博客你的营销团队如何收集有关客户、潜在客户和营销活动的信息？几年前，下载一堆不同的CSV文件并将它们合并到Excel中可能是可以的，但是随着团队朝着数据驱动决策的方向发展，有必要有一个平台来自动连接所有重要的输入，并在需要新数据时随时刷新。有了面向云数据团队的Sisense这样的现代分析平台，您可以在一个任何分析师都可以访问的地方加入所有数据源。而不是从几个不同的工具中提取数据，并在一台分析员的机器上组合结果，而是将所有数据收集到一个仓库中，自动刷新并在线托管在一个公共空间中，以最大限度地提高访问能力。您只需输入您的数据就可以访问您的数据库（或使用Sisense for Cloud data Teams仓库）和登录凭证连接到Sisense for Cloud data Teams。就那么简单。一旦加入数据库，平台就可以访问该源的所有数据。无需登录或设置任何内容。分析师可以插入产品并立即开始创建图表。您不需要数据工程师，也不需要编写自己的集成；只需连接您的输入并开始键入SQL来获取图表。你的营销团队如何收集有关客户、潜在客户和营销活动的信息？几年前，下载一堆不同的CSV文件并将它们合并到Excel中可能是可以的，但是随着团队朝着数据驱动决策的方向发展，有必要有一个平台来自动连接所有重要的输入，并在需要新数据时随时刷新。有了面向云数据团队的Sisense这样的现代分析平台，您可以在一个任何分析师都可以访问的地方加入所有数据源。而不是从几个不同的工具中提取数据，并在一台分析员的机器上组合结果，而是将所有数据收集到一个仓库中，自动刷新并在线托管在一个公共空间中，以最大限度地提高访问能力。您只需输入数据就可以访问数据库（或使用Sisense for Cloud datateams仓库）和登录凭证进行连接。就那么简单。一旦加入数据库，平台就可以访问该源的所有数据。无需登录或设置任何内容。分析师可以插入产品并立即开始创建图表。您不需要数据工程师，也不需要编写自己的集成；只需连接您的输入并开始键入SQL来获取图表。在Sisense for Cloud Data Team，我们将所有数据收集到我们的仓库中。我个人从Salesforce、Marketo和Hubspot等工具收集和分析营销数据，这些工具连接到该仓库，并添加内部产品信息以创建单一的真实来源。我们希望随时获得最新的数据，因此我们每小时更新一次信息。此设置的最大优点是它大大减少了执行高级数据建模（尤其是跨数据库连接）所需的时间和工作量。Sisense for Cloud Data Teams的高级建模框架支持多个层次的抽象、依赖的数据模型，使得跨数据源的分析变得更加容易。高级建模的三个特征谈到我个人对云数据团队使用Sisense时，我有三个用于高级建模的特定功能：SQL视图-主要是通过许多抽象的、同行评审的逻辑层来创建一个单一的真相来源。视图，其中包含不同的信息片段和业务逻辑，以将数据建模为可访问的内容，并作为整个过程的真实来源公司.SQL我可以在一个简单的SQL代码段中创建任意多个简单的SQL代码段。我使用代码片段来抽象大量冗余代码，例如，如何解析UTM参数来定义营销源代码属性。过滤器-一旦准备好数据，这是深入研究特定结果子集的最简单方法。有了过滤器，团队中的任何人都可以对营销漏斗的任何层的信息进行切分，以便在需要时获得准确的信息。视图和代码片段是提高团队数据成熟度的工具。过滤器是一种消费工具，允许任何用户查看他们所需要的任何数据，只要他们能想象到。无论我如何处理这些数据，Sisense for Cloud data Teams平台都为我提供了一种简单而快速的方法来执行扩展到整个公司的强大数据分析。Sisense for Cloud Data Teams平台还可以减少人为错误。由于数据通过您已经构建和验证的数据模型直接流入平台，因此人为错误在结果中意外引入错误的空间就更小了。在用新数据重新运行分析时，省去了所有的手工工作，也消除了很多出错的机会。标记：数据团队