Skonsoliduj Wszystkie Dane w Jednym Miejscu: Siła ETL dla Sklepów Shopify

Udział zakupów online nieustannie rośnie, napędzany zmieniającymi się paradygmatami i proliferacją sklepów internetowych. Trend sprzedaży produktów na rynkach, który w ostatnich latach znacząco wzrósł, zaczyna zwalniać. Konsumenci coraz częściej wybierają niszowe sklepy internetowe, a liczba takich sklepów rośnie z każdym rokiem.

Rozważając sklep internetowy jako w pełni funkcjonalny biznes, z głównym naciskiem na wzrost sprzedaży, pojawia się potrzeba zwiększenia efektywności, zarówno operacyjnej, jak i marketingowej.

Szczególnie w trakcie etapu transformacji z wewnętrznego sklepu do średniej wielkości firmy, pojawia się wiele pytań dotyczących podejmowania decyzji opartych na danych, ponieważ źródła danych (aplikacje, usługi) są bardzo zróżnicowane.

Z jednej strony, dostęp do wszystkich dostępnych lub osiągalnych danych jest łatwy do zrealizowania (Google Analytics, Facebook Ads, Google Ads, Stripe, Paypal) — wszystkie te systemy oferują swoje mechanizmy dostępu do danych i generowania raportów.

Z drugiej strony, wszystkie te systemy są bardzo różne, a konsolidacja wszystkich niezbędnych wskaźników lub wykresów w jednolitym raporcie staje się trudnym zadaniem bez znacznego wysiłku manualnego.

To właśnie w tym momencie pojawia się potrzeba konsolidacji danych z różnych źródeł w jednym miejscu do dalszej analizy, wizualizacji lub raportowania.

Czym jest ETL?

ETL (Extract, Transform, Load) to proces ekstrakcji/gromadzenia danych z jednego źródła, ich transformacji i ładowania do docelowego miejsca. Innymi słowy, jest to proces przenoszenia danych z kilku różnych źródeł (wejść) do jednego miejsca, takiego jak hurtownia danych. Przede wszystkim jest to konieczne dla standaryzacji dostępu do danych, ponieważ każde źródło ma swój interfejs do dostępu do danych (API), co komplikuje budowę Raportów Shopify lub analiz. Posiadanie jednego źródła ze wszystkimi danymi znacznie upraszcza proces budowania raportów.

Proces ETL jest dość skomplikowany do wdrożenia, ale na fundamentalnym poziomie składa się z trzech etapów:

• E - Ekstrakcja:

  Etap pozyskiwania danych ze źródła, którym może być baza danych, API lub pliki tekstowe.

• T - Transformacja:

  Etap zmiany danych obejmuje oczyszczanie ich z nieprawidłowych informacji, zmienianie struktury oraz przekształcanie danych w format bardziej odpowiedni do analizy.

• L - Ładowanie:

  Etap przenoszenia przygotowanych danych do docelowego miejsca, którym zazwyczaj jest baza danych, taka jak Progress, Google BigQuery, Snowflake itp.

W rezultacie hurtownia danych zawiera wysokiej jakości i jednorodne dane z różnych źródeł w jednym miejscu, co ułatwia dalszą analizę i wykorzystanie informacji (szczególnie w e-commerce, gdzie liczba źródeł danych może być znaczna).

Hurtownia Danych

Hurtownia Danych to scentralizowane repozytorium, w którym przechowywane są przygotowane informacje z różnych źródeł do wykorzystania. Głównym celem stworzenia własnej hurtowni danych jest zachowanie informacji z różnych źródeł do późniejszego wykorzystania w systemach analityki biznesowej (BI), wewnętrznych systemach raportowania lub wsparcia operacyjnego.

Kluczowe wymagania w kontekście e-commerce obejmują:

• Relewancja:

  Zapewnienie ciągłej aktualizacji i synchronizacji danych, aby informacje w hurtowni danych były zawsze aktualne i dokładne.

• Kompletność:

  Przechowywanie wszystkich niezbędnych danych z różnych źródeł, aby mieć kompleksowy zestaw informacji do dalszej analizy i podejmowania decyzji.

• Wygoda Wybory:

  Ustanowienie sensownej i łatwo dostępnej struktury dla repozytorium, umożliwiającej efektywne zapytania (SQL) i uzyskiwanie niezbędnych danych dla różnych potrzeb biznesowych.

Dedykowana hurtownia danych w e-commerce służy jako centralny punkt do analizy i interakcji z danymi, umożliwiając firmom uzyskiwanie cennych informacji, optymalizację strategii i doskonalenie procesów operacyjnych.

Shopify: Jakie dane można wyodrębnić?

Jako że Shopify jest platformą chmurową, bezpośredni dostęp do danych nie jest możliwy. Jednak Shopify zapewnia wysokiej jakości API do dostępu do danych. API Shopify jest wygodne do przetwarzania i integrowania danych w hurtowni danych.

Za pomocą API Shopify można wyodrębnić różne dane, w tym:

• Dane zamówień
  Zamówienia

  Elementy zamówienia

  Robocze zamówienia

  Zwroty

  Realizacje

  Klienci
• Dane produktów
  Produkty

  Warianty produktów

  Galeria
• Dane transakcji
  Transakcje
• Dane wypłat
  Wypłaty

  Transakcje wypłat
• Dane użytkowników (tylko dla Shopify Plus)
• Dane zapasów
  Poziomy zapasów

  Elementy zapasów

  Lokalizacje
• Zakupy
  Zakupy

  Koszyki zakupowe

Jednak ważne jest, aby zauważyć, że niektóre dane są niedostępne przez API, co może stanowić wyzwanie dla kompleksowej analizy i raportowania. Takie dane obejmują:

1. Historyczne zapasy: Zmiany w ilości produktów w określonych datach;
2. Transfery zapasów: Dane o ruchu produktów między magazynami;
3. Zamówienia zakupu: Informacje o zamówieniach od dostawców;
4. Analiza internetowa: Dane o odwiedzających, odsłonach stron i innych analizach internetowych.

Aby zrekompensować te brakujące punkty danych, zaleca się integrację danych z innych systemów, takich jak Google Analytics i Google Search Console, do hurtowni. Umożliwia to bardziej kompleksowe zrozumienie interakcji klientów z witryną, zapytań w wyszukiwarkach, widoczności i więcej.

ETL dla Shopify

Rozważając proces ETL dla Shopify, pojawiają się zarówno pozytywne aspekty, jak i pewne wyzwania podczas przetwarzania danych z tej platformy.

Podsumowując, przy korzystaniu z procesu ETL w połączeniu z Shopify, istotne jest uwzględnienie zarówno pozytywnych, jak i trudnych aspektów, aby zapewnić skuteczne przetwarzanie i analizę danych biznesowych w e-commerce.

Przegląd systemów ETL

Obecnie kilka systemów ETL wspiera ETL Shopify na stosunkowo wysokim poziomie. Jednak ważne jest, aby zauważyć, że żaden z tych systemów w pełni nie wykorzystuje możliwości API Shopify. Może to prowadzić do ograniczeń w ekstrakcji danych i przetwarzaniu specjalnych pól, takich jak metafields czy tagi, w formacie odpowiednim do budowy raportów.

Jeśli chodzi o przetwarzanie specjalnych pól, takich jak pola meta czy tagi, większość systemów ETL może nie w pełni rozumieć ich istotę. To komplikuje budowę raportów i analizy, ponieważ te dodatkowe pola często zawierają kluczowe informacje kontekstowe o produktach, zamówieniach, klientach i aplikacjach zewnętrznych.

Ważne jest, aby uwzględnić te ograniczenia przy wyborze narzędzia ETL dla Shopify. Przy dużych wolumenach danych i złożonych strukturach ważne jest, aby wybrać narzędzie, które najlepiej odpowiada unikalnym potrzebom Twojego biznesu i zapewnia pełną kompatybilność z funkcjami API Shopify.

Podsumowanie

Stworzenie własnej hurtowni danych poprzez proces ETL w nowoczesnym e-commerce jest krytycznie ważnym krokiem dla przyszłego wzrostu i podejmowania świadomych decyzji opartych na danych. W miarę jak Twój sklep rośnie, pilność tego procesu staje się coraz bardziej istotna.

Podsumowując, ustanowienie własnej hurtowni danych to nie tylko krok naprzód, ale także strategiczna decyzja, aby zapewnić sukces i odporność w obliczu szybko zmieniających się wymagań i trendów. To inwestycja w możliwości poprawy, innowacji i ogólnego rozwoju firmy.