Ämne: Vad är en ETL? Allt marknadsförare behöver veta
Vad är ett ETL-verktyg? Många proffs använder dem för att göra datainsamling och analys enklare. Som marknadsförare kommer du sannolikt att använda ETL-lösningar för att mäta kampanjframgång.
Att samla in och analysera data låter tillräckligt enkelt tills du behöver arbeta med flera format eller upptäcka komplexitet du aldrig föreställt dig. ETL hjälper till att förenkla dessa komplexiteter genom en process som kallas “extrahera, transformera, ladda.”
När du väl ser fördelarna med ETL kan du integrera ännu fler verktyg i din utvärderingsprocess för att förbättra dina marknadsföringsstrategier och nyckelprestandaindikatorer (KPI:er). De kommer också med vissa nackdelar, men oroa dig inte. Vi delar upp allt åt dig.
Relaterad läsning: Marknadsföring KPI fuskblad
Vad betyder ETL och vad är det?
ETL står för “extrahera, transformera och ladda.” Ett pålitligt ETL-verktyg kan extrahera information från flera datakällor, omvandla data till ett enhetligt format, och ladda den omvandlade datan till ett målsystem, till exempel ett molndatalager eller datasjö.
Datavetare och andra dataproffs kan använda komplexa metoder för dataextraktion, datatransformation och dataladdning. Många av dem kanske till och med lär sig hur man bygger manuella datapipelines.
Marknadsförare och andra företagsanvändare har sällan tid eller lust att lära sig om att bygga datapipelines. Du vill bara ha ett enkelt sätt att förbereda data, så att du kan använda dataanalysappar för att upptäcka trender och mäta framgång.
En ETL kan hjälpa, eftersom du kan ta strukturerad och ostrukturerad data från praktiskt taget var som helst, formatera om den och skicka den till din databehandlingsapp.
Vad är en ETL-process?
Nu för en närmare titt på hur ETL-processen gör sitt jobb. Vi kommer att beskriva extrahera, transformera och ladda:
1. Extrahera rådata
En ETL-plattform kan extrahera data från flera källor samtidigt. Du kan till exempel använda ETL för att samla in:
- Enkätresultat
- Svarsfrekvens för e-post och annan e-postdata
- Prestandamarknadsföringsdata
- Organisk webbplatstrafik
- Försäljning på e-handelsplattformar
En ETL-plattform fungerar som en serie rör som kopplar samman dessa och andra datakällor till en enda destination.
2. Omvandla data för att rengöra den och göra den redo för analys
Innan data kan nå sin destination måste en ETL lägga all information i samma format och kontrollera datakvaliteten.
För vissa proffs kan datatransformation vara ett svårt att förstå koncept. När du borrar i detaljerna kan det bli väldigt förvirrande.
Den goda nyheten är att du inte behöver veta hur dataintegrationsprocessen fungerar. Så länge din ETL gör jobbet bra kan du kombinera data från flera källor. Alla ofullständiga eller korrupta datavärden kommer att tas bort så att de inte snedvrider dina resultat.
3. Ladda data till ett datalager eller annan datadestination
När din data har formaterats om och rengjorts kan ETL-programvaran ladda den till ett datalager eller annan destination.
Var du lägger din data beror på hur du vill använda den. Om du bara vill lagra information så att du kan granska den senare kan du använda i stort sett vilken datalagring ditt företag har.
Tekniskt sett måste du skilja på strukturerad och ostrukturerad data.
Strukturerad data har ett standardiserat format och innehåller vanligtvis inte någon text. Den innehåller information som din avvisningsfrekvens och omvandlingsfrekvens. Du kan lägga in strukturerad data i en databas.
Ostrukturerad data kan inkludera livechattmeddelanden, undersökningsresultat och utbyte på sociala medier. Det är ofta textbaserat och svårt att kvantifiera. Den här typen av information kan hamna i en datasjö.
Om det sista fick ditt huvud att snurra, oroa dig inte för det. Se bara till att du väljer en ETL som kan känna igen olika dataformat. De allra flesta populära ETL-verktyg kommer att styra dataflöden till rätt typ av destination.
Du kan också ladda data till applikationer för business intelligence och dataanalys. För det mesta är det dock vettigt att lagra informationen i en eller flera databaser. Annars kan du förlora åtkomst till källdata som du behöver senare.
ETL vs. ELT
När du utforskar ETL-alternativ för marknadsföringsdata kommer du nästan säkert att stöta på ELT-plattformar. Vad är skillnaden?
Med ETL: Extrahera, transformera, ladda
Så, datatransformation sker inom ETL:s server innan lastning den till destinationen.
Med ELT går processens steg:
- Extrahera
- Ladda
- Omvandla
ETL:n laddar rådata till destinationen. Datarensning och formatering sker i målsystemet.
Hur används ETL:er?
Nu när du har en bättre uppfattning om hur ETL fungerar kan du börja tillämpa konceptet på marknadsföringskampanjer.
Som marknadsförare kan du använda ETL för att:
- Samla in data från flera källor
- Formatera om data
- Ladda omvandlad data till en enda källa
- Använd Business Intelligence-verktyg (BI) för att analysera data
Relaterad läsning: Vilka verktyg för datatransformation är bäst för digitala marknadsförare?
ETL-användningsfall: business intelligence
Vissa stora företag har dedikerade BI-team som förlitar sig på ETL-verktyg för att formatera om och rensa data innan de analyseras.
Power Digital tillhandahåller ett användningsfall som visar hur business intelligence-team kan använda ETL för att spara tid och förbättra insikterna. Marknadsföringsföretaget samlar in data från olika källor, inklusive Shopify, Google Ads, Good Analytics och Facebook Ads. Några av dess datadestinationer inkluderar Google Data Studio, Google Cloud Storage, Google Sheets och Amazon S3.
När Power Digital antog Funnel (vilket är särskilt inte bara en ETL) som ett verktyg som kan säkerhetskopiera historiska data, företagets BI-team:
- Minskade dess datainsamlingsprocesstid till cirka en timme.
- Sparade varje gruppmedlem tre till fyra timmars arbete per månad.
- Dra nytta av anpassade kontakter som sparar hundratals timmar per månad och undviker höga tekniska kostnader.
Nu har marknadsföringsverksamheten tillgång till tillförlitlig data, undviker onödiga datauppdateringar och åtnjuter avsevärt högre effektivitet som leder till djupare insikter utan långa väntetider.
Föreställ dig att du är en kreativ marknadsförare som fruktar att hänga med i utmanande teknologier. Föreställ dig nu hur mycket bättre du skulle må när din arbetsgivare antar en ETL-lösning som inte kräver mycket teknisk kunskap. Vilken lättnad! Du kan göra ett fantastiskt arbete och analysera resultaten med hjälp från en användarvänlig ETL-plattform utan kod.
Relaterad läsning: Bygga en marknadsrapporteringsstack
Fördelar med att använda en ETL
Som alla digitala verktyg kommer du att hitta fördelar och nackdelar när du använder en ETL. Ingen plattform fungerar perfekt för varje företag i varje situation.
Granska följande för- och nackdelar med att lägga till en ETL till din dataanalys och insamlingsprocess.
1. Leverera en enda källa till sanning
Data kan inte göra mycket för dig när du lagrar den på flera platser. Dagens företag måste ta till sig digital transformation för att komma bort från ineffektiva, slöa gamla system. ETL kan hjälpa till genom att flytta data från alla dina källor till en destination.
Nu har du en enda synvinkel som gör det lättare för dig att hantera och lagra data. Nästa gång du analyserar data behöver du inte oroa dig om någon inte inkluderade information från en av dina källor. En ETL:s datapipelines kan automatiskt samla in data från alla källor du använder. Ställ bara upp dem och låt dem göra jobbet åt dig.
2. Förbättring av effektivitet och produktivitet
Om ditt företag har ett applikationsutvecklingsteam vet de förmodligen hur man överför och omformaterar data manuellt. Det är dock ett enormt slöseri med resurser och potential. En ETL automatiserar processen så att dina utvecklingsteam kan fokusera på innovation som hjälper dina produkter att sticka ut.
Du kan be dina utvecklare att arbeta med speciella dataöverföringsprojekt. För det mesta kan dock en ETL hantera jobbet utan att kräva mycket tillsyn från erfarna – och välbetalda – dataproffs.
3. Tillhandahålla historiska sammanhang
Effektiva marknadsföringsinsikter kommer ofta från att upptäcka trender i data som samlats in över tid. Vissa ETL-verktyg kan kombinera äldre företagsdata med information från en specifik plattform. Detta ger dig en stor datacache som du kan använda för att avgöra vilka aspekter av din marknadsföringskampanj som fungerar bra och vilka som behöver finjusteras.
Med en ETL får du möjlighet till opartisk analys baserad på historiska och färska data.
Nackdelar med att använda en ETL
Att använda en ETL kan gynna många organisationer, men tekniken är inte rätt för alla. Följande nackdelar kan hindra dig från att använda ETL.
ETL:er kan vara dyra
Medan du sparar tid och pengar genom att automatisera din datainsamlingsprocess kan du förvänta dig att många ETL-plattformar tar höga priser. Några av de mest populära ETL-programvaran kostar $8 000 eller mer per månad. Hur mycket du betalar beror ofta på hur mycket data du flyttar.
Några tusenlappar per månad betyder förmodligen inte så mycket för ett stort företag som vill effektivisera processer. Små företag kan dock kämpa för att hitta plats i sina budgetar för en ETL.
ETL:er är inte särskilt flexibla när det kommer till datatransformation
ETL-utvecklare designar produkter för att möta behoven hos de flesta användare. Om du vill omvandla vanliga dataformat kan ETL-programvara nästan säkert hjälpa. Tyvärr erbjuder en ETL inte mycket datatransformationsflexibilitet som gäller för unika projekt.
Du kan komma på att du behöver en dataforskare även efter att du har betalat för en ETL. Den teammedlemmen kanske inte behöver bygga många anpassade pipelines, men att ha dem till hands hjälper verkligen. Annars riskerar du att förlora en del data som kan leda till större affärsinsikter.
Många slutanvändare saknar det tekniska kunnandet för att använda en ETL effektivt
Inte all ETL-programvara är lätt att använda, särskilt för marknadsförare som inte har mycket – eller någon – erfarenhet av att skriva kod och arbeta med data. De kreativa personerna som bygger dina marknadsföringskampanjer bör ha möjlighet att fokusera på att skapa bra design och skriva en effektiv kopia. De vill inte lägga mycket tid på att skaffa sig det tekniska kunnandet för att använda en ETL effektivt.
Som tur är behöver de inte det. Vissa ETL-lösningar ger användarna dra-och-släpp-gränssnitt som kräver mycket lite teknisk kunskap. Istället för att bygga datapipelines manuellt kan du helt enkelt ansluta datakällor till destinationer utan någon manuell kodning. En dra-och-släpp-lösning gör det också lättare för dig att omvandla data genom att visa dina alternativ. Du behöver inte veta att det är omöjligt att förvandla format X till format Y. Din datapipeline låter dig bara välja genomförbara alternativ.
Återigen, du kanske behöver en datavetare eller liknande professionell för att bygga anpassade pipelines ibland. Men i stort sett kan ditt marknadsföringsteam använda en kodfri ETL för att utföra dagliga uppgifter. Med den här typen av ETL räcker lite onboarding långt.
En ETL lagrar inte data
ETL:er använder pipelines för att flytta och transformera data. De lagrar dock inte data. Du behöver en separat plattform, till exempel ett marknadsföringsdatalager, för det.
Även om det är en nackdel för ETL-lösningar, kan du hitta plattformar som kombinerar ETL och datalager. Dessa plattformar kan arbeta med data från källor och flytta information till en databas eller liknande destination. Men de lagrar också historisk data så att du alltid har en säkerhetskopia tillgänglig.
Att lära sig att använda datalagringsplattformar kan hjälpa ditt marknadsföringsteam att analysera mer data. Det är värt att lära sig, men du behöver inte förlora tillgången till den data du flyttar under tiden.
Använda data för att nå dina marknadsföringsmål
En marknadsföringsdatahub kan spela avgörande roller för marknadsföringsframgång genom att koppla ihop dina datakällor, omvandla dataformat och placera information på en plats precis där du vill ha den. Du måste bara hitta en lösning som fungerar bra för ditt team.
Kolla upp: Plattformsöversikt
