Tuttavia, gli operatori tecnici potranno anche intervenire con del codice, poiché offriamo anche un modulo low-code (per chi lo volesse anche full code). Quindi siamo in grado di soddisfare ogni livello di operatore.
Gestione degli errori di dati con la nostra piattaforma
Abbiamo diverse funzioni per gestire gli errori dei dati. In primo luogo, abbiamo un cruscotto di qualità dei dati che consente agli utenti di vedere le violazioni delle specifiche a colpo d’occhio e di correggerle rapidamente alla fonte o in tempo reale con la funzione di pulizia dei dati.
Offriamo anche avvisi in tempo reale, in modo che gli utenti possano reagire rapidamente agli errori dei dati. Questi avvisi possono essere inviati tramite e-mail, messaggistica (Slack, Teams, …), webhook o tramite notifiche nell’interfaccia. Un allarme può essere configurato in 3 click, con un cursore per scegliere la soglia di attivazione e il canale di comunicazione.
Come il nostro prodotto aiuta le aziende a lavorare con i dati in tutti i reparti
La nostra interfaccia standardizzata per i datalayer consente agli utenti di definire lo schema dei propri dati e di definire regole di convalida per garantire che tutti i dati siano conformi a tale schema. In questo modo, tutti i team possono lavorare con gli stessi dati e garantire che siano di alta qualità. Inoltre, disponiamo di un unico dizionario dei dati che consente agli utenti di definire e condividere le definizioni dei dati in tutta l’azienda.
Che cos’è il Data Cleansing e come funziona?
Data Cleansing consente agli utenti di trasformare/correggere gli eventi prima di inviarli a destinazione. Sono disponibili diversi tipi di trasformazioni, come la ridenominazione degli eventi, la derivazione degli eventi, la modifica delle proprietà e il filtraggio degli eventi, che possono essere creati in modo semplice e intuitivo utilizzando il nostro approccio no-code basato su formule e operatori di base, molto simili a quelli presenti in un foglio di calcolo come Excel. Per chi preferisce un approccio low-code, è anche possibile aggiungere codice JavaScript personalizzato per creare trasformazioni personalizzate. La funzione di pulizia dei dati è particolarmente utile per garantire che i dati inviati alle destinazioni siano di alta qualità e conformi alle specifiche richieste.
E la qualità dei dati trasmessi alle destinazioni?
Disponiamo di un’interfaccia per il monitoraggio della deliverability degli eventi che consente agli utenti di verificare se i dati stanno raggiungendo la destinazione o se ci sono stati problemi con la consegna. Questa interfaccia include metriche rapide e di facile lettura, come la percentuale di eventi non inviati, una visualizzazione dell’evoluzione degli eventi inviati correttamente e di quelli non riusciti in un determinato periodo di tempo e una tabella di riepilogo degli errori. Quest’ultima fornisce una panoramica dei diversi tipi di errori riscontrati e di come risolverli. In caso di problemi di invio, offriamo anche un sistema di allarme per avvisare immediatamente gli utenti.
Come la nostra piattaforma semplifica i complessi errori tecnici nell’invio dei dati ai partner
Innanzitutto, gli errori non sono sempre tecnici, ma spesso si tratta di dati mancanti o mal formattati e la nostra piattaforma genera spiegazioni in linguaggio naturale molto facili da leggere. Per quanto riguarda gli errori tecnici, sia che derivino dal feedback dell’API di un partner o dall’indisponibilità del server, abbiamo ritenuto che fosse fondamentale l’immediata comprensione della causa. Utilizziamo un generatore di linguaggio naturale (NLG) per trasformare questi errori illeggibili in spiegazioni perfettamente comprensibili per un profilo non tecnico, con possibili soluzioni. Questa è la magia dell’AI 
