통합 데이터 모델을 고려해야 합니까? - 데이터버시티

플라톤에 의해 재발행

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통합 데이터 모델을 통해 기업은 정보에 입각한 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다. 어떻게? 사용 중인 데이터 소스에 대한 보다 포괄적인 보기를 조직에 제공함으로써 고객 경험을 더 쉽게 이해할 수 있습니다.

하나의 정보 소스에 연결된 상호 연결된 단일 네트워크를 통해 조직은 사용자 성과를 보다 효율적이고 정확하며 포괄적으로 분석할 수 있습니다. 2019년 기준으로 회사는 평균적으로 400개 이상의 소스, 단일 네트워크를 단일 진실 소스에 연결하는 것이 그 어느 때보다 중요합니다.

그렇다면 조직에서 통합 데이터 모델 사용을 고려해야 할까요? 그럴 수도 있습니다. 통합 데이터 모델이 조직이 더 빠르게 성장할 수 있도록 보다 신뢰할 수 있는 통찰력을 제공하는 방법에 대해 이야기해 봅시다. 또한 이 모델을 사용하는 것이 비즈니스 목표 및 계획과 일치하는지 여부를 결정하는 데 도움이 되도록 이 모델이 제시하는 몇 가지 문제를 다룰 것입니다.

통합 데이터 모델: 무엇이고 왜 중요한가요?

통합 데이터 모델(UDM)은 다음에서 데이터를 중앙 집중화합니다. 이기종 데이터 소스 (CRM, ERP 또는 BI 도구 생각) 단일 액세스 포인트 덕분입니다. 이 모든 데이터는 하나의 데이터 웨어하우스에 저장되어 기업의 데이터 팀이 모든 중앙 집중식 데이터를 분석하여 AI/ML 기반 학습 알고리즘을 제시할 수 있습니다.

UDM을 데이터베이스 스키마로 생각할 수 있습니다. UDM은 통합 식별을 사용하여 다양한 위치에 저장된 데이터의 클러스터를 해제합니다. 이러한 클러스터 해제가 발생하면 서로 다른 소스의 모든 데이터가 단일 데이터 웨어하우스에 저장됩니다.

UDM에서 가장 중요한 점은 조직이 모든 데이터 포인트를 볼 수 있도록 허용 그들은 수집합니다. 즉, 데이터가 말하는 전체 내러티브도 볼 수 있습니다. 포괄적인 데이터 내러티브가 없으면 조직은 잠재적으로 불완전한 데이터를 저장하는 많은 사일로를 처리해야 합니다.

이 글을 읽고 있다면 여러 데이터 사일로를 살펴보는 것이 얼마나 큰 고통인지 알 것입니다. 표준 운영 절차에 수동 프로세스를 사용하는 회사가 평균적으로 주중 검색의 19% 데이터를 위해. 그러나 통합 데이터를 통해 조직은 실행 가능하고 정확한 데이터를 얻습니다.

통합 데이터 모델을 만들기 전에 다음 세 가지를 고려하십시오.

첫 번째 통합 데이터 모델을 만들기 전에 고려해야 할 세 가지 중요한 사항이 있습니다. 가장 먼저 생각해야 할 것은 비즈니스에 특정한 데이터 목표와 데이터를 수집하고 보고하는 방법입니다. 통합 데이터는 데이터 관련 목표의 특이성만큼만 가치가 있습니다. 이것은 또한 귀하의 비즈니스 단위를 조정하는 가장 좋은 방법에 대해 생각하기 시작하는 좋은 시간입니다. 데이터 프로세스 통합.

둘째, 현재 사용 중인 데이터 플랫폼과 소스를 고려해야 합니다. 사용 중인 플랫폼과 소스를 알면 데이터 소스의 호환성을 이해하고 어떤 것을 변환해야 하는지 결정할 수 있습니다.

마지막으로 데이터에 액세스할 사람과 그들이 사용할 데이터 플랫폼을 파악해야 합니다. 데이터 팀 간에 서로 다른 공통점을 식별할 수 있다면 어떤 UDM이 비즈니스에 가장 적합한지 훨씬 쉽게 파악할 수 있습니다.

통합 데이터 모델을 귀하에게 적합하게 만들기

통합 데이터 모델을 만드는 것이 복잡할 필요는 없지만 몇 가지 중요한 단계를 따라야 합니다. 다른 데이터가 저장될 동일한 플랫폼으로 데이터를 추출하고 가져올 수 있는지 확인해야 합니다. 추출하기가 더 쉬울 것이라는 점을 기억하십시오. 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터 – 예를 들어 MP3 파일이나 문서보다 CRM 데이터베이스를 더 쉽게 추출하고 가져올 수 있습니다.

또한 호환되지 않는 경우 서로 다른 데이터 세트를 가져오고 연결하는 것이 어려울 수 있음을 명심하십시오. 이 문제를 극복하려면 단일 스토리지 위치에서 읽을 수 있도록 데이터를 변환해야 합니다. 중앙 플랫폼에 저장하는 데이터는 데이터 팀이 분석하고 보고할 수 있도록 읽을 수 있어야 합니다.

UDM에는 어떤 문제가 있습니까?

UDM은 서로 다른 위치에 저장된 서로 다른 데이터 집합을 집계하기 때문에 호환되지 않아 의도한 대로 작동하지 않는 데이터 플랫폼을 실행하는 것은 드문 일이 아닙니다. 이 비호환성 문제를 극복하려면 정기적으로 데이터 정리 데이터 웨어하우스가 너무 무질서해지는 것을 방지합니다. 정기적인 데이터 정리에 투자하면 약간의 추가 유지 관리 비용이 발생하는 것이 사실이지만 장기적으로 볼 때 그만한 가치가 있음이 입증될 것입니다.

지금까지 수집하셨겠지만 단일 스토리지 위치에 데이터를 통합할 때 조직이 누릴 수 있는 많은 이점이 있습니다. 효율성 향상이든 데이터 액세스 향상이든 UDM을 통해 조직은 확장 가능한 솔루션 및 높은 수준의 가상화 작업을 수행할 수 있습니다.

또한 조직은 UDM 덕분에 데이터 팀의 생산성이 향상되는 것을 볼 수 있으며 데이터 분석 프로세스는 비용이 적게 들고 고급 예측 데이터 모델링의 이점을 누릴 수 있습니다. 결국 데이터는 좋든 나쁘든 통화 현대의 초연결 세계에서; 데이터를 최적화하고 예측할 수 있는 능력은 매우 탐내고 있으며 당연히 그렇습니다. UDM이 잠재적으로 제시할 수 있는 문제를 극복함으로써 조직은 비효율적인 데이터 관행도 극복할 수 있습니다.

결론

오늘날 우리가 사용할 수 있는 무한한 데이터 포인트 덕분에 조직은 지금까지 볼 수 없었던 성장률을 누리고 있습니다. 데이터와 수많은 데이터가 비즈니스에 힘을 실어주고 고객의 행동 방식에 대한 더 나은 통찰력을 제공할 수 있다는 데는 의심의 여지가 없습니다.

하지만 확실한 것은 차선책이고 비효율적인 데이터 관리가 비용이 많이 들고 조각난 실망스러운 결과를 제공한다는 것입니다. 조직이 서로 다른 데이터 모델을 호스팅하는 동시에 이를 유지 관리하고 업데이트하는 것만으로는 더 이상 충분하지 않습니다(또는 실현 가능하지 않습니다).

고맙게도 UDM을 사용하면 서로 다른 데이터 소스를 요청하고 무수한 플랫폼에서 데이터를 수집하여 사용 중인 데이터에 대한 보다 포괄적인 보기를 얻고 여러 시스템 제품군을 연결할 수 있습니다.