統合データモデルを検討すべきですか? - データバーシティ

プラトン再発行

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統一されたデータモデルにより、企業はより適切な情報に基づいた意思決定を行うことができます。どうやって？組織が使用しているデータソースのより包括的なビューを提供することで、顧客のエクスペリエンスを理解しやすくなります。

単一の相互関係のあるネットワークが 2019 つの信頼できる情報源に接続されているため、組織はユーザーパフォーマンスをより効率的かつ正確かつ包括的に分析できます。 XNUMX 年の時点で、企業は平均して次のようなデータを扱っているという事実を考慮すると、 400以上の情報源単一の真実の情報源に接続された単一のネットワークを持つことが、これまで以上に重要になっています。

それでは、あなたの組織は統合データモデルの使用を検討すべきでしょうか? そうかもしれません。統合データモデルがどのようにしてより信頼性の高い洞察を提供し、組織がより迅速に成長できるかについて話しましょう。また、モデルの使用がビジネス目標や計画に沿っているかどうかを判断するために、このモデルが示すいくつかの課題についても説明します。

統合データモデル: それらは何ですか?なぜ重要ですか?

統合データモデル (UDM) は、次のデータを一元管理します。異種データソース (CRM、ERP、または BI ツールを思い浮かべてください) 単一のアクセスポイントのおかげです。これらすべてのデータは XNUMX つのデータウェアハウスに保存されるため、企業のデータチームはすべての集中データを分析して、AI/ML ベースの学習アルゴリズムを考案できます。

UDM はデータベーススキーマと考えることができます。 UDM は、統合 ID を使用して、さまざまな場所に保存されているデータのクラスターを解除します。このクラスタリング解除が行われると、それらの異種ソースからのすべてのデータが単一のデータウェアハウスに保存されます。

UDM について最も重要なことは、組織がすべてのデータポイントを閲覧できるようにするつまり、データが語る完全な物語を閲覧できることになります。包括的なデータナラティブが存在しない場合、組織は不完全な可能性のあるデータを保存する多数のサイロに対処することになります。

これを読んでいるあなたは、複数のデータサイロをふるい分けることがどれほど大きな苦痛であるかをご存知でしょう。また、標準的な運用手順に手動プロセスを使用している企業が平均で週の労働時間の 19% が検索を行っていますデータ用。ただし、統合データを使用すると、組織は実用的かつ正確なデータを取得できます。

統合データモデルを作成する前に、次の XNUMX つのことを考慮してください

最初の統合データモデルを作成する前に、考慮すべき XNUMX つの大きな点があります。最初に考えるべきことは、ビジネスに固有のデータ目標と、データを収集してレポートする方法です。統合されたデータの価値は、データ関連の目標の具体性と同じくらい重要です。また、これは、事業部門を調整する最適な方法について考え始める良い時期でもあります。データプロセスを統合する.

次に、現在どのデータプラットフォームとソースが使用されているかを考慮する必要があります。使用されているプラットフォームとソースを知ることで、データソースの互換性を理解し、どのデータソースを変換する必要があるかを判断できます。

最後に重要なことですが、誰があなたのデータにアクセスするのか、そして彼らが使用するデータプラットフォームを把握する必要があります。データチーム間のさまざまな共通点を特定できれば、どの UDM がビジネスに最適であるかを判断するのがはるかに簡単になります。

統合データモデルを有効に機能させる

統合データモデルの作成は複雑である必要はありませんが、いくつかの重要な手順に従う必要があります。他のデータが保存されるのと同じプラットフォームにデータを抽出およびインポートできることを確認する必要があります。あなたのファイルを抽出するのが簡単になることを覚えておいてください。構造化データと非構造化データ – たとえば、MP3 ファイルやドキュメントよりも CRM データベースの抽出とインポートが簡単になります。

また、異なるデータセットに互換性がない場合、それらのインポートと接続が困難になる可能性があることに注意してください。この課題を克服するには、単一の保存場所で読み取れるようにデータを変換する必要があります。中央プラットフォームに保存するデータは、データチームが分析してレポートできるように、読み取り可能である必要があります。

UDM にはどのような課題がありますか?

UDM は、さまざまな場所に保存されているさまざまなデータセットを集約するため、互換性のないデータプラットフォームが発生し、意図したとおりに動作しないことは珍しくありません。この非互換性の問題を解決するには、定期的に次のことを確認する必要があります。データをクレンジングするデータウェアハウスが乱雑になりすぎないようにするためです。定期的なデータクレンジングに投資すると追加のメンテナンスコストが発生するのは事実ですが、長期的にはそれ以上の価値があることがわかります。

もうお気づきかと思いますが、データを XNUMX つのストレージ場所に統合すると、組織は多くのメリットを享受できます。効率の向上やデータへのアクセスの向上など、UDM を使用すると、組織はスケーラブルなソリューションと仮想化を高レベルで使用できるようになります。

さらに、組織は UDM のおかげでデータチームの生産性が向上するのを観察でき、データ分析プロセスで発生するコストが削減され、高度な予測データモデリングの恩恵を受けることができます。結局のところ、良くも悪くもデータ通貨です現代のハイパーコネクテッドな世界では。データを最適化して予測する能力は非常に切望されており、それは当然のことです。 UDM が潜在的に引き起こす可能性のある課題を克服することで、組織は非効率なデータプラクティスも克服できます。