האם כדאי לשקול מודל נתונים מאוחד? - DATAVERSITY

הועלה מחדש על ידי אפלטון

עוקב: 0

מודל נתונים מאוחד מאפשר לעסקים לקבל החלטות מושכלות יותר. אֵיך? על ידי מתן תצוגה מקיפה יותר לארגונים של מקורות הנתונים שבהם הם משתמשים, מה שמקל על הבנת חוויות הלקוחות שלהם.

רשת יחידה, הקשורה זה בזה, המחוברת למקור אחד של אמת מעניקה לארגונים ניתוח יעיל, מדויק ומקיף יותר של ביצועי המשתמשים שלהם. בהתחשב בעובדה שנכון לשנת 2019, חברות עובדות בממוצע עם נתונים שמגיעים ממנה יותר מ-400 מקורות, העובדה שהרשת הסינגולרית הזו מחוברת למקור אמת אחד חשובה יותר מאי פעם.

אז האם הארגון שלך צריך לשקול להשתמש במודל נתונים מאוחד? אולי כן – בוא נדבר על איך מודלים מאוחדים של נתונים יכולים לתת לך תובנות אמינות יותר כדי שהארגון שלך יגדל מהר יותר. נסקור גם כמה מהאתגרים שהמודל הזה מציג כדי לעזור לך לקבוע אם השימוש באחד מתאים למטרות העסקיות ולתוכנית שלך.

מודלים מאוחדים של נתונים: מה הם ולמה הם חשובים?

מודלים מאוחדים של נתונים (UDMs) מרכזים נתונים מ מקורות נתונים הטרוגניים (חשבו על CRMs, ERPs או כלי BI) הודות לנקודת גישה יחידה. כל הנתונים האלה מאוחסנים במחסן נתונים אחד, המאפשר לצוותי הנתונים של העסק לנתח את כל הנתונים הריכוזיים האלה כדי להמציא אלגוריתמי למידה מבוססי AI/ML.

אתה יכול לחשוב על UDM כסכימת מסד נתונים; UDMs משתמשים בזיהוי אינטגרציה כדי להסיר מקבץ נתונים המאוחסנים במקומות שונים. לאחר ביטול אשכולות זה, כל הנתונים מאותם מקורות שונים מאוחסנים במחסן נתונים יחיד.

הדבר החשוב ביותר ב-UDMs הוא שהם לאפשר לארגונים לצפות בכל נקודות הנתונים הם אוספים, מה שאומר שהם גם זוכים לראות את הנרטיב המלא שהנתונים שלהם מספרים. בהיעדר נרטיב נתונים מקיף, לארגונים נותר להתמודד עם המון ממגורות המאחסנות נתונים שעלולים להיות חלקיים.

אם אתה קורא את זה, אתה בטח יודע כמה כאב זה יכול להיות לסנן ממגורות נתונים מרובות, וכנראה שלא תופתע לגלות שחברות המשתמשות בתהליכים ידניים עבור נהלי ההפעלה הסטנדרטיים שלהן מוציאות בממוצע של 19% משבוע העבודה שלהם מחפשים עבור נתונים. עם זאת, עם נתונים מאוחדים, ארגונים מקבלים נתונים שניתנים לפעולה ומדויקים.

לפני יצירת מודל נתונים מאוחד, שקול את שלושת הדברים האלה

יש שלושה דברים חשובים שכדאי לקחת בחשבון לפני שתיצור את מודל הנתונים המאוחד הראשון שלך. הדבר הראשון שצריך לחשוב עליו הם יעדי הנתונים שיש לך שהם ספציפיים לעסק שלך, כמו גם הדרכים שבהן אתה רוצה לאסוף ולדווח על הנתונים שלך. הנתונים המאוחדים שלך חשובים רק כמו הספציפיות של המטרות שלך הקשורות לנתונים. זה גם זמן טוב להתחיל לחשוב איך הכי טוב לתאם את היחידות העסקיות שלך לאחד את תהליכי הנתונים שלך.

שנית, תרצה לשקול באילו מפלטפורמות הנתונים והמקורות שלך נעשה שימוש כרגע. אם תדע אילו פלטפורמות ומקורות נמצאים בשימוש, תוכל להבין את התאימות של מקורות הנתונים שלך ולקבוע אילו מהם עליך להמיר.

אחרון חביב, תצטרך להבין מי ייגש לנתונים שלך ולפלטפורמות הנתונים שבהם הם הולכים להשתמש. יהיה לך הרבה יותר קל להבין איזה UDM הוא הטוב ביותר עבור העסק שלך אם תוכל לזהות דברים שונים במשותף בין צוותי הנתונים שלך.

גורם למודל הנתונים המאוחד שלך לעבוד בשבילך

יצירת מודל הנתונים המאוחד שלך לא צריך להיות מסובך, אבל זה מחייב אותך לבצע כמה שלבים חשובים. עליך לוודא שאתה יכול לחלץ ולייבא את הנתונים שלך לאותה פלטפורמה שבה יאוחסנו הנתונים האחרים שלך. זכור שיהיה קל יותר לחלץ את שלך מובנים לעומת הנתונים הלא מובנים שלך - יהיה לך קל יותר לחלץ ולייבא מסד נתונים של CRM, למשל, מאשר קבצי MP3 או מסמכים.

כמו כן, זכור שייבוא וחיבור מערכי נתונים שונים יכולים להיות קשים אם הם אינם תואמים. כדי להתגבר על האתגר הזה, עליך להמיר את הנתונים שלך כך שהם יהיו קריאים במיקום האחסון היחיד שלך. הנתונים שאתם מאחסנים בפלטפורמה המרכזית שלכם חייבים להיות קריאים כך שצוותי הנתונים שלכם יוכלו לנתח ולדווח עליהם.

אילו אתגרים מציגים UDMs?

מכיוון ש-UDM צוברים קבוצות שונות של נתונים המאוחסנים במקומות שונים, אין זה נדיר להיתקל בפלטפורמות נתונים שאינן תואמות ולכן אינן מתנהגות כמתוכנן. כדי להתגבר על בעיה זו של חוסר תאימות, תצטרך לוודא שאתה עושה זאת באופן קבוע מנקה את הנתונים שלך כדי למנוע ממחסני הנתונים שלך להפוך לא מאורגנים מדי. אמנם זה נכון שתצטרכו בכמה עלויות תחזוקה נוספות על ידי השקעה בניקוי נתונים רגיל, אבל זה יתגלה כשווה יותר בטווח הארוך.

כפי שכנראה הבנתם עד עכשיו, ישנם שפע של יתרונות שארגונים יכולים ליהנות מהם כאשר הם מאחדים את הנתונים שלהם במקום אחסון אחד. בין אם מדובר ביעילות משופרת או בגישה טובה יותר לנתונים, UDMs מאפשרים לארגון שלך לעבוד עם פתרונות מדרגיים ווירטואליזציה על בסיס ברמה גבוהה.

יתרה מכך, ארגונים יכולים לראות את צוותי הנתונים שלהם הופכים פרודוקטיביים יותר הודות ל-UDM, ותהליך ניתוח הנתונים שלהם יגרום לפחות עלויות ויהנה ממודל נתונים חזוי מתקדם. בסופו של יום, ולטוב ולרע, נתונים הוא מטבע בעולם ההיפר מחובר המודרני שלנו; הכוח לייעל ולחזות את הנתונים שלך הוא מאוד נחשק, ובצדק. על ידי התגברות על האתגרים ש-UDM יכולים להציג, הארגון שלך יכול גם להתגבר על שיטות מידע לא יעילות.

סיכום

הודות לאינסוף נקודות הנתונים הזמינות לנו בימים אלה, ארגונים נהנים משיעורי צמיחה שלא נראו עד כה. אין ספק שהנתונים - והרבה מהם - יכולים להעצים עסקים ולתת להם תובנות טובות יותר לגבי הדרכים שבהן הלקוחות שלהם מתנהגים.

עם זאת, מה שבטוח הוא שניהול נתונים לא אופטימלי ולא יעיל מספק תוצאות מדהימות שהן גם יקרות וגם שבורות. זה כבר לא מספיק (או אפשרי) עבור ארגונים לארח מודלים שונים של נתונים תוך ניסיון לתחזק ולעדכן אותם.

למרבה המזל, UDMs מאפשרים לך לבקש מקורות נתונים שונים ולהכניס נתונים מאינספור פלטפורמות כדי לקבל תצוגה מקיפה יותר של הנתונים שבהם אתה משתמש ולחבר את מספר חבילות המערכת שלך.