8 sfide della gestione dei dati e come risolverle

L'uso dei dati sta diventando sempre più cruciale per le aziende di tutto il mondo per gestire le operazioni quotidiane e prendere decisioni aziendali.

Mentre la gestione dei dati ci ha aiutato con la comunicazione, l'automazione e le informazioni, allo stesso tempo ha creato un ambiente di dati sempre più complesso .

Sta diventando sempre più difficile gestirlo in tutta l'azienda in una rappresentanza così ampia. A maggior ragione se distribuiti su più sedi e piattaforme aziendali.

In questo post, esamineremo le sfide più comuni della gestione dei dati e offriremo una soluzione per ognuna di esse !

1.Sistemi di sincronizzazione

Il problema più comune che le organizzazioni basate sui dati devono affrontare è mantenere sincronizzati i diversi sistemi.

Affinché la business intelligence sia utile, i suoi dati devono essere di alta qualità. Ciò significa che è importante inserire i dati nel sistema in modo coerente, tempestivo e prevedibile.

Ad esempio , se estrai un rapporto all'inizio del mese, ma solo la metà dei dati si è diffusa, il rapporto non sarà corretto.

Soluzione : per risolvere facilmente questo problema, implementare lo streaming di dati in tempo reale . In altre parole, invece di richiedere dati ogni giorno, i dati verranno inseriti immediatamente. Questa è una procedura piuttosto standard e automatizzata per la maggior parte dei sistemi di gestione dei dati.

2. Enorme archiviazione dei dati

Questo è uno dei problemi più significativi che le aziende devono affrontare.

Le grandi aziende possono disporre di dozzine di soluzioni aziendali, ciascuna con il proprio repository di dati, come CRM, database, ERP, ecc. Ma avendo un tale grande storage di dati , c'è un ostacolo considerevole che deve essere superato per valutarlo e gestirlo.

Quando i dati si trovano in diversi sistemi sporchi, trovarli e integrarli su una piattaforma dati universale è difficile per accelerare le decisioni basate sui dati.

Soluzione: la priorità principale di un'organizzazione dovrebbe essere quella di creare un'unica fonte di verità per i propri dati , eliminando i silos di dati e collegando i dati di utenti, prodotti e fornitori.

3.Dati inutili

Anche i migliori sistemi di gestione dei dati non aiuteranno un'azienda se le parti interessate non possono accedere e utilizzare i dati in modo produttivo.

A meno che una dashboard pulita e trasparente non risponda alle domande appropriate e non offra informazioni pertinenti alle persone giuste, i dati non saranno utili.

Soluzione : abbiamo alcune soluzioni per questo problema.

Il primo passo è assicurarsi di avere gli strumenti di dashboard giusti . Questi strumenti forniscono report visivi alle persone che utilizzeranno i dati, le query e l'analisi in un ambiente intuitivo.

Oltre a ciò, dovresti anche considerare di fornire formazione e supporto per la tua piattaforma di gestione dei dati . Il personale coinvolto nel processo di business intelligence dovrebbe essere formato e avere accesso semplice e affidabile all'assistenza per le richieste e la risoluzione dei problemi.

4. Duplicazione dei dati

Come risultato di più sistemi in silos, comuni nei viaggi aziendali, la duplicazione dei dati è inevitabile .

Ad esempio: i viaggi possono essere prenotati tramite un'agenzia e contemporaneamente appaiono sul feed della carta di credito. Questi sistemi devono essere combinati per un costo totale del viaggio, lasciandoci con un record duplicato.

Soluzione : assicurati che il tuo fornitore di dati disponga di processi di verifica dei dati appropriati accompagnati da strumenti di deduplicazione dei dati che identificano i record duplicati. Questo ti aiuterà a organizzare le informazioni sull'azienda e a rilevare record che potrebbero non essere gli stessi ma condividere alcune somiglianze.

Poiché ogni fornitore di origini dati scrive le stesse informazioni in modo diverso, è necessario assicurarsi che lo strumento di deduplicazione dei dati possa identificare punti dati simili e contrassegnarli per la deduplicazione.

5.Dati incompleti

Se i dati vengono acquisiti manualmente, potrebbero verificarsi campi incompleti . Come accennato in precedenza, le analisi dei dati sono valide solo quanto i dati in esse contenuti. Ciò indica che i dati sono vulnerabili agli errori umani .

Soluzione : la soluzione è implementare migliori processi di dati ; quindi, è necessario definire ruoli e aspettative, nominare standard o scadenze, ecc. Sarà più facile prevenire errori nei dati , identificarli e gestirli in modo più efficiente con processi definiti.

6. Risorse non qualificate

C'è una grave carenza di professionisti qualificati per la gestione dei dati disponibili per l'assunzione immediata.

Questi esperti formati sono generalmente pagati di più perché sono essenziali in qualsiasi azienda che deve mantenere una rigorosa protezione e gestione dei dati.

Soluzione : la formazione dei dipendenti di livello base sarà costosa per un'azienda che lavora con le nuove tecnologie. Pertanto, le aziende devono fare un buon lavoro nel mantenere questi dipendenti dopo aver acquisito le competenze richieste.

Mettiamola più semplicemente. Che cos'è una tecnologia per i servizi finanziari che è personale qualificato per un'azienda basata sulla gestione dei dati.

Per generare insight basati sui dati, le aziende si affidano sempre più all'automazione, che include tecnologie cognitive come l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale .

7.Sicurezza dei dati

I dati sono una risorsa molto importante che viene raccolta dopo un'ampia ricerca e distribuzione di risorse. Contiene informazioni sensibili che potrebbero danneggiare l'azienda e le persone in diversi modi. A seconda di come i dati vengono archiviati e gestiti, potresti incontrare difficoltà di sicurezza con la gestione dei dati.

Soluzione: proteggendo adeguatamente i tuoi dati utilizzando una tecnologia all'avanguardia e comprendendo come e da chi è possibile accedere a questi dati, sarai in grado di evitare violazioni dei dati.

8. Analisi dei dati

L'ultimo ma non meno importante problema è l'analisi dei dati e siamo riusciti a padroneggiare le sfide della gestione dei dati.

Anche se i dati sono di grande qualità, la loro forma grezza è di uso limitato. La tecnologia è utile nell'analisi di grandi quantità di dati, ma rimangono molte sfide, come l'esecuzione corretta dello strumento, l'estrazione logica dei dati e così via.

Soluzione: puoi utilizzare diversi strumenti avanzati per importare i dati e manipolarli temporaneamente in modo da poterli analizzare in base a determinati parametri.