Entenda os benefícios do modelo de dados

Datorama agora é Marketing Cloud Intelligence. 

Objetivos de aprendizagem

Após concluir esta unidade, você estará apto a:

• Explicar como os dados são naturalmente harmonizados usando o modelo de dados do Marketing Cloud Intelligence.
• Entender entidades abrangentes no Marketing Cloud Intelligence.

Até agora, você aprendeu o que é um modelo de dados, como os modelos de dados funcionam dentro do Marketing Cloud Intelligence e como os fluxos de dados facilitam a ingestão de dados no sistema. Nesta unidade, analisaremos os benefícios que o modelo de dados do Marketing Cloud Intelligence oferece. 

Harmonização de dados com dimensões mapeadas mutuamente

Na publicidade digital, a mesma campanha geralmente está ativa em mais de uma plataforma e associada a mais de um tipo de dados. Assim, a entidade de campanha (juntamente com outras entidades de anúncios, como site e compra de mídia) está disponível em vários tipos de fluxo de dados. O mapeamento de valores de nomes de campanha de diferentes fontes para a mesma dimensão de nome de campanha no Marketing Cloud Intelligence, independentemente do tipo de fluxo de dados, da fonte ou do número de fontes, harmoniza automaticamente seus dados no nível do nome da campanha com o valor correspondente nas diferentes fontes.

Por exemplo, se as mesmas campanhas estiverem ativas no Google Ads, no Marketing Cloud e no Google Analytics, ao visualizar esses dados, você poderá ver medições de todas as fontes para os valores de nomes de campanha correspondentes.

Existem vários benefícios para essa harmonização automática de dados no Marketing Cloud Intelligence.

• Ela estrutura e organiza seus dados e estabelece relações claras dentro dela.
• Ela unifica insights de negócios de diferentes fontes.
• Ela mescla múltiplas fontes de dados e formatos, permitindo que essas fontes sejam continuamente comparadas e analisadas usando critérios uniformes.

Entidades abrangentes

Para fins de análise e classificação de nível superior, o modelo de dados do Marketing Cloud Intelligence possui um conjunto de entidades que existem em todos os tipos de fluxo de dados, chamadas entidades abrangentes. Entidades abrangentes são entidades no nível do espaço de trabalho, não no nível do fluxo de dados. Isso significa que elas não se aplicam apenas a dados de determinado fluxo de dados, mas sim a todos os dados no espaço de trabalho. Isso permite que dados de várias fontes sejam classificados ou agrupados por seus valores compartilhados. Esta imagem ilustra as entidades abrangentes e sua relação com a entidade principal de cada tipo de fluxo de dados.

Um exemplo de entidade abrangente é a entidade do produto, que harmoniza dados em todos os fluxos de dados com valores de produto correspondentes. Esta imagem mostra os mesmos dois produtos com dados integrados ao Facebook Ads, ao Marketing Cloud e ao Google Analytics.

Entidades abrangentes estão em um nível hierárquico mais alto do que entidades específicas, por exemplo, a entidade de campanha. Um único produto pode estar associado a vários valores de campanha, que não necessariamente têm que ser idênticos dentro de suas plataformas de origem, desde que o valor do produto em si corresponda. Assim, por exemplo, você pode veicular campanhas no Facebook e no Google Ads com diferentes valores de nomes de campanha em cada fonte, ambos promovendo o mesmo produto. Elas não se harmonizam automaticamente no nível do nome da campanha, pois os valores não correspondem. Mas por ser o mesmo produto, se seu valor for mapeado para a entidade abrangente do produto em ambos os casos, os dados dessas fontes são harmonizados para o mesmo produto. 

A beleza do modelo de dados do Marketing Cloud Intelligence é que, para dados voltados para o marketing, os valores de dimensão correspondentes são automaticamente harmonizados e as medições correspondentes são automaticamente agregadas em várias fontes de dados. 

Neste módulo, você aprendeu o que é um modelo de dados, como os dados são categorizados em dimensões e medições, como as relações de dados são definidas, como os fluxos de dados são estruturados e os benefícios do modelo de dados. Agora você está pronto para mapear manualmente seus dados corretamente usando o modelo de dados, se necessário, bem como entender as maneiras pelas quais seus dados de várias fontes podem ser harmonizados naturalmente.