Supermetrics vs.——为什么数据访问模型很重要

我对 SEO 的基本了解告诉我，您可能处于我们营销漏斗的中间位置，并且正在比较 Supermetrics 的替代方案。 否则，你为什么要读这个？

如果您已经在评估过程中做到了这一点，那么您是时候了解我们在 Supermetrics 如何处理数据的理念了。 这一理念指导我们如何考虑优先考虑哪些连接器、我们如何启用数据访问以及我们对数据生态系统的方法。 最重要的是，它将突出我们与竞争解决方案的不同之处和原因。 让我们潜入水中。

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• 集中数据
• 去中心化数据
• 缩小或大图数据
• 放大或缩小图片数据
• 成长阶段
• 专业化

集中数据

数据集中化是当今的主要趋势。 由于 petabit 网络的硬件进步，基于云的数据仓库供应商在过去十年中使建立基于云的数据仓库变得微不足道。 今天，地球上的每个人都只需点击几下鼠标和一张信用卡，就可以在云中建立一个能够存储和处理大量数据的数据仓库。 这引发了我们使用业务数据推动有形经济成果的方式的一场革命。

营销数据领域也不例外。 尽管营销和广告绩效比以往任何时候都更难衡量，但 CMO 的预算仍在不断增加。 对营销绩效的内部可见性的需求正在推动各种形式和规模的公司将其营销数据集中到数据湖或数据仓库中。

登录六个付费媒体平台、下载报告并将它们标记为死的旧方式已经过去十年了。 集中化对营销数据有许多关键好处，我绝对鼓励您将其作为营销领导者来接受。 您将在您的组织内建立信任，您将拥有一个充满历史基准的存储库等等。

在这一点上，我们完全同意。 Supermetrics 作为电子表格工具诞生，但自 2018 年以来一直在数据仓库领域运行。从技术角度来看，我们为并行处理大量查询负载奠定的基础已经非常好地转化为数据仓库和数据湖产品方面. 用于营销数据的集中式数据仓库的好处很多，但我们不会在这里详细介绍。

唉，中心化并不是 Supermetrics 独有的。 有数百家供应商可以并且将承诺做我们所做的事情，并将您的营销数据转移到一个集中的目的地。 根据我的经验，这些供应商中只有大约六家值得考虑，但是嘿，这是一个自由市场。 下一部分是我们开始以非常独特的方式从竞争中划定的地方。

去中心化数据

随着集中式数据模型的日益普及，分散式数据模型的优点似乎已被遗忘。 分散式数据访问模型不需要将数据存储在集中式仓库中，而是使用户能够以非常原始的形式自助获取所需的原始数据。

在数据之旅的早期

分散式数据访问模型对处于数据旅程早期的组织非常有帮助。 构建数据仓库需要规划、架构以及对底层数据已经是什么样子的非常好的了解。 没有这些东西，花在数据工作上的时间会很高，交付的价值会更低。

直觉上这是有道理的。 将数据拉入 Google 表格比将其推入数据仓库更容易、更快捷。 当您可以看到、触摸、感受并在其上构建图表和图形时，它还可以实现与数据的更高级别的交互性。

在投入更大的技术架构之前，您确实有机会了解和理解您的数据。 Supermetrics 以这种方式独树一帜。

除了，不能代替

尽管集中式数据访问模型很棒，但它们确实有一些缺点。 除了集中式模型之外，在数据之旅中遥遥领先的数据流畅度高的公司实际上还从分散式数据访问模型中获得了显着收益。

与集中式模型配对时，分散式数据访问模型有哪些用例？ 这份名单出奇地长：

• 对现有和新的广告渠道进行快速的战术实验
• 将营销数据的所有权交还给生成它的营销团队
• 以难以在集中式系统中设计的方式实现及时的临时分析
• 减少营销团队对中央 BI/数据团队的依赖，以获得时间关键的洞察力
• 增强快速原型化最终可以集中的新数据流的能力
• 为与集中式模型相关的任何停机时间添加额外的冗余层

在 Supermetrics，我们发现维护分散的数据访问方法为营销数据堆栈增加了重要的战术元素。

Evan Kaeding，Supermetrics 首席销售工程师

在这方面，我可以说 Supermetrics 具有独特的能力，能够提供适合集中式和分散式数据访问模型的解决方案。

缩小数据

我们在 Supermetrics 有一句话：我们是看大图还是小图？ 幸运的是，通过结合集中式和分散式数据访问模型的优点，您可以相对轻松地做到这两点。

对于全局问题，您通常需要一个集中式模型。 这主要是因为回答这些问题所需的数据量将会更高，并且可能不适合单个电子表格或仪表板的本地内存。 本质上，您需要缩小数据视图。 了解不同营销策略在几年内的盈利能力绝对是一个大问题，需要集中工具来回答。

超度量

Supermetrics 通过我们针对数据仓库、数据湖和 API 的解决方案帮助回答全局问题。 为了更轻松地开始营销数据项目，我们构建了我们所谓的“标准模式”来帮助解决最常见的问题。 您可以在 5 分钟内真正开始，并开始将预先建模的数据直接移动到您选择的仓库中，将其连接到您最喜欢的 BI 工具并立即开始运行。

竞争对手

我个人尊重的竞争对手，Funnel、Adverity 和 Fivetran，只处理大图营销数据。 虽然它们可以很好地满足这些缩小的需求，但分散式数据访问模型的战术优势却受到严重阻碍或根本不存在。

这方面的证据可以在我们自己的销售组织中找到。 我们经常与营销部门的成员打交道，他们厌倦了等待他们的 BI/数据团队生成特定的可视化或添加新的数据管道。

您的数据需要以与营销相同的速度运行。

Evan Kaeding，Supermetrics 首席销售工程师

还值得一提的是，这些客户提供的许多数据模型并不是开箱即用的仪表板。 大多数情况下，需要在这些工具生成的原始数据之上创建数据模型，以确保它们准备就绪且性能良好。

这为启动新管道增加了相当大的时间延迟，前提是您有幸拥有工程资源。 如果您不知道“将规范化模式转换为非规范化模式”是什么意思，那么您可能会遇到一些挑战，使这些数据变得有用。

放大数据

现在，放大数据。 快速访问的数据，体积小，但在营销数据工作流程中绝对不可替代。 Supermetrics 在很多方面都表现出色——双关语。

超度量

Supermetrics 能够将您的营销数据直接链接到您的 Google Sheets 电子表格、Google Data Studio 仪表板或 Microsoft Excel 工作簿。 我们的连接是实时的，这意味着您可以直接从源头获取最新数据，而不必担心延迟或存储的数据过时。

这些工具的快速且易于访问的特性使它们对于希望独立于其 BI/数据团队进行操作并保持高节奏的营销团队来说是非常宝贵的。 我们个人连接器的深度和支持来源的广度被认为是 Supermetrics 是我们在该领域的许多竞争对手的首选替代品的关键原因。

竞争对手

PMA 和 TapClicks 等竞争对手只处理放大的数据——这意味着公司一旦成熟并需要数据仓库就必须停止使用它们。

对于处于数据之旅早期的公司来说，这些工具可以提供巨大的价值。 然而，当公司准备好过渡到营销数据仓库时，Supermetrics 提供随时可用的产品和一个可以帮助简化过渡的整个团队，无论实施多么复杂。

Supermetrics 具有专用于此用例的特定功能。 使用我们新的“自定义字段”功能的客户可以在他们的数据上定义转换，并在数据到达他们的 GS/DS/XL 目的地之前使用它们来操作他们的数据。 这些相同的自定义字段可用于将这些相同的转换应用到他们的数据仓库或数据湖目标。

同样，数据源访问可以通过我们所谓的“共享令牌”显着简化。 这意味着 Google 和 Facebook 等平台的数据源令牌可以轻松地在我们的目的地之间共享。 为 Google 表格提供了数据源凭据的用户可以轻松开始将相同的数据移动到 BigQuery，而无需重新对基础数据源进行身份验证。

成长阶段

选择一种工具来管理您的营销数据是一种谦逊的练习。 在供应商选择过程中，您必须准确评估贵公司对数据的适应程度。

超度量

我们在帮助公司提升数据实践方面拥有丰富的经验。 大多数情况下，它从订阅我们的核心产品之一开始，GS/DS/XL。 这让他们持续一段时间，有时甚至数年，直到他们准备好使用营销数据仓库来增强他们的报告能力。

事实上，这对我们来说很常见，以至于我们制作了一个完整的网络研讨会和博客文章。

竞争对手

我们的竞争对手主要分为两组——处理数据仓库的和不处理数据仓库的。 您可以想象，跨越电子表格和拥有多个供应商的数据仓库之间的鸿沟并不是一个美好的情况。

专业化

我说过我们会在这里讨论哲学，所以我会继续将柏拉图带入讨论：

“每个人都有能力做好一件事。 如果他尝试了几次，他将无法在任何方面取得成就。”

2000 年后，这一事实适用于数据行业的从业者——所有人，当然不仅仅是男性。 这意味着什么？

超度量

Supermetrics 很早就决定专注于营销和销售数据。 我们认为，在分散的市场中竞争的最佳方式是专业化，这已经得到了回报。 实际上，我们已经淘汰了与我们的愿景不一致并且没有为营销和销售团队增加价值的连接器，因为我们非常专注于这一使命。

当您专注于专业时，您需要担心的事情的数量会同时增加和减少。 当我们构建连接器时，我们有一个包含 100 多个步骤的清单，以确保它满足即使是最精明的营销用户的需求。 这包括对某些人来说可能被认为非常琐碎的事情——比如可定制的归因窗口、不常用的指标和维度，以及对不同身份验证方法的支持。

毫无疑问，您会发现 Supermetrics 的营销和销售数据连接器是一流的。

竞争对手

我们的许多竞争对手对连接器开发采取了“大刀阔斧”的方法。 宣传 500 多个连接器的竞争对手通常无法生产或维护高质量的连接器。

请记住，我们连接的所有 API 都在不断变化。 在一组特定域中维护连接器是一项挑战——相信我们，我们知道其中的艰辛——但想象一下，必须跨域和为数百个可能只有少数用户的连接器执行此操作？ 对于过时的连接器配置来说，这是一个不幸的秘诀，这些配置不会随底层 API 一起发展，有时会完全中断并且几个月都无法修复。

包起来

用一句话总结我们的产品理念，我想说：

在数据旅程的每个阶段为客户提供特定领域的专业解决方案的公司将提供最大的价值。

Evan Kaeding，Supermetrics 首席销售工程师

无论您是刚刚起步还是经验丰富的数据专家，Supermetrics 都能为您提供解决方案。 让我们开始吧！

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