Alcançando a Maturidade Digital com Fundamentos de Dados Sólidos

Como parte da série Learn With GMP do Google, nosso diretor sênior de consultoria técnica e arquitetura, Jackie Saplicki, e o diretor sênior de transformação de dados empresariais, Kosta Demopoulos, organizaram um webinar sobre como identificar soluções realistas e eficazes que respeitem a privacidade do consumidor e ajudem a catalisar sua marca em direção à maturidade digital. Juntamente com a especialista em privacidade de anúncios do Google, Lisa Tanzosh, eles deram os passos necessários para construir confiança na qualidade dos dados - completos com considerações-chave, incluindo a importância da taxonomia na criação de uma abordagem funcional. Caso você tenha perdido, você pode assistir a sessão completa abaixo, ou continuar lendo para as principais tomadas de decisão.

Uma forte base de dados começa com o controle.

Para cada organização, sistemas de dados confiáveis e boas tomadas de decisão andam de mãos dadas. Em sua essência, é exatamente isso que é construir bases de dados sólidas: assegurar que as informações que temos sejam acessíveis, oportunas, confiáveis e adequadas ao propósito, para que possamos dar os passos certos em direção a nossos objetivos comerciais. Mas isso não acontece de forma espontânea. Em vez disso, depende de nossa capacidade de exercer controle sobre os dados que possuímos.

Um bom primeiro passo para obter esse controle é construir uma lista de todas as fontes de dados conhecidas, tais como servidores de anúncios, plataformas de compra e ferramentas analíticas. Os dados vivem em muitos lugares diferentes, e precisamos fazer a ponte entre eles para ter acesso a uma visão completa.

Uma vez conduzido esse processo de racionalização, a próxima fase é estabelecer padrões de dados e práticas de governança rigorosas para avaliar a qualidade dos dados. "Podemos fazer isso aproveitando plataformas de compra de mídia e infraestrutura de Cloud para entender como os dados estão sendo reportados, como podemos automatizar a ingestão de dutos, coisas dessa natureza", diz Saplicki. "Identificar áreas vulneráveis ou propensas a erros e garantir que elas estejam protegidas e tenham a padronização adequada ao seu redor"

A qualidade dos dados é crítica.

A padronização adequada dos dados significa observar as regras que estamos usando para ter certeza de que estamos começando bem". E isso inclui a forma como estamos nomeando as coisas. "Resolver o desafio da taxonomia é um primeiro passo crítico", diz Demopoulos. "Um único erro em uma entrada de taxonomia de objeto ou no sistema de manutenção do glossário trará problemas de relatórios, exigindo esforço manual para investigar o erro e corrigi-lo"

Embora nem sempre seja fácil ter uma compreensão completa da relevância da taxonomia, a verdade é que esta é a base sobre a qual tudo o mais está incorporado, incluindo todas as etapas que levam a campanhas criativas mais eficazes e com melhor relação custo-benefício. Trabalhando com a Bayer, construímos uma taxonomia altamente complexa, mas unificada, que auxilia na análise e fornece um loop de feedback de dados consistente. Dessa forma, a equipe foi capaz de condensar múltiplas fontes de dados em um único painel que os capacitou a tomar decisões de otimização com impacto significativo.

Para construir cadeias de taxonomia igualmente poderosas, levar em conta as diferentes fontes de dados e seus termos e requisitos específicos. Ao fazer isso, considere mudanças futuras no mercado ou mesmo dentro da organização. Se feito corretamente, você colherá as recompensas deste esforço nos próximos anos; e se alguma vez for confrontado com a necessidade de fazer mudanças, minimize o risco ao fazê-lo durante o tempo de inatividade.

Ganhe a confiança de sua organização.

Uma sólida base de dados com uma taxonomia impecável não só leva a bons relatórios, mas também fornece uma linguagem comum com a qual todos podem contar. Especialmente quando se colabora com parceiros externos ou mesmo quando novas contratações se juntam à equipe, os dados que são rotulados e estruturados tornam-se acessíveis a toda a organização.

Afinal de contas, nenhuma equipe é totalmente responsável pelo programa de transformação de dados que a construção de uma base de dados sólida requer. Ele abrange dados, tecnologia, pessoas, marketing, processos e muito mais. Inicialmente, montar uma série de casos de uso pode ser incrivelmente potente para obter a adesão de diferentes partes interessadas. Com o passar do tempo, dados confiáveis e transparentes irão mantê-los a bordo.

De modo geral, as bases de dados produzem conjuntos de dados unificados em um ambiente organizado e seguro. Se você quiser melhorar o desempenho de suas campanhas de conteúdo e acessar soluções avançadas, como o aprendizado de máquinas, você precisa de dados completos e padronizados. Especialmente agora que o cenário de privacidade está mudando, não há melhor tempo para se afivelar e reforçar sua jornada em direção à maturidade digital.