Čo sú dátové silá a ako ich prelomiť?

Ahoj! Ako dodávateľ údajov som z prvej ruky videl bolesti hlavy, ktoré môžu dátové silá spôsobiť. V tomto blogu rozoberiem, čo sú dátové silá, prečo sú problémom a ako ich môžeme rozbiť na kúsky.

Čo sú dátové silá?

Začnime od základov. Dátové silá sú ako malé pevnosti, kde sú dáta uložené izolovane. Každé oddelenie alebo systém v spoločnosti môže mať svoj vlastný spôsob zhromažďovania, ukladania a správy údajov. Napríklad predajný tím má svoj vlastný CRM systém, marketingoví ľudia používajú iný analytický nástroj a finančné oddelenie má vlastný účtovný softvér. Tieto systémy spolu nehovoria, takže údaje sú uväznené vo svojom malom svete.

Predstavte si to ako veľa rôznych miestností v dome, z ktorých každá má svoj vlastný súbor kľúčov. Nemôžete sa jednoducho presúvať z jednej miestnosti do druhej, aby ste mali prístup ku všetkému, čo potrebujete. Vo svete podnikania to znamená, že dôležité poznatky sú skryté a je ťažké získať úplný obraz o tom, čo sa deje.

Prečo sú dátové silá veľkým problémom

Dátové silá môžu spôsobiť najrôznejšie problémy. Po prvé, vedú k nadbytočným údajom. Keďže rôzne oddelenia môžu zbierať rovnaké informácie nezávisle, dochádza k mnohým duplicitám. Tým sa nielen plytvá úložným priestorom, ale zvyšuje sa aj riziko chýb. Ak tím predaja aj tím služieb zákazníkom majú svoje vlastné zoznamy zákazníkov a nie sú synchronizované, v údajoch môžu byť nezrovnalosti.

Ďalším veľkým problémom je nedostatočná spolupráca. Keď sú údaje uložené, je pre rôzne tímy ťažké efektívne spolupracovať. Marketingový tím môže napríklad spustiť kampaň založenú na vlastných údajoch, ale chýbajú mu cenné informácie od tímu predaja. To môže viesť k zmeškaným príležitostiam a neefektívnemu využívaniu zdrojov.

Dátové silá tiež sťažujú prijímanie informovaných rozhodnutí. Bez jednotného pohľadu na dáta manažéri pracujú s neúplnými informáciami. Môžu sa rozhodovať na základe čiastočného pochopenia situácie, čo môže mať negatívne dôsledky pre podnikanie.

Ako nás dátové silá ovplyvňujú ako dodávateľa dát

Dátové silá môžu byť ako poskytovateľ údajov skutočne poriadnou bolesťou v krku. Keď majú naši klienti dátové silá, je pre nás ťažké poskytnúť im komplexné dátové riešenia, ktoré potrebujú. Možno budeme musieť pracovať s viacerými systémami a formátmi, čo si vyžaduje veľa času a zdrojov.

Napríklad, ak klient chce, aby sme analyzovali údaje o jeho zákazníkoch, ale údaje sú rozptýlené v rôznych zásobníkoch, musíme stráviť veľa času integráciou a čistením údajov, kým vôbec začneme s analýzou. To nielen oneskoruje projekt, ale zvyšuje aj náklady pre klienta.

Rozbitie dátových síl

Ako teda rozdelíme tieto dátové silá? No, existuje niekoľko rôznych prístupov.

1. Prijať stratégiu správy údajov

Data governance je o nastavení pravidiel a procesov pre to, ako sú dáta spravované v rámci organizácie. To zahŕňa veci ako vlastníctvo údajov, štandardy kvality údajov a zásady prístupu k údajom. Vďaka jasnému rámcu správy údajov každý v spoločnosti vie, ako s údajmi zaobchádzať a ako by sa mali zdieľať.

Spoločnosť by napríklad mohla zriadiť radu pre správu údajov zloženú zo zástupcov rôznych oddelení. Táto rada by bola zodpovedná za rozhodovanie o správe údajov a za zabezpečenie zdieľania údajov bezpečným a efektívnym spôsobom.

2. Použite nástroje na integráciu údajov

Nástroje na integráciu údajov sú navrhnuté tak, aby spájali údaje z rôznych zdrojov. Tieto nástroje sa môžu pripojiť k rôznym databázam, aplikáciám a systémom a extrahovať, transformovať a načítať údaje do centrálneho úložiska. To vytvára jediný zdroj pravdy pre údaje, čo uľahčuje prístup a analýzu.

Na trhu je k dispozícii mnoho rôznych nástrojov na integráciu údajov, ako napríklad Informatica, Talend a Microsoft SQL Server Integration Services. Tieto nástroje dokážu spracovať rôzne typy údajov vrátane štruktúrovaných a neštruktúrovaných údajov a možno ich prispôsobiť tak, aby vyhovovali špecifickým potrebám organizácie.

3. Implementujte Data Lake

Dátové jazero je centralizované úložisko, ktoré uchováva všetky údaje organizácie v ich surovej, nespracovanej forme. Na rozdiel od tradičného dátového skladu, ktorý vyžaduje, aby boli dáta pred uložením štruktúrované a usporiadané, dátové jazero môže uchovávať akýkoľvek typ dát vrátane textu, obrázkov a videí.

Implementáciou dátového jazera môžu spoločnosti rozložiť dátové silá zhromaždením všetkých svojich dát na jednom mieste. To uľahčuje prístup a analýzu údajov a tiež umožňuje väčšiu flexibilitu, pokiaľ ide o spracovanie a analýzu údajov.

4. Podporujte kultúru založenú na údajoch

Nakoniec je dôležité vytvoriť v organizácii kultúru, ktorá si váži dáta a spoluprácu. Zamestnanci by mali byť povzbudzovaní, aby zdieľali údaje a spolupracovali pri riešení problémov. Dá sa to dosiahnuť prostredníctvom školiacich programov, stimulov a komunikácie.

Spoločnosť by napríklad mohla ponúknuť školenie o nástrojoch na analýzu a vizualizáciu údajov, ktoré zamestnancom pomôžu lepšie využívať údaje. Mohli by tiež vytvoriť medzifunkčné tímy na prácu na konkrétnych projektoch, čo by od nich vyžadovalo zdieľanie a analýzu údajov z rôznych zdrojov.

Naša úloha ako dodávateľa údajov pri prelomení dátových síl

Ako dodávateľ údajov zohrávame kľúčovú úlohu pri pomáhaní našim klientom rozkladať dátové silá. Máme odborné znalosti a nástroje, ktoré im pomôžu integrovať ich údaje a vytvoriť jednotné zobrazenie.

Môžeme spolupracovať s našimi klientmi na zhodnotení ich aktuálneho dátového prostredia a identifikovať najlepší prístup k rozdeleniu ich dátových sila. Či už ide o implementáciu stratégie správy údajov, používanie nástrojov na integráciu údajov alebo nastavenie dátového jazera, môžeme im poskytnúť poradenstvo a podporu.

Máme napríklad skúsenosti s prácou s pokročilými nástrojmi na analýzu údajov, ako je naprDSA72004B Digitálny sériový analyzátor Tektronix, 20 GHz, 50 GS/s, 4 kanály.aDigitálny sériový analyzátor Tektronix DSA8300. Tieto nástroje nám môžu pomôcť analyzovať a spracovať údaje z rôznych zdrojov, čím uľahčia identifikáciu vzorov a poznatkov. Máme tiež prístup kDigitálny sériový analyzátor Tektronix DSA72004, 20 GHz, 50 GS/s, 4 kanály., ktorý možno použiť na hĺbkovú analýzu údajov.

Poďme sa porozprávať o vašich potrebách dát

Ak máte problémy s dátovými silami vo svojej organizácii, nemusíte sa obávať. Sme tu, aby sme vám pomohli. Máme zručnosti, nástroje a skúsenosti, ktoré vám pomôžu rozložiť tieto dátové silá a vyťažiť z vašich dát maximum.

Či už chcete zlepšiť spoluprácu medzi vašimi tímami, robiť lepšie informované rozhodnutia alebo len zefektívniť procesy správy údajov, môžeme s vami spolupracovať na vytvorení prispôsobeného riešenia. Takže, ak máte záujem dozvedieť sa viac o tom, ako môžeme pomôcť, začnime rozhovor. Sme pripravení prediskutovať vaše špecifické potreby a navrhnúť plán, ktorý vám vyhovuje.

Referencie

• Davenport, TH a Harris, JG (2007). Súťaženie v službe Analytics: Nová veda o víťazstve. Harvard Business School Press.
• Kimball, R., & Ross, M. (2013). Súbor nástrojov Data Warehouse Toolkit: Definitívny sprievodca rozmerovým modelovaním. Wiley.
• LaValle, S., Lesser, E., Shockley, R., Hopkins, MS, & Kruschwitz, N. (2011). Veľké dáta, analytika a cesta od štatistík k hodnote. MIT Sloan Management Review.