آیا باید یک مدل داده یکپارچه را در نظر بگیرید؟ - DATAVERSITY

بازنشر افلاطون

دنبال: 0

یک مدل داده یکپارچه به کسب و کارها اجازه می دهد تا تصمیمات آگاهانه تری بگیرند. چگونه؟ با ارائه دید جامع‌تری به سازمان‌ها از منابع داده‌ای که استفاده می‌کنند، که درک تجربیات مشتریان را آسان‌تر می‌کند.

یک شبکه منحصر به فرد و مرتبط به هم که به یک منبع حقیقت متصل است، به سازمان‌ها تجزیه و تحلیل کارآمدتر، دقیق‌تر و جامع‌تر از عملکرد کاربرانشان می‌دهد. با توجه به این واقعیت که از سال 2019، شرکت ها به طور متوسط با داده هایی کار می کنند که از آن به دست می آیند بیش از 400 منبع، داشتن آن شبکه منحصر به فرد متصل به یک منبع حقیقت از همیشه مهمتر است.

بنابراین، آیا سازمان شما باید از یک مدل داده یکپارچه استفاده کند؟ شاید اینطور باشد - بیایید در مورد اینکه چگونه مدل های داده یکپارچه می توانند بینش قابل اعتمادتری به شما ارائه دهند تا سازمان شما سریعتر رشد کند صحبت کنیم. ما همچنین تعدادی از چالش‌هایی را که این مدل ارائه می‌کند را پوشش می‌دهیم تا به شما کمک کند تعیین کنید که آیا استفاده از آن با اهداف و برنامه تجاری شما همسو است یا خیر.

مدل های داده یکپارچه: چه هستند و چرا مهم هستند؟

مدل های داده یکپارچه (UDM) داده ها را متمرکز می کنند منابع داده ناهمگن (به CRM ها، ERP ها یا ابزارهای BI فکر کنید) به لطف یک نقطه دسترسی منحصر به فرد. همه این داده‌ها در یک انبار داده ذخیره می‌شوند، که به تیم‌های داده یک کسب‌وکار اجازه می‌دهد تمام داده‌های متمرکز را تجزیه و تحلیل کنند تا الگوریتم‌های یادگیری مبتنی بر هوش مصنوعی/ML را ارائه کنند.

شما می توانید UDM را به عنوان یک طرح پایگاه داده در نظر بگیرید. UDM ها از شناسایی یکپارچه سازی برای جداسازی داده های ذخیره شده در مکان های مختلف استفاده می کنند. پس از اینکه این خوشه‌بندی رخ داد، تمام داده‌های آن منابع متفاوت در یک انبار داده ذخیره می‌شوند.

تنها نکته مهم در مورد UDM ها این است که آنها به سازمان ها اجازه می دهد تا تمام نقاط داده را مشاهده کنند آنها جمع آوری می کنند، به این معنی که آنها همچنین می توانند روایت کاملی را که داده های آنها می گوید مشاهده کنند. در غیاب یک روایت جامع داده، سازمان‌ها مجبورند با تعداد زیادی سیلو که داده‌های بالقوه ناقص را ذخیره می‌کنند، سر و کار داشته باشند.

اگر در حال خواندن این مطلب هستید، احتمالاً می‌دانید که غربال کردن چندین سیلو داده چقدر می‌تواند دردسرساز باشد، و احتمالاً تعجب نمی‌کنید که بدانید شرکت‌هایی که از فرآیندهای دستی برای رویه‌های عملیاتی استاندارد خود استفاده می‌کنند، به طور متوسط هزینه می‌کنند. 19 درصد از جستجوی هفته کاری آنها برای داده ها با این حال، با داده های یکپارچه، سازمان ها داده هایی را دریافت می کنند که هم عملی و هم دقیق هستند.

قبل از ایجاد یک مدل داده یکپارچه، این سه مورد را در نظر بگیرید

قبل از ایجاد اولین مدل داده یکپارچه، سه چیز مهم وجود دارد که باید در نظر بگیرید. اولین چیزی که باید به آن فکر کنید، اهداف داده‌ای است که مختص کسب‌وکارتان است، و همچنین روش‌هایی که می‌خواهید داده‌هایتان را جمع‌آوری و گزارش دهید. داده های یکپارچه شما به اندازه ویژگی اهداف مرتبط با داده شما ارزشمند است. این زمان خوبی برای شروع به فکر کردن در مورد اینکه چگونه واحدهای تجاری خود را به بهترین شکل هماهنگ کنید، است فرآیندهای داده خود را متحد کنید.

دوم، باید در نظر بگیرید که کدام یک از پلتفرم‌ها و منابع داده شما در حال حاضر استفاده می‌شوند. با دانستن اینکه کدام پلتفرم‌ها و منابع در حال استفاده هستند، می‌توانید سازگاری منابع داده خود را درک کنید و تعیین کنید کدام یک را باید تبدیل کنید.

آخرین اما نه کم‌اهمیت، باید بفهمید چه کسی به داده‌های شما و پلتفرم‌های داده‌ای که قرار است استفاده کنند، دسترسی خواهند داشت. اگر بتوانید موارد مشترک مختلف را در میان تیم های داده خود شناسایی کنید، زمان بسیار آسان تری خواهید داشت تا بفهمید کدام UDM برای کسب و کار شما بهترین است.

ایجاد مدل داده یکپارچه برای شما

ساخت مدل داده یکپارچه شما نیازی به پیچیده نیست، اما لازم است چند مرحله مهم را دنبال کنید. باید مطمئن شوید که می توانید داده های خود را به همان پلتفرمی که سایر داده های شما در آن ذخیره می شود، استخراج و وارد کنید. به یاد داشته باشید که استخراج خود آسان تر خواهد بود ساختار یافته در مقابل داده های بدون ساختار شما - به عنوان مثال، برای استخراج و وارد کردن یک پایگاه داده CRM نسبت به فایل ها یا اسناد MP3، زمان آسان تری خواهید داشت.

همچنین، به خاطر داشته باشید که وارد کردن و اتصال مجموعه داده‌های متفاوت در صورت ناسازگاری ممکن است دشوار باشد. برای غلبه بر این چالش، باید داده های خود را به گونه ای تبدیل کنید که در مکان ذخیره سازی شما قابل خواندن باشد. داده هایی که در پلتفرم مرکزی خود ذخیره می کنید باید قابل خواندن باشند تا تیم های داده شما بتوانند آن را تجزیه و تحلیل و گزارش دهند.

UDM ها چه چالش هایی دارند؟

از آنجایی که UDM ها مجموعه های مختلفی از داده ها را جمع آوری می کنند که در مکان های مختلف ذخیره می شوند، برخورد با پلتفرم های داده ای که سازگار نیستند و بنابراین آن طور که در نظر گرفته شده است رفتار نمی کنند غیر معمول نیست. برای غلبه بر این مسئله ناسازگاری، باید مطمئن شوید که مرتباً این کار را انجام می دهید پاک کردن داده های شما تا از آشفتگی بیش از حد انبارهای داده خود جلوگیری کنید. اگرچه درست است که با سرمایه‌گذاری در پاکسازی منظم داده‌ها، هزینه‌های نگهداری اضافی متحمل می‌شوید، اما در درازمدت ارزش این کار را خواهد داشت.

همانطور که احتمالاً تا به حال جمع آوری کرده اید، مزایای زیادی وجود دارد که سازمان ها وقتی داده های خود را در یک مکان ذخیره واحد یکسان می کنند، می توانند از آنها بهره مند شوند. چه بازدهی بهبود یافته باشد و چه دسترسی بهتر به داده ها، UDM ها به سازمان شما اجازه می دهند تا با راه حل های مقیاس پذیر و مجازی سازی در سطح بالا کار کند.

علاوه بر این، سازمان‌ها می‌توانند شاهد بهره‌وری تیم‌های داده‌شان به لطف UDM‌ها باشند و فرآیند تجزیه و تحلیل داده‌ها هزینه‌های کمتری را متحمل می‌شود و از مدل‌سازی داده‌های پیش‌بینی پیشرفته سود می‌برد. در پایان روز، و خوب یا بد، داده ها ارز است در دنیای مدرن مدرن ما؛ قدرت بهینه سازی و پیش بینی داده های شما بسیار مورد علاقه است، و به درستی هم چنین است. با غلبه بر چالش هایی که UDM ها به طور بالقوه می توانند ارائه دهند، سازمان شما می تواند بر شیوه های داده های ناکارآمد نیز غلبه کند.

نتیجه

به لطف اطلاعات بی‌پایانی که این روزها در دسترس ماست، سازمان‌ها از نرخ‌های رشدی که تاکنون دیده نشده بود، لذت می‌برند. شکی نیست که داده ها – و بسیاری از آن ها – می توانند کسب و کارها را قدرتمند کنند و به آنها بینش بیشتری در مورد نحوه رفتار مشتریانشان بدهند.

با این حال، آنچه مسلم است، این است که مدیریت داده‌های غیربهینه و ناکارآمد نتایج بسیار ناچیز ارائه می‌دهد که هم گران و هم شکسته‌اند. دیگر برای سازمان ها کافی نیست (یا امکان پذیر نیست) که مدل های داده های متفاوت را میزبانی کنند و در عین حال سعی در حفظ و به روز رسانی آنها داشته باشند.

خوشبختانه، UDM‌ها این امکان را برای شما فراهم می‌کنند که از منابع داده متفاوت درخواست کنید و داده‌ها را از پلتفرم‌های بی‌شمار دریافت کنید تا دید جامع‌تری از داده‌هایی که استفاده می‌کنید به دست آورید و مجموعه‌های سیستمی خود را به هم متصل کنید.