Pour les data scientists, ajouter des données digitales à une projet dta science existant ou nouveau est un véritable combat. Pourquoi ? Parce que les organisations s'attendent à ce que les data scientists travaillent avec des systèmes de capture de données obsolètes, incapables de suivre le rythme effréné du monde digitale d'aujourd'hui.

Les défis auxquels sont confrontés les data scientists lorsqu’ils travaillent avec des systèmes obsolètes ne sont que trop familiers :

• Les solutions basées sur des tags ne fonctionnent pas. Inflexibles et sujettes aux erreurs, les solutions basées sur des balises ont du mal à assembler les sessions, les appareils et les identités. Elles nécessitent une configuration avancée pour garantir que les micro-interactions au sein d’une page ou d’une expérience soient capturées et liées à la session et à l’individu. Pour la data science, il s’agit d’un défi majeur, car bon nombre de ces micro-interactions sont nécessaires comme signaux d’entrée pour les modèles en cours de développement.

• Des éléments de données sont manquants ou inexacts. Il est impossible de créer une vue client unifiée sans des données individuelles précises, complètes et disponibles en temps réel.
• Les données ne sont pas structurées et ne sont pas disponibles dans un format utilisable. Sans structure relationnelle, les données sont en grande partie inutiles. Cela devient douloureusement clair lorsque l'on essaie de connecter les données d'une pile MarTech à un système ou un fournisseur externe. Manipuler, transformer et joindre des données pour qu'elles soient utilisables dans les systèmes en aval nécessite beaucoup de travail pour les data scientists.

Que rechercher dans une solution de capture de données

Il est difficile pour les data scientists de lutter contre des données incomplètes et non structurées. Outre le fait que le processus est fastidieux et compliqué, cela les oblige à consacrer plus de temps à la préparation des données et moins de temps à se concentrer sur ce qui compte vraiment : fournir des analyses de données et des rapports qui permettent aux organisations de prendre de meilleures décisions.

Une meilleure science des données commence par une solution avancée de capture de données . Voici ce qu’il faut rechercher dans une solution de données pour garantir que les data scientists disposent de ce dont ils ont besoin pour surmonter les défis habituele.

Zéro tagage

Le tagage manuel prend beaucoup de temps, est sujet aux erreurs et constitue un défi pour les data scientists. Recherchez une solution de capture de données sans marquage, déployée sur tous les sites et capable de capturer les interactions des consommateurs sans avoir besoin de couches de données ou de balises supplémentaires. Cela élimine non seulement le problème du « nous avons oublié de le taguer », mais résout également les données inexactes et manquantes.  

Accès instantané à des données précises

Avec une solution de capture de données en temps réel, les données sont traitées et fournies en quelques millisecondes. Cela améliore la précision et la convivialité des données et permet aux data scientists de créer des modèles et des analyses prédictives basés sur les informations les plus récentes et les plus fraiches sur les consommateurs. Comprendre rapidement les données comportementales numériques réduit le délai de rentabilisation. Une solution qui utilise des connecteurs prédéfinis pour la data science et l'apprentissage automatique prêts à l'emploi vous permet de connecter vos données dans le format dont vous avez besoin.  

Assemblage d'identité en temps réel

Capturer l'identité et identifier les visiteurs du canal est toujours un défi pour les data scientists, car la plupart des solutions ne peuvent pas identifier les utilisateurs ou conserver l'identité en raison des restrictions des cookies et du navigateur. Même lorsqu’ils le font, les données sont disparates et doivent être assemblées après coup. Une solution qui capture et regroupe automatiquement les données sur tous les domaines, sessions, canaux et appareils en temps réel fournira une image détaillée du comportement des consommateurs. Il est essentiel d'utiliser une plateforme qui capture les profils digitaux individuels de tous les visiteurs de vos propriétés digitales, même les plus anonymes.

Modèle/schéma de données complet

Disposer d'un modèle de données et d'un schéma facilement disponibles à partir de votre solution de capture de données est l'un des facteurs les plus importants à rechercher. La capture de données provenant de plusieurs sources dans un format léger et hautement structuré pour alimenter les applications en aval rend leur utilisation plus rapide et plus facile. Recherchez une solution avec un modèle de données et un schéma extensibles traités en millisecondes pour une utilisation en aval. Avec un modèle de données structuré, les data scientists peuvent consacrer 80 % de temps en moins à la préparation des données pour alimenter les modèles et plus de temps à l'analyse.  

Conformité

Avec autant de réglementations et d'exigences de conformité, il faut beaucoup de temps aux data scientists pour s'assurer que les données qu'ils utilisent sont traitées et gérées de la bonne manière. Une solution de capture de données qui assure une conformité intégrée avec toutes les régles des navigateurs, telles que l'ITP, garantira la conservation des données au-delà de sept jours.  

L’avenir de la data science est prometteur

Les données numériques ont une valeur incroyable, mais de nombreuses organisations s'appuient encore sur des systèmes de capture de données obsolètes pour alimenter leurs efforts en matière de data science.

Si vous ne parvenez pas à capturer des données en temps réel, vous ne réussissez pas à offrir des expériences client personnalisées, pertinentes et instantanées. Une solution avancée de capture de données fournit non seulement des données en temps réel pour des rapports instantanés, mais elle donne également la priorité aux réglementations en matière de confidentialité et de conformité afin de protéger la réputation de votre organisation.

Tant que les organisations n’investiront pas dans la bonne solution de capture de données, la data science en souffrira.

La gestion des tags est morte

Le tagage est une pratique courante pour prendre en charge le marketing digital, mais cela prend du temps et est sujet aux erreurs. Dites adieu à la gestion des tags et bonjour à une solution de capture de données sans tagage.

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