データ管理の 8 つの課題とその解決方法

世界中の企業が日常業務を管理し、ビジネス上の意思決定を行うために、データの使用はますます重要になっています。

データ管理は、コミュニケーション、自動化、および情報を提供するのに役立ちましたが、同時に、ますます複雑なデータ環境を生み出しました。

このように大規模な表現を企業全体で管理することは、ますます困難になっています。 複数の場所やビジネス プラットフォームに分散している場合はなおさらです。

この投稿では、データ管理の最も一般的な課題を見て、それぞれの解決策を提供します!

1.同期システム

データ駆動型の組織が直面する最も一般的な問題は、さまざまなシステムの同期を維持することです。

ビジネス インテリジェンスが役立つためには、そのデータが高品質である必要があります。 これは、データを一貫してタイムリーに予測どおりにシステムに入力することが重要であることを意味します。

たとえば、月の初めにレポートを取得しても、データの半分しか広がっていない場合、レポートは正しくありません。

解決策: この問題を簡単に解決するには、リアルタイム データ ストリーミングを実装します。 つまり、毎日データを要求する代わりに、データはすぐに取り込まれます。 これは、ほとんどのデータ管理システムにとって非常に標準的で自動化された手順です。

2.大容量データストレージ

これは、企業が直面する最も重要な問題の 1 つです。

大企業は、CRM、データベース、ERP などのデータ リポジトリを備えた数十のビジネス ソリューションを持っている場合があります。しかし、そのような大きなデータ ストレージがあると、それを評価して処理するために克服しなければならないかなりの障害があります。

データがさまざまな汚染されたシステムにある場合、それを見つけてユニバーサル データ プラットフォームに統合することは、データ主導の意思決定を迅速化するのに困難です。

解決策:組織の最優先事項は、データ サイロを排除し、ユーザー、製品、およびサプライヤーからのデータを接続することによって、データの信頼できる唯一のソースを作成することです。

3.役に立たないデータ

どんなに優れたデータ管理システムでも、関係者がデータにアクセスして生産的に使用できなければ、企業の役に立ちません。

クリーンで透明性の高いダッシュボードが適切な質問に答え、適切な個人に関連する洞察を提供しない限り、データは役に立ちません。

解決策: この問題にはいくつかの解決策があります。

最初のステップは、適切なダッシュボード ツールがあることを確認することです。 これらのツールは、ユーザーフレンドリーな環境でデータとクエリと分析を使用する個人に視覚的なレポートを提供します。

それに加えて、データ管理プラットフォームのトレーニングとサポートを提供することも検討する必要があります。 ビジネス インテリジェンス プロセスに関与する担当者は、トレーニングを受け、問い合わせやトラブルシューティングのサポートを簡単に利用できる信頼できるアクセスを提供する必要があります。

4.データ複製

複数のサイロ化されたシステムの結果として、会社の出張ではよくあることですが、データの重複は避けられません。

たとえば、代理店を通じて旅行を予約し、同時にクレジット カード フィードに表示することができます。 これらのシステムを組み合わせて合計旅行費用を計算する必要があり、重複した記録が残ります。

解決策: データ プロバイダーが、重複レコードを識別するデータ重複排除ツールを伴う適切なデータ検証プロセスを備えていることを確認してください。 これは、会社情報を整理し、同じではないかもしれないがいくつかの類似点を共有しているレコードを検出するのに役立ちます。

各データ ソース サプライヤーは同じ情報を異なる方法で書き込むため、データ重複排除ツールが同様のデータポイントを識別し、重複排除のためにフラグを立てることができるようにする必要があります。

5.不完全なデータ

データが手動でキャプチャされた場合、不完全なフィールドが発生する可能性があります。 上で述べたように、データ分析はそこに入るデータと同じくらい良いものです. これは、データが人的ミスに対して脆弱であることを示しています。

解決策: 解決策は、より優れたデータ プロセスを実装することです。 したがって、役割と期待を定義し、基準やタイムラインなどを定義する必要があります。定義されたプロセスを使用して、データ エラーを防止し、識別し、より効率的に処理することが容易になります。

6.熟練していないリソース

すぐに雇用できる有資格のデータ管理専門家が深刻に不足しています。

これらの訓練を受けた専門家は、厳格なデータ保護と管理を維持しなければならない企業にとって不可欠であるため、通常はより多くの報酬を受け取ります。

解決策: 新しいテクノロジーを扱う企業にとって、初級レベルの従業員のトレーニングには費用がかかります。 したがって、企業は、必要なスキル セットを取得した後も、これらの従業員を適切に維持する必要があります。

もっと簡単に言いましょう。 データ管理主導型の企業にとって、熟練した人材である金融サービス向けのテクノロジーとは何ですか。

データ主導の洞察を生み出すために、企業は機械学習や人工知能などの認知技術を含む自動化にますます依存しています。

7.データセキュリティ

データは、広範な調査とリソースの展開の後に収集される非常に重要な資産です。 これには、会社だけでなく個人にもさまざまな形で損害を与える可能性のある機密情報が含まれています。 データの保存方法と処理方法によっては、データ管理でセキュリティ上の問題が発生する場合があります。

解決策:最先端のテクノロジーを使用してデータを適切に保護し、このデータにアクセスできる方法とアクセス者を理解することで、データ侵害を回避できます。

8.データ分析

最後になりましたが、重要な問題はデータ分析であり、データ管理の課題を克服することができました。

データの品質が優れていても、その生の形式の用途は限られています。 テクノロジーは膨大な量のデータの分析に役立ちますが、ツールを正しく実行したり、データを論理的に抽出したりするなど、多くの課題が残っています。

解決策:いくつかの高度なツールを使用して、データをインポートし、一時的に操作して、特定のパラメーターに基づいて分析できるようにすることができます。