数据管理的 8 个挑战以及如何解决它们

对于全球企业管理日常运营和制定业务决策而言，数据的使用变得越来越重要。

数据管理在帮助我们进行通信、自动化和信息化的同时，也创造了越来越复杂的数据环境。

在如此庞大的代表中管理整个企业变得越来越困难。 当分布在多个位置和业务平台上时更是如此。

在这篇文章中，我们将着眼于数据管理中最常见的挑战，并为每一个挑战提供解决方案！

1.同步系统

数据驱动型组织面临的最常见问题是保持不同系统同步。

要使商业智能发挥作用，其数据必须是高质量的。 这意味着将数据一致、及时且可预测地输入系统非常重要。

例如，如果您在月初拉报告，但只有一半的数据传播，您的报告将是不正确的。

解决方案：为了轻松解决这个问题，实现实时数据流。 换句话说，不是每天都请求数据，而是立即将数据拉入。 对于大多数数据管理系统来说，这是一个非常标准和自动化的过程。

2.海量数据存储

这是企业面临的最重要的问题之一。

大公司可能有几十个业务解决方案，每个都有自己的数据存储库，如 CRM、数据库、ERP 等。但是拥有如此大的数据存储，评估和处理它必须克服相当大的障碍。

当数据位于不同的脏系统中时，在通用数据平台上查找和集成数据很难加快数据驱动的决策。

解决方案：组织的首要任务应该是通过消除数据孤岛并连接来自用户、产品和供应商的数据，为其数据创建单一的真实来源。

3.无用数据

如果利益相关者无法有效地访问和使用数据，即使是最好的数据管理系统也无济于事。

除非一个干净透明的仪表板回答适当的问题并向正确的个人提供相关的见解，否则数据将毫无用处。

解决方案：对于这个问题，我们有一些解决方案。

第一步是确保您拥有正确的仪表板工具。 这些工具向将在用户友好的环境中使用数据、查询和分析的个人提供可视化报告。

除此之外，您还应该考虑为您的数据管理平台提供培训和支持。 参与商业智能流程的人员应接受培训，并为查询和故障排除提供简单、可靠的帮助。

4.数据重复

由于在商务旅行中常见的多个孤立系统，重复数据是不可避免的。

例如：旅行可以通过代理预订，同时出现在信用卡提要中。 这些系统需要结合起来计算总行程成本——给我们留下重复的记录。

解决方案：确保您的数据提供者具有适当的数据验证流程，并附有可识别重复记录的重复数据删除工具。 这将帮助您组织公司信息并检测可能不相同但有一些相似之处的记录。

由于每个数据源供应商写入相同信息的方式不同，因此您需要确保您的重复数据删除工具能够识别相似的数据点并将它们标记为重复数据删除。

5.资料不全

如果手动捕获数据，可能会出现不完整的字段。 正如我们上面提到的，数据分析仅与进入其中的数据一样好。 这表明数据容易受到人为错误的影响。

解决方案：解决方案是实施更好的数据处理； 因此，必须定义角色和期望，命名标准或时间表等。通过定义的流程更容易防止数据错误、识别错误并更有效地处理它们。

6.非技术资源

可立即雇用的合格数据管理专业人员严重短缺。

这些训练有素的专家通常获得更高的报酬，因为他们在任何必须保持​​严格的数据保护和管理的公司中都是必不可少的。

解决方案：对于使用新技术的公司而言，培训入门级员工的成本会很高。 因此，企业在获得所需技能后，必须做好留住这些员工的工作。

让我们更简单地说。 什么是金融服务技术，是数据管理驱动型公司的技术人员。

为了产生数据驱动的洞察力，企业越来越依赖自动化，其中包括机器学习和人工智能等认知技术。

7.数据安全

数据是经过广泛研究和资源部署后收集的非常重要的资产。 它包含可能以多种方式伤害公司和个人的敏感信息。 根据数据的存储和处理方式，您可能会遇到数据管理的安全问题。

解决方案：通过使用尖端技术正确保护您的数据并了解如何以及由谁访问这些数据，您将能够避免数据泄露。

8.数据分析

最后但并非最不重要的问题是数据分析，我们已经成功应对数据管理挑战。

即使数据质量很好，其原始形式的用途也有限。 技术有助于分析大量数据，但仍然存在许多挑战，例如正确运行工具、逻辑提取数据等。

解决方案：您可以使用一些高级工具来帮助您导入数据并临时对其进行操作，以便您可以根据给定的参数对其进行分析。