O que é automação de dados?

Dados de alta qualidade são a base da tomada de decisões estratégicas. Dados precisos, oportunos e abrangentes permitem que os profissionais de marketing tomem decisões informadas, identifiquem oportunidades de mercado e prevejam tendências de consumo. No entanto, obter e manter dados de alta qualidade pode ser um desafio devido ao grande volume e à velocidade com que os dados são gerados.

É aqui que a automação de dados desempenha um papel crucial. Ao automatizar a coleta, o processamento e a análise de dados, as marcas garantem a integridade e a confiabilidade de seus dados. A automação minimiza erros humanos, simplifica fluxos de trabalho de dados e fornece uma base consistente para análise. Em essência, a automação de dados atua como uma alavanca para dados de qualidade, permitindo que as organizações liberem todo o potencial dos seus ativos de informação para a tomada de decisões estratégicas.

O que é automação de dados?

No contexto do marketing, o processamento automatizado de dados oferece a vantagem de acesso a dados e insights em tempo real, facilitando a tomada de decisões ágeis e ajustes estratégicos. Ele elimina desafios comuns de gerenciamento de dados, como erros de entrada manual de dados, atrasos na geração de relatórios e inconsistências na análise de dados.

Tipos de automação de dados

A automação de dados pode ser amplamente categorizada em vários tipos, cada um abordando aspectos específicos do gerenciamento e análise de dados para aprimorar as estratégias de marketing e a tomada de decisões.

Coleta automatizada de dados

A automação da coleta de dados emprega tecnologia para coletar dados de forma eficiente de diversas fontes, como sites, plataformas de mídia social e sistemas de CRM. A extração automatizada de dados garante a aquisição contínua de dados em tempo real, eliminando atrasos e erros manuais associados aos métodos tradicionais de coleta de dados.

O principal instrumento para extração automatizada de dados e processamento automatizado de dados como um todo é Extrair, Transformar e Carregar ou ETL. É um processo de três etapas crucial para a integração de dados de diversas fontes em um repositório único e coerente.

A primeira etapa, Extrair , é responsável por automatizar a coleta de dados de diversas fontes, como plataformas de mídia social, sites e sistemas de CRM. Esta etapa envolve extrair dados, independentemente de seu formato ou estrutura original.

Por exemplo, Improvado é uma ferramenta de análise e automação de dados específica de marketing. Ele oferece mais de 500 conectores de dados de API pré-construídos e fontes de dados planas, o que significa recursos para coletar dados de uma planilha. O Improvado facilita ainda mais a integração e automação de dados, oferecendo modelos de extração de dados, até 5 anos de carregamento de dados históricos e sincronização de dados por hora.

Processamento automatizado de dados

Uma vez extraídos, os dados passam por transformação onde são limpos, normalizados e convertidos em um formato consistente. A automação do processamento de dados agiliza essa jornada por meio de uma abordagem estruturada e orientada pela tecnologia.

O processo de Transformação se desenvolve em vários estágios principais:

1. Limpeza : Inicialmente, os dados passam por uma fase de limpeza para identificar e corrigir erros como duplicações, inconsistências ou imprecisões. Isso garante que a base da análise seja precisa.
2. Mapeamento automatizado de dados : Este estágio envolve definir como os campos de dados de vários sistemas de origem correspondem aos do sistema ou banco de dados de destino. É o processo de criação de relacionamentos e regras de elementos de dados que transformam os dados de origem em um formato adequado para o ambiente de destino. O mapeamento de dados é fundamental ao integrar dados de fontes diferentes, como no caso de análises entre canais ou análise de gastos com publicidade de múltiplas plataformas.
3. Transformação : Em seguida, os dados são padronizados e transformados em um formato uniforme. Esta etapa crítica garante compatibilidade para análise, independentemente do sistema ou plataforma de origem.
4. Categorização e organização : O software de automação de dados categoriza e organiza os dados com base em critérios predefinidos, melhorando a acessibilidade e a prontidão para análise.

O Improvado fornece pipelines de dados pré-construídos para casos de uso de marketing, permitindo o processamento automatizado de dados sem qualquer engenharia de dados e SQL

O Improvado agiliza o processo de transformação limpando, normalizando e mapeando dados sem a necessidade de intervenção manual ou scripts personalizados. A plataforma oferece duas opções:

• Pipelines de dados pré-construídos de vários casos de uso de marketing, desde a extração de dados até a visualização para vários casos de uso. Por exemplo, se você selecionar uma receita de análise de anúncios pagos, a plataforma extrairá os dados necessários das plataformas de anúncios, mapeará automaticamente as estruturas de gastos exclusivas da plataforma e apresentará um painel com dados sobre o desempenho diário da campanha até o conjunto de anúncios, nível do anúncio, criativo ou nível de veiculação.
• Mecanismo de transformação de dados de autoatendimento que possui uma interface semelhante a uma planilha e oferece suporte a mais de 300 recursos e funcionalidades para automatizar longos cronogramas de análise e facilitar a descoberta de dados.

Integração automatizada de dados

A integração e automação de dados envolvem a fusão perfeita de dados de várias fontes em um repositório único e acessível, minimizando esforços manuais e erros. Ele emprega ferramentas sofisticadas que extraem dados automaticamente e depois transformam esses dados em um formato padronizado. Após a transformação, os dados são carregados em um banco de dados central, data warehouse ou plataforma analítica, prontos para análise.

A automação da integração de dados e o processamento automatizado de dados estão intimamente relacionados e muitas vezes se sobrepõem no uso da tecnologia de automação. No entanto, esses termos desempenham funções distintas no cenário de gerenciamento de dados.

A integração automatizada de dados está essencialmente incorporada na terceira etapa do ETL – Load .

Para dar suporte a esse estágio de automação de dados, o Improvado automatiza o carregamento de dados transformados em uma ampla variedade de destinos, incluindo bancos de dados populares, data warehouses e ferramentas de visualização.

Análise automatizada de dados

A automação da análise de dados aproveita algoritmos avançados e aprendizado de máquina para analisar vastos conjuntos de dados, identificando padrões, tendências e correlações sem intervenção manual.

Na prática, a análise automatizada de dados pode ser aplicada de várias maneiras, desde relatórios automatizados e atualizações de painéis até segmentação complexa de clientes e exploração de dados baseada em IA.

Um exemplo de descoberta automatizada de dados é o Improvado AI Agent. O Improvado AI se conecta ao seu conjunto de dados e permite consultas em linguagem natural e exploração e análise contínua de dados para usuários técnicos e não técnicos.

O AI Agent tem uma interface de bate-papo onde você pode fazer qualquer pergunta sobre desempenho, criar um painel, controlar o orçamento ou executar análises entre canais. O agente monitora continuamente o conjunto de dados e notifica sobre quaisquer anomalias e oportunidades.

Benefícios da automação de dados

O uso da automação de dados traz muitos benefícios, cada um deles aumentando a capacidade, a eficiência e a percepção das organizações:

• Eficiência operacional : a automação de dados reduz significativamente o tempo e o trabalho envolvido em tarefas manuais de dados, liberando as equipes de marketing para se concentrarem na estratégia e na criatividade. Ele acelera o ritmo de geração de insights e também reduz a probabilidade de erro humano, garantindo a precisão e a confiabilidade dos dados.
• Insights em tempo real: a automação de dados permite a análise de dados em tempo real, fornecendo aos tomadores de decisão e analistas de marketing insights oportunos que são essenciais para respostas ágeis às tendências do mercado e ao comportamento do consumidor. Este imediatismo aumenta a capacidade de capitalizar oportunidades e mitigar riscos prontamente.
• Escalabilidade : À medida que as empresas crescem, o volume e a complexidade dos dados que elas manipulam aumentam. A automação do processo de dados garante que os sistemas de gerenciamento de dados possam ser dimensionados adequadamente, sem um aumento correspondente nos erros ou no tempo de processamento.
• Governança de dados aprimorada : Estabelece uma estrutura para manipulação e processamento consistente de dados, melhorando a segurança dos dados e a conformidade com as regulamentações.
• Redução de custos : a automação diminui os custos operacionais ao automatizar tarefas manuais de dados e otimizar a alocação de recursos.
• Tomada de decisão baseada em dados : a automação de dados garante que as estratégias e decisões de marketing sejam baseadas em dados, levando a resultados mais eficazes.
• Experiências aprimoradas do cliente : essas ferramentas automatizam a segmentação e análise dos dados do cliente, permitindo esforços de marketing personalizados e melhor atendimento ao cliente.

Desafios da automação de dados e como resolvê-los

A implementação da automação de dados apresenta vários desafios, mas com abordagens estratégicas, estes podem ser geridos de forma eficaz.

Lacuna de competências e conhecimentos : a implementação da automação de dados muitas vezes requer competências técnicas específicas que podem faltar às equipas existentes.

• Solução : Invista em treinamento para os funcionários atuais e considere contratar ou consultar especialistas em automação de dados para preencher essa lacuna de habilidades. Muitas soluções de software de automação de dados oferecem integração de um mês para garantir que a equipe tenha todo o conhecimento necessário para usar a ferramenta em sua capacidade máxima.

Implicações de custos : A configuração inicial e a manutenção contínua de soluções de automação de dados podem ser dispendiosas.

• Solução : Realize uma análise completa de custo-benefício para identificar soluções de automação que ofereçam economias significativas e ganhos de eficiência a longo prazo. Opte por soluções escaláveis ​​que permitam investimentos incrementais para acompanhar o crescimento do negócio.

Preocupações com a privacidade dos dados : A entrada e o processamento automatizado de dados levantam preocupações sobre a privacidade e o uso indevido dos dados.

• Solução : implemente políticas rígidas de privacidade de dados e use ferramentas de automação que apliquem essas políticas por meio de recursos como anonimato de dados e práticas seguras de manuseio de dados. Ao escolher um software de automação de dados, verifique se o fornecedor está em conformidade com os padrões e certificações do setor, não tem dependência de fornecedor e fornece recursos de validação de dados.

Gerenciando expectativas : Pode haver expectativas irrealistas sobre os benefícios imediatos da automação de dados.

• Solução : Estabeleça objetivos claros e alcançáveis ​​para projetos de automação e comunique essas metas a toda a organização. Estabeleça métricas para medir o progresso e demonstrar os benefícios tangíveis dos esforços de automação ao longo do tempo.

perguntas frequentes