優れた CX のために Excel、SQL、または Python を選択する技術

マーケティング担当者が従来の表形式ソフトウェアとデータ言語を使用してデータ分析の力を引き出す方法を見てみましょう。

マーケティング担当者はデータの力を解き放ちたいと考えていますが、選択できるプラットフォームが非常に多いため、どこから始めればよいでしょうか? そのボートに乗っている場合は、カスタマー エクスペリエンスに関連するデータの分析と視覚化に最適なデータ形式を自問しているかもしれません。

分析と視覚化の取り組みを合理化し、マーケティング戦略を向上させる方法を見てみましょう。

データ型間をシームレスに移動する機能は、近年、状況を一変させました。 クラウド オプションからノーコード アプリケーションやローコード アプリケーションまで、豊富なツールにより、データ管理はかつてないほど多様化しています。

しかし、非常に多くのオプションがあるため、Excel、SQL、または Python のどれが適切かを判断するのは難しい場合があります。 それぞれに独自の長所と制限がありますが、中間データ ストレージに利用できる新しい回避策は、新しい機会と混乱の両方を生み出しました。 この進化の影響を正確に把握するには、Excel、SQL、および Python の従来の役割を調べることが不可欠です。

卓越性の伝統的な役割

Lotus-123 と VisiCalc にルーツを持つ Excel は、データ テーブルを作成するための頼りになるツールです。 その使い慣れた表形式は、ビジネス、非営利団体、政府機関の専門家によって広く使用されています。

Google スプレッドシートが登場しても、Excel は依然として多くの人にとって最初の選択肢です。 ユーザーフレンドリーなインターフェイスは、データを整理するためのホワイトボードとして機能し、基本的なデータ テーブル構造を開発するのに理想的です。 ただし、Excel の手動ワークフローは、意思決定を遅らせ、ワークフロー テクニックのサイロ化を助長する欠点となる可能性があります。 クラウド統合とコラボレーション機能が追加されたにもかかわらず、手動ワークフローは依然として問題になる可能性があります。

SQL の伝統的な役割

SQL は、Excel と同様に、組織内で長い歴史があります。 テーブル間およびテーブル内の明確に定義された関係が可能になるため、バックエンド コンピューティング環境でホストされているデータを探索するための強力な言語になります。

これにより、比較的効率的なデータ標準化が実現します。 しかし、オープンソース開発の台頭により、データ構造への新しいアクセシビリティがもたらされ、テーブルへのアクセス方法が変わりました。 API を介したアプリの出現により、データ要求がより頻繁になり、noSQL やインメモリ データ ストレージなどの新しいプロトコルが出現しました。

ただし、SQL の表形式のリレーションシップの複雑さは、データをキュレートするための簡単な方法を必要とするアナリストにとって脅威になる可能性があります。 多くのデータ ソースが流入すると、ダッシュボードのメトリックを提供するために必要な手順と複雑さが増し、データ探索を構築する必要がある迅速な開発環境が妨げられる可能性があります。 これにより、チームが利用できるよりも、データを使用した製品またはサービスの機能の調査時間が長くなる可能性があります。

Python の伝統的な役割

オープンソース開発が SQL に革命をもたらしたように、データを扱うプログラミング言語も活性化しました。 Python や R などの言語は、1990 年代にさかのぼりますが、マーケターにとって比較的新しい言語です。 開発者は、もともとフロントエンドまたはサーバー側のコンピューティング環境向けに設計されていましたが、依存関係を作成し、API などを介して新しいデータ ソースを導入することで、機能を拡張する新しい方法を発見しました。

これにより、サービスやトレンドを維持する可能性を特定するためのマルコフ連鎖分析など、顧客の行動データに関する予測的洞察のための統計モデルと反復分析の適用が可能になりました。

これにより、Python はビジネス インテリジェンスで最も人気のある言語の 1 つになりました。 ただし、その成功は、一部のアナリストにとってマイナス面でもあります。 ゲーム、データの視覚化、機械学習モデルなど、幅広いアプリケーションに関する豊富なリソースとチュートリアルは、プログラミング経験のない人にとっては圧倒される可能性があり、依存関係とモデリングの選択をナビゲートするのが難しくなります。 オプションが豊富にあるため、大規模なプログラミング環境で適切なデータ製品開発を選択することが困難になる場合があります。

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CX 向けデータ ツールの進化

Excel、SQL、および Python の役割は、アナリストがプラットフォームの機能を拡張したツールにアクセスできるようになるにつれて進化し、それらを新しい方法で相互に組み合わせて使用​​できるようになりました。 これにより、構文の概念とデータ ストレージが相互に採用されるようになり、データの比較とクリーニングのための中間ストレージの使用が増加しました。 自動化機能も追加され、さまざまなプラットフォーム間でデータに簡単にアクセスして操作できるようになりました。

たとえば、表形式のデータは、データ クリーニング ルームで行をハッシュするための ID を調べるなど、広範な比較のために中間ストレージに配置されることが多くなっています。 SQL、Python、および R プログラミングで言語間のアクセスと計算を自動化する機能が追加されました。 R プログラミングに追加されたライブラリにより、プログラミング環境を変更せずに SQL クエリと Python 構文を使用できます。 Python にも同様のオプションがあります。 これらの依存関係のフラッドにより、繰り返しのデータ アクセスが簡素化されました。

その結果、これらの言語を扱うチームに必要な特定のスキルを判断することがより困難になっています。 SQL 専任の担当者が本当に必要なのか、それとも Python を好むチームが SQL のスキルが少しあれば対応できるのか?

これらのツールは、カスタマー エクスペリエンスとマーケティングの成果を向上させるために何ができるでしょうか?

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