I dati transazionali sono un tipo di dati che registra le interazioni tra entità, come clienti e aziende, o tra diversi processi aziendali. Acquisiscono i dettagli di ogni singola transazione e i dettagli delle parti coinvolte. I dati transazionali possono essere utilizzati per tracciare le attività dei clienti, analizzarne il comportamento e misurare il successo delle operazioni aziendali.
I dati transazionali sono tipicamente raccolti attraverso processi aziendali automatizzati, come vendite, acquisti e assistenza clienti. Questi dati possono essere raccolti con metodi online o offline, spesso i metodi online sono i più comodi e convenienti. È anche possibile raccogliere manualmente i dati transazionali attraverso sondaggi, interviste o altri metodi.
I dati transazionali forniscono alle aziende preziose informazioni sul comportamento dei clienti, consentendo loro di prendere decisioni migliori sulle loro attività. Possono anche aiutare le aziende a identificare le tendenze, a individuare le opportunità di miglioramento e a monitorare le prestazioni dei loro prodotti e servizi. Inoltre, può essere utilizzato per misurare il successo delle campagne di marketing e delle iniziative di assistenza ai clienti.
I dati transazionali includono in genere la data e l'ora della transazione, l'importo della transazione, il tipo di transazione (ad es. vendita, acquisto, ecc.), il nome del cliente, le informazioni di contatto del cliente e qualsiasi altro dettaglio pertinente alla transazione.
I dati transazionali si distinguono da altri tipi di dati, come quelli demografici, perché sono specifici delle interazioni individuali tra entità. I dati demografici, invece, sono dati che descrivono una popolazione nel suo complesso, come l'età, il sesso e l'ubicazione.
I dati transazionali vengono utilizzati per analizzare il comportamento dei clienti, identificare le tendenze, misurare il successo delle campagne di marketing e le prestazioni di prodotti e servizi. Possono anche essere utilizzati per tracciare l'attività dei clienti e identificare le opportunità di miglioramento.
Una delle sfide principali del lavoro con i dati transazionali è che possono essere difficili da interpretare e analizzare, a causa della loro natura complessa. Inoltre, i dati possono essere difficili da accedere e da memorizzare, a causa del loro volume.
Le best practice per lavorare con i dati transazionali includono la garanzia che i dati siano raccolti e archiviati in modo sicuro, che vi sia un processo efficace per l'accesso e l'analisi dei dati e che i dati siano aggiornati e accurati. Inoltre, è importante assicurarsi che i dati vengano utilizzati in modo etico e in conformità con le leggi sulla privacy in vigore.
I dati transazionali sono quelli elaborati nell'ambito di una transazione. Questi dati vengono solitamente elaborati da un sistema informatico e conservati in un database. I dati non transazionali sono dati che non vengono elaborati nell'ambito di una transazione. Questi dati sono in genere archiviati in file o in memoria e non sono in genere elaborati da un sistema informatico.
I dati transazionali sono quelli generati come risultato delle transazioni. Questi dati possono essere utilizzati per tracciare lo stato di una transazione e per fornire informazioni sulla transazione ad altre parti coinvolte nella stessa. I dati anagrafici sono dati utilizzati per descrivere le entità coinvolte in una transazione. Questi dati possono essere utilizzati per fornire informazioni sulle parti coinvolte nella transazione e possono essere utilizzati per tracciare lo stato della transazione.
Esistono tre tipi di dati di transazione: dati di transazione online, dati di transazione offline e dati di transazione aggregati.
I dati delle transazioni online sono dati raccolti ed elaborati in tempo reale, mentre la transazione sta avvenendo. Questo tipo di dati è tipicamente utilizzato per il rilevamento e la prevenzione delle frodi e per l'assistenza clienti in tempo reale.
I dati delle transazioni offline sono dati raccolti ed elaborati dopo che la transazione è avvenuta. Questo tipo di dati è tipicamente utilizzato per scopi di marketing e di gestione delle relazioni con i clienti.
I dati aggregati delle transazioni sono dati raccolti ed elaborati da più transazioni. Questo tipo di dati è tipicamente utilizzato per l'analisi delle tendenze e le previsioni.
Un esempio transazionale è un tipo di dati che viene tipicamente elaborato da un sistema di gestione di database (DBMS). Questi dati sono solitamente memorizzati in un database e vengono consultati dagli utenti in modo transazionale, il che significa che i dati vengono aggiornati in una serie di piccole transazioni. Ogni transazione è in genere una piccola unità di lavoro atomica, indipendente da altre transazioni.
I dati operativi sono quelli generati come risultato dei processi e delle transazioni aziendali. I dati operativi possono includere i dati dei clienti, i dati dei prodotti, i dati delle vendite, i dati finanziari e così via. I dati transazionali sono un sottoinsieme dei dati operativi che rappresentano i dati effettivamente utilizzati nelle transazioni. I dati transazionali possono includere i dati dei clienti, i dati dei prodotti, i dati delle vendite, i dati finanziari e così via.