ארכיטקטורת נתונים (Data) בארגון
כשהייתי בוורונה, שאלתי כמה איטלקים: מה החלק הכי חשוב בפיצה? שזה בערך לשאול בן אדם מי זה אלוהים.
יש כאלה שאמרו גבינה, חלק אמרו רוטב, אבל התשובה שהכי הרעידה את החדר הייתה בצק.
הם רבו שם כמו זאבים על הדבר הזה, כי זה הבסיס לכל המנה. מה שמשפיע על כל ביס וביס.
אז כמו בפיצה, הבסיס של Data Marketing הוא כמובן, Data.
כדי להיות מסוגלים להגיע לתובנות מהנתונים שצברנו, לבנות ולהפעיל מסעות לקוח חכמים ופרסונליים נדרש שה-Data תהיה מסודרת ומאורגנת בצורה שאפשר יהיה להשתמש בה.
ארכיטקטורת Data היא הדרך שבה הנתונים של הארגון מנוהלים – מאיסוף המידע ועד הזרימה שלו במערכות השונות. המטרה היא להבטיח שהנתונים מנוהלים כראוי ועונים על הצרכים העסקיים למידע. במאמר זה נתייחס רק לנתונים שקשורים לצד השיווקי של העסק.
במצב אידאלי, ארכיטקטורת ה Data מתוכננת מראש לפני שמתחילים לאסוף את המידע. אבל ברוב העסקים זה לא המקרה, מה שיוצר לא מעט פרטי מידע ומאגרי נתונים (Database) שונים ברחבי הארגון. בנוסף, מקורות המידע והנתונים שרוצים לאסוף משתנים לאורך הזמן וצריך לדאוג לעדכן את ארכיטקטורת ה- Data בהתאם.
כיצד יוצרים ארכיטקטורת נתונים נכונה?
כדי שאפשר יהיה להשתמש בכל המידע צריך למפות, לאסוף, לנקות, ולאחד אותו. ככה נדאג שהוא ימשיך להיות מעודכן.
מיפוי ואיסוף – השלב הראשון הוא קודם כל למפות את כל המקומות שבהם אנחנו מאחסנים מידע ולאסוף את המידע מהמקורות השונים שבהם הוא מאוחסן.
ניקוי – נוודא שאין כפילויות, שאין שגיאות במידע.
איחוד – נמצא את המזהים השונים שיאפשרו לנו לאחד את המידע לכרטיס לקוח אחד (ת.ז, כתובת email, מספר טלפון וכו׳)
בניית ארכיטקטורת מידע כוללת שיתוף פעולה של צוותים שונים בארגון:
אנשי השיווק (שצריכים להגדיר מהי ה-Data שרלוונטית להם), גורמים עסקיים בחברה, אנשי ה IT והפיתוח (שצריכים לבנות את התשתית הטכנולוגית ולדאוג שהמידע אכן יעבור בצורה טובה), אנשי ה-Data בארגון, אבטחת מידע ועוד.
יש לא מעט היבטים טכנולוגיים שצריכים לקחת בחשבון כאשר מתכננים את ארכיטקטורת ה-Data כמו:
האם מקימים Data lake? כיצד יתבצע מעבר המידע? האם יתבצע שימוש בכלים חיצוניים או יפותחו כלים בתוך הארגון? האם צריכים לבצע המרות שונות של המידע כדי להתאים אותו לפורמט מסוים ועוד.
אבל לפני שצוללים לטכנולוגיה צריך קודם להבין איזה מידע יש לנו היום, היכן הוא נאגר ומה המטרות השיווקיות והעסקיות שלנו, רק לאחר מכן נוכל להתפנות לבחור את הפתרון הטכנולוגי המתאים.
מקורות מידע
- מערכת הניהול והפניות של האתר
- מערכת ההזמנות (במקרה של אתר eCommerce )
- מערכת ה-CRM
- מערכת הקופות (POS)
- מערכת שירות הלקוחות/Chat
- מערכת הסקרים/חוות דעת
- מערכת האנליטיקס
- מערכת ה-Marketing automation
- דאטהבייסים (database) שונים
- קבצי אקסל
ועוד
איך אינסטלציה קשורה לארכיטקטורת Data?
אפשר לדמות את ארכיטקטורת ה-Data בארגון למערכת צינורות – כשהכל מחובר בצורה מיטבית, יש זרימה טובה של מידע מכל המקורות השונים (אתר, מערכת CRM, מערכת קופות וכו׳) ואין זליגה של מידע (מידע שהולך ״לאיבוד״ ולא משתמשים בו כדי לתת שירות טוב יותר או כחלק ממסעות הלקוח).
כאשר בונים את ארכיטקטורת הנתונים, חשוב לחבר את המקורות השונים, להתחיל לראות את המידע זורם ולוודא שאין לנו נזילות של מידע שהולך לאיבוד.
מהם הסיכונים של אינסטלציה גרועה?
ארכיטקטורת נתונים שנבנית בצורה מורכבת מדי ידועה גם בשם "ארכיטקטורת הספגטי" (בלי קשר למפלצת הספגטי המעופפת). הכוונה לארכיטקטורת מידע מסובכת מידי בעלת חיבורים רבים כדי להעביר את המידע מנקודה לנקודה. אם ניקח את הדוגמה של האינסטלציה שנתנו קודם – תחשבו על מערכת צינורות שאמורה להעביר את המידע מנקודה A לנקודה B אבל במקום להעביר אותו בצורה חלקה בין הנקודות, המידע עובר מנקודה A לנקודה C ואז נקודה D ואז נקודה F ולבסוף מגיע לנקודה B.
התוצאה היא סיכוי גבוה שהמידע לא יעבור בצורה תקינה או יפסיק לעבור בצורה מיטבית בעתיד הקרוב.
סיכום:
ארכיטקטורת נתונים טובה מאפשרת לעסק להשתמש בכל המידע שהוא אסף, מה שמאפשר לו לתת שירות טוב יותר, לנתח את המידע ולהגיע ליותר תובנות עסקיות מה שיכול להוביל לביצועיים עסקיים טובים יותר ויתרון תחרותי. יש יתרונות נוספים לארכיטקטורת נתונים שמתוכננת נכון – חסכון בעלויות (מידע מאוחד שחוסך בעלויות אחסון, פחות מידע שצריך לנקות, לסדר ולאחד לפני ניתוח וכו׳) יכולות אבטחה מוגברות וכו׳.
