모든 기업이 알고 있듯이 지저분한 고객 데이터를 가져오는 것은 시간이 많이 걸리고 답답하며 일반적으로 Excel에서 데이터 서식을 지정하는 데 몇 시간이 걸립니다. 이것이 Flatfile이 기업이 고객 데이터 온보딩을 처리하는 방식을 바꾸는 이유입니다. 목표? 기업이 데이터 랭글링 시간을 줄이고 데이터 사용에 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 지원합니다. Flatfile의 주력 데이터 가져오기 도구인 Portal은 B2B 기업이 고객에게 우아한 가져오기 경험을 제공할 수 있도록 지원합니다.
이것은 후원 기사이며 Flatfile에 의해 가능하게 되었습니다.
기능 개요
표면적으로 Flatfile은 지나치게 단순해 보일 수 있지만 이것이 요점입니다. 이 플랫폼은 자동 열 매핑, 복잡한 데이터 유효성 검사를 처리하고 직관적인 가져오기 마법사를 제공하므로 고객이 데이터를 더 빠르고 자신 있게 가져올 수 있습니다.
Flatfile의 현재 제품인 Portal에 대한 액세스를 제공받았습니다.
Portal은 몇 분 만에 모든 애플리케이션에 통합될 수 있으며 몇 줄의 코드만으로도 프로덕션 준비가 된 데이터 가져오기 경험을 제공할 수 있습니다. 긴 개발 스프린트나 또 다른 CSV 임포터를 구축할 필요가 없습니다. Flatfile Portal은 일반적으로 XLSX, CSV 및 TSV 파일로 알려진 Excel을 가져옵니다.
Portal은 사용하기 정말 좋은 고급 가져오기 마법사입니다. 가져오는 동안 열 데이터를 자동으로 일치시켜 고객이 열 머리글을 수동으로 할당할 필요가 없습니다. 이것은 비기술적인 사용자에게 좋습니다. Portal은 고객이 가져오기 마법사를 더 많이 사용함에 따라 가져오는 데이터 유형에 대해서도 학습합니다. Portal은 가져온 열 헤더의 95%를 자동으로 일치시킬 수 있습니다.
Portal은 또한 가져올 때 데이터를 자동으로 형식화하도록 구성할 수 있는 Data Hooks를 번들로 제공합니다. 우편 번호(미국 북동부 도시의 우편 번호와 같이 앞의 0이 누락될 수 있음), 제품 SKU, 통화와 같은 필드를 생각하십시오. 가능성은 무한합니다. Portal은 고객이 데이터를 가져오기 전에 수동으로 데이터 형식을 지정하는 데 드는 수많은 시간을 절약해 줍니다.
Portal은 엄청나게 큰 Excel 파일을 가져오고 유효성을 검사합니다. 사실 Flatfile의 팀은 전혀 문제 없이 2,097,152개의 행으로 가져오기를 테스트했습니다! 개인적으로 그렇게 큰 파일은 없지만 600행이 넘는 파일로 데모를 테스트했는데 문제가 없었습니다.
이메일 및 기타 많은 공동 작업 도구를 사용하기 어렵게 만드는 또 다른 인상적인 기능은 보안입니다. 모든 것이 팀 또는 비즈니스의 보안 포털에서 수행되기 때문에 중요한 데이터를 가져오고 마이그레이션할 때 규정 위반에 대해 걱정할 필요가 없습니다. Flatfile은 이미 SOC2 및 HIPPA를 준수하며 GDPR 규정도 준수합니다. 필요에 따라 맞춤형 규정 준수 사양을 요청할 수도 있습니다.
Flatfile은 암호화 및 저장을 위해 AWS S3를 사용합니다. 개인 정보 보호 및 보안을 강화하기 위해 온프레미스 및 클라이언트 전용 설치 옵션도 있습니다.
손쉬운 가져오기의 필요성
데이터 온보딩은 기업의 끊임없는 투쟁입니다. 일반적으로 손상되거나 누락된 레코드로 이어지는 값비싼 타협이 수반되거나 기업이 맞춤형 솔루션을 설계해야 합니다. 둘 다 매력적인 옵션이 아닙니다.
Flatfile의 State of Data Onboarding에서 회사는 응답자의 54%가 매일 데이터를 가져오는 것으로 나타났습니다. 즉, 데이터 유형 일치, 레코드 형식 지정, 파일 버전 확인에 시간을 할애할 시간이 없습니다.
시간 약속과 관련하여 설문 조사에 따르면 응답자의 23%는 고객 데이터를 가져오는 데 몇 주에서 몇 달을 소비했습니다. 그것은 경쟁력을 유지하는 효율적인 방법이 아닙니다. 내부 도구, 수동 입력 및 사전 구축된 도구를 사용하더라도 96%의 기업이 수입 과정에서 여전히 어려움을 겪고 있습니다.
데이터 온보딩 프로세스를 어떻게 개선해야 하는지 묻는 질문에 응답자는 다음과 같은 아이디어를 나열했습니다.
- 협업
- 파일 버전 제어
- 고객이 자신의 데이터를 가져올 수 있는 기능
- 사용하기 쉽고 해석하기 쉬움
Flatfile은 이 모든 것 이상을 제공하기 위해 노력합니다.
Flatfile은 데이터 가져오기를 단순화합니다
이것은 또 다른 사전 구축된 데이터 가져오기 도구가 아닙니다. 대신 Flatfile은 데이터 유형을 자동으로 일치시키고 학습하는 AI 기반입니다. 이는 궁극적으로 비즈니스 데이터를 가져오는 경험을 고객에게 즐거운 경험으로 만듭니다. 구현 프로세스 중에 가장 일반적인 데이터 유형을 인식하도록 사용자 정의할 수도 있습니다. 프로세스 중에 데이터를 검증함으로써 백엔드 제품은 바로 사용할 수 있는 깨끗한 데이터로 작동합니다. 이것은 열과 행이 사방에 뒤섞인 지저분한 스프레드시트를 갖는 것보다 훨씬 앞서 있습니다.
Portal은 가져온 모든 파일 버전, 파일 소유자 등에 대한 개요를 제공합니다. 이렇게 하면 데이터 온보딩 프로세스를 더 잘 제어할 수 있습니다.
정보를 더 잘 확인하고 검증하기 위해 Flatfile은 다음을 제공합니다.
- 데이터 후크 – 실시간 데이터 검증
- 조회 필드 – 자체 데이터베이스 또는 타사 시스템과 데이터 비교
- 웹훅 – 웹훅 리스너를 사용하여 플랫파일 데이터를 시스템 데이터베이스로 가져오기
이 회사의 인상적인 점은 플랫폼을 만들지 않았다는 것입니다. 그들은 사용자 피드백을 적극적으로 듣고 새로운 기능을 만들고 있습니다. 예를 들어, 헤더 행 선택은 Flatfile의 제품 팀에서 관심을 받고 있는 널리 요청된 기능이었습니다.
플랫폼 사용
가장 기본적인 포털 가져오기 옵션을 사용하면 빠르게 시작할 수 있습니다. 또는 시스템에 대한 Flatfile 포털 프레임워크를 설정하기 위한 자세한 빠른 시작 가이드를 활용할 수 있습니다. 구현은 단 1시간 만에 완료됩니다.
Portal을 둘러보고 기분 좋게 놀랐습니다. 전혀 복잡하지 않았습니다. 파일을 업로드하고 마법사를 진행하여 일치 항목을 확인하고 포털에 제출하여 원하는 대로 파일을 사용하기만 하면 됩니다.
대시보드가 복잡하지 않습니다. 프로세스를 간단하고 간단하게 유지하는 데 중점을 두는 것은 이 플랫폼이 경쟁에서 우위를 점할 수 있도록 하는 것입니다.
Excel에서 수동으로 서식을 지정하고 데이터를 마이그레이션하는 데 훨씬 적은 시간을 할애할 것으로 예상됩니다. Flatfile이 알아서 처리하도록 하여 끝없는 골칫거리를 줄일 수 있습니다.
플랫폼에 대해 더 깊이 알아볼 수 있는 기회가 있었습니다. 구현하기 어렵게 만드는 다른 도구와 달리 필요한 항목에 따라 가져오기 도구를 설정하는 과정을 안내합니다. 이 모든 것은 Javascript, React 또는 Angular 중에서 원하는 프레임워크를 선택하는 것으로 시작됩니다.
초기 코드 조각을 기반으로 Codesandbox와 같은 샌드박스 도구를 사용하여 가져오기 도구가 어떻게 작동하는지 정확하게 테스트할 수 있습니다. 데이터 유형에 맞는 사용자 정의 유효성 검사 규칙을 쉽게 생성합니다. 이것은 귀하의 비즈니스와 고객이 사용하는 데이터와 함께 작동하거나 작동하지 않을 수 있는 사전 설정된 규칙에서 환영받는 유예입니다.
고유한 규칙과 형식을 설정하면 데이터가 자동으로 일치하고 올바른 형식이 지정됩니다. 항상 동일한 머리글, 동일한 순서의 열 또는 다양하지 않은 형식이 있는 스프레드시트를 가져오는 경우에도 사용자 지정 생성 가져오기 도구는 모든 것을 함께 가져와 혼란을 이해하므로 원하는 데이터를 얻을 수 있습니다. 실제로 사용할 수 있습니다.
사용자 지정은 가져오기 앱의 모양과 느낌으로 확장됩니다. 타사 도구처럼 보이는 것에 대해 걱정할 필요가 없습니다. 대신 귀하의 비즈니스 또는 브랜드와 완벽하게 조화를 이룹니다.
최종 생각
데이터 온보딩 프로세스를 간소화할 준비가 되셨습니까? Flatfile을 사용해보십시오. 잃을 것은 스트레스, 좌절, 옛날 방식으로 낭비하는 셀 수 없이 많은 시간뿐입니다. 등록하는 모든 개발자에게는 자동으로 무료 평가판이 제공됩니다. 개발자가 아닌 사용자는 데모를 요청하여 Portal 및 가격에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다. 다른 CSV 임포터를 구축하는 대신 Flatfile의 플랫폼을 활용하십시오.