8 проблем управления данными и способы их решения

Использование данных становится все более важным для компаний во всем мире для управления их повседневными операциями и принятия бизнес-решений.

Хотя управление данными помогло нам с коммуникацией, автоматизацией и информацией, в то же время оно создало все более сложную среду данных .

При таком большом представительстве становится все труднее управлять им по всему предприятию. Тем более, когда они распределены по нескольким местам и бизнес-платформам.

В этом посте мы рассмотрим наиболее распространенные проблемы управления данными и предложим решение для каждой из них !

1.Системы синхронизации

Наиболее распространенная проблема , с которой сталкиваются организации, работающие с данными, — синхронизация различных систем.

Чтобы бизнес-аналитика была полезной, ее данные должны быть высокого качества. Это означает, что важно последовательно, своевременно и предсказуемо вводить данные в систему.

Например , если вы вытащили отчет в начале месяца, но распространилась только половина данных, ваш отчет будет неверным.

Решение . Чтобы легко решить эту проблему, внедрите потоковую передачу данных в реальном времени . Другими словами, вместо того, чтобы запрашивать данные каждый день, данные будут получены немедленно. Это довольно стандартная и автоматизированная процедура для большинства систем управления данными.

2. Огромное хранилище данных

Это одна из самых серьезных проблем , с которыми сталкиваются компании.

У крупных компаний могут быть десятки бизнес-решений, каждое со своим хранилищем данных, таким как CRM, базы данных, ERP и т. д. Но при наличии такого хранилища больших данных существует серьезное препятствие, которое необходимо преодолеть, чтобы оценить и справиться с ним.

Когда данные находятся в разных загрязнённых системах, найти и интегрировать их на универсальной платформе данных сложно, чтобы ускорить принятие решений на основе данных.

Решение. Первоочередной задачей организации должно быть создание единого источника достоверных данных путем устранения разрозненных хранилищ данных и объединения данных от пользователей, продуктов и поставщиков.

3. Неполезные данные

Даже самые лучшие системы управления данными не помогут компании, если заинтересованные стороны не смогут получить доступ к данным и продуктивно их использовать.

Если чистая и прозрачная информационная панель не ответит на соответствующие вопросы и не предложит соответствующую информацию нужным людям, данные будут бесполезны.

Решение : у нас есть несколько решений этой проблемы.

Первый шаг — убедиться, что у вас есть правильные инструменты панели мониторинга . Эти инструменты предоставляют визуальные отчеты лицам, которые будут использовать данные, запросы и анализ в удобной для пользователя среде.

Кроме того, вам также следует подумать об обучении и поддержке вашей платформы управления данными . Персонал, участвующий в процессе бизнес-анализа, должен быть обучен и иметь простой и надежный доступ к помощи для запросов и устранения неполадок.

4. Дублирование данных

В результате использования нескольких разрозненных систем, часто встречающихся в корпоративных поездках, дублирование данных неизбежно .

Например: поездки можно бронировать через агентство, и они одновременно появляются в ленте кредитных карт. Эти системы должны быть объединены для общей стоимости поездки, что оставляет нам дублирующую запись.

Решение . Убедитесь, что ваш поставщик данных имеет соответствующие процессы проверки данных, а также инструменты дедупликации данных, которые выявляют повторяющиеся записи. Это поможет вам упорядочить информацию о компании и обнаружить записи, которые могут не совпадать, но иметь некоторые сходства.

Поскольку каждый поставщик источника данных записывает одну и ту же информацию по-разному, вам необходимо убедиться, что ваш инструмент дедупликации данных может идентифицировать похожие точки данных и помечать их для дедупликации.

5. Неполные данные

Если данные вводятся вручную, могут появиться незаполненные поля . Как мы упоминали выше, анализ данных хорош настолько, насколько хороши данные, которые в него входят. Это указывает на то, что данные уязвимы для человеческих ошибок .

Решение : решение заключается в реализации более эффективных процессов обработки данных ; следовательно, необходимо определить роли и ожидания, назвать стандарты или временные рамки и т. д. Будет легче предотвращать ошибки данных , выявлять их и более эффективно обрабатывать их с помощью определенных процессов.

6. Неквалифицированные ресурсы

Существует серьезная нехватка квалифицированных специалистов по управлению данными, доступных для немедленного найма.

Этим обученным экспертам обычно платят больше, потому что они необходимы в любой компании, которая должна поддерживать строгую защиту данных и управление ими.

Решение : Обучение сотрудников начального уровня будет дорогостоящим для компании, работающей с новыми технологиями. Поэтому компании должны хорошо поработать над сохранением этих сотрудников после приобретения необходимого набора навыков.

Скажем проще. Что такое технология для финансовых услуг , которая является квалифицированным персоналом для компании, ориентированной на управление данными.

Чтобы генерировать идеи на основе данных, предприятия все чаще полагаются на автоматизацию, которая включает в себя когнитивные технологии, такие как машинное обучение и искусственный интеллект .

7. Безопасность данных

Данные — это очень важный актив, который собирается после обширных исследований и развертывания ресурсов. Он содержит конфиденциальную информацию , которая может нанести вред как компании, так и отдельным лицам. В зависимости от того, как данные хранятся и обрабатываются, вы можете столкнуться с проблемами безопасности при управлении данными.

Решение: правильно защитив свои данные с помощью передовых технологий и поняв, как и кто может получить доступ к этим данным, вы сможете избежать утечки данных.

8. Анализ данных

Последней, но не менее важной проблемой является анализ данных , и нам удалось справиться с проблемами управления данными .

Даже если данные высокого качества, их необработанная форма имеет ограниченное применение. Технологии полезны при анализе огромных объемов данных, но остается много проблем, таких как правильное использование инструмента, логическое извлечение данных и т. д.

Решение: вы можете использовать несколько дополнительных инструментов , которые помогут вам импортировать данные и временно управлять ими, чтобы вы могли анализировать их на основе заданных параметров.