Haruskah Anda Mempertimbangkan Model Data Terpadu? - DATAVERSITAS

Diterbitkan Ulang Oleh Plato

Followers: 0

Model data terpadu memungkinkan bisnis membuat keputusan berdasarkan informasi yang lebih baik. Bagaimana? Dengan memberi organisasi pandangan yang lebih komprehensif tentang sumber data yang mereka gunakan, yang memudahkan untuk memahami pengalaman pelanggan mereka.

Jaringan tunggal yang saling terkait yang terhubung ke satu sumber kebenaran memberi organisasi analisis kinerja pengguna yang lebih efisien, akurat, dan komprehensif. Mempertimbangkan fakta bahwa, pada 2019, perusahaan rata-rata bekerja dengan data yang berasal lebih dari 400 sumber, memiliki jaringan tunggal yang terhubung ke satu sumber kebenaran menjadi lebih penting dari sebelumnya.

Jadi, haruskah organisasi Anda mempertimbangkan untuk menggunakan model data terpadu? Mungkin begitu – mari kita bahas tentang bagaimana model data terpadu dapat memberi Anda wawasan yang lebih andal sehingga organisasi Anda tumbuh lebih cepat. Kami juga akan membahas beberapa tantangan yang dihadirkan model ini untuk membantu Anda menentukan apakah penggunaan model ini sejalan dengan tujuan dan rencana bisnis Anda.

Model Data Terpadu: Apa Itu dan Mengapa Penting?

Model data terpadu (UDM) memusatkan data dari sumber data yang heterogen (pikirkan CRM, ERP, atau alat BI) berkat titik akses tunggal. Semua data ini disimpan dalam satu gudang data, yang memungkinkan tim data bisnis menganalisis semua data terpusat untuk menghasilkan algoritme pembelajaran berbasis AI/ML.

Anda dapat menganggap UDM sebagai skema basis data; UDM menggunakan identifikasi integrasi untuk mendeklasterkan data yang disimpan di berbagai tempat. Setelah de-clustering ini terjadi, semua data dari sumber yang berbeda tersebut disimpan dalam satu gudang data.

Satu-satunya hal terpenting tentang UDM adalah mereka memungkinkan organisasi untuk melihat semua poin data mereka kumpulkan, yang berarti mereka juga dapat melihat narasi lengkap yang diceritakan oleh data mereka. Dengan tidak adanya narasi data yang komprehensif, organisasi dibiarkan berurusan dengan banyak silo yang menyimpan data yang berpotensi tidak lengkap.

Jika Anda membaca ini, Anda mungkin tahu betapa sulitnya menyaring beberapa silo data, dan Anda mungkin tidak terkejut mengetahui bahwa perusahaan yang menggunakan proses manual untuk prosedur operasi standar mereka menghabiskan rata-rata 19% dari pencarian minggu kerja mereka untuk data. Namun, dengan data terpadu, organisasi mendapatkan data yang dapat ditindaklanjuti dan akurat.

Sebelum Membuat Model Data Terpadu, Pertimbangkan Tiga Hal Ini

Ada tiga hal besar yang perlu dipertimbangkan sebelum Anda membuat model data terpadu pertama Anda. Hal pertama yang harus dipikirkan adalah sasaran data yang Anda miliki yang khusus untuk bisnis Anda, serta cara Anda ingin mengumpulkan dan melaporkan data Anda. Data terpadu Anda hanya sama berharganya dengan kekhususan tujuan terkait data Anda. Ini juga saat yang tepat untuk mulai memikirkan cara terbaik untuk mengoordinasikan unit bisnis Anda menyatukan proses data Anda.

Kedua, Anda ingin mempertimbangkan platform dan sumber data mana yang sedang digunakan. Dengan mengetahui platform dan sumber mana yang sedang digunakan, Anda akan dapat memahami kompatibilitas sumber data Anda dan menentukan mana yang perlu Anda konversi.

Last but not least, Anda harus mencari tahu siapa yang akan mengakses data Anda dan platform data yang akan mereka gunakan. Anda akan lebih mudah mengetahui UDM mana yang terbaik untuk bisnis Anda jika Anda dapat mengidentifikasi berbagai hal yang sama di antara tim data Anda.

Membuat Model Data Terpadu Anda Bekerja untuk Anda

Membuat model data terpadu Anda tidak perlu rumit, tetapi Anda harus mengikuti beberapa langkah penting. Anda harus memastikan bahwa Anda dapat mengekstrak dan mengimpor data Anda ke platform yang sama di mana data Anda yang lain akan disimpan. Ingatlah bahwa akan lebih mudah untuk mengekstrak file Anda terstruktur versus data tidak terstruktur Anda – Anda akan lebih mudah mengekstraksi dan mengimpor database CRM, misalnya, daripada file atau dokumen MP3.

Selain itu, perlu diingat bahwa mengimpor dan menghubungkan kumpulan data yang berbeda bisa jadi sulit jika tidak kompatibel. Untuk mengatasi tantangan ini, Anda perlu mengonversi data agar dapat dibaca di lokasi penyimpanan tunggal Anda. Data yang Anda simpan di platform pusat Anda harus dapat dibaca sehingga tim data Anda dapat menganalisis dan melaporkannya.

Tantangan Apa yang Dihadirkan UDM?

Karena UDM menggabungkan kumpulan data berbeda yang disimpan di tempat berbeda, tidak jarang terjadi platform data yang tidak kompatibel dan oleh karena itu tidak berfungsi sebagaimana mestinya. Untuk mengatasi masalah ketidakcocokan ini, Anda harus memastikan bahwa Anda melakukannya secara teratur membersihkan data Anda untuk mencegah gudang data Anda menjadi terlalu berantakan. Meskipun benar bahwa Anda akan mengeluarkan beberapa biaya pemeliharaan tambahan dengan berinvestasi dalam pembersihan data secara teratur, ini akan terbukti lebih bermanfaat dalam jangka panjang.

Seperti yang mungkin sudah Anda kumpulkan sekarang, ada banyak manfaat yang dapat dinikmati organisasi ketika mereka menyatukan data mereka di satu lokasi penyimpanan. Baik itu peningkatan efisiensi atau akses yang lebih baik ke data, UDM memungkinkan organisasi Anda bekerja dengan solusi yang dapat diskalakan dan virtualisasi pada basis tingkat tinggi.

Terlebih lagi, organisasi dapat melihat tim data mereka menjadi lebih produktif berkat UDM, dan proses analisis data mereka akan mengurangi biaya dan mendapat manfaat dari pemodelan data prediktif tingkat lanjut. Pada akhirnya, dan untuk data yang lebih baik atau lebih buruk adalah mata uang di dunia modern kita yang sangat terhubung; kekuatan untuk mengoptimalkan dan memprediksi data Anda sangat didambakan, dan memang demikian. Dengan mengatasi tantangan yang berpotensi dihadirkan oleh UDM, organisasi Anda juga dapat mengatasi praktik data yang tidak efektif.

Kesimpulan

Berkat banyaknya titik data yang tersedia bagi kita akhir-akhir ini, organisasi menikmati tingkat pertumbuhan yang sampai saat ini tidak terlihat. Tidak diragukan lagi bahwa data – dan banyak lagi – dapat memberdayakan bisnis dan memberi mereka wawasan yang lebih luas tentang perilaku pelanggan mereka.

Namun, yang juga pasti adalah bahwa Manajemen Data yang kurang optimal dan tidak efektif memberikan hasil yang mengecewakan sekaligus mahal dan retak. Tidak lagi cukup (atau layak) bagi organisasi untuk menghosting model data yang berbeda sambil juga mencoba memelihara dan memperbaruinya.

Untungnya, UDM memungkinkan Anda mengumpulkan sumber data yang berbeda dan menyerap data dari berbagai platform untuk mendapatkan tampilan yang lebih komprehensif dari data yang Anda gunakan dan menghubungkan beberapa rangkaian sistem Anda.