8 wyzwań związanych z zarządzaniem danymi i jak je naprawić

Wykorzystywanie danych staje się coraz ważniejsze dla firm na całym świecie, aby zarządzać ich codziennymi operacjami i podejmować decyzje biznesowe.

Chociaż zarządzanie danymi pomogło nam w komunikacji, automatyzacji i informowaniu, jednocześnie stworzyło coraz bardziej złożone środowisko danych .

Coraz trudniej jest nim zarządzać w całym przedsiębiorstwie przy tak dużej reprezentacji. Tym bardziej, gdy są rozmieszczone w wielu lokalizacjach i platformach biznesowych.

W tym poście przyjrzymy się najczęstszym wyzwaniom związanym z zarządzaniem danymi i zaproponujemy rozwiązanie dla każdego z nich !

1. Systemy synchronizacji

Najczęstszym problemem , z jakim borykają się organizacje oparte na danych, jest synchronizacja różnych systemów.

Aby analiza biznesowa była użyteczna, jej dane muszą być wysokiej jakości. Oznacza to, że ważne jest konsekwentne, terminowe i przewidywalne wprowadzanie danych do systemu.

Na przykład , jeśli wyciągniesz raport na początku miesiąca, ale tylko połowa danych się rozprzestrzeniła, raport będzie nieprawidłowy.

Rozwiązanie : Aby łatwo rozwiązać ten problem, zaimplementuj przesyłanie strumieniowe danych w czasie rzeczywistym . Innymi słowy, zamiast codziennie żądać danych, dane zostaną pobrane natychmiast. Jest to dość standardowa i zautomatyzowana procedura dla większości systemów zarządzania danymi.

2. Ogromne przechowywanie danych

To jeden z najważniejszych problemów , z jakimi borykają się firmy.

Duże firmy mogą mieć dziesiątki rozwiązań biznesowych, każde z własnym repozytorium danych, takie jak CRM, bazy danych, ERP itp. Jednak mając tak duże przechowywanie danych , istnieje poważna przeszkoda, którą należy pokonać, aby ją ocenić i obsłużyć.

Gdy dane znajdują się w różnych zabrudzonych systemach, znalezienie i zintegrowanie ich na uniwersalnej platformie danych jest trudne, aby przyspieszyć decyzje oparte na danych.

Rozwiązanie: Podstawowym priorytetem organizacji powinno być stworzenie jednego źródła prawdy dla swoich danych poprzez eliminację silosów danych i łączenie danych od użytkowników, produktów i dostawców.

3. Nieprzydatne dane

Nawet najlepsze systemy zarządzania danymi nie pomogą firmie, jeśli interesariusze nie będą mieli dostępu do danych i nie będą mogli produktywnie ich używać.

Jeśli przejrzysty i przejrzysty pulpit nawigacyjny nie odpowie na odpowiednie pytania i nie zaoferuje odpowiednich informacji właściwym osobom, dane będą bezużyteczne.

Rozwiązanie : Mamy kilka rozwiązań tego problemu.

Pierwszym krokiem jest upewnienie się, że masz odpowiednie narzędzia do pulpitu nawigacyjnego . Narzędzia te dostarczają wizualne raporty osobom, które będą korzystać z danych, zapytań i analiz w przyjaznym dla użytkownika środowisku.

Poza tym powinieneś również rozważyć zapewnienie szkoleń i wsparcia dla swojej platformy do zarządzania danymi . Personel zaangażowany w proces analizy biznesowej powinien być przeszkolony i mieć prosty, niezawodny dostęp do pomocy w zapytaniach i rozwiązywaniu problemów.

4. Powielanie danych

W wyniku wielu systemów silosowych, często spotykanych w podróżach służbowych, powielanie danych jest nieuniknione .

Na przykład: wycieczki można rezerwować za pośrednictwem agencji i jednocześnie pojawiać się na karcie kredytowej. Te systemy muszą być połączone, aby uzyskać całkowity koszt podróży – pozostawiając nam zduplikowany rekord.

Rozwiązanie : upewnij się, że dostawca danych stosuje odpowiednie procesy weryfikacji danych, którym towarzyszą narzędzia do deduplikacji danych, które identyfikują zduplikowane rekordy. Pomoże to uporządkować informacje o firmie i wykryć rekordy, które mogą nie być takie same, ale mają pewne podobieństwa.

Ponieważ każdy dostawca źródła danych zapisuje te same informacje w inny sposób, należy upewnić się, że narzędzie do deduplikacji danych może identyfikować podobne punkty danych i oznaczać je jako przeznaczone do deduplikacji.

5.Niekompletne dane

Jeśli dane są przechwytywane ręcznie, mogą wystąpić niekompletne pola . Jak wspomnieliśmy powyżej, analizy danych są tak dobre, jak dane, które do nich trafiają. Oznacza to, że dane są podatne na błędy ludzkie .

Rozwiązanie : Rozwiązaniem jest wdrożenie lepszych procesów przetwarzania danych ; w związku z tym należy zdefiniować role i oczekiwania, nazywając standardy lub terminy itp. Łatwiej będzie zapobiegać błędom w danych , identyfikować je i sprawniej obsługiwać je dzięki zdefiniowanym procesom.

6. Niewykwalifikowane zasoby

Istnieje poważny niedobór wykwalifikowanych specjalistów ds. zarządzania danymi, dostępnych do natychmiastowego zatrudnienia.

Ci wyszkoleni eksperci zazwyczaj otrzymują wyższe wynagrodzenie, ponieważ są niezbędni w każdej firmie, która musi zachować ścisłą ochronę danych i zarządzanie nimi.

Rozwiązanie : Szkolenie pracowników na poziomie podstawowym będzie kosztowne dla firmy, która pracuje z nową technologią. Dlatego firmy muszą wykonywać dobrą robotę, utrzymując tych pracowników po zdobyciu wymaganego zestawu umiejętności.

Ujmijmy to prościej. Czym jest technologia dla usług finansowych , czyli wykwalifikowany personel dla firmy opartej na zarządzaniu danymi.

Aby generować analizy oparte na danych, firmy coraz częściej opierają się na automatyzacji, która obejmuje technologie kognitywne, takie jak uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja .

7. Bezpieczeństwo danych

Dane są bardzo ważnym zasobem, który jest gromadzony po szeroko zakrojonych badaniach i wykorzystaniu zasobów. Zawiera poufne informacje , które mogą na wiele sposobów zaszkodzić firmie, a także osobom fizycznym. W zależności od tego, jak dane są przechowywane i obsługiwane, możesz napotkać problemy z bezpieczeństwem podczas zarządzania danymi.

Rozwiązanie: Dzięki odpowiedniemu zabezpieczeniu danych przy użyciu najnowocześniejszych technologii oraz zrozumieniu, w jaki sposób i przez kogo można uzyskać dostęp do tych danych, będziesz w stanie uniknąć naruszeń danych.

8. Analiza danych

Ostatnią, ale nie najmniej ważną kwestią jest analiza danych i udało nam się sprostać wyzwaniom związanym z zarządzaniem danymi .

Nawet jeśli dane są doskonałej jakości, ich surowa forma ma ograniczone zastosowanie. Technologia jest pomocna w analizie ogromnych ilości danych, ale pozostaje wiele wyzwań, takich jak prawidłowe działanie narzędzia, logiczne wyodrębnianie danych i tak dalej.

Rozwiązanie: Możesz użyć kilku zaawansowanych narzędzi , które pomogą Ci importować dane i tymczasowo nimi manipulować, aby móc je analizować na podstawie podanych parametrów.