Data Mapping là gì? Các kỹ thuật Data Mapping bạn cần biết

Cùng tìm hiểu các nội dung như data mapping là gì, các mô hình hay kỹ thuật làm data mapping (lập sơ đồ dữ liệu), tại sao data mapping lại quan trọng với doanh nghiệp và nhiều nội dung khác.

Nếu bạn không muốn lãng phí thời gian chỉ để đoán xem một khách hàng tiềm năng hoặc khách hàng muốn và cần gì từ thương hiệu của bạn hoặc cách họ sẽ phản ứng với một chiến dịch marketing nhất định thì Data Mapping là chiến thuật bạn không nên bỏ qua.

Được sự hỗ trợ mạnh mẽ của công nghệ, hiện bạn có thể sử dụng phương pháp tiếp thị theo hướng dữ liệu (data driven marketing) để đưa ra các quyết định sáng suốt hơn dựa trên dữ liệu thực tế nhằm đảm bảo các nỗ lực marketing của bạn phù hợp với sở thích và hành vi của khách hàng.

Khi này, bạn có thể đang nghĩ về một thực tế là doanh nghiệp của bạn có một khối lượng lớn các dữ liệu phức tạp được phân tán trên nhiều nguồn – đây là lúc việc lập sơ đồ dữ liệu (data mapping) trở nên hữu ích hơn bao giờ hết.

Data Mapping là một kỹ thuật không thể thiếu của các Digital Marketer.

Data Mapping là gì?

Data Mapping (có thể hiểu là lập sơ đồ dữ liệu, lập bản đồ dữ liệu, hoặc ánh xạ dữ liệu) là một phần quan trọng của việc quản trị và tích hợp dữ liệu.

Nó đảm bảo rằng bạn đang xem xét và cân nhắc tất cả các dữ liệu của mình trong tổ chức và thực hiện điều đó một cách chính xác – nói cách khác, data mapping là thứ cho phép bạn tích hợp dữ liệu của mình từ nhiều nguồn khác nhau.

Data Mapping là quá trình đối sánh các trường hoặc các phần tử dữ liệu từ một hoặc nhiều nguồn tới các trường dữ liệu liên quan của chúng trong một điểm đến khác.

Đó là cách bạn thiết lập mối quan hệ giữa các mô hình dữ liệu trong các nguồn hoặc hệ thống khác nhau. Phần mềm và công cụ lập sơ đồ dữ liệu tự động khớp các trường dữ liệu từ nguồn dữ liệu này sang nguồn dữ liệu khác.

Các kỹ thuật data mapping cho phép bạn tổ chức, chắt lọc, phân tích và hiểu một lượng lớn dữ liệu đang tồn rại ở nhiều vị trí khác nhau để bạn có thể đưa ra các kết luận và thông tin một cách chi tiết và chính xác hơn.

Ngoài khái niệm data mapping bạn cũng có thể tham khảo thêm về content mapping tại: Content Mapping là gì?

Tại sao Data Mapping lại hữu ích?

Dưới đây là một số lý do khác tại sao data mapping vừa hữu ích vừa cần thiết:

• Tích hợp, chuyển đổi và di chuyển dữ liệu cũng như tạo kho dữ liệu (data warehouses) một cách dễ dàng.
• Thiết lập mối quan hệ trực tiếp giữa các dữ liệu của bạn trên nhiều nguồn cùng một lúc.
• Đảm bảo dữ liệu của bạn có chất lượng cao và chính xác.
• Xác định các xu hướng theo thời gian thực (real-time) và chia sẻ báo cáo dữ liệu với các thành viên trong nhóm một cách dễ dàng và hiệu quả.
• Đảm bảo bạn đang khai thác tối đa dữ liệu của mình và áp dụng những insights một cách thích hợp.
• Sử dụng phần mềm data mapping để đơn giản hóa (chủ yếu là tự động) quá trình lập sơ đồ dữ liệu mà không cần phải dùng mã (free-code).

Mô hình mẫu Data Mapping là gì?

Một doanh nghiệp như Amazon có thể sử dụng data mapping để nhắm mục tiêu một cách chính xác đến bạn.

Họ làm điều này bằng cách lấy các thông tin chi tiết từ thói quen duyệt web, đánh giá, lịch sử mua hàng và thời gian trên trang của bạn. Sau đó, họ có thể kéo và kết nối các dữ liệu đó với dữ liệu từ các nguồn khác như thông tin về nhân khẩu học.

Bằng cách kết hợp các loại nguồn dữ liệu này, Amazon có những thông tin cần thiết để nhắm mục tiêu bạn đến các sản phẩm nhất định cũng như cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm của bạn theo một số cách cụ thể (ví dụ: dựa trên vị trí địa lý, cấp độ kinh nghiệm, sở thích, học vấn, quốc tịch , tuổi và hơn thế nữa).

Hãy xem xét một ví dụ về data mapping khác dưới đây – giả sử bạn đang làm việc cho một mạng lưới quảng cáo truyền hình (TV Ads Network) và bạn đang tìm cách tổ chức các shows truyền hình (TV Shows) trên mạng lưới, các diễn viên (Actor) xuất hiện trên mạng lưới và các diễn viên trong một Shows trên một mạng lưới.

Việc chia sẻ dữ liệu giữa ba nguồn này có thể giống như sau:

Các kỹ thuật Data Mapping.

Trong data mapping hay lập sơ đồ dữ liệu, có 3 kỹ thuật chính được sử dụng nhiều nhất: lập sơ đồ thủ công, lập sơ đồ bán tự động và lập sơ đồ tự động.

1. Lập sơ đồ dữ liệu thủ công – Manual Data Mapping.

Lập sơ đồ dữ liệu theo kiểu thủ công yêu cầu những người lập trình và người lập bản đồ dữ liệu chuyên nghiệp. Các chuyên gia công nghệ sẽ viết mã và lập sơ đồ các nguồn dữ liệu của bạn.

Mặc dù quá trình thực hiện sẽ khó khăn và bạn cần sự trợ giúp của các chuyên gia, nhưng nó cho phép bạn hoàn toàn kiểm soát và tùy chỉnh sơ đồ dữ liệu của mình.

2. Lập sơ đồ dữ liệu bán tự động – Semi-automated Data Mapping.

Lập sơ đồ dữ liệu bán tự động (hoặc lập giản đồ) yêu cầu một số kiến ​​thức về mã hóa (coding) nhất định và có nghĩa là khi này đội nhóm của bạn sẽ kết hợp cả kiểu lập sơ đồ thủ công và lập sơ đồ tự động.

Các phần mềm lập sơ đồ dữ liệu tạo ra một sự kết nối giữa các nguồn dữ liệu và khi đó một chuyên gia công nghệ thông tin (IT) sẽ xem xét các kết nối đó và thực hiện các điều chỉnh thủ công khi cần thiết.

3. Lập sơ đồ dữ liệu tự động – Automated Data Mapping.

Lập sơ đồ dữ liệu tự động có nghĩa là bạn sẽ có một công cụ sẽ xử lý tất cả các khía cạnh của quá lập sơ đồ dữ liệu cho bạn.

Các kiểu phần mềm này thường cho phép bạn lập sơ đồ theo kiểu kéo và thả drag-and-drop). Tất cả những gì bạn cần chỉ là mua và học cách sử dụng nó.

Một số công cụ lập sơ đồ dữ liệu Data Mapping bạn có thể tham khảo như: boomi, Tableau, Power BI (của Microsoft) hay Astera

Tham gia Cộng đồng We’re Marketer để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: Link

Nam Nguyen | MarketingTrips