数据是数字世界的支柱。每天，在线用户都会产生数十亿个数字接触点，每个接触点都包含小而有价值的数据。任何给定的数字互动本身都很小，但将它们组合在一起，就会构成大量信息。到 2025 年，研究人员预测人类将产生175 ZB的数据。
您需要解决的问题不是人类的集
体数据，而是您的品牌数据，而且可以肯 手机号码数据 定的是，这些数据将继续快速增长。数据驱动着每个业务部门的决策，而对人工智能和机器学习的日益依赖意味着新鲜而准确的数据比以往任何时候都更加重要。
但在处理和分析数据之前，您需要将其合并到一个系统中。这个过程称为数据提取，涉及从不同来源收集数据、清理和标准化数据，最后存储数据。虽然这是必要的，但这个过程可能充满了繁琐和令人沮丧的挑战。
不过，数据采集并不一定很
麻烦。让我们看看一些潜在的摩擦点，以及如何避免它们，从而获得简单、精简的数据采集解决方案。
任何品牌分析的关键组成部分
在高速发展的数字世界中，强大的客户旅程分析工 用卡 提高电子邮件送达率 让数据采集更简单的 具对于持续改善客户体验至关重要。新鲜、相关、连贯且准确的数据是有效分析的关键，而这往往是一个绊脚石。仅仅因为数据存在于组织中的某个地方，并不意味着合适的人就可以使用它。Arm Treasure Data 的一项调查发现，47%的营销人员认为数据孤立且无法访问是他们面临的最大挑战。
无论您的组织使用数据仓库、数据湖、CDP还是其他存储解决方案，您都需要将所有内容收集到一个统一的地方。数据提取有两种主要策略：
批处理：在批处理场景中，数据提
取系统会定期按预定间隔移动大量数据。频率可以是每分钟到每天（对于某些应用程序，频率可能更高），具体取决于数据的时间敏感性。
流式或实时处理：与批处理不同，流式数据提取是一个实时过程。一旦用户操作创建数据，系统就会提取、处理、存储并将其提供给下游分析系统。虽然流式数据提取需要更多资源，但对于需要瞬间决策的分析应用程序来说，它非常有用。
数据采集至关重要，但也是一个挑战
强大的分析能力推动收入增长，而数据是任何分析工具集的命脉。不幸的是，收集所有这些数据并不总是那么简单。数据流的形式和大小各异，有时来自不可靠的来源，工程团队必须让它们无缝衔接。
数据提取可能会以多种方式出错，但以下是一些最常见的问题：
复杂性：拥有大量数据并不一定意味
着您可以有效 让数据采集更简单的 利用它。品牌需 电报号码 要标准化和规范化数据以满足公司的需求，并且当每个部门都有不同的工具（或两种）时，该过程变得比简单地插入提要和映射字段名称更具挑战性。
速度：从映射源和标准化到调试错误，数据采集的每个方面都需要时间。大型公司可能拥有数千个数据源，而这个过程会成倍增加，这会给工程和数据科学团队带来巨大的时间负担。
合规性：在隐私至上的数字世界中，遵守 GDPR 和 CCPA 等法规并非奢侈，而是必需。然而，这会给数据提取过程带来挑战，因为您需要确保您使用的每个流和源在进入系统之前都符合要求。
可靠性：每天都会出现大量新数据，技术故障可能会导致信息严重丢失。数据采集依赖于不间断的网络连接和可靠的存储正常运行时间，但它需要足够强大才能解决错误并从错误中恢复。
成本：您需要一个地方来存储您的品牌产生的大量数据，虽然存储空间会随着时间的推移而变得更便宜，但成本仍然很高。加上软件基础设施、许可费用和一组数据科学家来管理流程，总成本可能会迅速上升。
简化和精简数据采集
鉴于数据对品牌运营的各个方面都至关重要，制定强大的数据采集策略至关重要。您不仅需要将大量不同的数据整合在一起，还需要确保不会遗漏或丢失信息。研究表明，许多公司多达55%的数据是“暗数据”，这意味着这些数据尚未开发和利用不足。想象一下，在暗数据的深渊中丢失的洞察力。
预防这些问题的最佳方法是确保您获取了品牌的所有数据。通过以下方式让您的工程团队更轻松地完成此过程，并促进更快速、更准确的洞察：
自动化：数据的范围和复杂性都增
长得太快，无法依赖人工干预。自动化使用模式、元数据和结构边界的工具可以显著减轻数据提取的管理负担。
人工智能：数据标准化和规范化是成功采集的重要 让数据采集更简单的 步骤，但可能非常繁琐。不过，人工智能和机器学习算法非常适合处理这些任务。部署人工智能来处理采集的清理数据可以大大减少工程团队在集成新数据源上花费的时间和精力。
启用自助服务选项：为员工提供完成工作的资源是保持组织高速度的关键要素。通过让营销和产品团队能够获取新的数据源，您可以避免强迫他们等待 IT 支持，并让您的工程团队腾出时间去处理更紧迫的问题。
严格的数据监管：一旦你经历了清理和标准化数据的麻烦，你就会想保持这种状态。强大的数据治理政策将防止在整合新来源和新流时出现数据偏见等问题。
投资客户智能：在数据仓库、CRM、CDP、DMP 和其他平台之间，大多数公司都拥有复杂且分散的数据生态系统。利用 Scuba Analytics 等客户智能平台可以整合您品牌的所有数据，并为用户提供客户生命周期的 360 度视图。
使用 Scuba Analytics 可以轻松获取数据
收集品牌的所有数据对于组织的成功至关重要。考虑到不同来源的复杂性、数据积累的速度之快以及法规遵从的重要性，这可能是一项艰巨的任务。
Scuba Analytics 简化了数据提取过程，并使您能够更轻松地聚合品牌的数据流并通过以下主要功能将数据传输到用户手中：
与 AWS、Azure 或您的私有云兼
容 – 无论使用哪种平台，您的公司仍可保留对其数据的控制权和所有权。
快速的数据提取设置过程将允许您的团队在几个小时内开始可视化客户旅程。
能够快速扩展以满足每天产生数百亿个数据点的品牌的需求。
内置符合 GDPR 规定，以及 SOC 2 Type 2 认证、ISO 27018 认证和隐私保护认证。
强大的自助服务功能，允许团队在最少的工程支持下执行数据提取。
一个全天候待命的 SRE 团队，以支持您公司的数据基础设施需求。