Pipeline di dati automatizzate: vantaggi principali e raccomandazioni
Non sorprende quindi che molte aziende stiano cercando di adottare, ove possibile, pipeline di dati automatizzate, creando vantaggi significativi per i data engineer, i data analyst e per qualsiasi dipendente che lavori con dati provenienti da più fonti.
Quali sono, nello specifico, questi vantaggi? Ne parleremo:
- I 5 principali vantaggi dell’automazione nelle pipeline di dati
- Segnali che indicano che il tuo team ha bisogno di una pipeline di dati automatizzata
- Come scegliere la pipeline più adatta alle esigenze specifiche del tuo team
5 vantaggi di una pipeline di dati automatizzata
Senza una pipeline automatizzata preconfigurata, i data engineer diventano le risorse principali responsabili di attività dispendiose in termini di tempo, come scrivere e mantenere le chiamate API e aggiornare gli schemi dati per trasferire i dati in un data warehouse o in un data lake.
Con una soluzione di pipeline di dati automatizzata, i dati vengono estratti, trasformati e caricati automaticamente nel warehouse. I dati vengono ripuliti e deduplicati man mano che entrano nel warehouse e gli schemi vengono aggiornati automaticamente quando i modelli dati cambiano, così i data engineer possono spostare l’attenzione dalla manutenzione di integrazioni affidabili alla scrittura delle migliori query e alla produzione di insight più efficaci per i propri stakeholder.
#2 Vedere e ricavare insight dai dati senza silos
I silos di dati rendono difficile ottenere una visione olistica delle informazioni. Quando i dati sono dispersi tra reparti e sistemi diversi, si perdono gli insight che si potrebbero ottenere da una vista unica dei dati correlati. Questo può generare inefficienze e far perdere opportunità di individuare schemi che rivelerebbero trend nella soddisfazione dei clienti, opportunità di upsell o persino il rischio di churn.
Una pipeline di dati automatizzata aiuta ad affrontare questi problemi offrendo un modo semplice per combinare dati provenienti da fonti eterogenee in un’unica posizione centrale. Con un unico punto da cui interrogare dati correlati, i data engineer possono scrivere più facilmente le query che consentono di individuare schemi e correlazioni, e dedicare più tempo alla creazione di report fruibili, più semplici da comprendere per gli stakeholder.
#3 Utilizzare metriche in tempo reale per prendere rapidamente decisioni strategiche
Dove risiedono i tuoi dati più importanti? Che si tratti di informazioni sul traffico del sito web, di dati su come i clienti interagiscono con il tuo prodotto o di dati finanziari critici che potrebbero indicare come reagirà il mercato in questo trimestre, poter accedere rapidamente ai dati è essenziale per prendere decisioni tempestive.
Ad esempio, utilizzando i dati per capire quando e quali clienti hanno maggiori probabilità di abbandonare, i team di customer success possono intraprendere azioni proattive per ridurre il churn, intensificando gli sforzi per mantenerli soddisfatti e coinvolti.
Con gli strumenti attuali, quanto tempo occorrerebbe per organizzare tutti questi dati in un unico luogo? Quanti report dovresti eseguire? Alimentare una dashboard da un warehouse centrale che utilizza pipeline veloci per trasmettere i dati man mano che si verificano cambiamenti può ridurre gli aggiornamenti della dashboard direzionale a pochi minuti, non a ore, giorni o addirittura settimane.
#4 Creare dashboard del customer journey incentrate sugli stakeholder
Le pipeline di dati sono la base necessaria per alimentare i dati negli strumenti di data visualization. E senza data visualization, ti ritrovi con un insieme di dati difficile da interpretare e ancora più difficile da trasformare in azioni concrete.
Una pipeline di dati automatizzata può aiutarti a comprendere meglio il feedback dei clienti e ad apportare modifiche alla tua offerta di conseguenza, quando organizzi i dati combinati in una visualizzazione del customer journey. Le dashboard del customer journey sono un modo efficace per mostrare agli stakeholder “cosa sta succedendo” nei dati e mettere in evidenza le aree in cui piccoli cambiamenti potrebbero migliorare i risultati di business.
#5 Coltivare continuamente le relazioni con i clienti grazie a insight comportamentali
Con tutti i dati dei clienti in un’unica posizione centrale, puoi iniziare a monitorare comportamenti e interazioni dei clienti su tutti i canali. Questo ti consente di avere una visione completa del customer journey end-to-end, per comprenderne meglio le esigenze e continuare a offrire nuovo valore.
Con una pipeline di dati automatizzata, non devi nemmeno aspettare di vedere gli effetti di un cambiamento lungo il customer journey quando ormai è troppo tardi per intercettare i problemi. Al contrario, potresti accorgerti rapidamente se un cambiamento nei prodotti utilizzati da un cliente porta a un’ondata di ticket di supporto e inviare rinforzi prima che ciò si traduca in un punteggio NPS (net promoter score) più basso.
Forse vai oltre e implementi un “Customer Health Program” in risposta alle difficoltà riscontrate da diversi clienti: monitora in tempo reale se i partecipanti al nuovo programma mostrano un maggiore utilizzo delle funzionalità tramite le metriche di usage e capisci in anticipo quali clienti sono più propensi a investire di più nella tua azienda di conseguenza e quali, invece, sono ancora a rischio di churn.
Segnali che è ormai tempo di adottare una pipeline di dati automatizzata
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- Le integrazioni attuali possono produrre dati non affidabili
Poiché le integrazioni dei dati sono complesse, a volte possono generare dati non affidabili. Nel sondaggio di Wakefield Research, il 71% dei data engineer e degli analisti ha dichiarato che questi limiti hanno portato la propria azienda a prendere decisioni basate su dati obsoleti o soggetti a errori. E se una di queste decisioni fosse del tipo “che mette a rischio l’azienda”? È un pensiero inquietante quando sono in gioco i posti di lavoro delle persone! Se devi controllare costantemente la qualità dei dati e correggere manualmente gli errori, una pipeline di dati automatizzata potrebbe davvero farti dormire sonni più tranquilli. - Le integrazioni dei dati diventano rapidamente obsolete
Con l’evoluzione delle API e l’aggiunta di nuove fonti dati, integrazioni e schemi possono diventare rapidamente obsoleti. L’80% degli stessi data engineer intervistati ha inoltre dichiarato di dedicare ancora più tempo alla ricostruzione di pipeline di dati già implementate. Se il tuo team deve aggiornare continuamente le pipeline di dati in modo manuale, è il momento di valutare un’automazione in grado di stare al passo con i cambiamenti senza rallentare il team.
- Le integrazioni attuali possono produrre dati non affidabili
- Utilizzi i dati per prendere decisioni di business sensibili al fattore tempo
Sempre secondo lo stesso sondaggio, il 76% dei data engineer che utilizza integrazioni di dati sviluppate su misura ha riferito che la preparazione dei dati per decisioni con impatto sui ricavi può richiedere fino a una settimana, anche in aziende con oltre 500 milioni di dollari di fatturato. Se utilizzi i dati per prendere decisioni di business time-sensitive, dimentica di avere le risorse per sostenere le richieste di report: è un tempo che semplicemente non hai. Hai bisogno dell’automazione per preparare rapidamente i dati per i report, senza compromettere potenzialmente accuratezza e affidabilità delle informazioni.
Come scegliere lo strumento giusto per l’automazione delle pipeline di dati
Ecco alcuni consigli su come individuare lo strumento di automazione delle pipeline di dati più adatto al tuo team.
Concentrati sui requisiti specifici del tuo team di data engineering
Le pipeline di dati possono variare notevolmente in termini di complessità, funzionalità e livello di coinvolgimento richiesto al data engineering. Quando scegli una pipeline di dati, concentrati sulle esigenze specifiche e sull’esperienza del tuo team di data engineering. Ad esempio, dovresti considerare:
- Hanno bisogno di qualcosa di facile da configurare e da gestire?
- Trarrebbero maggiore beneficio da una pipeline di dati no-code oppure preferirebbero avere la possibilità di aggiungere codice alla pipeline?
- Con quale rapidità devono essere aggiornati i dati?
Crea un elenco di tutti gli altri requisiti tecnici e funzionali
Successivamente, dovrai creare un elenco di tutti gli altri requisiti per la tua pipeline di dati. Per farlo, considera fattori quali:
- Facilità d’uso. La pipeline di dati che scegli dovrebbe essere semplice da configurare e utilizzare. Dovrebbe inoltre includere una documentazione chiara, facilmente accessibile e comprensibile, che ti consenta di partire rapidamente.
- Fonti dati supportate. La pipeline dovrebbe supportare il tipo di fonti dati a cui devi collegarti, inclusi formati come CSV, JSON e XML.
- Destinazioni dati supportate. La pipeline dovrebbe anche supportare il tipo di destinazione dati di cui hai bisogno, come un data warehouse, un data lake o uno storage cloud.
- Compatibilità. Si integra in modo efficace con gli altri software e sistemi che utilizzi?
Definisci i requisiti specifici della tua azienda o del tuo settore
Ci sono funzionalità indispensabili affinché la tua pipeline di dati sia adatta alla tua azienda o al tuo settore specifico? Conformità HIPAA? Conformità PCI?
Se vendi prodotti nell’ambito della Subscription Economy, è probabile che tu voglia ottenere metriche specifiche. La pipeline di dati che scegli dovrebbe offrirti un modo per ricavare metriche chiave come churn rate, customer lifetime value, MRR e ARR.
Prenota demo per i software che soddisfano i tuoi requisiti
Prima di scegliere un software per le pipeline di dati, prenota demo con i principali candidati. In questo modo avrai l’opportunità di vedere come funziona ciascuna soluzione e decidere quale si adatta meglio alle esigenze della tua azienda.
Automazione delle pipeline di dati con Zuora Secure Data Share for Snowflake
Di recente, Zuora ha avviato una partnership con la piattaforma di data cloud Snowflake per rilasciare Zuora Secure Data Share for Snowflake. Se operi nella Subscription Economy, potrebbe essere esattamente lo strumento di automazione delle pipeline di dati di cui hai bisogno per combinare dati finanziari critici con dati provenienti da altri sistemi.
Zuora Secure Data Share for Snowflake è una soluzione per pipeline di dati no-code e a sforzo zero, che non richiede configurazione né manutenzione da parte dei team di data engineering. La pipeline di dati automatizzata consente ai tuoi engineer di concentrarsi sulla scrittura delle query analitiche che desiderano eseguire sui dati, anziché sulla scrittura e sulla manutenzione di chiamate e schemi necessari per rendere i dati accessibili.
Utilizza questa soluzione per creare report finanziari avanzati, analisi e dashboard – inclusi MRR, ARR e churn – senza ulteriore effort di integrazione, grazie a connettori di prodotto da/verso Snowflake e strumenti BI best-in-class che i tuoi data engineer e data consumer già sanno utilizzare.
Zuora Secure Data Share for Snowflake mette a disposizione dei team di data engineering un flusso di dati change-driven quasi in tempo reale. Con una latenza media inferiore a 10 minuti, la tua azienda non dovrà più attendere ore per un report aggiornato o sollecitare i data engineer per eseguire un refresh manuale in vista di quella riunione del consiglio ad alta visibilità.
Karl Goldstein, Head of Corporate Data Strategy di Zuora, stima che la realizzazione e la manutenzione di una pipeline di dati quasi in tempo reale, paragonabile a Zuora Secure Data Share for Snowflake, richiederebbero 2 data engineer a tempo pieno. Un investimento considerevole, se decidi di fare tutto in autonomia!
Considerazioni finali
Con una pipeline di dati automatizzata, i data engineer possono concentrarsi su attività a maggior valore invece di creare integrazioni di dati personalizzate che potrebbero produrre risultati meno efficaci, con conseguenti opportunità perse e decisioni di business non ottimali.
Per una pipeline di dati progettata specificamente per supportare i team di data engineering nelle aziende subscription-based, scopri Zuora Secure Data Share for Snowflake.