Управление данными для маркетологов

Управление данными - это практика сбора, хранения, защиты и обработки данных устойчивым и эффективным способом. В бизнесе данные обычно связаны с клиентами, потенциальными клиентами, сотрудниками, поставщиками, сделками, счетами, конкурентами и финансами. Когда организация эффективно управляет данными, она получает информацию, которая определяет бизнес-решения. В этом курсе мы научим, как выстроить систему управления данными для повышения эффективности маркетинга.
Курс рассчитан на специалистов любого уровня, работающих в сфере маркетинга и желающих повысить свою стоимость на рынке за счет использования передовых практик сбора и анализа данных. Курс не требует знания языков программирования или высшей математики.
После этого курса Вы сможете:
● контролировать корректность задач по управлению данными, поставленных перед ИТ -специалистами
● определять ключевые роли в рабочем процессе обработки данных
● использовать лучшие практики управления данными
● применять лучшие методы управления в области науки о данных к реальным проблемам
● ориентироваться в различных структурах обработки данных, таких как CRISP-DM, OSMEN, DMBOK и т.Д
● описать ключевые различия между различными рабочими процессами обработки данных и определить, когда их использовать
В конце курса Вы выполните итоговый проект: разработаете проект по внедрению анализа данных в отдел маркетинга крупной компании. Вы сможете, используя материалы курса, описать оптимальный рабочий процесс и обосновать свой выбор, обозначить типовые бизнес-задачи для анализа данных, описать источники данных или способы их выбора, обозначите роли в команде анализа данных, которые понадобятся для решения этих задач. В PowerBI Вы соберете несколько дэшбордов, показывающих варианты решения зада по маркетингу на данных. Этот кейс станет частью Вашего портфолио как специалиста по использованию данных в маркетинге.
Оптимально пройти курс за 6-8 недель, при этом 2 недели выделить на создание итогового проекта.

• Анализ данных. Введение
• На этой неделе мы обсудим ключевые цели и задачи работы с данными, ключевые рабочие процессы работы с данными, зачем нужно понимание бизнес-задачи при анализе данных, познакомимся с ролями в команде по работе с данными и разделением функций в команде.
• Работа с данными
• На этой неделе мы обсудим важность правильного выбора данных и этапа подготовки данных в рабочем процессе CRISP-DM. На практике проверим основные методы подготовки данных; научимся производить подготовку данных, используя Power BI.
• Анализ данных в Power BI
• На этой неделе Вы научитесь применять фильтры и другие способы анализа в Power BI; поймете, какие есть основные методы анализа данных в Power BI и место моделирования в рабочем процессе CRISP-DM.
• Результаты работы
• Эта неделя посвящена роли оценки результатов анализа и внедрению в эксплуатацию в рабочем процессе CRISP-DM. Научим представлять результаты анализа коллегам и руководству, используя возможности Power BI; строить визуализации рядом с помощью Power BI.
• Разнообразие workflow для анализа данных
• На этой неделе разберемся, как рабочий процесс CRISP-DM реализуется на практике; что есть общего и в чем состоит различие разных рабочих процессов, и покажем ключевые рабочие процессы работы с данными. Проверим знания на итоговом курсовом проекте, в ходе которого Вам предстоит разработать внедрение анализа данных в отдел маркетинга крупной компании.