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Definizione del progetto di integrazione dei dati
Prima di creare la propria soluzione di integrazione dei dati, prendere in considerazione il caso d'uso che si desidera analizzare e i dati da utilizzare.
Definire che cosa analizzare e perché
Per iniziare, chiarire lo scopo dell'analisi. Su quale ambito ci si vuole concentrare? Che miglioramenti concreti si vogliono apportare a questo ambito? Quali KPI aiutano a misurare tali miglioramenti? Soffermarsi sulle informazioni che si desidera ricavare dai dati. In questo modo, sarà più facile concentrare gli sforzi sugli aspetti più importanti.
Definire gli elementi di dati necessari per l'analisi
Che oggetti e campi sono più rilevanti? Partire dai più evidenti e considerarne altri meno scontati. Progettare la serie di dati che supporta l'analisi da condurre.
Identificare la fonte di dati migliore per ogni elemento di dati
Per ogni elemento, qual è la fonte di dati? Un oggetto Salesforce? Una fonte di dati esterna? Alcune soluzioni di integrazione dei dati combinano i dati di più fonti in un'unica serie di dati.
Studiare i dettagli dei singoli elementi di dati
Approfondire questi dettagli per comprendere le eventuali operazioni di pulizia dei dati richieste per preparare i dati per l'analisi. Per ogni elemento di dati determinare come viene definito nella fonte di dati. Di che tipo di dati si tratta? Che formato ha? Con che frequenza si osservano incoerenze nel formato? Qual è il valore predefinito, se previsto? I valori nulli sono ammessi e, nel caso, con che frequenza si incontrano? Che livello di precisione hanno i valori? Con che frequenza si riscontrano imprecisioni? I valori sono scritti una sola volta o vengono aggiornati in un secondo momento? Nel caso, con che frequenza?
Determinare i dati necessari per l'analisi
Per fare in modo che l'analisi generi dati affidabili, sono necessarie tutte le righe della fonte di dati o si può applicare un filtro per prelevarne solo una porzione? Ad esempio, l'analisi prende in considerazione le attività commerciali di tutti i paesi o solo di alcuni? Ci si sta concentrando su un particolare segmento demografico o intervallo di valori, ad esempio clienti le cui vendite totali superano quota 100.000?
Determinare la finestra temporale dei dati
Quanto indietro nel tempo deve andare l'analisi? Due anni? Sei mesi? Una settimana? Escludere i dati che non rientrano nel periodo di tempo da esaminare. Filtrare i dati prima possibile per ridurre al minimo qualsiasi elaborazione di dati non necessari.
Adottare un approccio di miglioramento continuo
Tutti impariamo strada facendo. Nella fase di test dell'integrazione dei dati e della valutazione dei risultati, è probabile che si scoprano modi per ottenere esiti migliori. Quanto si scopre potrebbe spingere a rivedere alcuni presupposti, a cambiare le fonti di dati, ad aggiungere o eliminare colonne oppure ancora ad escludere righe non rilevanti per restringere il campo su un unico specifico segmento. Con gli strumenti di CRM Analytics è facile adattarsi rapidamente ai cambiamenti e migliorare progressivamente i propri risultati man mano che si utilizza la soluzione.
