마케팅 및 ETL: ETL은 BI 분석가를 위한 코드 없는 솔루션입니다.

데이터를 컴퓨터로 가져와야 하는 경우 마케팅 데이터 웨어하우스 즉시 누군가가 이를 실현하기 위해 코드를 작성하기를 기다릴 수 없다면 Singular ETL이 당신의 가장 친한 친구일 수도 있습니다. 추출, 변환 및 로드는 일반 마케터에게는 그리 흥미롭지 않을 수도 있습니다. 마케팅 ETL 올바른 데이터를 올바른 위치에 빠르고 쉽게 얻으려면?

음, 꽤 흥미롭네요.

아니면 적어도 해당 데이터로 생성할 수 있는 결과는 흥미로울 것입니다.

이것이 바로 ETL 도구가 현대 마케팅 담당자나 BI 분석가에게 도움이 될 수 있는 이유입니다. 코드가 없다는 것은 빠르다는 것을 의미하지 않기 때문입니다. 그리고 빠르다는 것은 더 빠른 통찰력을 의미합니다.

실제로 ETL은 실시간 API보다 훨씬 더 빠를 수 있습니다. (이유를 알아보려면 계속 읽어보세요.)

여러 데이터 소스와의 본격적인 데이터 통합이 자금이 충분한 비즈니스 인텔리전스 및 마케팅 기술 조직에게도 큰 과제이기 때문만은 아닙니다. Singular ETL은 API보다 더 많은 기능을 제공하기 때문입니다.

거의 50년 전에 고안된 개념을 흔히 볼 수는 없습니다. ETL 1970년대에 시작되었으며 현대 기술 스택에 사용되었습니다. 데이터 웨어하우스 또는 데이터 레이크에 대한 우리의 개념은 수년에 걸쳐 많이 바뀌었습니다. 그 당시에는 Hadoop과 Spark가 존재하지 않았으며 실시간 데이터, 심지어는 구조화되지 않은 데이터도 실제로 문제가 되지 않았습니다.

클라우드는 존재하지 않았고, Amazon Redshift는 어떤 엔지니어의 눈에도 반짝거리지 않았으며, 스스로를 데이터 통합자라고 표현하는 공급업체도 거의 없었습니다.

그러나 좋은 아이디어는 시간이 지나도 변하지 않으며, 데이터 세트가 플랫 파일, 반 무작위 데이터 원본, 데이터 웨어하우스 또는 분석 도구인지 여부에 관계없이 ETL을 통해 데이터를 추출하면 도움이 될 수 있습니다.

API 통합이 결국 필요하다고 결정하더라도 통합에는 자금이 풍부한 훌륭한 회사라도 항상 그렇지 않은 시간이 걸립니다. 또한 API 통합을 시작하기 전에 처리해야 할 중요한 내부 프로세스가 있는 경우가 많습니다.

그렇다면 추출, 변환, 로드가 어떻게 도움이 될까요?

우리가 이야기할 내용:

• 간단히 말해서 ETL
• ETL을 사용해야 하는 사람과 그 이유
• 변환 로드 추출: Singular ETL 작동 방식
• Singular ETL은 (거의) 모든 작업을 수행합니다.
• 마케팅 담당자가 ETL을 통해 시간을 절약하는 방법
• ETL 및 API: 총 BFF?
• ETL FTW

데이터에 관심이 없더라도 ETL이 "추출, 변환, 로드"의 약자라는 것을 알고 계실 것입니다.

EXTRACT는 데이터베이스나 여러 데이터 소스에서 데이터를 가져오는 것입니다. TRANSFORM은 추출된 데이터를 현재 저장된 형식에서 필요한 특정 형식으로 변환합니다. 또한 여기에는 데이터 강화가 포함될 수 있습니다. 규칙에 따라 행을 추가하거나 다른 소스에서 행을 추가하여 원본 데이터에 더 많은 세부 정보를 추가합니다. LOAD는 단순히 데이터를 새로운 데이터베이스, 즉 추가 비즈니스 또는 마케팅 운영에 사용할 데이터베이스에 삽입하는 것입니다.

즉, 마케팅 ETL은 매우 간단합니다. 적어도 개념상으로는 추출, 변환, 삽입이 가능합니다.

이는 좋은 일입니다. 데이터를 추출하고 수동으로 데이터를 통합하는 것은 개발자나 마케터의 생각이 거의 아니기 때문입니다.

Informatica, Boomi, InfoSphere DataStage, Oracle의 데이터 통합 ​​플랫폼, Talend 또는 JasperSoft와 같은 도구를 사용하여 데이터를 얻고, 변경하고, 데이터를 로드합니다.

그러나 대부분의 경우와 마찬가지로 구현 시 복잡성이 발생할 수 있습니다.

ETL 도구는 한 가지 측면입니다. 실제 데이터의 전송과 이론적으로 깨끗하고 분리된 세 단계의 중복은 다른 것입니다. 또한 Amazon Redshift 및 BigQuery와 같은 도구를 사용하여 데이터 변환을 수행하는 기능은 다른 옵션을 추가합니다.

그러나 기본 형식에서 ETL은 매우 명확합니다.

Singular 사용하는 대부분의 사람들은 몇 가지 다른 버킷에 속합니다. 마케팅 담당자, 비즈니스 인텔리전스 분석가, 마케팅 기술자, 성장 엔지니어, 광고 소재 및 임원이 있으며 몇 가지 다른 범주도 있습니다.

마케팅 담당자는 Singular 의 프런트엔드인 웹 기반 사용자 인터페이스를 자주 사용합니다.

마케팅 기술자 또는 성장 엔지니어는 종종 Singular API를 구현하여 Singular 에서 실시간으로 데이터를 추출합니다. 그런 다음 이를 Tableau 또는 Looker의 다른 데이터 원본(독점 데이터)의 흐름이나 마케팅 데이터를 처리하고 성장 또는 분석을 위한 통찰력을 제시하도록 설계된 사용자 지정 시스템에 통합할 수 있습니다.

둘 다 훌륭합니다.

하지만 Singular ETL은 귀하에게 적합한 특정 형식으로 원하는 시스템에 필요한 데이터를 제공합니다. (API에서 가져오세요!)

이는 프런트 엔드 사용자 인터페이스가 쉽게 제공할 수 있는 것보다 더 많은 분석 데이터가 필요한 비즈니스 인텔리전스 분석가를 포함한 고객에게 도움이 됩니다. 해당 데이터를 다른 플랫폼에서 처리하거나, 이를 기계 학습에 사용하거나, 다른 형태의 데이터 프로파일링을 수행할 수도 있습니다. 이제 엔지니어링 시간을 들이지 않고도 Singular ETL을 통해 필요한 모든 것을 얻을 수 있습니다.

또한 일부 BI 분석가는 기술적 수준이 뛰어나지만 API를 100% 정확하게 구현하는 데 필요한 액세스 권한이나 모든 지식이 없을 수도 있습니다. 성장 엔지니어가 궁극적으로 API 액세스를 원한다면 가능합니다. 약간의 엔지니어링 시간과 노력이 필요하지만 완전히 사용할 수 있습니다.

Singular ETL이 등장하는 이유는 다음과 같습니다. 많은 고객이 모바일 마케팅에 하루에 수만 달러에서 수십만 달러를 지출하고 있습니다. 엔지니어나 데이터 통합업체가 제공될 때까지 몇 주 또는 몇 달을 기다리는 데 상당한 비용이 발생할 수 있습니다.

따라서 Singular ETL은 BI 분석가가 빠르고 쉽게 올바른 방향으로 나아갈 수 있도록 도와줍니다.

자체 데이터 웨어하우스에 마케팅 데이터의 복제본을 만들 수 있습니다. Tableau를 해당 데이터에 직접 연결할 수 있습니다. 그 위에 맞춤형 보고서나 대시보드를 구축할 수 있습니다. 안전하고 보안이 유지되는 내부 인프라 내에서 민감하거나 독점적인 데이터를 마케팅 데이터에 결합합니다.

궁극적으로 더 많은 데이터와 더 많은 액세스를 통해 분석, 데이터 과학 및 마케팅 기술자 팀의 역량을 강화할 수 있습니다.

ETL은 추출, 변환, 로드죠? 글쎄요, 놀랍지는 않지만 Singular ETL이 작동하는 방식은 거의 동일합니다.

ETL 발췌:
이는 일반적으로 Singular 마케팅 데이터 또는 (곧 제공 예정) Singular 어트리뷰션 로그에서 원하는 데이터 추출에 대한 매개변수를 정의하는 것부터 시작됩니다. 구성된 필드와 잠재적으로 필터를 사용하여 미리 결정된 보고서를 설정하면 보고서가 정기적으로 자동 생성됩니다.

"정기"는 기본적으로 하루에 여러 번 예약될 수 있습니다. 즉, 정확히 실시간 데이터는 아니지만 자신에게 맞는 일정에 따라 이루어질 수 있습니다.

ETL 변환:
그런 다음 데이터 수신 방법(변환 단계)에 대한 데이터 스키마를 설정하는 대신 이미 구성한 필드 세트에서 직접 대상 스키마를 추론합니다. 여기에는 원하는 열, 해당 유형 등이 포함됩니다. 나중에 플랫 파일을 원하는지 아니면 데이터를 Amazon Redshift 또는 다른 위치에 삽입할지 결정하게 됩니다.

즉, 데이터 웨어하우징이 단순해졌습니다.

ETL 소프트웨어는 구조화된 데이터뿐만 아니라 구조화되지 않은 데이터도 다룰 수 있으며 일부 ETL 작업은 다른 작업보다 어려울 수 있지만 Singular ETL은 필요한 데이터를 필요한 형식으로 제공합니다.

ETL 짐:
마지막으로 Amazon Redshift와 같은 데이터베이스, Amazon S3와 같은 파일 기반 엔드포인트 또는 SFTP 위치 등 데이터의 대상을 설정합니다. 즉, 데이터는 데이터베이스로 직접 이동하거나 플랫 파일에 저장될 수 있습니다. 추가 대상에는 BigQuery 및 Snowflake가 포함됩니다.

시간이 지나면서 수요가 충분하다면 Google Drive나 Google Sheets를 추가할 수도 있습니다.

필요한 곳에 데이터가 있으면 BI 분석가, 데이터 과학자, 마케팅 담당자는 데이터에 액세스하여 분석하고 추가로 변환하거나 향상시킬 수 있습니다. 그리고 가장 편리한 도구와 플랫폼을 통해 이를 수행할 수 있어 상당한 효율성 향상이 가능합니다.

또한 선택적으로 파일이나 데이터베이스에 데이터가 있으므로 데이터 과학자는 원하는 경우 일부 ETL 마법(추출, 변환, 로드)을 수행할 수 있습니다. 즉, 데이터나 데이터 모델을 최종적으로 저장하려는 플랫폼에 저장되기 전에 변환할 수 있습니다.

기본적으로 모든 마케팅 담당자는 Singular ETL을 사용하여 이점을 얻을 수 있습니다.

그리고 데이터가 무엇이든 필요한 형식으로 시스템에 제공된다는 큰 이점이 있습니다. 이는 엄청난 시간 절약입니다.

Singular 의 API와 견고한 통합을 구축할 수 있는 엔지니어링 시간과 집중이 있고 실시간 어트리뷰션 데이터가 필요한 경우에도 좋은 방법입니다. 하지만 그러기 위해서는 추가적인 노력이 필요할 것입니다.

해당 경로를 따르면 속성 데이터가 흐르는 동안 실시간으로 액세스할 수 있으며, 이는 즉각적이거나 최소한 빠른 반응이 필요한 상황에 확실히 더 좋습니다. Singular API에서 얻을 수 있는 자동화된 주문형 데이터를 사용하면 ROI가 낮은 활동이 있을 경우 전략을 빠르게 전환할 수 있습니다. 데이터 무결성은 100%이며 원하는 데이터 처리를 수행할 수 있습니다.

또한 사용자나 고객의 설치 또는 구매에 거의 실시간으로 응답하려는 경우 마케팅 데이터를 참여 플랫폼으로 신속하게 가져올 수 있습니다. 이는 귀하에게 모든 권한을 부여하며 데이터베이스에 대한 액세스를 공유할 필요가 없습니다.

모바일은 빠르게 변화하고 있으며, 어트리뷰션을 위해서는 API가 이를 따라잡는 가장 좋은 방법입니다. 더욱 집계된 마케팅 데이터, 특히 비용 관련 데이터의 경우 실시간은 그다지 큰 문제가 되지 않습니다.

하지만 이미 API를 구현했더라도 Singular ETL은 더 많은 것을 제공합니다.

이제 Singular 새로운 혁신을 통해 자동으로 최신 상태를 유지할 수 있습니다. 모든 새로운 데이터 유형을 통합 작업 없이 즉시 사용할 수 있습니다. 마케팅 데이터 파이프라인을 Singular 로 오프로드하여 개발 및 엔지니어링 리소스를 절약할 수 있습니다. 서버 비용을 절약할 수 있습니다. 그리고 Singular 가 귀하의 마케팅 데이터 파이프라인을 24시간 내내 지속적으로 모니터링하고 있으므로 더욱 안심하실 수 있습니다.

ETL은 데이터 보간으로 인한 낭비되는 오버헤드를 제거하므로 마케팅 담당자의 시간을 크게 절약해 줍니다. 서로 다른 시스템이 위치와 같은 단일 유형의 마케팅 데이터를 인식할 수 있는 다양한 방법을 생각해 보십시오.

• 국가
• 도시
• 상태
• 도시, 주, 국가(순서 상관없음)
• 대륙
• 지역(예: EMEA 또는 APAC)
• GPS 좌표
• 위도 및 경도(10진수 아님)

데이터 레이크 또는 마케팅 데이터 기록 시스템은 이들 중 하나를 사용할 수 있습니다. 마케팅 소스, 파트너, 광고 네트워크에서 필요한 데이터는 완전히 다를 수도 있습니다. 그러나 좋은 ETL 시스템은 대상 데이터베이스가 이해하는 방식으로 다양한 종류의 위치 데이터를 처리하고 변환하여 시간, 번거로움, 비효율성을 절약하거나 최악의 경우 나쁜 또는 잘못된 데이터.

그리고 우리는 아직 시간에 관해 이야기조차 하지 않았습니다.

• 2020/2/10
• 2020/10/2
• 2020년 2월 10일
• 2020년 2월 10일
• 2020년 2월 10일 월요일… 등등…

Singular ETL이 제공하는 기능은 원하는 데이터를 대상 시스템이 작동하도록 설계된 방식으로 대상 시스템으로 가져오는 기능입니다. 곧. 이제 즉시 실행하여 비용을 절감하거나 더 빠르게 성장하거나 고객에게 더 나은 서비스를 제공하기 위한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 데이터 형식을 수정하기 위해 바퀴를 돌리는 데 시간을 낭비하지 않아도 됩니다.

또는 더 나쁘게는 호환되지 않는 데이터를 모르고 진행하여 결과적으로 잘못된 결정을 내리는 경우도 있습니다.

그리고 그것은 완전히 유효한 시나리오입니다. Singular ETL과 Singular API는 모두 적절한 용도로 사용됩니다. 필요한 경우 API를 추가하고, 제공되는 기능에 Singular ETL을 사용합니다.

Singular API는 고객의 속도에 맞춰 통찰력을 강화하는 적시에 어트리뷰션 데이터를 제공합니다. 이는 세부적인 장치별 데이터입니다.

Singular ETL은 Hadoop 및 Spark와 같은 오픈 소스 솔루션과 같이 원하는 곳에 배치할 수 있는 캠페인에 대해 정기적으로 집계된 데이터 추출을 제공합니다.

이제 두 세계의 장점을 모두 누릴 수 있습니다. 세분화된 데이터를 집계하기 위해 변환하는 작업을 직접 수행할 필요가 없으며, 마케팅 변화에 빠르게 대응하거나 새로운 사용자 및 집단과의 빠른 참여를 가능하게 하는 기여 분석을 위한 실시간 데이터가 여전히 있습니다.

또한 추세에 대한 심층적인 역사적 맥락이 필요한 경우 해당 정보를 추출할 수 있는 모든 데이터 소스에 대해 집계된 데이터가 있습니다. (참고: Singular 의 웹 사용자 인터페이스를 사용할 수도 있습니다!)

그리고 서로 다른 팀이 고유한 요구 사항에 따라 서로 다른 형태의 데이터를 사용할 수 있으므로 모두가 원하는 것을 얻을 수 있습니다.

현재 이 기능은 공개 베타 버전이므로 일반적인 Singular 사용자 인터페이스에서는 ETL 대상 설정에 대한 세부 정보를 볼 수 없습니다.

따라서 현재 시작하려면 먼저 Singular 담당자와 대화해야 합니다. 이는 또한 지속적으로 성장하고 있는 현재 시스템 기능을 검토하고 통합 솔루션을 다시 확인하는 좋은 시간이 될 것입니다.

그렇게 하면 새로운 옵션이 나타나고 Singular ETL을 통해 작업하면서 필요한 지원을 받을 수 있습니다. ETL 작업은 필요할 때마다 간단히 수행됩니다. 즉, 데이터 웨어하우징 인프라로 바로 유입됩니다.

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