數據管理的 8 個挑戰以及如何解決它們

對於全球企業管理日常運營和製定業務決策而言，數據的使用變得越來越重要。

數據管理在幫助我們進行通信、自動化和信息化的同時，也創造了越來越複雜的數據環境。

在如此龐大的代表中管理整個企業變得越來越困難。 當分佈在多個位置和業務平台上時更是如此。

在這篇文章中，我們將著眼於數據管理中最常見的挑戰，並為每一個挑戰提供解決方案！

1.同步系統

數據驅動型組織面臨的最常見問題是保持不同系統同步。

要使商業智能發揮作用，其數據必須是高質量的。 這意味著將數據一致、及時且可預測地輸入系統非常重要。

例如，如果您在月初拉報告，但只有一半的數據傳播，您的報告將是不正確的。

解決方案：為了輕鬆解決這個問題，實現實時數據流。 換句話說，不是每天都請求數據，而是立即將數據拉入。 對於大多數數據管理系統來說，這是一個非常標準和自動化的過程。

2.海量數據存儲

這是企業面臨的最重要的問題之一。

大公司可能有幾十個業務解決方案，每個都有自己的數據存儲庫，如 CRM、數據庫、ERP 等。但是擁有如此大的數據存儲，評估和處理它必須克服相當大的障礙。

當數據位於不同的髒系統中時，在通用數據平台上查找和集成數據很難加快數據驅動的決策。

解決方案：組織的首要任務應該是通過消除數據孤島並連接來自用戶、產品和供應商的數據，為其數據創建單一的真實來源。

3.無用數據

如果利益相關者無法有效地訪問和使用數據，即使是最好的數據管理系統也無濟於事。

除非一個乾淨透明的儀表板回答適當的問題並向正確的個人提供相關的見解，否則數據將毫無用處。

解決方案：對於這個問題，我們有一些解決方案。

第一步是確保您擁有正確的儀表板工具。 這些工具向將在用戶友好的環境中使用數據、查詢和分析的個人提供可視化報告。

除此之外，您還應該考慮為您的數據管理平台提供培訓和支持。 參與商業智能流程的人員應接受培訓，並為查詢和故障排除提供簡單、可靠的幫助。

4.數據重複

由於在商務旅行中常見的多個孤立系統，重複數據是不可避免的。

例如：旅行可以通過代理預訂，同時出現在信用卡提要中。 這些系統需要結合起來計算總行程成本——給我們留下重複的記錄。

解決方案：確保您的數據提供者俱有適當的數據驗證流程，並附有可識別重複記錄的重複數據刪除工具。 這將幫助您組織公司信息並檢測可能不相同但有一些相似之處的記錄。

由於每個數據源供應商寫入相同信息的方式不同，因此您需要確保您的重複數據刪除工具能夠識別相似的數據點並將它們標記為重複數據刪除。

5.資料不全

如果手動捕獲數據，可能會出現不完整的字段。 正如我們上面提到的，數據分析僅與進入其中的數據一樣好。 這表明數據容易受到人為錯誤的影響。

解決方案：解決方案是實施更好的數據處理； 因此，必須定義角色和期望，命名標准或時間表等。通過定義的流程更容易防止數據錯誤、識別錯誤並更有效地處理它們。

6.非技術資源

可立即僱用的合格數據管理專業人員嚴重短缺。

這些訓練有素的專家通常獲得更高的報酬，因為他們在任何必須保持嚴格的數據保護和管理的公司中都是必不可少的。

解決方案：對於使用新技術的公司而言，培訓入門級員工的成本會很高。 因此，企業在獲得所需技能後，必須做好留住這些員工的工作。

讓我們更簡單地說。 什麼是金融服務技術，是數據管理驅動型公司的技術人員。

為了產生數據驅動的洞察力，企業越來越依賴自動化，其中包括機器學習和人工智能等認知技術。

7.數據安全

數據是經過廣泛研究和資源部署後收集的非常重要的資產。 它包含可能以多種方式傷害公司和個人的敏感信息。 根據數據的存儲和處理方式，您可能會遇到數據管理的安全問題。

解決方案：通過使用尖端技術正確保護您的數據並了解如何以及由誰訪問這些數據，您將能夠避免數據洩露。

8.數據分析

最後但並非最不重要的問題是數據分析，我們已經成功應對數據管理挑戰。

即使數據質量很好，其原始形式的用途也有限。 技術有助於分析大量數據，但仍然存在許多挑戰，例如正確運行工具、邏輯提取數據等。

解決方案：您可以使用一些高級工具來幫助您導入數據並臨時對其進行操作，以便您可以根據給定的參數對其進行分析。