Should You Consider A Unified Data Model? - DATAVERSITY

Neuauflage von Plato

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Ein einheitliches Datenmodell ermöglicht es Unternehmen, fundiertere Entscheidungen zu treffen. Wie? Indem wir Unternehmen einen umfassenderen Überblick über die von ihnen verwendeten Datenquellen bieten, wodurch es einfacher wird, die Erfahrungen ihrer Kunden zu verstehen.

Ein einzelnes, miteinander verbundenes Netzwerk, das mit einer einzigen Informationsquelle verbunden ist, ermöglicht Unternehmen eine effizientere, genauere und umfassendere Analyse ihrer Benutzerleistung. In Anbetracht der Tatsache, dass Unternehmen (Stand 2019) im Durchschnitt mit Daten arbeiten, die von uns stammen mehr als 400 Quellen, ist es wichtiger denn je, dieses einzigartige Netzwerk mit einer einzigen Quelle der Wahrheit zu verbinden.

Sollte Ihr Unternehmen also die Verwendung eines einheitlichen Datenmodells in Betracht ziehen? Vielleicht ja – sprechen wir darüber, wie einheitliche Datenmodelle Ihnen zuverlässigere Erkenntnisse liefern können, damit Ihr Unternehmen schneller wächst. Wir gehen auch auf einige der Herausforderungen ein, die dieses Modell mit sich bringt, um Ihnen dabei zu helfen, festzustellen, ob die Verwendung eines solchen Modells mit Ihren Geschäftszielen und -plänen übereinstimmt.

Einheitliche Datenmodelle: Was sind sie und warum sind sie wichtig?

Unified Data Models (UDMs) zentralisieren Daten von Heterogene Datenquellen (denken Sie an CRMs, ERPs oder BI-Tools) dank eines einzigen Zugangspunkts. Alle diese Daten werden in einem Data Warehouse gespeichert, sodass die Datenteams eines Unternehmens alle diese zentralisierten Daten analysieren können, um KI/ML-basierte Lernalgorithmen zu entwickeln.

Sie können sich ein UDM als ein Datenbankschema vorstellen; UDMs nutzen die Integrationsidentifikation, um an verschiedenen Orten gespeicherte Daten zu entclustern. Nach dieser Auflösung werden alle Daten aus diesen unterschiedlichen Quellen in einem einzigen Data Warehouse gespeichert.

Das Wichtigste an UDMs ist, dass sie Ermöglichen Sie Organisationen, alle Datenpunkte anzuzeigen Sie sammeln, was bedeutet, dass sie auch die gesamte Geschichte sehen können, die ihre Daten erzählen. In Ermangelung einer umfassenden Datenerzählung müssen sich Unternehmen mit vielen Silos auseinandersetzen, in denen potenziell unvollständige Daten gespeichert sind.

Wenn Sie dies lesen, wissen Sie wahrscheinlich, wie mühsam es sein kann, mehrere Datensilos zu durchforsten, und Sie werden wahrscheinlich nicht überrascht sein, zu erfahren, dass Unternehmen, die manuelle Prozesse für ihre Standardarbeitsabläufe verwenden, durchschnittlich XNUMX Millionen US-Dollar ausgeben 19 % ihrer Arbeitswoche sind auf der Suche für Daten. Mit einheitlichen Daten erhalten Unternehmen jedoch Daten, die sowohl verwertbar als auch genau sind.

Berücksichtigen Sie vor dem Erstellen eines einheitlichen Datenmodells diese drei Dinge

Bevor Sie Ihr erstes einheitliches Datenmodell erstellen, müssen Sie drei wichtige Dinge bedenken. Als Erstes sollten Sie darüber nachdenken, welche Datenziele Sie speziell für Ihr Unternehmen verfolgen und wie Sie Ihre Daten erfassen und darüber berichten möchten. Ihre einheitlichen Daten sind nur so wertvoll wie die Spezifität Ihrer datenbezogenen Ziele. Dies ist auch ein guter Zeitpunkt, darüber nachzudenken, wie Sie Ihre Geschäftsbereiche am besten koordinieren können Vereinheitlichen Sie Ihre Datenprozesse.

Zweitens sollten Sie überlegen, welche Ihrer Datenplattformen und -quellen derzeit verwendet werden. Wenn Sie wissen, welche Plattformen und Quellen verwendet werden, können Sie die Kompatibilität Ihrer Datenquellen nachvollziehen und bestimmen, welche Sie konvertieren müssen.

Zu guter Letzt müssen Sie herausfinden, wer auf Ihre Daten zugreifen wird und welche Datenplattformen diese nutzen werden. Es wird Ihnen viel leichter fallen, herauszufinden, welches UDM für Ihr Unternehmen am besten geeignet ist, wenn Sie verschiedene Gemeinsamkeiten zwischen Ihren Datenteams identifizieren können.

Damit Ihr einheitliches Datenmodell für Sie funktioniert

Die Erstellung Ihres einheitlichen Datenmodells muss nicht kompliziert sein, erfordert jedoch die Befolgung einiger wichtiger Schritte. Sie müssen sicherstellen, dass Sie Ihre Daten extrahieren und auf derselben Plattform importieren können, auf der Ihre anderen Daten gespeichert werden. Denken Sie daran, dass es einfacher ist, Ihr zu extrahieren strukturierte im Vergleich zu Ihren unstrukturierten Daten – Sie können beispielsweise eine CRM-Datenbank leichter extrahieren und importieren als MP3-Dateien oder Dokumente.

Bedenken Sie außerdem, dass das Importieren und Verbinden unterschiedlicher Datensätze schwierig sein kann, wenn sie nicht kompatibel sind. Um diese Herausforderung zu meistern, müssen Sie Ihre Daten so konvertieren, dass sie an Ihrem einzigen Speicherort lesbar werden. Die Daten, die Sie auf Ihrer zentralen Plattform speichern, müssen lesbar sein, damit Ihre Datenteams sie analysieren und darüber berichten können.

Welche Herausforderungen stellen UDMs dar?

Da UDMs verschiedene Datensätze aggregieren, die an verschiedenen Orten gespeichert sind, ist es nicht ungewöhnlich, auf Datenplattformen zu stoßen, die nicht kompatibel sind und sich daher nicht wie beabsichtigt verhalten. Um dieses Problem der Inkompatibilität zu lösen, müssen Sie sicherstellen, dass Sie regelmäßig sind Bereinigen Ihrer Daten um zu verhindern, dass Ihre Data Warehouses zu unorganisiert werden. Es stimmt zwar, dass Ihnen durch die Investition in eine regelmäßige Datenbereinigung einige zusätzliche Wartungskosten entstehen, auf lange Sicht wird sich diese jedoch mehr als lohnen.

Wie Sie wahrscheinlich inzwischen herausgefunden haben, gibt es zahlreiche Vorteile, die Unternehmen genießen können, wenn sie ihre Daten an einem einzigen Speicherort vereinheitlichen. Ganz gleich, ob es um eine höhere Effizienz oder einen besseren Zugriff auf Daten geht: UDMs ermöglichen Ihrem Unternehmen, mit skalierbaren Lösungen und Virtualisierung auf hoher Ebene zu arbeiten.

Darüber hinaus können Unternehmen dank UDMs zusehen, wie ihre Datenteams produktiver werden, ihr Datenanalyseprozess weniger Kosten verursacht und von der fortschrittlichen prädiktiven Datenmodellierung profitiert. Am Ende des Tages und im Guten wie im Schlechten Daten ist Währung in unserer modernen hypervernetzten Welt; Die Fähigkeit, Ihre Daten zu optimieren und vorherzusagen, ist sehr begehrt, und das zu Recht. Durch die Bewältigung der Herausforderungen, die UDMs potenziell mit sich bringen können, kann Ihr Unternehmen auch ineffektive Datenpraktiken überwinden.

Zusammenfassung

Dank der unzähligen Datenquellen, die uns heutzutage zur Verfügung stehen, erfreuen sich Unternehmen bisher nicht gekannter Wachstumsraten. Es steht außer Frage, dass Daten – und zwar viele davon – Unternehmen stärken und ihnen bessere Einblicke in das Verhalten ihrer Kunden verschaffen können.

Sicher ist jedoch auch, dass suboptimales und ineffektives Datenmanagement enttäuschende Ergebnisse liefert, die sowohl teuer als auch fragmentiert sind. Für Unternehmen ist es nicht mehr ausreichend (oder machbar), unterschiedliche Datenmodelle zu hosten und gleichzeitig zu versuchen, sie zu pflegen und zu aktualisieren.

Glücklicherweise ermöglichen Ihnen UDMs, unterschiedliche Datenquellen anzufordern und Daten von unzähligen Plattformen aufzunehmen, um einen umfassenderen Überblick über die von Ihnen verwendeten Daten zu erhalten und Ihre mehreren Systemsuiten zu verbinden.