虽然人们经常对数据和信息感到困惑，但两者是完全不同的。数据是原始且无组织的形式，必须通过人或机器进行处理以使其有意义。它通常包括事实、观察、感知、数字、字符、符号和图像。在正确组织之前，数据可能是简单的、显然是随机的和无用的。
另一方面，信息是从您的数据中得出的有形见解或事实。与数据不同，信息是在给定的上下文中处理、结构化或呈现的，以使其有用。例如，每个学生的考试成绩都是一条数据。而整个班级的平均分数是您可以从给定数据中推断出的信息。
另一个与数据和信息相关的概念是知识。它指的是您了解数据和信息周围发生的事情的能力。知识是您从获得的数据和信息中推断结果的专业知识和智慧。
那么，我们为什么要谈论数据 vs. 信息 vs. 知识？
这是因为，作为按点击付费 (PPC) 专家，您应该知道什么是数据以及如何利用它来获取有用的信息，从而获得更好的知识来指导您的活动决策。
您可以通过多种方式在 PPC 广告中获取数据。
假设您有一个包含 20 个广告组的 PPC 广告系列，每个广告组平均有 20 个关键字，每周 7 天、每天 24 小时定位到 50 个位置的四台设备。
这意味着您的活动可能涉及超过十万个数据组合。
如果您单独分析每个指标，您会发现组合中有许多复杂的情况可能会让您感到困惑。您可以检查您的 PPC 帐户中的不同组合，并通过使用 PPC Signal 获得可操作的见解以优化您的活动。
在本文中，我们将讨论如何理解数据并使其有意义。最后，我们将看看您如何管理或计算您的 PPC 广告系列中的此类复杂组合。
DIKW 模型（数据、信息、知识和智慧）
DIKW是用于理解数据、信息、知识和智慧之间关系的模型。它着眼于从各种数据中提取洞察力和价值的几种方法：大数据、小数据、智能数据、快速数据和慢速数据——没关系。
DIKW 模型通常被描述为金字塔形状的分层模型。金字塔的每一步都会回答有关初始数据的问题并为其增加价值。当你到达金字塔的顶端时，这意味着你已经将知识和见解转化为指导你行动的学习经验。
如何向上移动知识金字塔
爬上金字塔不同阶段（从数据到信息到知识，最后到智慧）的一种快速方法是使用语义技术和语义图数据库。这些技术可以在不同和异构数据之间建立联系，并从现有事实中提取新的信息和知识。
掌握了这些新知识，您可以通过数据驱动的分析来推动您的业务决策，从而达到智慧的顶峰并获得竞争优势。
DIKW 模型的局限性
DIKW 模型有其自身的限制。它是非常线性的，并且表达了步骤的逻辑顺序，其中信息是数据的上下文化“进展”，因为它变得更有意义。然而，现实往往大相径庭。例如，知识不仅仅是信息的后续阶段。
DIKW 模型仍然以各种形式和形式使用，以了解如何从数据和信息中提取价值和意义。该模型因其层次结构而经常受到批评，因为它忽略了知识的许多关键方面。在这个大数据、API 和越来越多的非结构化数据的时代，DIKW 模型被认为绕过了涉及有效捕获数据并将其转化为可操作的见解的步骤。
将 DIKW 模型映射到不同类型的信息管理系统包括：
- 数据链接到事务处理系统。
- 信息与信息管理系统相关联。
- 知识与决策支持系统相关联。
- 智慧与专家系统相关联。
质量与数量：在数据收集方面哪个更好？
由于大数据所提供的巨大潜力，许多公司都渴望先行一步，尽可能多地收集数据。但是，在分析数据时，质量远比数量重要。与其专注于可以收集多少数据，不如专注于收集正确类型数据并维护高质量和更新数据集的策略。
高质量数据的重要性
进行数据驱动的 PPC 活动的主要原因之一是提高转化率并提高营销策略的投资回报率 (ROI)。但管理不善的数据策略可能会产生相反的影响。
如果您正在分析的数据是错误的或过时的，那么您从该数据中获得的见解将是模棱两可的。
因此，您将根据不正确的见解创建 PPC 策略，这可能会减少而不是增加转化率。
那么，如何防止这种情况发生呢？
只有当您可以确保您的数据具有高质量时，这才是可能的。您需要实施一种强调数据质量而不是数量的策略。
什么构成高质量数据？
首先，您应该知道要捕获最高质量数据的数据类型。有几个因素可以帮助您确定数据是否高质量。
- 数据必须与您的目标相关——确定您希望从数据中获得什么。选择与您的目标最相关的目标市场，并寻找能够解决您要回答的查询的特定数据集。例如，在营销方面，最相关的数据是最新的客户信息。因此，请专注于特定指标，以帮助您回答与客户相关的查询并收集信息以解决这些查询。
- 数据必须是干净和更新的——即使你非常注重收集质量最好的数据，也会有一些质量差或错误的数据。因此，清理数据集以消除妨碍分析的格式不佳、不正确或过时的数据非常重要。这将帮助您保持最高级别的数据完整性。
- 必须集成数据——当您清理所有数据并确保它与您的业务相关时，下一步是确保您的数据正确集成。通过打破导致数据误解的孤岛，您将全面了解您的业务。例如，云为数据整合提供了最佳平台，为您提供了一个单一的位置来整合来自多个业务部门的数据。通过这种方式，您可以协调您的销售和营销团队并加强您的数据洞察力。
保持数据质量的方法
尽管听起来很简单，但提取、清理和整合数据是一个复杂的过程。但你不必担心。市场上有许多营销自动化工具，它们为您提供了一个非常适合数据集成的基于云的单一平台。您可以使用这些工具制定有针对性的定制营销策略，帮助您执行收集数据的战略计划。
数据质量胜过数据数量的 4 个原因？
以下是为什么专注于数据质量而不是数据数量无疑更好的四个原因。
一世。过多的数据需要太多时间
您知道吗，将近 30% 的数据专业人员花费 90% 的时间来清理原始数据以进行分析？这对数据专家来说是一个巨大的挑战。管理如此大量的剩余数据使数据专家感到沮丧，并大大拓宽了“洞察时间”窗口。
因此，您的业务绩效会受到直接的负面影响。您需要专注于数据收集，而不是将宝贵的时间用于清理数据。考虑花时间分析哪些元素对于获得洞察力很重要，然后相应地调整您的系统。
ii. 高数据量代价高昂
处理大量数据的成本很高。为什么？因为您需要广泛的基础架构来存储数据。此外，数据的维护和迁移涉及昂贵的设备和流程。
体积越大，成本越高。尽管当今有许多具有成本效益的云存储工具可用，但没有使用囤积数据。即使您花费更少的钱来存储垃圾，您的钱仍然被浪费了，它本可以花在其他地方更好。
iii. 过多的数据造成数据污染
当您正确提取数据时，您将获得清晰、可靠的见解。但是，当您盲目地收集数据、提取任何东西时，您的数据质量会变得很差，从而导致决策信息可疑。
iv. 过多的数据使集成具有挑战性
作为数据驱动的业务，您必须应对内部和外部的大量数据。另外，在截止日期前还有压力。这就是为什么部署可扩展的、有影响力的数据集成解决方案具有挑战性的原因。
当您必须集成包含无关和不必要信息的大量数据时，该过程会变得缓慢、难以管理和麻烦。这会对您的数据集成项目的有效性产生负面影响，并进一步增加您的成本。
发生数据虚假陈述的 5 个原因？
由于以下原因，您的数据可能仍无法转化为可操作的见解：
一世。数据量过多
随着公司每天产生数 TB 的数据，很难从有用的信息中过滤掉噪音。此外，缺乏管理如此庞大的数据量所需的培训、工具或帮助。
ii. 跨部门工作难
营销人员发现，由于各部门遵循不同的参数并以不同的方式分析事物，因此很难保证为消费者提供量身定制和一致的体验。多个公司孤岛可能导致数据不一致和复制，以及差距和缺陷。
iii. 错综复杂的客户旅程
今天的客户对竞争对手、价格和其他几个因素更加好奇。这种行为使客户旅程进一步复杂化。您不能再依赖可以轻松控制的简单漏斗。现在它就像一个谜题，你必须考虑许多影响点。
iv. 运动层面的思考
使用电子表格手动分析您的活动数据可能会导致错误的数据分析。拥有复杂的活动级别报告对于 PPC 的成功至关重要。您不能只依赖广告系列中的简单组合，有大量组合无法使用简单的工具轻松确定，因此广告系列目标及其绩效应符合更广泛的业务进展情况，否则错误解释的数据可能会推断出错误的结果.
v. 营销说不同的语言
随着营销和其他业务流程的发展，您的分析也应该发展以跟上不断变化的趋势。这是为了确保您的整体战略和目标保持不变。
社交媒体参与度、每次点击成本 (CPC) 和转化等营销指标应成为有关市场份额、客户获取成本 (CAC)、客户生命周期价值 (CLV) 等更广泛讨论的一部分。
如何充分利用您的 PPC 数据？
作为一家企业，您需要首先清楚地了解您已经拥有的数据。您可以利用现有数据源，将它们与预期的业务成果保持一致，并以可扩展的方式应用洞察力。这段旅程分为三个主要阶段：
- 识别您的 PPC 资产中的数据。
- 组织和验证数据以进行分析。
- 将洞察转化为行动。
请记住，这些阶段的旅程通常不是一次性的过程。相反，它可以是一个连续的反馈循环。您将不断地将见解反馈到流程中，以便在每个周期中有效地变得更加了解。
1. 识别您的 PPC 资产中的数据
在开始数字化转型之旅之前，您必须跟踪您已经拥有的所有数据。考虑组织数据，使其变得可操作。
这是你应该做的：
一世。从您的数据源开始
盘点您企业中存在的数据，以揭示以前未知的信息来源。这可以帮助您探索、分类和利用您的数据。但是，并非所有数据都是平等的。因此，您应该专注于与整理您的业务问题相关的数据。
ii. 摄取数据
仅仅因为数据湖可以处理大量数据并不意味着它应该。这是因为存储过多的数据会隐藏数据中更多的关键信号。使用一组交互式工具，例如 PPC Signal，您可以探索、评估和转换收集的数据以供下游使用。
例如，如前所述，PPC 活动可能有数千种组合，但并非所有组合都对解决您的业务挑战有用。只有少数几种组合可以实际使用，但是当您拥有如此大量的组合时，要识别它们并不容易。
iii. 准备数据以供使用
当您找到并汇集隐藏在公司内部的所有相关数据时，您必须对其进行清理、格式化和处理以使其可用。
2. 组织和验证数据以进行分析
当数据被隔离时，它是没有用的。如果您希望使用您的资产，您应该组织、构建和分析您的所有数据，同时保持预定的业务目标。
考虑：
一世。组织和添加结构
有了如此多的来源和类型，您的数据应该有一个可以正确理解、搜索和分析的上下文。这些数据源通常看起来像一个金矿洞察力。但是，如果您无法理解数据，它们将没有任何用处。
您需要收集、组织这些数据源并确定其优先级。尽管将所有可用数据汇总在一起是一个重要的初始步骤，但这还不够。大数据和数据湖在设计上本质上是非结构化的。
ii. 验证数据完整性
不合格的数据可能导致洞察力不足。这就是为什么必须获得可靠数据的原因。另外，您应该能够为数据有效性建立数据完整性检查。初步的数据完整性检查可以产生可信的结果和更快的投资回报 (ROI)。
iii. 优先处理数据
您的业务用例需求可以帮助组织、处理和分析不同类型数据的需求。您可以确定所需的特定技术以及将它们整合到数据管理计划中的方法。
这种以用例为重点的规划的另一个潜在优势是，它可以查明数据组合中存在的差距。当您知道数据中存在哪些差距时，您就可以了解您的公司可能需要在哪里投资新资产。这样，您可以进行更多的战略投资。
3. 将洞察转化为行动
当您对数据进行优先级排序和验证时，下一步是提取洞察并采取行动。然而，处理复杂的数据集并不容易。必须对调查结果采取行动的人类员工不能轻易地逐行消费。这就是数据可视化可以提供帮助的地方。通过使您的见解引人注目，您可以以实用、可操作的方式提供数据。
一世。识别数据中的任何差距
当您在数据之间创建连接时，旅程就开始了。同样，您需要在运营技术之间创建相同的连接，以新的价值结束旅程。当您控制您已经拥有的数据并使用它来实现您的业务目标时，您应该开始了解您的知识中存在哪些差距或可能需要新能力的地方。这将帮助您的企业对新资产或系统进行明智的投资。此外，随着您的进一步发展，您将进行更有针对性的战略收购。
ii. 专注于不同领域
根据您在数据上发现的差距，现在是时候专注于您可以采取明智行动以改进广告系列的领域了。在 PPC 的情况下，在分析洞察力之后，您可以检查预算是否被正确使用，您是否对浪费的支出感到满意？哪些位置需要更多关注，哪些设备表现良好。最重要的是最终触发您的关键字的搜索词数据，以及转化率的变化以及需要哪些改进，这是可操作见解的关键。
包起来
在我们的数据、信息和知识指南中，我们引导您完成了不同的步骤，以帮助您避免 PPC 广告系列一败涂地。您可能想知道在您的 PPC 活动中已经有这么多方面需要考虑时，您将如何采用所有这些策略。
好吧，PPC Signal 是这个问题的答案，因为它是一个强大的工具，它使用统计建模和机器学习算法来提供即使是最复杂的 PPC 数据的不同场景。
借助此工具提供的洞察力，您可以将数据转化为信息，然后通过日常实践随着时间的推移提高您的知识。这种持续监控、测试和调整 PPC 活动的方法是一项至关重要的实践，它将帮助您取得成功，最终将投资回报率从 1 倍提高到 10 倍。