Bør du vurdere en enhetlig datamodell? - DATAVERSITET

Publisert av Platon

Følgere: 0

En enhetlig datamodell lar bedrifter ta bedre informerte beslutninger. Hvordan? Ved å gi organisasjoner en mer omfattende oversikt over datakildene de bruker, noe som gjør det lettere å forstå kundenes opplevelser.

Et enkelt, sammenhengende nettverk som er koblet til én kilde til sannhet, gir organisasjoner en mer effektiv, nøyaktig og omfattende analyse av brukerytelsen. Tatt i betraktning at fra og med 2019 jobber bedrifter i gjennomsnitt med data som kommer fra mer enn 400 kilder, å ha det ene nettverket koblet til en enkelt kilde til sannhet er viktigere enn noen gang.

Så bør organisasjonen din vurdere å bruke en enhetlig datamodell? Kanskje det – la oss snakke om hvordan enhetlige datamodeller kan gi deg mer pålitelig innsikt slik at organisasjonen din vokser raskere. Vi vil også dekke noen av utfordringene som denne modellen presenterer for å hjelpe deg med å finne ut om bruken av en er i tråd med forretningsmålene og planen din.

Unified Data Models: Hva er de og hvorfor er de viktige?

Unified data models (UDMs) sentraliserer data fra heterogene datakilder (tenk CRM-er, ERP-er eller BI-verktøy) takket være et enkelt tilgangspunkt. Alle disse dataene blir lagret i ett datavarehus, som lar en bedrifts datateam analysere alle de sentraliserte dataene for å komme opp med AI/ML-baserte læringsalgoritmer.

Du kan tenke på en UDM som et databaseskjema; UDM-er bruker integrasjonsidentifikasjon for å deklynge data som er lagret på forskjellige steder. Etter at denne de-klyngingen finner sted, lagres alle dataene fra de forskjellige kildene i ett enkelt datavarehus.

Det viktigste med UDM-er er at de tillate organisasjoner å se alle datapunktene de samler inn, noe som betyr at de også får se hele narrativet deres data forteller. I mangel av en omfattende datanarrativ, blir organisasjoner overlatt til å håndtere mange siloer som lagrer potensielt ufullstendige data.

Hvis du leser dette, vet du sannsynligvis hvor vondt det kan være å sile gjennom flere datasiloer, og du er sannsynligvis ikke overrasket over å høre at selskaper som bruker manuelle prosesser for sine standard driftsprosedyrer, bruker i gjennomsnitt på 19 % av arbeidsuken søker for data. Med enhetlige data får imidlertid organisasjoner data som er både handlingsdyktige og nøyaktige.

Før du oppretter en enhetlig datamodell, bør du vurdere disse tre tingene

Det er tre store ting du bør vurdere før du lager din første enhetlige datamodell. Det første du bør tenke på er datamålene du har som er spesifikke for virksomheten din, samt måtene du ønsker å samle inn og rapportere om dataene dine. Dine enhetlige data er bare like verdifulle som spesifisiteten til dine datarelaterte mål. Dette er også et godt tidspunkt å begynne å tenke på hvordan du best kan koordinere forretningsenhetene dine til forene dataprosessene dine.

For det andre bør du vurdere hvilke av dine dataplattformer og kilder som brukes for øyeblikket. Ved å vite hvilke plattformer og kilder som er i bruk, vil du kunne forstå kompatibiliteten til datakildene dine og bestemme hvilke du må konvertere.

Sist, men ikke minst, må du finne ut hvem som skal få tilgang til dataene dine og dataplattformene de skal bruke. Du vil ha mye lettere for å finne ut hvilken UDM som er best for virksomheten din hvis du kan identifisere forskjellige ting til felles blant datateamene dine.

Få din enhetlige datamodell til å fungere for deg

Å lage en enhetlig datamodell trenger ikke å være komplisert, men det krever at du følger noen viktige trinn. Du må sørge for at du kan trekke ut og importere dataene dine til samme plattform som de andre dataene dine vil bli lagret på. Husk at det blir lettere å trekke ut din strukturerte versus dine ustrukturerte data – du vil ha lettere for å pakke ut og importere en CRM-database, for eksempel enn MP3-filer eller dokumenter.

Husk også at det kan være vanskelig å importere og koble sammen ulike datasett hvis de er inkompatible. For å overvinne denne utfordringen må du konvertere dataene dine slik at de blir lesbare på din enkelt lagringsplass. Dataene du lagrer i din sentrale plattform må være lesbare slik at datateamene dine kan analysere og rapportere om dem.

Hvilke utfordringer presenterer UDMer?

Fordi UDM-er samler forskjellige sett med data som er lagret på forskjellige steder, er det ikke uvanlig å støte på dataplattformer som ikke er kompatible og derfor ikke oppfører seg som tiltenkt. For å overvinne dette problemet med inkompatibilitet, må du sørge for at du er regelmessig rense dataene dine for å forhindre at datavarehusene dine blir for uorganiserte. Selv om det er sant at du vil pådra deg noen ekstra vedlikeholdskostnader ved å investere i regelmessig datarensing, vil det vise seg å være mer enn verdt tiden din i det lange løp.

Som du sannsynligvis har skjønt nå, er det mange fordeler som organisasjoner kan nyte når de samler dataene sine på ett enkelt lagringssted. Enten det er forbedret effektivitet eller bedre tilgang til data, lar UDMer din organisasjon jobbe med skalerbare løsninger og virtualisering på høyt nivå.

Hva mer er at organisasjoner kan se datateamene deres bli mer produktive takket være UDM-er, og prosessen med dataanalyse vil medføre færre kostnader og dra nytte av avansert prediktiv datamodellering. På slutten av dagen, og på godt og vondt, data er valuta i vår moderne hyperkoblede verden; kraften til å optimalisere og forutsi dataene dine er svært ettertraktet, og med rette. Ved å overvinne utfordringene som UDM-er potensielt kan presentere, kan organisasjonen din også overvinne ineffektiv datapraksis.

konklusjonen

Takket være de endeløse datapunktene som er tilgjengelige for oss i disse dager, nyter organisasjoner vekstrater som hittil ikke har vært sett. Det er ingen tvil om at data – og mye av det – kan styrke virksomheter og gi dem større innsikt i måten kundene deres oppfører seg på.

Det som imidlertid også er sikkert, er at suboptimal og ineffektiv dataadministrasjon gir overveldende resultater som er både dyre og ødelagte. Det er ikke lenger nok (eller mulig) for organisasjoner å være vert for ulike datamodeller samtidig som de prøver å vedlikeholde og oppdatere dem.

Heldigvis gjør UDM-er det mulig for deg å be om ulike datakilder og innta data fra utallige plattformer for å få en mer omfattende oversikt over dataene du bruker og koble sammen flere systemsuiter.