eコマースデータを扱っている人なら、Amazonのデータを活用するのはAmazonのAPIに接続するだけで済むと思っているかもしれません。残念ながら、それは間違いです。Intentwiseでは、複雑なソリューションスイートを構築しました。Intentwise アナリティクス クラウド, Intentwise 広告オプティマイザー, Intentwise DSPブランド、代理店、アグリゲーターがデータ戦略をより適切に管理できるよう支援します。このプロセスを通じて、そして皆様のような専門家との数多くの対話を通じて、私たちはいくつかのことを学びました。Amazonの社内データを構築する予定があるかどうか インフラあるいは、弊社のような既製のソリューションをお探しの場合、意思決定の参考になるかもしれない、弊社が学んだ3つの重要な教訓をご紹介します。
Amazon の API 接続には継続的な TLC が必要です。
おそらく、eコマースデータレポートシステムに求めるものはシンプルでしょう。「信頼できるタイミングで正確なデータを提供してほしい」ということです。AmazonのAPIとの連携は、最初の、そして最も簡単な課題です。最初の接続が確立されたら、APIの変更や時折発生するデータ欠落に迅速に対応し、適応していく必要があります。
2022 年だけでも、Amazon のデータ環境は劇的に変化しました。 Amazon は今年、スポンサー広告 API のなんと XNUMX つのバージョンをリリースしました。 Amazonマーケティングストリーム (NAIST) と Amazonマーケティングクラウド データを統合する際に新たな課題が生じるだけでなく、豊富な成長の機会も存在します。 Amazon は XNUMX 月に Vendor Central の API をリリースしました。 リストはまだまだ続きます。
Amazon はブランドや販売者と大量の情報を共有していますが、豊富なデータを利用するには、これらの API に対応するための継続的な投資が必要です。 データ パイプラインが包括的であることが重要です。 社内でシステムを構築している場合は、年間を通じて継続的な変更と新しい更新が行われることが予想されます。Amazon の API への接続は、XNUMX 回行ったら完了という単純なものではありません。
データエラーは当然のことです。 彼らのために計画を立てましょう。
データがクリーンで信頼性が高く、時間どおりに保存される未来は理想的ですが、現実にはデータ エラーは日常茶飯事です。 今年の ブラック フライデーの支出額たとえば、一日を通して過小報告されていました。 また、報告されたデータが不正確または不完全で、数日後に修正されるという事例も複数ありました。
データ品質のあらゆる要素を完全に制御することは不可能ですが、問題を事前に迅速に検知し、関係者に通知し、問題解決のための措置を講じるシステムを構築することは可能です。Intentwiseでは、障害の種類と問題解決に必要な関係者に応じて、複数の緊急時対応計画を用意しています。社内で独自のデータソリューションを構築する場合は、避けられないデータエラーに対処するために必要なリソースとプロセスを計画してください。
データが増加すると、インフラストラクチャの速度が低下する可能性があります。
Intentwiseでは、データが多すぎるということはないと考えています。しかし、データが多すぎる場合は、 インフラ 拡張性やデータ量の増加に対応できる設計になっていない場合、将来的にダッシュボードの動作が遅くなったり、情報が不十分になったりといった問題が発生し、コストがかさむ可能性があります。拡張していく過程で、高速かつアクセスしやすいデータを維持するには、以下の方法が有効です。
- データを整理して接続した状態に保ちます。
- 追加情報、特に通貨換算レートや製品グループなどの計算やサードパーティ参照データが必要なデータを追加すると、長期的には時間を節約できます。
- 将来のデータ戦略に含めたい機能と指標を計画します。
データの収集、強化、視覚化に必要なアプローチは、関連するすべての API に接続することから始まりますが、それだけではありません。 データを検証するためのチームとプロセスを設定し、複数の異種データセットを組み合わせてデータを強化し、データに新しい情報を追加することで、Amazon で成長するためのスケーラブルで実用的で高速なデータスタックへの道が整います。
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