breadcrumbDescription
Planlæg dit dataintegrationsprojekt
Før du opbygger din dataintegrationsløsning, skal du tænke over den brugsanvendelse, du ønsker at analysere, og de data, du har brug for for at nå dertil.
Definer, hvad du ønsker at analysere og hvorfor
Start med at tydeliggøre formålet med din analyse. Hvilket område af din virksomhed vil du arbejde med? Hvilke specifikke forbedringer ønsker du på dette område? Hvilke KPI'er kan hjælpe dig med at måle forbedringer? Forstå, hvad du kan lære fra dine data. På den måde kan du fokusere din indsats mod det, der er vigtigst.
Definer, hvilke dataelementer du skal bruge til din analyse
Hvilke objekter og felter er de mest relevante? Start med de indlysende, og overvej derefter dem, der er knap så indlysende. Design det datasæt, der understøtter den analyse, som du ønsker at udføre.
Identificer den bedste datakilde for hvert dataelement
For hvert element - hvad er dens datakilde? Et Salesforce-objekt? En ekstern datakilde? Nogle dataintegrationsløsninger fletter data fra flere kilder til et enkelt datasæt.
Undersøg detaljer om individuelle dataelementer
Gå i detaljer med disse detaljer, så du forstår, hvilke datarensningsopgaver, hvis nogen, der er påkrævet for at forberede dine data til analyse. For hvert dataelement skal du bestemme, hvordan det er defineret i datakilden. Hvad er dets datatype? Hvordan er det formateret? Hvor ofte forekommer uoverensstemmelser i formater? Hvad er dets standardværdi, hvis nogen? Er nulværdier tilladte og hvis de er, hvor ofte forekommer nulværdier så? Hvor nøjagtige er værdierne? Hvor ofte forekommer unøjagtigheder? Skrives værdier én gang, eller opdateres de efterfølgende, og hvis, hvor ofte?
Bestem, hvilke data du skal bruge til din analyse
Hvis du vil have troværdige resultater fra din analyse, skal du så bruge alle rækker med data fra datakilden, eller kan du filtrere på et bestemt segment (delsæt)? F.eks.: Er din analyse rettet mod forretningsaktivitet i alle lande, eller blot specifikke lande? Fokuserer du på en bestemt demografi eller række af værdier, f.eks. kunder med et samlet salg på over 100.000?
Bestem tidsvinduet for dine data
Hvor langt tilbage i tiden vil du gå i din analyse? To år? Seks måneder? En uge? Filtrer data, der er uden for dit tidsinterval. Og forsøg at filtrere data så tidligt som muligt for at minimere unødvendig databehandling.
Forpligt dig til kontinuerlig forbedring
Vi lærer undervejs. Mens du tester din dataintegration og gennemser resultaterne, kan du finde metoder til at forbedre dine resultater. Måske vil du genoverveje tidligere antagelser, ændre datakilder, tilføje eller droppe kolonner eller udfiltrere irrelevante rækker for at fokusere på blot på et bestemt segment. CRM Analytics-værktøjer kan hjælpe dig med at tilpasse ændringer hurtigt, så du kan foretage trinvise forbedringer, mens løsningen bevares.
