CRM און דאַטאַ פּלאַטפאָרמס

ווי צו צונויפגיסן רייניקונג גרויס דאַטאַבייסיז

אַ דורכשניטלעך פאַרנעמונג ניצט 464 מנהג אַפּלאַקיישאַנז צו דיגיטאַליזירן זייַן געשעפט פּראַסעסאַז. אָבער ווען עס קומט צו דזשענערייטינג נוציק ינסייץ, די דאַטן וואָס וווינען אין פאַרשידענע קוואלן מוזן זיין קאַמביינד און צונויפגיסן צוזאַמען. דעפּענדינג אויף די נומער פון קוואלן ינוואַלווד און די סטרוקטור פון דאַטן סטאָרד אין די דאַטאַבייסיז, דאָס קען זיין גאַנץ אַ קאָמפּליצירט אַרבעט. פֿאַר דעם סיבה, עס איז ימפּעראַטיוו אַז קאָמפּאַניעס פֿאַרשטיין די טשאַלאַנדזשיז און פּראָצעס פון מערדזשינג גרויס דאַטאַבייסיז.  

אין דעם אַרטיקל, מיר וועלן דיסקוטירן וואָס די צונויפגיסן רייניקונג פּראָצעס איז און זען ווי איר קענען צונויפגיסן רייניקונג גרויס דאַטאַבייסיז. לאמיר אנהייבן. 

וואָס איז אַ צונויפגיסן רייניקונג?

צונויפגיסן רייניקונג איז אַ סיסטעמאַטיש פּראָצעס וואָס סקרינז אַלע רעקאָרדס וואָס וווינען אין פאַרשידענע קוואלן און ימפּלאַמאַנץ קייפל אַלגערידאַמז וואָס ריין, סטאַנדערדייז און דעדופּליקאַט דאַטן צו שאַפֿן אַ איין, פולשטענדיק מיינונג פון דיין ענטיטיז, אַזאַ ווי קאַסטאַמערז, פּראָדוקטן, עמפּלוייז, אאז"ו ו. זייער נוציק פּראָצעס, ספּעציעל פֿאַר דאַטן-געטריבן אָרגאַנאַזיישאַנז.  

בייַשפּיל: צונויפגיסן רייניקונג קונה רעקאָרדס 

זאל ס באַטראַכטן אַ פירמע 'ס קונה דאַטאַסעט. קונה אינפֿאָרמאַציע איז קאַפּטשערד אין קייפל ערטער, אַרייַנגערעכנט וועב פארמען אויף לאַנדינג בלעטער, פֿאַרקויף אָטאַמיישאַן מכשירים, צאָלונג טשאַנאַלז, אַקטיוויטעטן טראַקינג מכשירים, און אַזוי אויף. אויב איר ווילט דורכפירן פירן אַטריביושאַן צו פֿאַרשטיין די פּינטלעך וועג וואָס געפירט צו פירן קאַנווערזשאַן, איר וואָלט דאַרפֿן אַלע די דעטאַילס אויף איין אָרט. צונויפגיסן און רייניקן גרויס קונה דאַטאַסעץ צו באַקומען אַ 360 מיינונג פון דיין קונה באַזע קענען עפֿענען גרויס טירן פֿאַר דיין געשעפט, אַזאַ ווי מאַכן ינפעראַנסאַז וועגן קונה נאַטור, קאַמפּעטיטיוו פּרייסינג סטראַטעגיעס, מאַרק אַנאַליסיס און פיל מער. 

ווי צו צונויפגיסן רייניקונג גרויס דאַטאַבייסיז? 

דער צונויפגיסן רייניקונג פּראָצעס קען זיין אַ ביסל קאָמפּליצירט ווייַל איר טאָן נישט וועלן צו פאַרלירן אינפֿאָרמאַציע אָדער ענדיקן פאַלש אינפֿאָרמאַציע אין דיין ריזאַלטינג דאַטאַסעט. פֿאַר דעם סיבה, מיר דורכפירן עטלעכע פּראַסעסאַז איידער די פאַקטיש צונויפגיסן רייניקונג פּראָצעס. זאל ס נעמען אַ קוק אין אַלע די סטעפּס ינוואַלווד בעשאַס דעם פּראָצעס. 

  1. קאַנעקטינג אַלע דאַטאַבייסיז צו אַ הויפט מקור - דער ערשטער שריט אין דעם פּראָצעס איז צו פאַרבינדן די דאַטאַבייסיז צו אַ הויפט מקור. דאָס איז געטאן צו ברענגען דאַטן צוזאַמען אין איין אָרט אַזוי אַז די צונויפגיסן פּראָצעס קענען זיין בעסער פּלאַננעד דורך קאַנסידערינג אַלע מקורים און דאַטן ינוואַלווד. דאָס קען דאַרפן איר צו ציען דאַטן פון אַ נומער פון ערטער, אַזאַ ווי היגע טעקעס, דאַטאַבייסיז, וואָלקן סטאָרידזש אָדער אנדערע דריט-פּאַרטיי אַפּלאַקיישאַנז. 
  2. פּראָפילינג דאַטן צו ופדעקן סטראַקטשעראַל דעטאַילס - דאַטאַ פּראָפילינג מיטל לויפן אַגגרעגטיאָנאַל און סטאַטיסטיש אַנאַליסיס אויף דיין ימפּאָרטיד דאַטן צו ופדעקן זייַן סטראַקטשעראַל דעטאַילס און ידענטיפיצירן פּאָטענציעל קלענזינג און טראַנספאָרמינג אַפּערטונאַטיז. פֿאַר בייַשפּיל, אַ דאַטן פּראָפיל וועט ווייַזן איר אַ רשימה פון אַלע אַטריביוץ פאָרשטעלן אין יעדער דאַטאַבייס, ווי געזונט ווי זייער פילונג קורס, דאַטן טיפּ, מאַקסימום כאַראַקטער לענג, פּראָסט מוסטער, פֿאָרמאַט און אנדערע אַזאַ דעטאַילס. מיט דעם אינפֿאָרמאַציע, איר קענען פֿאַרשטיין די דיפעראַנסיז אין די קאָננעקטעד דאַטאַסעץ און וואָס איר דאַרפֿן צו באַטראַכטן און פאַרריכטן איידער מערדזשינג דאַטן. 
  3. ילימאַנייטינג דאַטן העטעראַדזשיניאַטי - סטראַקטשעראַל און לעקסיקאַל דאַטן העטעראָגענעיטי רעפערס צו די סטראַקטשעראַל און לעקסיקאַל דיפעראַנסיז צווישן צוויי אָדער מער דאַטאַסעץ. א ביישפּיל פון סטראַקטשעראַל העטעראַדזשיניאַטי איז ווען איין דאַטאַסעט כּולל דריי שפאלטן פֿאַר אַ נאָמען (ערשטער, מיטל, און לעצטע נאמען), בשעת די אנדערע נאָר כּולל איינער (גאַנץ נאָמען). פֿאַרקערט, די לעקסישע העטעראָגענעיטעט האָט צו טאָן מיט דעם אינהאַלט וואָס איז פאָרשטעלן אין אַ זייַל, למשל, די גאַנץ נאָמען זייַל אין איין דאַטאַבייס סטאָרז די נאָמען ווי דזשיין Doe, בשעת די אנדערע דאַטאַבייס סטאָרז עס ווי דו, דזשיין
  4. רייניקונג, פּאַרסינג און פֿילטרירונג דאַטן - אַמאָל איר האָבן די דאַטן פּראָפיל ריפּאָרץ און זענען אַווער פון די דיפעראַנסיז צווישן דיין דאַטאַסעץ, איר קענען איצט אָנהייבן צו פאַרריכטן טינגז וואָס קען פאַרשאַפן ישוז בעשאַס די צונויפגיסן רייניקונג פּראָצעס. דאָס קען אַרייַננעמען:
    • פּלאָמבירן אין ליידיק וואַלועס, 
    • יבערמאַכן דאַטן טייפּס פון זיכער אַטריביוץ, 
    • ילימאַנייטינג אָדער ריפּלייסינג פאַלש וואַלועס, 
    • פּאַרסינג אַן אַטריביוט צו ידענטיפיצירן קלענערער סאַבקאָמפּאָנענטס, אָדער צונויפגיסן צוויי אָדער מער אַטריביוץ צוזאַמען צו פאָרעם איין זייַל, 
    • פילטערינג אַטריביוץ באזירט אויף די רעקווירעמענץ פון די ריזאַלטינג דאַטאַסעט, און אַזוי אויף. 
  5. מאַטטשינג דאַטן צו ופדעקן ענטיטיז און דעדופּליקאַט - דאָס איז מיסטאָמע דער הויפּט טייל פון דיין דאַטן צונויפגיסן רייניקונג פּראָצעס: וואָס ריכטן רעקאָרדס צו געפֿינען אויס וואָס רעקאָרדס געהערן צו דער זעלביקער ענטיטי און וואָס זענען אַ גאַנץ דופּליקאַט פון אַ יגזיסטינג רעקאָרד. רעקאָרדס יוזשאַוואַלי אַנטהאַלטן יוניקלי יידענטאַפייינג אַטריביוץ פֿאַר קאַסטאַמערז. אָבער אין עטלעכע קאַסעס, די אַטריביוץ קען זיין פעלנדיק. איידער איר קענען יפעקטיוולי צונויפגיסן דאַטן צו באַקומען אַ איין מיינונג פון דיין ענטיטיז, איר מוזן דורכפירן דאַטן וואָס ריכטן זיך צו געפֿינען דופּליקאַט רעקאָרדס אָדער די וואָס געהערן צו אַן ענטיטי. אין פאַל פון פעלנדיק ידענטיפיערס, איר קענען דורכפירן פאַזי וואָס ריכטן אַלגערידאַם וואָס סאַלעקץ אַ קאָמבינאַציע פון ​​אַטריביוץ פון ביידע רעקאָרדס און קאַמפּיוץ די ליקעליהאָאָד פון זיי געהערן צו דער זעלביקער ענטיטי. 
  6. דיזיינינג צונויפגיסן רייניקונג כּללים - ווען איר האָט יידענאַפייד די וואָס ריכטן רעקאָרדס, עס קען זיין שווער צו אויסקלייַבן דעם בעל רעקאָרד און אָנצייכענען אנדערע ווי דופּליקאַט. פֿאַר דעם, איר קענען פּלאַן אַ סכום פון דאַטן צונויפגיסן רייניקונג כּללים וואָס פאַרגלייַכן רעקאָרדס לויט די דיפיינד קרייטיריאַ און קאַנדישאַנאַלי סעלעקטירן בעל רעקאָרד, דעדופּליקאַט, אָדער אין עטלעכע קאַסעס, אָווועררייט דאַטן אין רעקאָרדס. פֿאַר בייַשפּיל, איר זאל וועלן צו אָטאַמייט די פאלגענדע:
    • האַלטן די רעקאָרד מיט די לאָנגעסט אַדרעס,  
    • ויסמעקן דופּליקאַט רעקאָרדס פֿון אַ ספּעציפיש דאַטן מקור, און 
    • איבערשרייבן די טעלעפאָנ - נומער פון אַ ספּעציפיש מקור צו די בעל רעקאָרד. 
  7. צונויפגיסן און רייניקונג דאַטן צו באַקומען די גאָלדען רעקאָרד - דאָס איז די לעצט שריט פון דעם פּראָצעס ווו די דורכפירונג פון די צונויפגיסן רייניקונג פּראָצעס כאַפּאַנז. אַלע די פריערדיקע סטעפּס זענען גענומען צו ענשור אַ מצליח פּראָצעס ימפּלאַמענטיישאַן און פאַרלאָזלעך רעזולטאַט פּראָדוקציע. אויב איר נוצן אַוואַנסירטע צונויפגיסן רייניקונג ווייכווארג, איר קענען דורכפירן די פריערדיקע פּראַסעסאַז ווי געזונט ווי די צונויפגיסן רייניקונג פּראָצעס אין דער זעלביקער געצייַג אין אַ ענין פון מינוט. 

און דאָרט איר האָבן עס - צונויפגיסן גרויס דאַטאַבייסיז צו באַקומען אַ איין מיינונג פון דיין ענטיטיז. דער פּראָצעס קען זיין סטרייטפאָרווערד אָבער אַ נומער פון טשאַלאַנדזשיז זענען געפּלאָנטערט בעשאַס זיין דורכפירונג, אַזאַ ווי אָוווערקאַמינג ינאַגריישאַן, העטעראַדזשיניאַטי און סקאַלאַביליטי ישוז, ווי געזונט ווי דילינג מיט אַנריליסטיק עקספּעקטיישאַנז פון אנדערע פּאַרטיעס ינוואַלווד. ניצן אַ ווייכווארג געצייַג וואָס מאכט אָטאַמיישאַן און ריפּיטאַביליטי פון זיכער פּראַסעסאַז גרינגער קענען באשטימט העלפֿן דיין טימז צו צונויפגיסן גרויס דאַטאַבייסיז געשווינד, יפעקטיוולי און אַקיעראַטלי. 

פּרוּווט דאַטאַ לאַדער צונויפגיסן רייניקונג הייַנט

זאַראַ זיאַד

Zara Ziad איז אַ פּראָדוקט פֿאַרקויף אַנאַליסט אין דאַטע לאַדער מיט אַ הינטערגרונט אין עס. זי איז לייַדנשאַפטלעך וועגן דיזיינינג אַ שעפעריש אינהאַלט סטראַטעגיע וואָס כיילייץ פאַקטיש-וועלט דאַטן היגיענע ישוז פייסט דורך פילע אָרגאַנאַזיישאַנז הייַנט. זי טראגט אינהאַלט צו יבערגעבן סאַלושאַנז, עצות און פּראַקטיסיז וואָס קענען העלפֿן געשעפטן צו ינסטרומענט און דערגרייכן טאָכיק דאַטן קוואַליטעט אין זייער געשעפט סייכל פּראַסעסאַז. זי שטרעבט צו שאַפֿן אינהאַלט וואָס איז טאַרגעטעד צו אַ ברייט קייט פון וילעם, ריינדזשינג פון טעכניש פּערסאַנעל צו סוף-באַניצער, ווי געזונט ווי פֿאַרקויף עס אויף פאַרשידן דיגיטאַל פּלאַטפאָרמס.

Related ארטיקלען

צוריק צו שפּיץ קנעפּל
נאָענט

אַדבלאָקק דיטעקטאַד

Martech Zone איז ביכולת צו צושטעלן איר דעם אינהאַלט אָן קיין קאָס ווייַל מיר מאָנעטיזירן אונדזער פּלאַץ דורך אַד רעוועך, צוגעבן לינקס און ספּאָנסאָרשיפּס. מיר וואָלט אָפּשאַצן אויב איר וואָלט באַזייַטיקן דיין אַד בלאַקער ווען איר זען אונדזער פּלאַץ.