Découvrez comment un mordu des données, devenu spécialiste du marketing, a construit un lac de données à travers de nombreux systèmes différents, avec des résultats bons ou moins bons.
En tant que geek devenu spécialiste du marketing, mon objectif est de fournir un contenu technique de grande valeur aux autres geeks des données. Pour mieux les comprendre, nous avons commencé avec notre entrepôt de données d'entreprise (EDW) et notre plateforme de gestion de données (DMP), mais il manquait beaucoup de données détaillées.
En outre, les informations sont fragmentées sur de nombreux systèmes différents. Rien que de penser à un schéma et aux bonnes questions à poser m'a fait tourner la tête.
Nous avons donc décidé de créer un lac de données offrant plus de souplesse pour poser des questions selon un schéma ad hoc ou une approche en lecture, par rapport aux ensembles de données client, afin de mieux comprendre ce que notre public veut consommer. Nous souhaitions également une base pour des techniques d'analyse nouvelles et avancées par rapport à des ensembles de données sur lesquels nous n'avons pas encore tiré de profit.
Consultez cet article pour découvrir comment je l'ai fait, ainsi que tous les avantages et les inconvénients. les résultats, y compris certaines des choses que nous sommes maintenant en mesure d'analyser, telles que le meilleur public cible, l'efficacité du routage des leads et les scénarios de connectivité de données courants.
Invitée à présenter sur scène à Oracle Modern Customer Experience
Si vous assistez à l'événement Modern Customer Experience d'Oracle le 26 avril à Las Vegas, ne manquez pas ma présentation sur le même sujet: Données de marketing Lake .
Je vais discuter de la manière dont nous avons exploité les interfaces SQL standard (JDBC) et REST (OData) pour un accès simple et sécurisé aux données marketing en nuage pour le lac de données, tel que Salesforce, Oracle Service Cloud, Eloqua, Marketo et Google Analytics
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