You're drowning in messy data for analytics. How can you use automation tools to clean it up efficiently?

Two of my favorite data analysis/data fixing tools are Dataloader.io and Demandtools -- but if you are low on budget, you could use Salesforce reporting to auto-pull reports to ensure that data dysfunction is caught early. Using a tool like Demandtools, you can do mass merges to help clean up duplicates and other data issues.

The first thing many companies lack is the ability to monitor data and identify inconsistencies and integrity issues. I’ve talked to many people in sales and can confirm that most of them aren't even aware of how messy their data is. I recommend implementing a tool that performs real-time data audits and highlights bottlenecks and issues. This helps you understand where the problem lies and how it can be resolved. However, not all data issues can be addressed through automation.

Antes de implementar qualquer ferramenta de automação, é fundamental levantar prioridades e definir os indicadores que serão monitorados. A partir disso, com o input correto de informações e o uso de ferramentas de automação baseadas em IA, será possível ter uma gestão mais clara e eficiente, com maior visibilidade dos resultados.

Acredito que ter um alinhamento com o time de BI pode ajudar bastante. Em vendas ,principalmente de FMCG, o time de inteligência de mercado deve usar os dados de forma inteligente para trazer insights. Para resolver um problema de uma base de dados não funcional , devemos seguir os passos abaixo: Entenda seus dados: A eficácia da automação depende do seu conhecimento sobre a estrutura, qualidade e requisitos dos dados. Equilibre automação e intervenção manual: Embora a automação possa acelerar significativamente o processo, a revisão e intervenção manual podem ser necessárias para questões complexas ou nuanciadas.