Цифровые данные – это новая нефть для сферы маркетинга и бизнес-аналитики. Но с ростом возможностей растут и вызовы. Объемы данных постоянно растут, и компаниям часто приходится иметь дело с разрозненными источниками и форматами информации. Без эффективных процессов обработки становится сложно проводить глубокий анализ и извлекать ценные инсайты.

Ручная обработка данных замедляет процессы и неэффективно расходует время сотрудников. Она также увеличивает вероятность ошибок, что может негативно сказаться на качестве принимаемых решений.

Автоматизированный процесс сбора и обработки информации становится необходимостью для принятия эффективных решений и оптимизации бизнес-процессов. Именно здесь приходит на помощь ETL автоматизация данных. В этой статье мы подробно разберем, что это такое и зачем она нужна маркетологам и аналитикам данных.

ETL обозначает процесс управления данными, который позволяет собирать, преобразовывать и загружать данные из различных источников в единую систему для анализа и отчетности. Сама аббревиатура ETL расшифровывается как Извлечение (Extract), Преобразование (Transform) и Загрузка (Load). Каждый из этих этапов играет важную роль в процессе обработки данных. Системы, которые реализуют процессы ETL называются ETL-системами.

Давайте разберемся подробнее в том, как они работают.

Система собирает данные из одного или нескольких источников, а затем перемещает их в промежуточную область (временную базу данных или сервер). На этом этапе данные поступают в различных форматах и могут проходить валидацию, а также проверяться на соответствие определенным критериям. К примеру, система может проверить данные на наличие ошибок и на то, могут ли они быть перемещены без потерь в новое хранилище.

ETL-система может собирать структурированные (упорядоченные) и неструктурированные данные из очень широкого круга источников:

• Таблицы
• Файлы
• Веб-сайты
• Мобильные устройства и приложения
• CRM-системы
• Рекламные площадки (типа Google Ads, MyTarget и Яндекс Директ)
• Инструменты аналитики (типа Google Analytics и Яндекс Метрика)
• Маркетплейсы
• Базы данных
• И многое другое

На этом этапе собранные данные очищаются и преобразуются в нужный для нового хранилища формат. Система меняет формат отображения данных, объединяет их в единый вид, при необходимости очищает их от лишнего.

Например, данные о кликах и конверсиях из VK Ads и MyTarget могут поступать в разных форматах: в одном случае конверсии считаются по количеству лидов, а в другом — по завершённым заявкам. ETL-система стандартизирует эти данные, приводя их к единой метрике, например, считая все действия (лиды и заявки) как конверсии. Кроме того, система может объединить данные из обоих источников, убрать дубликаты (если один пользователь совершил действие через несколько каналов) и добавить недостающие параметры, такие как UTM-метки. Это позволяет анализировать эффективность мультиканальных кампаний на основе согласованных и точных данных.

Преобразованные данные загружаются в целевое хранилище – в облаке или локально. Параллельно этому, ETL может передавать данные о данных, или так называемые метаданные. К примеру, это может быть информация об их структуре.

Все три этапа ETL обеспечивают создание единого источника надежных данных для последующего анализа.

В профессиональной среде вы также можете столкнуться с термином ELT (Extract, Load, Transform). По сути термины ETL или ELT обозначают один и тот же процесс, но под аббревиатурой ELT подразумевается, что данные хранятся в необработанном виде и преобразуются уже после загрузки в хранилище.

ELT стал возможным благодаря облачным хранилищам, при использовании которых нет необходимости очищать данные на промежуточных этапах. Он особенно актуален для расширения возможностей аналитики в условиях, когда все больше компаний переходят на облачное или гибридное хранение данных. Вы можете загружать любые необработанные данные в озеро данных, объединять их с данными из других источников, а также использовать для обучения моделей предиктивной аналитики.

Ручная обработка данных сопряжена с рядом трудностей:

• Низкая скорость работы: процессы занимают много времени, что замедляет анализ.
• Риск ошибок: человеческий фактор может привести к ошибкам в отчетах и анализе.
• Ограниченная масштабируемость: при увеличении объемов данных ручные процессы становятся неэффективными. А с Big Data справиться вручную просто невозможно.
• Сложность интеграции: объединение данных из разных источников требует значительных усилий.

Поэтому в подавляющем большинстве случаев вашему бизнесу нужна автоматизация ETL-процессов. Она помогает быстрее собирать и обрабатывать данные, избавляя специалистов от рутинных задач и снижая риски ошибок.

Ручная обработка данных уходит в прошлое, и сейчас все больше компаний пользуются новыми системами автоматизации.

Ключевым преимуществом ETL процесса является то, что он позволяет автоматизировать сбор, преобразование и консолидацию данных. Это значительно экономит время и позволяет избежать недостатков ручной обработки, о которых мы упоминали выше.

Ваши сотрудники могут сосредоточиться на стратегических задачах вместо рутинной работы.

Реалии современного бизнеса диктуют работу со все более сложными и разнообразными данными – без систем ETL вам будет сложно справиться с их обработкой.

Большие данные (Big Data) – большие объемы данных, которые невозможно обработать вручную, представляют собой огромные возможности для тех компаний, которые могут ими воспользоваться. С помощью систем ETL вы можете масштабировать вашу работу с данными, в том числе работать с Big Data. Вы можете узнать подробнее о работе с большими данными для бизнеса в нашей статье.

Автоматизация поднимает вашу аналитику на новый уровень. Она позволяет оперативно интегрировать данные из разных систем, ускоряет подготовку отчетов и улучшает точность аналитики, что в свою очередь помогает лучше управлять маркетинговыми кампаниями. Автоматизация снижает вероятность человеческих ошибок и гарантирует, что вы можете доверять данным, полученным для анализа. Чем точнее ваши данные, тем выше качество принимаемых решений.

В конечном счете ETL позволяет вам улучшить ваш ROI за счет экономии времени, усилий и ресурсов, а также значительного улучшения качества аналитики (и принимаемых на её базе решений).

Приведем пример из реальной практики Garpun. К нам обратился один из крупнейших импортеров автомобилей в России с задачей внедрить систему ETL для сквозной аналитики.

Им необходимо было создать эффективный инструмент для анализа платной рекламы, который отслеживал бы результаты маркетинговых кампаний каждого дилера (более 50 по всей стране).

Дилерские центры автоимпортера запускали свои рекламные акции самостоятельно со значительными различиями в эффективности. Система должна была позволить импортеру видеть распределение бюджета между дилерами и рекламными каналами в едином «командном пункте» для мониторинга всех рекламных размещений.

Первый этап проекта заключался в анализе платного трафика. Мы разработали техническое задание и прототипировали необходимые отчеты и уровни доступа. Для этого мы доработали функционал Garpun, создав ассоциатор для постклик-анализа. Все данные собирались в облачном хранилище Google BigQuery, а для защиты информации мы настроили автоматический бэкап в ClickHouse и Яндекс.Облако. Мы также собирали данные о маркетинговых активностях самого импортера, что помогло оценить вклад его рекламы в общую эффективность дилерской сети.

На следующем этапе мы сосредоточились на сквозной аналитике и медиапланировании. Мы интегрировали систему с CRM клиента, что дало возможность отслеживать звонки и продажи. Затем мы реализовали полноценное медиапланирование, учитывающее индивидуальные особенности каждой роли пользователя. В результате клиент получил систему, которая не только анализировала платный трафик, но и управляла всей маркетинговой аналитикой, обеспечивая прозрачность расходования бюджета, безопасность хранения данных и простоту документооборота.

Приведем еще один пример автоматизации ETL-процессов из практики Garpun. Известная торговая сеть столкнулась с проблемой в управлении товарными фидами для рекламных площадок. Им было сложно обрабатывать товары с разными характеристиками вручную или в полуавтоматическом режиме. Ситуация усложнялась тем, что товары принадлежали к различным категориям и были доступны в разных регионах. Например, один товар мог быть в наличии в Казани, но отсутствовать в Санкт-Петербурге.

Для решения этой проблемы маркетинговой команде необходимо было эффективно управлять товарным фидом:

• разделять фид на части, учитывающие географические и категорийные аспекты,
• адаптировать эти части для различных рекламных площадок.

Внедрение платформы Garpun решило данную проблему. В результате было сформировано более 20 разнообразных товарных фидов, которые автоматически обновлялись. Это значительно улучшило процесс управления товарами и оптимизировало их показы на рекламных платформах.

Техническая поддержка Garpun помогла преодолеть возникающие трудности и освоить функциональность платформы. Итогом стало повышение эффективности работы маркетинга, экономия их времени и ресурсов, а также улучшение качества рекламных показов.

Garpun – это мощный инструмент для автоматизации ETL-процессов, который значительно упрощает сбор и анализ любых данных с различных площадок. Благодаря возможности подключения к популярным системам аналитики, CRM и облачным сервисам, Garpun автоматически агрегирует данные в едином хранилище.

Это позволяет вам сосредоточиться на интерпретации информации, а не на рутинных задачах по её сбору. С помощью системы сквозной аналитики вы можете легко оценивать эффективность вложений в рекламу, а также определять, какие каналы приносят вам наибольшую прибыль.

Garpun обеспечивает интеграцию работы отделов продаж, маркетинга и аналитики, что критически важно для комплексного анализа бизнес-процессов. После подключения источников данных и настройки приемника данных, вы можете настроить выгрузку и визуализацию данных в различных BI-системах (PowerBI, Google Data Studio или Tableau), предоставив доступ всем необходимым сотрудникам.

Garpun дает вам возможность оптимизировать ваш маркетинг и рекламу и принимать обоснованные решения о развитии бизнеса на основе точных данных.

В завершение нашего обсуждения процессов ETL автоматизации, выделим несколько ключевых моментов:

• Автоматизация обработки данных — это не просто тренд, а необходимость для современного бизнеса. Объемы информации и разнообразие источников растут, и ручной подход становится неэффективным и рискованным. ETL-системы позволяют быстро и безошибочно собирать, преобразовывать и загружать данные, что существенно ускоряет принятие решений. Это также дает вам конкурентное преимущество.
• Автоматизация данных позволяет вашим сотрудникам освободиться от рутинной работы и фокусироваться на более стратегических задачах.
• Внедрение ETL-процессов обеспечивает глубокую аналитическую базу для вашей организации. Чем точнее и полнее данные, тем надежнее результаты анализа. А значит, вы можете принимать наиболее и обоснованные решения для вашего бизнеса. Это особенно важно в условиях высокой конкуренции и динамичных рынков, где каждое решение может иметь решающее значение.
• Примеры успешной реализации ETL, как в приведенных нами кейсах Garpun, демонстрируют, что правильный подход к автоматизации может значительно повысить эффективность маркетинга и бизнеса в целом. И это не просто упрощение работы, а стратегическое вложение в будущее, которое позволяет оставаться на шаг впереди конкурентов и максимально эффективно использовать данные для достижения целей.