กองข้อมูลสมัยใหม่สำหรับการเติบโตคืออะไร?

คำว่า "กองข้อมูลสมัยใหม่" ได้รับความสนใจอย่างมากในช่วง 18 เดือนที่ผ่านมา โดยการสนทนาส่วนใหญ่อยู่ในบริบทของการวิเคราะห์ และวิธีที่ชุดเครื่องมือและเทคโนโลยีที่ทันสมัยสามารถช่วยปรับปรุงงานฝีมือการวิเคราะห์ได้

สแต็คข้อมูลสมัยใหม่ที่ได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวางที่สุดสำหรับการวิเคราะห์ประกอบด้วยเครื่องมือข้อมูลที่ครอบคลุมสี่หมวดหมู่ต่อไปนี้:

• การรวบรวมข้อมูลผ่าน ELT: ใช้เพื่อดึงข้อมูลจากฐานข้อมูลและเครื่องมือของบุคคลที่สาม
• คลังข้อมูล: ใช้เพื่อจัดเก็บสำเนาของข้อมูล
• การแปลงข้อมูล: ใช้เพื่อแปลงข้อมูลและสร้างแบบจำลองสำหรับการวิเคราะห์
• ระบบธุรกิจอัจฉริยะ: ใช้ในการสร้างรายงานโดยใช้แบบจำลองข้อมูลที่พร้อมสำหรับการวิเคราะห์

อย่างไรก็ตาม สแต็กนี้ตอบสนองความต้องการของผลิตภัณฑ์และทีมการเติบโตเพียงบางส่วนเท่านั้น เนื่องจากไม่สนใจสิ่งต่อไปนี้:

• การรวบรวมข้อมูลเหตุการณ์จากแหล่งข้อมูลหลักหรือบุคคลที่หนึ่ง (เว็บไซต์และแอป)
• การจัดเก็บข้อมูลนี้ในคลังข้อมูลบนคลาวด์
• การวิเคราะห์ข้อมูลนี้เพื่อทำความเข้าใจพฤติกรรมของผู้ใช้และระบุจุดเสียดทาน
• การเปิดใช้งานข้อมูลในเครื่องมือดาวน์สตรีมเพื่อสร้างประสบการณ์ลูกค้าที่เป็นส่วนตัว

ดังนั้น ในฐานะส่วนขยายของสแต็กข้อมูลที่ทันสมัยสำหรับการวิเคราะห์ สแต็คข้อมูลที่ทันสมัยสำหรับการเติบโต จึงรวมเครื่องมือที่ช่วยให้ทีมสามารถทำสิ่งที่กล่าวมาข้างต้นได้

เป้าหมายเบื้องหลังคู่มือนี้คือการนำเสนอรายละเอียดที่สมบูรณ์ของกองข้อมูลที่ช่วยให้ทีมไปสู่ตลาด (GTM) สามารถควบคุมเวิร์กโฟลว์ของพวกเขาและทำสิ่งต่างๆ ได้มากขึ้นโดยไม่ต้องพึ่งพาทีมข้อมูลและวิศวกรรม

การรวบรวมข้อมูลเหตุการณ์: CDI กับ CDP

การรวบรวมข้อมูลเหตุการณ์หรือข้อมูลพฤติกรรมเป็นขั้นตอนแรกในการปรับใช้กองข้อมูลที่ทันสมัยสำหรับการเติบโต และทำให้ถูกต้องเป็นสิ่งสำคัญ เนื่องจากทุกอย่างจากนี้ไปขึ้นอยู่กับข้อมูลที่สะอาดและแม่นยำซึ่งจะมีให้ในเครื่องมือที่คน GTM ใช้

เครื่องมือรวบรวมข้อมูลเชิงพฤติกรรมที่สร้างขึ้นตามวัตถุประสงค์จะอยู่ภายใต้สองหมวดหมู่ที่เกี่ยวข้องอย่างใกล้ชิดซึ่งมีความสามารถในการทับซ้อนกัน: โครงสร้างพื้นฐานข้อมูลลูกค้า (CDI) และ แพลตฟอร์มข้อมูลลูกค้า (CDP)

การขาดการยอมรับคำว่า CDI เป็นสาเหตุที่ผู้ค้า CDI บางรายอ้างถึงผลิตภัณฑ์ของตนว่าเป็น CDP โดยไม่ได้เสนอความสามารถ CDP จริงๆ นอกจากนี้ ผู้จำหน่ายเครื่องมือการตลาดอัตโนมัติจำนวนมากขึ้นเรื่อยๆ กำลังใช้คำว่า CDP เพื่ออธิบายคุณลักษณะที่ไม่ใช่ผลิตภัณฑ์หลักของผลิตภัณฑ์ของตน ซึ่งทำให้เกิดความสับสนว่า CDP คืออะไรจริงๆ

CDI เป็นโซลูชันแบบสแตนด์อโลนโดยพื้นฐานแล้วในขณะที่ CDP เป็นโซลูชันแบบรวมที่มีความสามารถ CDI ให้ฉันอธิบายความแตกต่างด้วยเงื่อนไขที่ง่ายที่สุด

โครงสร้างพื้นฐานข้อมูลลูกค้า

วัตถุประสงค์ของ CDI คือการ รวบรวมข้อมูลพฤติกรรมหรือข้อมูลเหตุการณ์จากแหล่งข้อมูลหลักหรือบุคคลที่หนึ่ง - เว็บไซต์และแอปของคุณ - และซิงค์ข้อมูลกับโซลูชันคลังข้อมูลรวมถึงเครื่องมือของบุคคลที่สามที่ใช้สำหรับการวิเคราะห์ตามเหตุการณ์และ การเปิดใช้งาน

โดยทั่วไปแล้ว ทีมผลิตภัณฑ์และการเติบโตจะใช้ข้อมูลเชิงพฤติกรรมในเครื่องมือวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์เพื่อทำความเข้าใจพฤติกรรมของผู้ใช้ และในเครื่องมือการมีส่วนร่วมเพื่อสร้างประสบการณ์ส่วนบุคคลที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล งานของ CDI คือการให้ข้อมูลที่ถูกต้องในเครื่องมือเหล่านี้

นอกจากนี้ CDIs ยังนำเสนอคุณสมบัติคุณภาพข้อมูลและการกำกับดูแลเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลที่รวบรวมไม่เพียงแต่ถูกต้อง แต่ยังเป็นไปตามที่คาดไว้

หากคุณต้องการเจาะลึกเกี่ยวกับ CDI เราขอแนะนำให้คุณดูคู่มือนี้ที่ฉันเขียนเมื่อเร็วๆ นี้

แพลตฟอร์มข้อมูลลูกค้า

ดังที่กล่าวไว้ข้างต้น CDP เป็นโซลูชันแบบรวมกลุ่ม และสามารถเข้าใจได้ดีที่สุดโดยใช้สูตรต่อไปนี้:

CDP = ความละเอียดของข้อมูลประจำตัว ความสามารถในการสร้างผู้ชมโดยใช้อินเทอร์เฟซแบบภาพลากและวาง (โดยไม่ต้องเขียน SQL) และความสามารถในการซิงค์ข้อมูลกับเครื่องมือของบุคคลที่สามเป็นความสามารถหลักของ CDP ยิ่งไปกว่านั้น CDP ยังเก็บสำเนาของข้อมูลไว้ในคลังข้อมูลของตนเอง และทำให้ข้อมูลพร้อมใช้งานในอนาคต

โดยพื้นฐานแล้ว CDP เป็นเลเยอร์ที่อยู่ด้านบนของ CDI เพื่อเปิดใช้งานหรือดำเนินการกับข้อมูล

นอกจากนี้ CDP และแม้แต่ CDI บางตัวยังเสนอความสามารถในการรวบรวมข้อมูลจากเครื่องมือของบุคคลที่สาม อย่างไรก็ตาม นี่ไม่ใช่ข้อเสนอหลักของพวกเขา เครื่องมือ ELT เช่น Fivetran, Airbyte และ Meltano สร้างขึ้นตามวัตถุประสงค์และเหมาะสมที่สุดในการรวบรวมและจัดเก็บข้อมูลจากเครื่องมือของบุคคลที่สามในคลังข้อมูล

ข้อมูลเหตุการณ์คลังสินค้า

คลังข้อมูลเป็นฐานข้อมูลที่ออกแบบมาสำหรับการวิเคราะห์เป็นหลัก และใช้เพื่อจัดเก็บข้อมูลจากแหล่งข้อมูลที่เป็นไปได้ทั้งหมด ไม่ว่าจะเป็นแอปของบุคคลที่หนึ่ง เครื่องมือของบุคคลที่สาม ตลอดจนฐานข้อมูลที่ใช้งานจริง

โดยไม่คำนึงถึงเทคโนโลยีที่คุณใช้ในการรวบรวมข้อมูลเหตุการณ์ การจัดเก็บสำเนาของข้อมูลของคุณในคลังข้อมูล เช่น Snowflake, BigQuery หรือ Firebolt ถือเป็นแนวปฏิบัติที่ดีพร้อมประโยชน์หลายประการ

นอกจากประโยชน์ที่เห็นได้ชัดของการเป็นเจ้าของข้อมูลของคุณแล้ว การเข้าถึงข้อมูลดิบในคลังข้อมูลยังช่วยให้คุณทำสิ่งต่างๆ ได้มากขึ้นด้วยข้อมูล ตั้งแต่การแปลงและการรวมข้อมูลเหตุการณ์กับข้อมูลจากแหล่งอื่นๆ ไปจนถึงการเพิ่มประสิทธิภาพของข้อมูลก่อนที่จะวิเคราะห์หรือเปิดใช้งาน

นอกจากนี้ การจัดเก็บข้อมูลของคุณจะทำให้คุณสามารถลงทุนในกรณีการใช้งานขั้นสูง เช่น โมเดลการคาดการณ์เพื่อลดการหยุดทำงาน หรือเครื่องมือแนะนำเพื่อเพิ่มยอดขาย ง่ายกว่าที่จะใช้ประโยชน์จากข้อมูลของคุณหากข้อมูลนั้นอยู่ในคลังสินค้า ของคุณ แทนที่จะล็อกอยู่ในคลังสินค้าของผู้ขายบุคคลที่สาม ซึ่งคุณอาจต้องจ่ายค่าธรรมเนียมเพื่อเข้าถึงข้อมูลในอดีต

แม้ว่าคุณจะไม่ต้องการข้อมูลในวันนี้ แต่ก็ยังคุ้มค่าที่จะเก็บสำเนาข้อมูลของคุณไว้ในคลังข้อมูล โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อคลังสินค้ามีราคาจับต้องได้ และสามารถผสมรวมกันได้ภายในเวลาไม่กี่ชั่วโมงโดยไม่ต้องมีความรู้ด้านเทคนิคอย่างลึกซึ้ง

เมื่อคุณรวบรวมและจัดเก็บข้อมูลเสร็จแล้ว ก็ถึงเวลาวิเคราะห์และเปิดใช้งานข้อมูล หากดำเนินการได้ดี สองขั้นตอนนี้ของไปป์ไลน์ข้อมูลสามารถสร้างความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญในวิถีการเติบโตของบริษัทของคุณ

กำลังวิเคราะห์ข้อมูลเหตุการณ์

เครื่องมือวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์เป็นเครื่องมือวิเคราะห์ที่ สร้างขึ้นโดยมีวัตถุประสงค์เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลเหตุการณ์และทำความเข้าใจวิธีที่ผู้ใช้โต้ตอบกับผลิตภัณฑ์ของคุณ

การวิเคราะห์ลูกค้า และ การวิเคราะห์เชิงพฤติกรรม ยังเป็นคำที่ใช้อธิบายเครื่องมือวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์ เนื่องจากช่วยให้คุณวิเคราะห์พฤติกรรมของผู้ใช้ด้วยการแสดงภาพว่าผู้ใช้เคลื่อนผ่านเส้นทางของลูกค้าอย่างไร

เครื่องมือวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์ให้ความสำคัญกับทีมผลิตภัณฑ์และการเติบโตเป็นหลัก โดยที่:

• ทีมผลิตภัณฑ์ สามารถ ทีมที่เติบโต สามารถ การวิเคราะห์ข้อมูลเหตุการณ์เป็นช่องทาง

  เครื่องมือวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์ที่ขับเคลื่อนข้อมูลมาในรูปแบบของข้อมูลเหตุการณ์จากเว็บไซต์และแอปของคุณ ซึ่งเป็นแหล่งข้อมูลบุคคลที่หนึ่ง

  คุณยังสามารถส่งข้อมูลเหตุการณ์จากแอปภายนอกได้ แต่คุณต้องตั้งใจกับมัน มิฉะนั้น เครื่องมือวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์ของคุณจะมีเหตุการณ์มากเกินไป ข้อมูลเหตุการณ์ที่มากเกินไปอาจทำให้เกิดปัญหาด้านคุณภาพของข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว ซึ่งเป็นสาเหตุสำคัญของการขาดความเชื่อถือในข้อมูล

  

  ด้วยการนำคลังข้อมูลมาใช้อย่างรวดเร็ว บริษัทต่างๆ กำลังค้นพบประโยชน์ของการทำให้คลังข้อมูลเป็นแหล่งข้อมูลสำหรับเครื่องมือวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์

  

  หากคุณจัดเก็บข้อมูลในคลังข้อมูลอยู่แล้วและมีทรัพยากรเฉพาะสำหรับจัดการคลังสินค้า การซิงค์ข้อมูลจากคลังข้อมูลกับเครื่องมือวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์ของคุณเป็นความคิดที่ดี ช่วยลดความจำเป็นในการรักษาไปป์ไลน์ข้อมูลที่แยกจากกัน และช่วยให้คุณสร้างแบบจำลองและเสริมแต่งข้อมูลในคลังข้อมูลก่อนที่จะส่งไปดาวน์สตรีม

  ประโยชน์ที่น่าสังเกตอีกประการของแนวทางนี้คือบริษัทที่ใช้เครื่องมือ BI เช่น Looker, Mode หรือ Preset ควบคู่ไปกับเครื่องมือวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์จะไม่พบข้อมูลที่ไม่สอดคล้องกันระหว่างทั้งสอง เนื่องจากคลังสินค้าจะเป็นแหล่งของเครื่องมือทั้งสอง

  กำลังเปิดใช้งานข้อมูลเหตุการณ์

  การเปิดใช้งานข้อมูลเป็นกระบวนการที่ผสมผสานกันในการทำให้ข้อมูลพร้อมใช้งานในเครื่องมือที่ใช้ในการสร้างประสบการณ์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล และสร้างประสบการณ์ที่ปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคลในจุดสัมผัสของลูกค้า

  กล่าวคือ ข้อมูลจะถูกเปิดใช้งานหรือดำเนินการเมื่อการโต้ตอบกับลูกค้าเป็นไปตามบริบท ทันเวลา และมีความเกี่ยวข้องอันเป็นผลมาจากการ ขับเคลื่อนโดยข้อมูล การเปิดใช้งานข้อมูล

  การวิเคราะห์ข้อมูลและการรวบรวมข้อมูลเชิงลึกจะดีก็ต่อเมื่อคุณสามารถดำเนินการกับข้อมูลเชิงลึกเหล่านั้นได้โดยเปิดใช้งานข้อมูลในเครื่องมือที่คุณใช้เพื่อมีส่วนร่วมกับผู้มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้าและลูกค้า ด้วยการเปิดใช้งานข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ คุณจะทำได้มากกว่าแค่ดูที่แดชบอร์ด และสามารถใช้ข้อมูลได้อย่างมีความหมาย

  การมอบประสบการณ์ที่เหนือกว่านั้นอาศัยการโต้ตอบกับลูกค้าทุกจุดผ่านจุดสัมผัสที่ขับเคลื่อนโดยข้อมูลพฤติกรรม สิ่งนี้จะเกิดขึ้นได้เมื่อข้อมูลพร้อมใช้งานในเครื่องมือดาวน์สตรีมซึ่งมีการเปิดใช้งานข้อมูลเพื่อขับเคลื่อนการโต้ตอบเหล่านั้น ตั้งแต่อีเมลขาออกและการสนับสนุนการสนทนาไปจนถึงโฆษณาและประสบการณ์ในแอป

  ในกรณีที่ไม่มีข้อมูลในเครื่องมือเหล่านั้น คุณไม่สามารถทำอะไรได้มากนอกจากการสร้างประสบการณ์เชิงเส้นตรงที่ผู้ใช้ทุกคนประสบกับข้อความ อีเมล และโฆษณาเดียวกัน โดยไม่คำนึงถึงการกระทำที่พวกเขาทำภายในผลิตภัณฑ์ของคุณหรือการโต้ตอบที่พวกเขามี กับแบรนด์ของคุณ

  มาดูเทคโนโลยีต่างๆ ที่มีอยู่ในการย้ายข้อมูลเชิงพฤติกรรมไปยังเครื่องมือดาวน์สตรีม ซึ่งข้อมูลจะถูกเปิดใช้งานในที่สุด:

  • CDI เพื่อซิงค์ข้อมูลเหตุการณ์ดิบ
  • CDP เพื่อซิงค์ข้อมูลดิบรวมถึงข้อมูลที่สร้างด้วยภาพ
  • ย้อนกลับ ETL เพื่อซิงค์ข้อมูลที่จำลองโดยใช้ SQL ในคลังข้อมูล
  • การผสานรวมปลายทางโดยเครื่องมือวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์ เพื่อซิงค์ข้อมูลที่มีอยู่แล้วในเครื่องมือวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์

  ทั้งหมดที่กล่าวมาเป็นแนวทางเดียวกัน ทำให้ทีมสามารถสร้างประสบการณ์ส่วนบุคคลที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลในเครื่องมือที่พวกเขาใช้ในชีวิตประจำวัน

  CDI และ CDP ได้อธิบายไว้ข้างต้นแล้ว มาดูเทคโนโลยีอื่นๆ อีกสองอย่างที่คุณสามารถใช้เพื่อทำให้ข้อมูลพร้อมใช้งานในเครื่องมือเปิดใช้งานดาวน์สตรีม

  

  ย้อนกลับ ETL

  การนำคลังข้อมูลบนระบบคลาวด์ไปใช้อย่างรวดเร็วทำให้เกิด Reverse ETL ซึ่งเป็นกระบวนทัศน์ใหม่ในการรวมข้อมูลที่ช่วยให้คุณสามารถเปิดใช้งานข้อมูลที่มีอยู่แล้วในคลังข้อมูลได้โดยการซิงค์กับเครื่องมือของบุคคลที่สาม กระบวนการนี้และเทคโนโลยีพื้นฐานที่ทำให้เป็นไปได้เรียกอีกอย่างว่าการวิเคราะห์การปฏิบัติงาน

  บริษัทที่มีทีมข้อมูลเฉพาะกำลังลงทุนอย่างหนักในการรวบรวมข้อมูลลูกค้าจากแหล่งต่างๆ ในคลัง ข้อมูล เครื่องมือ Reverse ETL เช่น Hightouch, Grouparoo และ Census ช่วยให้ทีมข้อมูลสร้างโมเดลข้อมูลโดยใช้ SQL ที่ด้านบนของข้อมูลที่จัดเก็บไว้ในคลัง (หรือนำโมเดลที่มีอยู่มารวมกันด้วยการรวมเครื่องมือต่างๆ เช่น dbt) และซิงค์โมเดลเหล่านั้นกับเครื่องมือภายนอกแบบดาวน์สตรีม

  อย่างไรก็ตาม การปรับใช้และบำรุงรักษาเครื่องมือ Reverse ETL จำเป็นต้องมีทีมข้อมูลภายในองค์กรหรืออย่างน้อยต้องมีวิศวกรข้อมูลโดยเฉพาะ ซึ่งบริษัทจำนวนมากไม่มีทรัพยากรหรือแม้แต่ความต้องการ

  การรวมปลายทางตามการวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์

  เครื่องมือวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์ เช่น Amplitude, Heap และ Mixpanel รองรับเครื่องมือต่างๆ เป็นปลายทางข้อมูล ช่วยให้คุณสร้างและซิงค์กลุ่มผู้ใช้ตามรุ่นไปยังเครื่องมือดาวน์สตรีมที่มีการเปิดใช้งานข้อมูล การผสานรวมเหล่านี้มีการพัฒนาอย่างต่อเนื่องด้วยเครื่องมือต่างๆ ที่นำเสนอความสามารถที่หลากหลาย

  

  เป็นเรื่องที่ควรค่าแก่การกล่าวขวัญว่า Amplitude ได้ก้าวไปอีกขั้นและรวมความสามารถในการซิงค์ผู้ชมกับเครื่องมือของบุคคลที่สามผ่าน Amplitude Recommend—มีประโยชน์เด่นบางประการสำหรับแนวทางนี้:

  • แทนที่จะสร้างกลุ่มประชากรตามรุ่นในเครื่องมือวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลแล้วสร้างกลุ่มเป้าหมายเดียวกันในเครื่องมือ CDP, CDI หรือ Reverse ETL ทั้งหมดนี้สามารถทำได้ในระบบเดียว
  • การผสานการทำงานแบบสองทางกับเครื่องมือการมีส่วนร่วมทำให้คุณสามารถวิเคราะห์ตัวชี้วัดแคมเปญของคุณโดยตรงภายในเครื่องมือวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์ ช่วยให้คุณสามารถ วัดผลกระทบที่แท้จริงของแคมเปญการมีส่วนร่วมของคุณ

  บริษัทที่มีทรัพยากรวิศวกรรมข้อมูลจำกัดสามารถได้รับคุณค่าที่สำคัญจากโซลูชันแบบบูรณาการดังกล่าว ซึ่งช่วยให้ทีมผลิตภัณฑ์และการเติบโตสามารถดำเนินการได้อย่างรวดเร็วโดยไม่ต้องพึ่งพาทีมข้อมูล

  บริษัทขนาดใหญ่สามารถได้รับประโยชน์จากแนวทางนี้ เนื่องจากทรัพยากรวิศวกรรมข้อมูลมีจำกัด และคำขอข้อมูลจากทีมต่างๆ

  ใช้ประโยชน์จากกองข้อมูลที่ทันสมัยเพื่อการเติบโตและการมีส่วนร่วม

  การรักษาสแต็คข้อมูลที่ทันสมัยสำหรับการเติบโตไม่จำเป็นต้องเป็นความรับผิดชอบของทีมการเติบโต แต่การรู้ว่าข้อมูลถูกรวบรวม จัดเก็บ และเคลื่อนย้ายอย่างไรทำให้ผู้เชี่ยวชาญด้านการเติบโตได้รับข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลและดำเนินการตามข้อมูลเชิงลึกเหล่านั้นอย่างมีประสิทธิภาพได้ง่ายขึ้น

  ยิ่งไปกว่านั้น ในขณะที่บุคลากรด้านการเติบโตและผลิตภัณฑ์เป็นผู้ที่ใช้เครื่องมือจำนวนมากในสแต็กนี้ ประโยชน์ของสแต็กข้อมูลที่ทันสมัยสามารถสัมผัสได้ทั่วทั้งองค์กร ตั้งแต่การสร้างความต้องการและการพัฒนาการขาย ไปจนถึงการสนับสนุนและความสำเร็จของลูกค้า

  การให้ทีมเข้าถึงเครื่องมือที่ช่วยให้พวกเขามีประสิทธิผลมากขึ้น ยังช่วยให้พวกเขาพัฒนาทักษะตนเองและทำงานที่มีความหมายมากขึ้น ซึ่งเป็นองค์ประกอบที่สำคัญที่สุดสองประการที่ช่วยดึงดูดและรักษาผู้มีความสามารถที่ดีที่สุด

  ---

  พร้อมที่จะนำข้อมูลของคุณไปเพิ่มเติมด้วยชุดข้อมูลที่ทันสมัยสำหรับการเติบโตแล้วหรือยัง เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับพลังของข้อมูลที่ได้รับการดูแลอย่างดีเพื่อขับเคลื่อนการมีส่วนร่วมและการเก็บรักษาอย่างเชี่ยวชาญ