Asiakas 360 (C360) tarjoaa täydellisen ja yhtenäisen kuvan asiakkaan vuorovaikutuksesta ja käyttäytymisestä kaikissa kosketuspisteissä ja kanavissa. Tätä näkymää käytetään tunnistamaan asiakkaiden käyttäytymisen malleja ja trendejä, jotka voivat auttaa tekemään dataan perustuvia päätöksiä liiketoiminnan tulosten parantamiseksi. Voit esimerkiksi käyttää C360:tä segmentoimaan ja luomaan markkinointikampanjoita, jotka todennäköisemmin resonoivat tiettyjen asiakasryhmien kanssa.

Vuonna 2022 AWS tilasi American Productivity and Quality Centerin (APQC) tekemän tutkimuksen kvantifioidakseen Asiakkaan liikearvo 360. Seuraavassa kuvassa on joitain tutkimuksesta johdettuja mittareita. C360:tä käyttävät organisaatiot saavuttivat 43.9 %:n lyhennyksen myyntisyklin kestoon, 22.8 %:n lisäyksen asiakkaan elinkaaren arvoon, 25.3 % nopeamman markkinoille tulon ja 19.1 %:n paremman nettopromoottoripistemäärän (NPS).

Ilman C360:tä yritykset kohtaavat menetettyjä mahdollisuuksia, epätarkkoja raportteja ja hajanaisia ​​asiakaskokemuksia, mikä johtaa asiakkaiden vaihtumiseen. C360-ratkaisun rakentaminen voi kuitenkin olla monimutkaista. A Gartnerin markkinointitutkimus havaitsi, että vain 14 % organisaatioista on ottanut C360-ratkaisun onnistuneesti käyttöön, koska 360 asteen näkymän merkityksestä ei ole päästy yksimielisyyteen, tiedon laatuun liittyy haasteita ja asiakastiedon poikkitoiminnallisen hallintorakenteen puute.

Tässä viestissä keskustelemme siitä, kuinka voit käyttää tarkoituksenmukaisia ​​AWS-palveluita luodaksesi päästä päähän -tietostrategian C360:lle näiden haasteiden mukaisen asiakasdatan yhdistämiseksi ja hallitsemiseksi. Järjestämme sen viiteen pilariin, jotka tukevat C360:tä: tiedonkeruu, yhdistäminen, analytiikka, aktivointi ja tietojen hallinta sekä ratkaisuarkkitehtuuri, jota voit käyttää toteutuksessasi.

Kypsän C360:n viisi pilaria

Kun aloitat C360:n luomisen, työskentelet useiden käyttötapausten, asiakastietojen tyyppien sekä käyttäjien ja sovellusten kanssa, jotka vaativat erilaisia ​​työkaluja. C360:n rakentaminen oikeille tietojoukoille, uusien tietojoukkojen lisääminen ajan mittaan säilyttäen samalla tietojen laadun ja pitäminen suojattuna vaatii päästä päähän -tietostrategian asiakasdataa varten. Sinun on myös tarjottava työkaluja, joiden avulla tiimisi voi helposti rakentaa tuotteita, jotka sopivat C360:lle.

Suosittelemme rakentamaan tietostrategiasi viiden C360-pilarin ympärille seuraavan kuvan mukaisesti. Tämä alkaa perustiedon keräämisellä, yksittäisiin asiakkaisiin liittyvien eri kanavien datan yhdistämisellä ja linkityksellä ja etenee kohti perusanalytiikkaa edistyneeseen päätöksentekoon ja yksilölliseen sitoutumiseen eri kanavien kautta. Kun kypsyt kussakin näistä pilareista, etenet vastaamaan reaaliaikaisiin asiakassignaaleihin.

Seuraava kaavio havainnollistaa toiminnallista arkkitehtuuria, joka yhdistää a:n rakennuspalikoita Asiakastietoalusta AWS:ssä lisäkomponenteilla, joita käytetään kokonaisvaltaisen C360-ratkaisun suunnittelussa. Tämä on linjassa tässä viestissä käsittelemiemme viiden pilarin kanssa.

Pilari 1: Tiedonkeruu

Kun alat rakentaa asiakastietoalustaa, sinun on kerättävä tietoja eri järjestelmistä ja kosketuspisteistä, kuten myyntijärjestelmistäsi, asiakastuesta, verkko- ja sosiaalisesta mediasta sekä datamarkkinapaikoista. Ajattele tiedonkeruupilaria tiedonkeruu-, tallennus- ja käsittelyominaisuuksien yhdistelmänä.

Tietojen nauttiminen

Sinun on rakennettava tiedonkeruuputkia sellaisten tekijöiden perusteella, kuten tietolähteiden tyypit (paikalliset tietovarastot, tiedostot, SaaS-sovellukset, kolmannen osapuolen tiedot) ja tietovirta (rajoittamattomat virrat tai erätiedot). AWS tarjoaa erilaisia ​​palveluita tiedonsiirtoputkien rakentamiseen:

• AWS-liima on palvelimeton tietojen integrointipalvelu, joka kerää tietoja erissä paikan päällä olevista tietokannoista ja pilvitietovarastoista. Se muodostaa yhteyden yli 70 tietolähteeseen ja auttaa sinua rakentamaan poimimaan, muuntamaan ja lataamaan (ETL) putkistoja ilman, että sinun tarvitsee hallita putkiinfrastruktuuria. AWS-liimatietojen laatu tarkistaa huonot tiedot ja varoittaa niistä, mikä tekee ongelmien havaitsemisesta ja korjaamisesta helppoa ennen kuin ne vahingoittavat liiketoimintaasi.
• Amazon App Flow vastaanottaa tietoja ohjelmistona palvelusovelluksista (SaaS) -sovelluksista, kuten Google Analytics, Salesforce, SAP ja Marketo, mikä antaa sinulle joustavuuden käsitellä tietoja yli 50 SaaS-sovelluksesta.
• AWS-tiedonvaihto tekee kolmannen osapuolen tietojen etsimisestä, tilaamisesta ja käyttämisestä yksinkertaista analytiikkaa varten. Voit tilata datatuotteita, jotka auttavat rikastuttamaan asiakasprofiileja, kuten demografisia tietoja, mainontatietoja ja rahoitusmarkkinatietoja.
• Amazon kinesis kerää suoratoistotapahtumia reaaliajassa myyntipistejärjestelmistä, napsautustietoja mobiilisovelluksista ja -sivustoista sekä sosiaalisen median dataa. Voit myös harkita käyttöä Amazon hallinnoi suoratoistoa Apache Kafkalle (Amazon MSK) tapahtumien suoratoistoon reaaliajassa.

Seuraava kaavio havainnollistaa eri putkia datan syöttämiseksi eri lähdejärjestelmistä AWS-palveluita käyttämällä.

Tietovarasto

Strukturoitu, puolirakenteinen tai strukturoimaton erädata tallennetaan objektivarastoihin, koska ne ovat kustannustehokkaita ja kestäviä. Amazonin yksinkertainen tallennuspalvelu (Amazon S3) on hallittu tallennuspalvelu, jossa on arkistointiominaisuuksia, joihin voidaan tallentaa petatavuja tietoa yksitoista 9 kestävyyttä. Suoratoistodata, jonka viivetarpeet ovat alhaiset, tallennetaan Amazon Kinesis -tietovirrat reaaliaikaiseen kulutukseen. Tämä mahdollistaa välittömän analytiikan ja toiminnot useille loppupään kuluttajille – kuten Riot Games -keskuksessa näkyy Riot Event -bussi.

Tietojenkäsittely

Raakadata on usein täynnä kaksoiskappaleita ja epäsäännöllisiä muotoja. Sinun on käsiteltävä tämä, jotta se on valmis analysoitavaksi. Jos käytät erädataa ja suoratoistodataa, harkitse sellaisen kehyksen käyttöä, joka pystyy käsittelemään molempia. Malli, kuten Kappa arkkitehtuuri näkee kaiken virtana, mikä yksinkertaistaa käsittelyputkia. Harkitse käyttöä Amazonin hallinnoima palvelu Apache Flinkille käsittelemään käsittelytyötä. Managed Service for Apache Flink -palvelun avulla voit puhdistaa ja muuttaa suoratoistodatan ja ohjata ne sopivaan kohteeseen latenssivaatimusten perusteella. Voit myös toteuttaa erätietojen käsittelyn käyttämällä Amazonin EMR avoimen lähdekoodin kehyksissä, kuten Apache Sparkissa 3.5 kertaa paremmalla suorituskyvyllä kuin itsehallittava versio. Arkkitehtuuripäätös erän tai suoratoiston käsittelyjärjestelmän käytöstä riippuu useista tekijöistä; Jos kuitenkin haluat ottaa käyttöön asiakastietojen reaaliaikaisen analytiikan, suosittelemme käyttämään Kappa-arkkitehtuurimallia.

Pilari 2: Yhdistäminen

Yhdistääksesi eri kosketuspisteistä tulevan monipuolisen datan yksittäiselle asiakkaalle sinun on rakennettava identiteetinkäsittelyratkaisu, joka tunnistaa anonyymit kirjautumiset, tallentaa hyödyllisiä asiakastietoja, linkittää ne ulkoisiin tietoihin paremman käsityksen saamiseksi ja ryhmittelee asiakkaat kiinnostaviin kohteisiin. Vaikka henkilöllisyydenkäsittelyratkaisu auttaa rakentamaan yhtenäisen asiakasprofiilin, suosittelemme harkitsemaan tätä osana tietojenkäsittelykykyäsi. Seuraava kaavio havainnollistaa tällaisen ratkaisun komponentteja.

Tärkeimmät komponentit ovat seuraavat:

• Henkilöllisyyden resoluutio – Identiteettiresoluutio on deduplikointiratkaisu, jossa tietueet täsmäytetään yksilöllisen asiakkaan ja mahdollisten asiakkaiden tunnistamiseksi linkittämällä useita tunnisteita, kuten evästeitä, laitetunnisteita, IP-osoitteita, sähköpostitunnuksia ja yrityksen sisäisiä tunnuksia tunnettuun henkilöön tai nimettömään profiiliin yksityisyyden suojan avulla. yhteensopivia menetelmiä. Tämä voidaan saavuttaa käyttämällä AWS-entiteettiresoluutio, joka mahdollistaa sääntöjen ja koneoppimistekniikoiden (ML) käytön täsmää tietueita ja ratkaise henkilöllisyydet. Vaihtoehtoisesti voit rakentaa identiteettikaavioita käyttämällä Amazonin Neptuuni saadaksesi yhden yhtenäisen näkymän asiakkaistasi.
• Profiilien yhdistäminen – Kun olet yksilöinyt asiakkaan, voit rakentaa sovelluksia Managed Service for Apache Flinkille yhdistämään kaikki metatietonsa nimestä vuorovaikutushistoriaan. Sitten muutat nämä tiedot tiiviiseen muotoon. Sen sijaan, että näyttäisit kaikki tapahtumatiedot, voit tarjota kootun kulutusarvon ja linkin heidän asiakassuhteiden hallintaan (CRM). Anna keskimääräinen CSAT-pistemäärä ja linkki puhelinpalvelukeskukseen, jotta voit sukeltaa syvemmälle heidän viestintähistoriaan.
• Profiilin rikastus – Kun olet määrittänyt asiakkaan yhdeksi identiteetiksi, paranna hänen profiiliaan useiden tietolähteiden avulla. Parantaminen sisältää yleensä demografisten, käyttäytymistietojen ja maantieteellisen sijainnin lisäämisen. Voit käyttää kolmannen osapuolen datatuotteet AWS Marketplacesta toimitetaan AWS Data Exchangen kautta saada näkemyksiä tuloista, kulutustottumuksista, luottoriskipisteistä ja monista muista ulottuvuuksista asiakaskokemuksen parantamiseksi.
• Asiakassegmentointi – Kun olet yksilöinyt ja täydentänyt asiakkaan profiilia, voit ryhmitellä heidät demografisten tietojen, kuten iän, kulutuksen, tulojen ja sijainnin, perusteella käyttämällä Managed Service for Apache Flink -sovelluksia. Kun edistyt, voit sisällyttää Tekoälypalvelut tarkempiin kohdistustekniikoihin.

Kun olet suorittanut henkilöllisyyden käsittelyn ja segmentoinnin, tarvitset tallennuskapasiteetin ainutlaatuisen asiakasprofiilin tallentamiseen ja sen lisäksi haku- ja kyselyominaisuuksien tarjoamiseen, jotta jatkokuluttajat voivat käyttää rikastettuja asiakastietoja.

Seuraava kaavio havainnollistaa yhtenäisen asiakasprofiilin yhdistämispilaria ja yksittäistä näkymää asiakkaasta loppupään sovelluksiin.

Yhtenäinen asiakasprofiili

Graafitietokannat loistavat asiakasvuorovaikutusten ja -suhteiden mallintamisessa ja tarjoavat kattavan kuvan asiakaspolusta. Jos käsittelet miljardeja profiileja ja vuorovaikutuksia, voit harkita AWS:n hallitun graafisen tietokantapalvelun Neptunen käyttöä. Organisaatiot, kuten Zeta ja Activision ovat onnistuneesti käyttäneet Neptunusta miljardien yksilöllisten tunnisteiden tallentamiseen ja kyselyyn kuukaudessa ja miljoonien kyselyiden sekunnissa millisekunnin vasteajalla.

Yhden asiakkaan näkymä

Vaikka kaaviotietokannat tarjoavat syvällisiä näkemyksiä, ne voivat kuitenkin olla monimutkaisia ​​tavallisissa sovelluksissa. On järkevää yhdistää nämä tiedot yhdeksi asiakasnäkymäksi, joka toimii ensisijaisena referenssinä loppupään sovelluksille verkkokauppaalustoista CRM-järjestelmiin. Tämä yhdistetty näkymä toimii yhteystietoalustan ja asiakaslähtöisten sovellusten välillä. Tällaisiin tarkoituksiin suosittelemme käyttämään Amazon DynamoDB mukautuvuuden, skaalautuvuuden ja suorituskyvyn vuoksi, mikä johtaa ajantasaiseen ja tehokkaaseen asiakastietokantaan. Tämä tietokanta ottaa vastaan ​​paljon kirjoituskyselyjä takaisin aktivointijärjestelmistä, jotka oppivat uutta tietoa asiakkaista ja syöttävät heille takaisin.

Pilari 3: Analyysi

Analytiikkapilari määrittelee ominaisuudet, joiden avulla voit luoda oivalluksia asiakasdatasi päälle. Analytiikkastrategiasi soveltuu laajempiin organisaation tarpeisiin, ei vain C360:een. Voit käyttää samoja ominaisuuksia talousraportoinnin, toiminnan tehokkuuden mittaamiseen tai jopa datavarojen kaupallistamiseen. Strategioi sen perusteella, miten tiimisi tutkivat tietoja, suorittavat analyyseja, kiistelevät dataa loppupään vaatimuksia varten ja visualisoivat tietoja eri tasoilla. Suunnittele, kuinka voit antaa tiimillesi mahdollisuuden siirtyä kuvailevasta analytiikasta ohjelmoivaan analytiikkaan.

- AWS moderni tietoarkkitehtuuri näyttää tavan rakentaa tarkoitukseen rakennettu, turvallinen ja skaalautuva tietoalusta pilveen. Opi tästä rakentaaksesi kyselyominaisuuksia datajärvi ja tietovarastossasi.

Seuraava kaavio jakaa analytiikkaominaisuudet tietojen tutkimiseen, visualisointiin, tietovarastointiin ja tietojen yhteistyöhön. Selvitetään, mikä rooli kullakin näistä komponenteista on C360:n yhteydessä.

Tietojen etsintä

Tietojen tutkiminen auttaa paljastamaan epäjohdonmukaisuuksia, poikkeavuuksia tai virheitä. Kun huomaat nämä varhaisessa vaiheessa, tiimisi voivat integroida C360:een selkeämmin, mikä puolestaan ​​johtaa tarkempiin analytiikkaan ja ennusteisiin. Harkitse tietoja tutkivia henkilöitä, heidän teknisiä taitojaan ja aikaa näkemykseen. Esimerkiksi data-analyytikot, jotka osaavat kirjoittaa SQL:n, voivat kysyä suoraan Amazon S3:ssa olevista tiedoista käyttämällä Amazon Athena. Visuaalisesta tutkimisesta kiinnostuneet käyttäjät voivat tehdä sen käyttämällä AWS Liima DataBrew. Tietotieteilijät tai insinöörit voivat käyttää Amazon EMR Studio or Amazon SageMaker Studio voit tutkia kannettavan tietokoneen tietoja ja saada matalan koodin käyttökokemuksen Amazon SageMaker Data Wrangler. Koska nämä palvelut kyselevät suoraan S3-säilöistä, voit tutkia dataa, kun ne laskeutuvat datajärveen, mikä vähentää näkemykseen kuluvaa aikaa.

Visualisointi

Monimutkaisten tietojoukkojen muuttaminen intuitiivisiksi visuaaleiksi paljastaa datan piilotetut kuviot, ja se on ratkaisevan tärkeää C360-käyttötapauksissa. Tämän ominaisuuden avulla voit suunnitella raportteja eri tasoille, jotka vastaavat vaihteleviin tarpeisiin: strategisia yleiskatsauksia tarjoavat johtoraportit, toiminnallisia mittareita korostavat johtoraportit ja yksityiskohtaiset raportit, joissa sukeltaa yksityiskohtiin. Tällainen visuaalinen selkeys auttaa organisaatiotasi tekemään tietoisia päätöksiä kaikilla tasoilla keskittäen asiakkaan näkökulman.

Seuraavassa kaaviossa on esimerkki C360-kojelautasta Amazon QuickSight. QuickSight tarjoaa skaalautuvat, palvelimettomat visualisointiominaisuudet. Voit hyötyä sen ML-integroinneista automatisoituihin oivalluksiin, kuten ennustamiseen ja poikkeamien havaitsemiseen tai luonnollisen kielen kyselyihin Amazon Q QuickSightissa, suora datayhteys eri lähteistä, ja istuntokohtainen hinnoittelu. QuickSightin avulla voit upottaa kojelaudat ulkoisille verkkosivustoille ja sovelluksiin, ja MAUSTE moottori mahdollistaa nopean, interaktiivisen datan visualisoinnin mittakaavassa. Seuraavassa kuvakaappauksessa näkyy esimerkki C360-kojelautasta, joka on rakennettu QuickSightiin.

Tietovarasto

Tietovarastot ovat tehokkaita useista eri lähteistä peräisin olevan strukturoidun tiedon yhdistämisessä ja useiden samanaikaisten käyttäjien analytiikan kyselyissä. Tietovarastot voivat tarjota yhtenäisen ja yhtenäisen näkymän suuresta määrästä asiakasdataa C360:n käyttötapauksissa. Amazonin punainen siirto vastaa tähän tarpeeseen käsittelemällä taitavasti suuria tietomääriä ja erilaisia ​​työkuormia. Se tarjoaa vahvan johdonmukaisuuden tietojoukoissa, jolloin organisaatiot voivat saada luotettavaa ja kattavaa tietoa asiakkaistaan, mikä on olennaista tietoisen päätöksenteon kannalta. Amazon Redshift tarjoaa reaaliaikaisia ​​näkemyksiä ja ennakoivia analytiikkaominaisuuksia datan analysointiin teratavuista petabyytteihin. Kanssa Amazon Redshift ML, voit upottaa ML:n tietovarastoon tallennettujen tietojen päälle minimaalisella kehityskululla. Amazon Redshift Serverless yksinkertaistaa sovellusten rakentamista ja tekee yrityksille yksinkertaista upottaa monipuoliset data-analytiikkaominaisuudet.

Tietoyhteistyö

Voit turvallisesti tehdä yhteistyötä ja analysoida kollektiivisia tietojoukkoja kumppaneiltasi jakamatta tai kopioimatta toistensa taustalla olevia tietoja käyttämällä AWS puhtaat huoneet. Voit yhdistää erilaista dataa sitouttamiskanavista ja kumppanien tietojoukoista muodostaaksesi 360 asteen näkemyksen asiakkaistasi. AWS Clean Rooms voi parantaa C360:tä mahdollistamalla käyttötapauksia, kuten kanavien välisen markkinoinnin optimoinnin, edistyneen asiakassegmentoinnin ja tietosuojan mukaisen personoinnin. Yhdistämällä tietojoukot turvallisesti se tarjoaa monipuolisempia näkemyksiä ja vankan tietosuojan, joka täyttää liiketoiminnan tarpeet ja sääntelystandardit.

Pilari 4: Aktivointi

Tietojen arvo pienenee mitä vanhemmaksi se tulee, mikä johtaa ajan myötä korkeampiin vaihtoehtokustannuksiin. Kyselyssä toteuttaa Intersystems75 % kyselyyn vastanneista organisaatioista uskoo, että ennenaikaiset tiedot estivät liiketoimintamahdollisuuksia. Toisessa kyselyssä 58% organisaatioista (560 HBR:n neuvoa-antavan toimikunnan ja lukijoiden vastaajista) ilmoitti näkevänsä asiakkaiden säilyttämisen ja uskollisuuden lisääntyneen käyttämällä reaaliaikaista asiakasanalytiikkaa.

Voit saavuttaa C360:n kypsyyden, kun rakennat kyvyn toimia kaikkien aiempien pilareiden kautta saatujen oivallusten pohjalta, joista keskustelimme reaaliajassa. Tällä kypsyysasteella voit esimerkiksi toimia asiakkaiden mielipiteiden mukaan sen kontekstin perusteella, jonka olet saanut automaattisesti rikastetun asiakasprofiilin ja integroitujen kanavien avulla. Tätä varten sinun tulee toteuttaa ohjaavaa päätöksentekoa siitä, kuinka käsitellä asiakkaan tunteita. Tehdäksesi tämän mittakaavassa, sinun on käytettävä AI/ML-palveluita päätöksentekoon. Seuraava kaavio havainnollistaa arkkitehtuuria näkemysten aktivoimiseksi käyttämällä ML:ää ohjelmoivaa analytiikkaa varten ja tekoälypalveluita kohdistamiseen ja segmentointiin.

Käytä ML:ää päätöksentekomoottorina

ML:n avulla voit parantaa yleistä asiakaskokemusta – voit luoda ennakoivia asiakkaiden käyttäytymismalleja, suunnitella hyperpersonoituja tarjouksia ja kohdistaa oikea asiakas oikealla kannustimella. Voit rakentaa niitä käyttämällä Amazon Sage Maker, joka sisältää joukon hallittuja palveluita, jotka on kartoitettu datatieteen elinkaareen, mukaan lukien tietojen riitauttaminen, mallikoulutus, mallin isännöinti, mallin päättely, mallin ajautuman havaitseminen ja ominaisuuksien tallennus. SageMakerin avulla voit rakentaa ja ottaa käyttöön ML-mallejasi, lisäämällä ne takaisin sovelluksiisi tuottamaan oikeat tiedot oikealle henkilölle oikeaan aikaan.

Amazon Muokkaa tukee kontekstuaalisia suosituksia, joiden avulla voit parantaa suositusten osuvuutta luomalla ne kontekstissa – esimerkiksi laitetyypin, sijainnin tai vuorokaudenajan mukaan. Tiimissi voi aloittaa ilman aikaisempaa ML-kokemusta käyttämällä API:ita kehittääkseen kehittyneitä personointiominaisuuksia muutamalla napsautuksella. Katso lisätietoja Mukauta suosituksiasi mainostamalla tiettyjä tuotteita liiketoimintasääntöjen mukaisesti Amazon Personalize -sovelluksella.

Aktivoi kanavia markkinoinnissa, mainonnassa, suoraan kuluttajille ja uskollisuudessa

Nyt kun tiedät, keitä asiakkaasi ovat ja ketä tavoittaa, voit rakentaa ratkaisuja kohdistuskampanjoiden toteuttamiseen laajasti. Kanssa Amazonin pinpoint, voit personoida ja segmentoida viestintää sitouttaaksesi asiakkaita useiden kanavien kautta. Voit esimerkiksi käyttää Amazon Pinpointia rakentaa kiinnostavia asiakaskokemuksia erilaisten viestintäkanavien, kuten sähköpostin, tekstiviestien, push-ilmoitusten ja sovelluksen sisäisten ilmoitusten kautta.

Pilari 5: Tietojen hallinnointi

Oikean hallinnan luominen, joka tasapainottaa hallinnan ja pääsyn, antaa käyttäjille luottamusta tietoihin. Kuvittele, että tarjoat tarjouksia tuotteille, joita asiakas ei tarvitse, tai pommitat vääriä asiakkaita ilmoituksilla. Huono tiedonlaatu voi johtaa tällaisiin tilanteisiin ja johtaa lopulta asiakkaiden vaihtumiseen. Sinun on rakennettava prosesseja, jotka validoivat tietojen laadun, ja ryhdyttävä korjaaviin toimiin. AWS-liimatietojen laatu voi auttaa sinua rakentamaan ratkaisuja, jotka vahvistavat datan laadun levossa ja kuljetuksen aikana ennalta määritettyjen sääntöjen perusteella.

Monitoimisen hallintorakenteen luominen asiakastiedoille edellyttää kykyä hallita ja jakaa tietoja koko organisaatiossasi. Kanssa Amazon DataZone, järjestelmänvalvojat ja tietojen ylläpitäjät voivat hallita ja hallita tietojen käyttöä, ja kuluttajat, kuten tietosuunnittelijat, datatieteilijät, tuotepäälliköt, analyytikot ja muut yrityskäyttäjät voivat löytää, käyttää ja tehdä yhteistyötä näiden tietojen avulla saadakseen oivalluksia. Se virtaviivaistaa tietojen käyttöä, antaa sinun löytää ja käyttää asiakastietoja, edistää tiimiyhteistyötä jaettujen tietoresurssien avulla ja tarjoaa personoitua analytiikkaa joko verkkosovelluksen tai portaalin API:n kautta. AWS-järvien muodostuminen varmistaa, että tietoihin pääsee käsiksi turvallisesti, mikä takaa, että oikeat ihmiset näkevät oikeat tiedot oikeista syistä, mikä on ratkaisevan tärkeää minkä tahansa organisaation tehokkaan toimintojen välisen hallinnon kannalta. Amazon DataZone tallentaa ja hallinnoi liiketoiminnan metadataa, jota tukevat tekniset metatiedot ja skeematiedot, jotka on rekisteröity AWS-liimatietoluettelo. Näitä teknisiä metatietoja käyttävät myös sekä muut hallintopalvelut, kuten Lake Formation ja Amazon DataZone, että analytiikkapalvelut, kuten Amazon Redshift, Athena ja AWS Glue.

Tuo sen kaikki yhdessä

Seuraavan kaavion avulla voit luoda projekteja ja ryhmiä erilaisten ominaisuuksien rakentamiseen ja käyttämiseen. Voit esimerkiksi pyytää tietojen integrointitiimiä keskittymään tiedonkeruupilariin – voit sitten kohdistaa toiminnallisia rooleja, kuten tietoarkkitehteja ja tietoinsinöörejä. Voit rakentaa analytiikka- ja datatieteen käytäntöjäsi keskittymään analytiikka- ja aktivointipilareihin. Sitten voit luoda erikoistuneen tiimin asiakasidentiteetin käsittelyyn ja yhtenäisen näkemyksen rakentamiseen asiakkaasta. Voit perustaa tiedonhallintatiimin, jossa on eri toimintojen datanhoitajia, tietoturvajärjestelmänvalvojia ja tiedonhallinnan päättäjiä suunnittelemaan ja automatisoimaan käytäntöjä.

Yhteenveto

Vankan C360-kapasiteetin rakentaminen on välttämätöntä, jotta organisaatiosi voi saada käsityksen asiakaskunnastasi. AWS-tietokannat, Analytics ja AI/ML-palvelut voivat auttaa virtaviivaistamaan tätä prosessia tarjoamalla skaalautuvuutta ja tehokkuutta. Noudattamalla viittä ajatteluasi ohjaavaa pilaria voit rakentaa päästä päähän -tietostrategian, joka määrittelee C360-näkymän koko organisaatiossa, varmistaa tietojen oikeellisuuden ja määrittää asiakastiedon poikkitoiminnallisen hallinnan. Voit luokitella ja priorisoida tuotteet ja ominaisuudet, jotka sinun on rakennettava kussakin pilarissa, valita työhön oikean työkalun ja rakentaa tiimissäsi tarvitsemasi taidot.

Vierailla AWS Data Customer Storiesille oppia kuinka AWS muuttaa asiakaspolkuja maailman suurimmista yrityksistä kasvaviin startup-yrityksiin.

Tietoja Tekijät

Ismail Makhlouf on AWS:n Data Analyticsin vanhempi asiantuntijaratkaisuarkkitehti. Ismail keskittyy ratkaisujen suunnitteluun organisaatioille niiden päästä päähän -tietoanalytiikka-alueella, mukaan lukien erä- ja reaaliaikainen suoratoisto, big data, datavarastointi ja data Lake -työkuormat. Hän työskentelee pääasiassa vähittäiskaupan, verkkokaupan, FinTech-, HealthTech- ja matkailualan organisaatioiden kanssa saavuttaakseen liiketoimintatavoitteensa hyvin suunniteltujen tietoalustojen avulla.

Sandipan Bhaumik (Sandi) on Senior Analytics Specialist Solutions -arkkitehti AWS:ssä. Hän auttaa asiakkaita modernisoimaan pilvipohjaisia ​​tietoalustojaan, jotta ne voivat suorittaa analytiikan turvallisesti mittakaavassa, vähentää toiminnallisia kustannuksia ja optimoida käytön kustannustehokkuuden ja kestävyyden vuoksi.

• SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
• PlatoData.Network Vertical Generatiivinen Ai. Vahvista itseäsi. Pääsy tästä.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
• PlatoESG. hiili, CleanTech, energia, ympäristö, Aurinko, Jätehuolto. Pääsy tästä.
• PlatonHealth. Biotekniikan ja kliinisten kokeiden älykkyys. Pääsy tästä.
• Lähde: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/create-an-end-to-end-data-strategy-for-customer-360-on-aws/