Kas peaksite kaaluma ühtset andmemudelit? - DATAVERSITY

Taasavaldanud Platon

järgijaid: 0

Ühtne andmemudel võimaldab ettevõtetel teha teadlikumaid otsuseid. Kuidas? Pakkudes organisatsioonidele põhjalikuma ülevaate nende kasutatavatest andmeallikatest, mis muudab klientide kogemuste mõistmise lihtsamaks.

Ainulaadne, omavahel seotud võrk, mis on ühendatud ühe tõeallikaga, annab organisatsioonidele tõhusama, täpsema ja põhjalikuma analüüsi kasutajate toimivuse kohta. Arvestades asjaolu, et 2019. aasta seisuga töötavad ettevõtted keskmiselt andmetega, mis pärinevad rohkem kui 400 allikast, on selle ainsuse võrgu ühendamine ühe tõeallikaga olulisem kui kunagi varem.

Niisiis, kas teie organisatsioon peaks kaaluma ühtse andmemudeli kasutamist? Võib-olla nii – räägime sellest, kuidas ühtsed andmemudelid annavad teile usaldusväärsema ülevaate, et teie organisatsioon kiiremini kasvaks. Samuti käsitleme mõningaid selle mudeli väljakutseid, mis aitavad teil kindlaks teha, kas mudeli kasutamine on kooskõlas teie ärieesmärkide ja -plaaniga.

Ühtsed andmemudelid: mis need on ja miks need on olulised?

Ühendatud andmemudelid (UDM-id) koondavad andmeid alates heterogeensed andmeallikad (mõelge CRM-idele, ERP-dele või BI-tööriistadele) tänu ühele pääsupunktile. Kõik need andmed salvestatakse ühte andmelattu, mis võimaldab ettevõtte andmemeeskondadel analüüsida kõiki neid tsentraliseeritud andmeid, et töötada välja AI/ML-põhised õppealgoritmid.

UDM-i võib pidada andmebaasiskeemiks; UDM-id kasutavad erinevatesse kohtadesse salvestatud andmete klastri eemaldamiseks integratsioonituvastust. Pärast seda deklastrimist salvestatakse kõik nendest erinevatest allikatest pärit andmed ühte andmelattu.

UDM-ide puhul on kõige olulisem see, et nad võimaldavad organisatsioonidel kõiki andmepunkte vaadata nad koguvad, mis tähendab, et nad saavad vaadata ka täielikku narratiivi, mida nende andmed räägivad. Põhjaliku andmesarratiivi puudumisel jäävad organisatsioonid tegelema paljude silodega, mis salvestavad potentsiaalselt mittetäielikke andmeid.

Kui te seda loete, siis ilmselt teate, kui valus võib olla mitme andmehoidla sõelumine, ja te ei ole ilmselt üllatunud, kui saate teada, et ettevõtted, kes kasutavad tavapäraste tööprotseduuride jaoks käsitsi protsesse, kulutavad keskmiselt 19% nende töönädalast otsib andmete jaoks. Ühtsete andmete abil saavad organisatsioonid aga andmeid, mis on nii toimivad kui ka täpsed.

Enne ühtse andmemudeli loomist kaaluge neid kolme asja

Enne esimese ühtse andmemudeli loomist tuleb kaaluda kolme suurt asja. Esimese asjana tuleks mõelda teie ettevõtte spetsiifilistele andmeeesmärkidele ning viisidele, kuidas soovite oma andmeid koguda ja nende kohta aru anda. Teie ühendatud andmed on sama väärtuslikud kui teie andmetega seotud eesmärkide spetsiifilisus. See on ka hea aeg hakata mõtlema, kuidas oma äriüksusi kõige paremini koordineerida ühtlustada oma andmeprotsesse.

Teiseks peaksite kaaluma, milliseid teie andmeplatvorme ja -allikaid praegu kasutatakse. Teades, milliseid platvorme ja allikaid kasutatakse, saate aru oma andmeallikate ühilduvusest ja otsustada, millised allikad on vaja teisendada.

Viimaseks, kuid mitte vähemtähtsaks, peate välja selgitama, kes teie andmetele juurde pääseb ja milliseid andmeplatvorme nad kasutama hakkavad. Teil on palju lihtsam välja selgitada, milline UDM on teie ettevõtte jaoks parim, kui suudate tuvastada oma andmemeeskondade vahel erinevaid ühiseid jooni.

Ühtse andmemudeli enda kasuks tööle panemine

Ühtse andmemudeli loomine ei pea olema keeruline, kuid see nõuab mõne olulise sammu järgimist. Peate veenduma, et saate oma andmed ekstraktida ja importida samale platvormile, kuhu teie muud andmed salvestatakse. Pidage meeles, et seda on lihtsam välja võtta struktureeritud versus teie struktureerimata andmed – teil on lihtsam näiteks CRM-andmebaasi ekstraktida ja importida kui MP3-faile või -dokumente.

Samuti pidage meeles, et erinevate andmekogumite importimine ja ühendamine võib olla keeruline, kui need ei ühildu. Selle väljakutse ületamiseks peate oma andmed teisendama nii, et need muutuksid loetavaks teie ühes salvestuskohas. Andmed, mida oma keskplatvormile salvestate, peavad olema loetavad, et teie andmemeeskonnad saaksid neid analüüsida ja nende kohta aru anda.

Milliseid väljakutseid UDM-id esitavad?

Kuna UDM-id koondavad erinevaid andmekogumeid, mis on salvestatud erinevatesse kohtadesse, ei ole harvad juhud, kui satuvad andmeplatvormidele, mis ei ühildu ja ei käitu seetõttu ettenähtud viisil. Selle kokkusobimatuse probleemi lahendamiseks peate veenduma, et teete seda regulaarselt teie andmete puhastamine et teie andmelaod ei muutuks liiga korrastatuks. Kuigi on tõsi, et regulaarsesse andmete puhastamisse investeerides tekivad teile mõned täiendavad hoolduskulud, osutub see pikas perspektiivis teie aega rohkem kui väärt.

Nagu olete tõenäoliselt praeguseks kogunud, on organisatsioonidel palju eeliseid, kui nad koondavad oma andmed ühte salvestuskohta. Olgu selleks tõhususe suurendamine või parem juurdepääs andmetele, UDM-id võimaldavad teie organisatsioonil töötada skaleeritavate lahenduste ja virtualiseerimisega kõrgel tasemel.

Veelgi enam, organisatsioonid saavad jälgida, kuidas nende andmemeeskonnad muutuvad tänu UDM-idele tootlikumaks ning nende andmeanalüüsi protsess toob kaasa vähem kulusid ja saab kasu täiustatud ennustavast andmemodelleerimisest. Päeva lõpus, heas või halvas, andmed on valuuta meie kaasaegses hüperühendatud maailmas; oma andmete optimeerimise ja prognoosimise võime on väga ihaldatud ja õigustatult. Ületades väljakutseid, mida UDM-id võivad potentsiaalselt esile kutsuda, saab teie organisatsioon üle ka ebatõhusatest andmepraktikatest.

Järeldus

Tänu lõpututele andmetele, mis on meile tänapäeval kättesaadavad, naudivad organisatsioonid seninägematut kasvutempot. Pole kahtlust, et andmed – ja paljud neist – võivad anda ettevõtetele mõjuvõimu ja anda neile parema ülevaate sellest, kuidas nende kliendid käituvad.

Kindel on aga see, et ebaoptimaalne ja ebatõhus andmehaldus annab häid tulemusi, mis on nii kallid kui ka purunenud. Organisatsioonide jaoks ei piisa (või teostatav) enam erinevate andmemudelite majutamisest, püüdes samal ajal neid hooldada ja värskendada.

Õnneks võimaldavad UDM-id teil hankida erinevaid andmeallikaid ja neelata andmeid arvukalt platvormidelt, et saada kasutatavatest andmetest põhjalikum ülevaade ja ühendada oma mitu süsteemikomplekti.