Tudo o que você deve saber sobre mapeamento de dados - o guia completo

A capacidade da sua empresa de tomar decisões usando seus dados é essencial para seu sucesso. Mas você tem uma compreensão clara de quais dados sua empresa possui, de onde eles vêm e como são usados?

O mapeamento de dados é o primeiro passo para que as equipes assumam o controle de seus dados e preservem sua qualidade à medida que se movem pelos sistemas. O desafio é que o mapeamento de dados pode se tornar técnico e parecer opressor para as equipes, o que as impede de mapear seus dados, levando a problemas significativos de qualidade de dados, tomada de decisões de negócios insatisfatória e possíveis problemas de segurança de dados.

Para ajudá-lo a mapear os dados de sua empresa com confiança, vamos explorar o que é mapeamento de dados, como o mapeamento de dados pode ajudar sua organização e etapas claras para mapear seus dados com eficiência.

O que é mapeamento de dados?

O mapeamento de dados conecta e rastreia campos de dados de uma fonte (Ponto A) para outra fonte (Ponto B)––independentemente de qualquer diferença de idioma––permitindo que você rastreie as alterações em seus dados entre os sistemas. Isso também reduz o potencial de erros, padroniza seus dados e facilita a compreensão.

Vamos nos inclinar para a analogia do mapa. Em sua forma mais simples, o mapeamento de dados identifica:

• Fontes de dados—inclua a origem de seus dados e os aplicativos que os armazenam. Pense nisso como um lago em um mapa tradicional, e todas as suas “estradas” começarão a partir dessas fontes. Seu site, servidores e aplicativos como seu CRM contam como fontes de dados.
• Destinos de dados — quaisquer aplicativos que usam seus dados.Estes são comparáveis ​​a prédios e endereços em um mapa. As estradas levarão de suas fontes de dados a um destino de dados ou de um destino de dados para o próximo.
• Transformações de dados — padronizam seus dados para que possam ser usados ​​em seus sistemas.Pense nas transformações de dados como paradas ao longo do caminho até o destino dos dados. A cada parada, os dados podem precisar ser “transformados” para entrar no destino de dados, especialmente se o destino de dados usar dados de várias fontes. As transformações de dados podem incluir coisas como padronizar como os aniversários dos clientes são formatados ou anonimizar informações confidenciais.

Entendemos que o conceito pode ser difícil de entender, então vamos ver um exemplo de mapeamento de dados para ajudar.

Exemplos de mapeamento de dados

Pense em todos os dados do cliente que você armazena. Você coleta detalhes como o nome do cliente, endereço, status de membro de fidelidade, identificadores de mídia social e compras recentes, entremuitasoutras informações.

Seu CRM provavelmente abriga a maioria dos dados de seus clientes, portanto, seu CRM é umafontede dados . Mas você pode armazenar dados em alguns outros lugares, como um banco de dados de inventário para rastrear seus níveis de inventário.

Digamos que você esteja enviando um e-mail aos clientes para notificá-los de que um item mais vendido está quase esgotado e eles precisam agir rapidamente.

O mapeamento de dados visualizará como os dados de seu CRM e banco de dados de inventário são alimentados em sua ferramenta de marketing por e-mail para preencher as principais informações. Ao mapear dados nesse fluxo, você pode perceber que precisa combinar dados de clientes de vários lugares antes que eles possam ser usados ​​por sua ferramenta de marketing por e-mail. Ou você pode encontrar uma desconexão crítica que está prejudicando suas automações de marketing por e-mail.

O gerenciamento de dados começa com o mapeamento de dados

Embora o mapeamento de dados possa parecer complicado para os novatos, é um processo crítico que servirá como base para todas as suas necessidades de gerenciamento de dados. Em particular, o mapeamento de dados é o primeiro passo para cada uma dessas necessidades comuns de gerenciamento de dados:

Integração de dados

A integração de dados envolve a combinação de dados de várias fontes para obter uma visão unificada de todos os seus dados. A integração de dados pega todos os conjuntos de dados, formata as informações de maneira uniforme e remove detalhes ou perfis duplicados.

Migração de dados

A migração de dados envolve a transferência de um ou vários conjuntos de dados de um local ou formato para outro em sua totalidade. Um tipo comum de migração de dados é quando uma empresa move seus dados para uma plataforma de nuvem como a AWS de um data center local. Explicamos melhor como conduzir uma migração de dados neste post.

transformação de dados

A transformação de dados, como discutimos acima, pega os dados em seu formato existente e os altera para corresponder a um novo formato para que possam ser usados ​​por seus outros sistemas e destinos de dados. Isso primeiro exige que as equipes passem por perfis de dados e, em seguida, padronizem e limpem os dados com base nas necessidades de destino dos dados.

Como o mapeamento de dados pode ajudar sua organização?

Os benefícios do mapeamento de dados são mais aparentes logo após você mapear seus dados pela primeira vez. O mapeamento de dados melhorará a qualidade dos dados e ajudará você a tomar melhores decisões de negócios. Também oferece vantagens como as seguintes:

Identifique e reduza os riscos

O mapeamento de dados melhora a segurança de seus dados, ajudando você a entender onde os dados confidenciais são armazenados e como são usados ​​por seus sistemas. Depois de entender onde estão seus dados confidenciais, você pode implementar protocolos de segurança e restrições de acesso que garantem que apenas pessoas ou sistemas aprovados possam encontrar e usar os dados.

Otimize dados complexos

Os dados são armazenados e usados ​​de diferentes maneiras em seus vários sistemas de negócios. O mapeamento de dados é a única maneira de entender como seus dados são usados ​​e encontrar maneiras de otimizar sua coleta, armazenamento ou uso.

Tomada de decisão baseada em dados

O mapeamento de dados oferece maior confiança de que você está usando todos os dados certos para informar suas decisões de negócios. Um mapa de dados ajuda a identificar se você está perdendo as principais fontes de dados em suas ferramentas de análise ou se há desconexões ao longo da jornada que estão prejudicando a qualidade de seus dados. Quando você pode confirmar que suas ferramentas de análise estão sendo alimentadas com dados confiáveis, sua equipe pode fazer escolhas mais inteligentes com base nesses dados.

Melhore as operações internas

Com uma visão precisa de todas as maneiras como sua empresa armazena e usa dados, você pode identificar redundâncias e encontrar maneiras de simplificar suas operações. Um mapa de dados pode alinhar as partes interessadas em sua organização e fornecer uma visão completa de como você pode otimizar seu gerenciamento de dados.

Como fazer mapeamento de dados de forma eficaz: O processo de mapeamento de dados

Agora que você tem uma compreensão sólida de como o mapeamento de dados pode ajudar sua organização, é hora de explicar como começar a mapear seus dados. Você provavelmente desejará usar uma ferramenta para ajudar e explicaremos os benefícios de fazer isso na próxima seção. Mas o processo – às vezes chamado de modelo de mapeamento de dados – envolverá as seguintes etapas:

Identifique todos os campos de dados

Quais são as fontes de dados da sua organização e quais dados você armazena nelas? Crie uma lista granular de cada campo de dados em seu CRM e outras fontes de dados, incluindo como os campos são formatados.

Alinhe suas partes interessadas nas organizações para identificar suas fontes de dados e garantir que você capturou tudo.

Mapeie os dados

Depois de identificar seus campos de dados, você pode começar a mapear como esses dados são usados ​​e se movem em sua organização. Visualize como os dados fluirão de suas fontes de dados para destinos de dados ou entre seus destinos de dados. Observe como os dados de várias fontes podem ser usados ​​por suas ferramentas de negócios, pois isso ajudará na próxima etapa.

Transforme os dados

Conforme discutido anteriormente, seus dados provavelmente são armazenados em diferentes formatos em seus sistemas, portanto, precisam ser transformados antes de serem usados ​​por suas ferramentas de negócios. Em seu mapa de dados, identifique as transformações de dados que ocorrem em todas as etapas possíveis. Esta lista o ajudará a ver se você precisa de mais ou diferentes transformações ou se pode otimizar sua coleta de dados para reduzir sua transformação de dados.

teste

Comece com um subconjunto de seu conjunto de dados principal para ver se você cometeu algum erro em seu mapa e se as dependências downstream foram prejudicadas inadvertidamente. Testar sua lógica ajudará você a preservar a qualidade de seus dados e garantir que tudo ainda esteja funcionando conforme o esperado. Assim que tiver certeza de que o mapa está completo, use-o como seu modelo de mapeamento de dados.

Atualizações/manutenção

O mapeamento de dados é uma jornada contínua. Sua equipe apresentará novas fontes de dados, integrará ou migrará dados e adotará novas ferramentas que usam seus dados para fornecer análises. Revise regularmente seu mapa de dados, especialmente se você implementou uma nova ferramenta de negócios.

Se os departamentos estiverem pensando em reduzir seus gastos com TI, use seu mapa de dados para entender quais sistemas são mais críticos para seu sucesso.

Qual método de mapeamento de dados é melhor para você?

Agora vem a grande decisão:comovocê deseja mapear seus dados? Existem algumas abordagens diferentes que você pode adotar, dependendo de suas habilidades de desenvolvedor, orçamento e paciência:

automatizado

O mapeamento de dados automatizado envolve ferramentas ou softwares específicos que dependem do aprendizado de máquina para processar seus dados, combiná-los e visualizar suas transformações. O mapeamento de dados automatizado pode economizar centenas de horas e estresse imensurável para sua equipe, considerando que essas soluções são criadas para serem intuitivas. No entanto, você precisará dedicar o orçamento para trazer essa ferramenta.

Semiautomático

Um processo de mapeamento de dados semiautomatizado contará com uma mistura de tecnologia e esforços manuais, tornando-o uma escolha ideal para a maioria das empresas. Um membro de sua equipe usará uma ferramenta para mapear suas fontes e destinos de dados e, em seguida, sua equipe revisará manualmente esse mapa e fará alterações, se necessário. Isso exigirá algumas habilidades de codificação e levará mais tempo do que uma solução automatizada, mas é a escolha mais inteligente se você estiver apenas começando sua jornada de mapeamento de dados.

Manual

Se você não conseguir usar uma ferramenta para oferecer suporte ao mapeamento de dados automatizado ou semiautomatizado, precisará de um desenvolvedor com conhecimento de mapeamento de dados. O mapeamento manual de dados leva uma quantidade significativa de tempo e pode deixar um espaço considerável para erros devido às várias soluções e ferramentas de dados diferentes que as equipes usam.

Dito isso, o mapeamento de dados manual oferece à sua equipe controle total sobre o processo e permite que você personalize seu mapa de dados exatamente de acordo com suas necessidades.

Use os dados do cliente a seu favor

Sua capacidade de usar e confiar nos dados do cliente é essencial para envolver seus clientes de maneira significativa e impulsionar as vendas.

O mapeamento de dados é a primeira etapa para entender como você coleta, armazena e usa os dados de seus clientes, mas o processo pode ser complicado. Recomendamos que você adote uma ferramenta para agilizar uma parte significativa de seu mapeamento de dados e realizar manutenção regular para manter seu mapa atualizado.

Para ajudá-lo a otimizar ainda mais os dados de seus clientes, registre-se em nosso próximo episódio do Data In Sight para obter dicas acionáveis ​​para manter um CRM limpo e acionável.