데이터 관리의 8가지 과제와 해결 방법

데이터 사용은 전 세계 기업이 일상적인 운영을 관리하고 비즈니스 결정을 내리는 데 점점 더 중요해지고 있습니다.

데이터 관리 는 통신, 자동화 및 정보에 도움이 되었지만 동시에 점점 더 복잡한 데이터 환경 을 만들었습니다 .

기업 전체에서 이러한 대규모 대표를 관리하는 것이 점점 더 어려워지고 있습니다. 여러 위치와 비즈니스 플랫폼에 분산되어 있는 경우에는 더욱 그렇습니다.

이 게시물에서는 데이터 관리의 가장 일반적인 문제를 살펴보고 각각에 대한 솔루션을 제공합니다 !

1.동기화 시스템

데이터 기반 조직 이 직면 하는 가장 일반적인 문제 는 서로 다른 시스템을 동기화 상태로 유지하는 것입니다.

비즈니스 인텔리전스가 유용하려면 해당 데이터의 품질이 높아야 합니다. 이는 데이터를 일관되고 시기 적절하며 예측 가능하게 시스템에 입력하는 것이 중요하다는 것을 의미합니다.

예를 들어 , 월초에 보고서를 가져왔지만 데이터의 절반만 퍼진 경우 보고서가 올바르지 않습니다.

솔루션 : 이 문제를 쉽게 해결하려면 실시간 데이터 스트리밍 을 구현 하십시오. 즉, 매일 데이터를 요청하는 대신 데이터를 즉시 가져옵니다. 이것은 대부분의 데이터 관리 시스템에서 꽤 표준적이고 자동화된 절차입니다.

2. 대용량 데이터 저장

이것은 기업이 직면 한 가장 중요한 문제 중 하나입니다.

대기업에는 CRM, 데이터베이스, ERP 등과 같은 데이터 저장소가 있는 수십 개의 비즈니스 솔루션이 있을 수 있습니다. 그러나 이러한 빅 데이터 저장소 가 있으면 평가하고 처리하기 위해 극복해야 하는 상당한 장애물이 있습니다.

데이터가 서로 다른 오염된 시스템에 있는 경우 범용 데이터 플랫폼에서 데이터를 찾아 통합하는 것은 데이터 기반 의사 결정을 가속화하기 어렵습니다.

솔루션: 조직의 최우선 순위는 데이터 사일로를 제거하고 사용자, 제품 및 공급업체의 데이터를 연결하여 데이터에 대한 단일 정보 소스를 만드는 것입니다 .

3.유용하지 않은 데이터

이해 관계자 가 데이터에 액세스하고 생산적으로 사용할 수 없다면 최고의 데이터 관리 시스템도 회사에 도움이 되지 않습니다.

깨끗하고 투명한 대시보드 가 ​​적절한 질문에 답하고 적절한 개인에게 관련 통찰력을 제공 하지 않는 한 데이터는 쓸모가 없습니다.

솔루션 : 이 문제에 대한 몇 가지 솔루션이 있습니다.

첫 번째 단계는 올바른 대시보드 도구 가 있는지 확인하는 것 입니다. 이러한 도구는 사용자 친화적인 환경에서 데이터와 쿼리 및 분석을 사용할 개인에게 시각적 보고서를 제공합니다.

그 외에도 데이터 관리 플랫폼 에 대한 교육 및 지원 제공을 고려해야 합니다. 비즈니스 인텔리전스 프로세스와 관련된 직원은 교육을 받아야 하며 문의 및 문제 해결에 대한 지원에 간단하고 신뢰할 수 있는 액세스 권한을 부여해야 합니다.

4. 데이터 복제

기업 출장에서 흔히 볼 수 있는 다중 사일로 시스템으로 인해 데이터 중복은 불가피 합니다.

예를 들어 여행은 여행사를 통해 예약할 수 있으며 동시에 신용 카드 피드에 나타날 수 있습니다. 이러한 시스템은 총 여행 비용에 대해 결합되어야 하므로 중복 기록이 남게 됩니다.

솔루션 : 데이터 제공자가 중복 레코드를 식별하는 데이터 중복 제거 도구 와 함께 적절한 데이터 검증 프로세스를 갖고 있는지 확인하십시오 . 이렇게 하면 회사 정보를 구성 하고 동일하지 않을 수 있지만 일부 유사성을 공유하는 레코드를 감지하는 데 도움이 됩니다.

각 데이터 소스 공급업체는 동일한 정보를 다르게 작성하기 때문에 데이터 중복 제거 도구가 유사한 데이터 포인트를 식별하고 중복 제거를 위해 플래그를 지정할 수 있는지 확인해야 합니다.

5.불완전한 데이터

데이터를 수동으로 캡처하는 경우 불완전한 필드 가 발생할 수 있습니다. 위에서 언급했듯이 데이터 분석은 해당 데이터에 들어가는 데이터만큼만 좋습니다. 이것은 데이터가 사람의 실수에 취약 하다는 것을 나타냅니다 .

솔루션 : 솔루션은 더 나은 데이터 프로세스를 구현하는 것입니다 . 따라서 역할과 기대치를 정의하고 표준 또는 일정을 지정하는 등의 작업을 수행해야 합니다. 정의된 프로세스를 통해 데이터 오류를 방지 하고 식별하며 보다 효율적으로 처리하는 것이 더 쉬울 것 입니다.

6. 비숙련 자원

즉시 고용할 수 있는 자격을 갖춘 데이터 관리 전문가 가 심각하게 부족 합니다.

이러한 훈련된 전문가는 엄격한 데이터 보호 및 관리 를 유지해야 하는 모든 회사에서 필수적이기 때문에 일반적으로 더 많은 급여를 받습니다.

솔루션 : 신입사원 교육은 신기술로 작업하는 회사에 비용이 많이 듭니다. 따라서 기업은 필요한 기술을 습득한 후 이러한 직원을 잘 유지 해야 합니다.

좀 더 간단하게 말해보자. 데이터 관리 중심의 기업에 숙련된 인력이 되는 금융 서비스 기술 이란?

데이터 기반 통찰력을 생성하기 위해 기업은 기계 학습 및 인공 지능과 같은 인지 기술을 포함하는 자동화에 점점 더 의존하고 있습니다 .

7.데이터 보안

데이터는 광범위한 연구 및 리소스 배포 후에 수집되는 매우 중요한 자산입니다. 여기에는 여러 가지 방법으로 회사와 개인에게 피해를 줄 수 있는 민감한 정보 가 포함되어 있습니다. 데이터의 저장 및 처리 방식에 따라 데이터 관리에 보안상의 어려움이 있을 수 있습니다.

솔루션: 최첨단 기술을 사용하여 데이터를 적절하게 보호하고 이 데이터에 액세스할 수 있는 방법과 사람을 이해하면 데이터 침해를 피할 수 있습니다.

8.데이터 분석

마지막으로 중요한 문제는 데이터 분석 이며 우리는 데이터 관리 문제를 해결했습니다.

데이터의 품질이 우수하더라도 원시 형식은 제한적으로 사용됩니다. 기술은 방대한 양의 데이터를 분석하는 데 도움이 되지만 도구를 올바르게 실행하고 논리적으로 데이터를 추출하는 등 많은 과제가 남아 있습니다.

솔루션: 여러 고급 도구 를 사용하여 데이터를 가져오고 임시로 조작하여 주어진 매개변수를 기반으로 분석할 수 있습니다.