Bør du overveje en samlet datamodel? - DATAVERSITET

Genudgivet af Platon

Abonnenter: 0

En samlet datamodel giver virksomheder mulighed for at træffe bedre informerede beslutninger. Hvordan? Ved at give organisationer et mere omfattende overblik over de datakilder, de bruger, hvilket gør det nemmere at forstå deres kunders oplevelser.

Et enestående, indbyrdes forbundne netværk, der er forbundet med én kilde til sandhed, giver organisationer en mere effektiv, nøjagtig og omfattende analyse af deres brugerydelse. I betragtning af, at fra og med 2019 arbejder virksomheder i gennemsnit med data, der kommer fra mere end 400 kilder, at have det enestående netværk forbundet til en enkelt kilde til sandhed er vigtigere end nogensinde.

Så bør din organisation overveje at bruge en samlet datamodel? Måske det – lad os tale om, hvordan forenede datamodeller kan give dig mere pålidelig indsigt, så din organisation vokser hurtigere. Vi vil også dække nogle af de udfordringer, som denne model præsenterer for at hjælpe dig med at afgøre, om brugen af en er i overensstemmelse med dine forretningsmål og plan.

Forenede datamodeller: Hvad er de, og hvorfor er de vigtige?

Unified data models (UDM'er) centraliserer data fra heterogene datakilder (tænk CRM'er, ERP'er eller BI-værktøjer) takket være et enkelt adgangspunkt. Alle disse data bliver gemt i ét datavarehus, som lader en virksomheds datateam analysere alle de centraliserede data for at komme med AI/ML-baserede læringsalgoritmer.

Du kan tænke på en UDM som et databaseskema; UDM'er bruger integrationsidentifikation til at deklynge data, der er lagret forskellige steder. Efter denne de-klynger opstår, bliver alle data fra disse forskellige kilder gemt i et enkelt datavarehus.

Det vigtigste ved UDM'er er, at de tillade organisationer at se alle datapunkter de indsamler, hvilket betyder, at de også kan se den komplette fortælling, deres data fortæller. I mangel af en omfattende datafortælling er organisationer overladt til at håndtere masser af siloer, der lagrer potentielt ufuldstændige data.

Hvis du læser dette, ved du sikkert, hvor stor en smerte det kan være at gennemsøge flere datasiloer, og du er sikkert ikke overrasket over at erfare, at virksomheder, der bruger manuelle processer til deres standarddriftsprocedurer, i gennemsnit bruger ca. 19 % af deres arbejdsuge søger for data. Med samlet data får organisationer dog data, der er både handlingsrettede og nøjagtige.

Inden du opretter en samlet datamodel, skal du overveje disse tre ting

Der er tre store ting at overveje, før du opretter din første forenede datamodel. Den første ting at tænke på er de datamål, du har, der er specifikke for din virksomhed, samt de måder, du ønsker at indsamle og rapportere om dine data. Dine samlede data er kun så værdifulde som specificiteten af dine datarelaterede mål. Dette er også et godt tidspunkt at begynde at tænke over, hvordan du bedst koordinerer dine forretningsenheder til ensrette dine dataprocesser.

For det andet skal du overveje, hvilke af dine dataplatforme og kilder, der bruges i øjeblikket. Ved at vide, hvilke platforme og kilder der er i brug, vil du være i stand til at forstå kompatibiliteten af dine datakilder og bestemme, hvilke du skal konvertere.

Sidst, men ikke mindst, skal du finde ud af, hvem der skal få adgang til dine data og de dataplatforme, de skal bruge. Du vil have meget nemmere ved at finde ud af, hvilken UDM der er bedst for din virksomhed, hvis du kan identificere forskellige ting til fælles blandt dine datateams.

Få din Unified Data Model til at fungere for dig

At lave din forenede datamodel behøver ikke at være kompliceret, men det kræver, at du følger et par vigtige trin. Du skal sikre dig, at du kan udtrække og importere dine data til den samme platform, som dine andre data vil blive gemt på. Husk, at det bliver nemmere at udtrække din strukturerede versus dine ustrukturerede data – du vil have lettere ved at udpakke og importere en CRM-database, for eksempel end MP3-filer eller dokumenter.

Husk også, at det kan være svært at importere og forbinde forskellige datasæt, hvis de er inkompatible. For at overvinde denne udfordring skal du konvertere dine data, så de bliver læsbare på din enkelt lagerplads. De data, du gemmer på din centrale platform, skal være læsbare, så dine datateams kan analysere og rapportere om dem.

Hvilke udfordringer præsenterer UDM'er?

Fordi UDM'er samler forskellige sæt data, der er gemt forskellige steder, er det ikke ualmindeligt at støde ind i dataplatforme, der ikke er kompatible og derfor ikke opfører sig efter hensigten. For at overvinde dette problem med inkompatibilitet skal du sørge for, at du er regelmæssigt rense dine data for at forhindre, at dine datavarehuse bliver for uorganiserede. Selvom det er rigtigt, at du vil pådrage dig nogle ekstra vedligeholdelsesomkostninger ved at investere i regelmæssig datarensning, vil det vise sig at være mere end umagen værd i det lange løb.

Som du sandsynligvis har forstået nu, er der masser af fordele, som organisationer kan nyde, når de samler deres data på en enkelt lagerplacering. Uanset om det er forbedret effektivitet eller bedre adgang til data, giver UDM'er din organisation mulighed for at arbejde med skalerbare løsninger og virtualisering på højt niveau.

Hvad mere er, er, at organisationer kan se deres datateams blive mere produktive takket være UDM'er, og deres proces med dataanalyse vil medføre færre omkostninger og drage fordel af avanceret forudsigelig datamodellering. I slutningen af dagen, og på godt og ondt, data er valuta i vores moderne hyperforbundne verden; magten til at optimere og forudsige dine data er meget eftertragtet, og det med rette. Ved at overvinde de udfordringer, som UDM'er potentielt kan give, kan din organisation også overvinde ineffektiv datapraksis.

Konklusion

Takket være de endeløse datapunkter, der er tilgængelige for os i disse dage, nyder organisationer vækstrater, som hidtil ikke er set. Der er ingen tvivl om, at data – og mange af dem – kan styrke virksomheder og give dem større indsigt i, hvordan deres kunder opfører sig.

Hvad der dog også er sikkert, er, at suboptimal og ineffektiv Data Management leverer undervældende resultater, der er både dyre og ødelagte. Det er ikke længere nok (eller gennemførligt) for organisationer at være vært for forskellige datamodeller, mens de også forsøger at vedligeholde og opdatere dem.

Heldigvis gør UDM'er det muligt for dig at anmode om forskellige datakilder og indtage data fra utallige platforme for at få et mere omfattende overblik over de data, du bruger, og forbinde dine flere systempakker.