Should You Consider A Unified Data Model? - DATAVERSITY

Ponovno objavil Platon

Spremljevalci: 0

Poenoten podatkovni model podjetjem omogoča sprejemanje odločitev na podlagi boljših informacij. kako Z zagotavljanjem celovitejšega pogleda na vire podatkov, ki jih uporabljajo, organizacijam, kar olajša razumevanje izkušenj strank.

Enotno, medsebojno povezano omrežje, ki je povezano z enim virom resnice, daje organizacijam učinkovitejšo, natančnejšo in celovito analizo njihove uspešnosti uporabnikov. Glede na dejstvo, da od leta 2019 podjetja v povprečju delajo s podatki, ki prihajajo iz več kot 400 virov, je to edinstveno omrežje povezano z enim samim virom resnice pomembnejše kot kdaj koli prej.

Ali bi torej morala vaša organizacija razmisliti o uporabi poenotenega podatkovnega modela? Mogoče – pogovorimo se o tem, kako vam lahko poenoteni podatkovni modeli zagotovijo zanesljivejše vpoglede, da bo vaša organizacija hitreje rasla. Pokrili bomo tudi nekaj izzivov, ki jih predstavlja ta model, da bi vam pomagali ugotoviti, ali je uporaba enega v skladu z vašimi poslovnimi cilji in načrtom.

Poenoteni podatkovni modeli: kaj so in zakaj so pomembni?

Poenoteni podatkovni modeli (UDM) centralizirajo podatke iz heterogenih virov podatkov (pomislite na CRM, ERP ali orodja BI) zahvaljujoč eni sami dostopni točki. Vsi ti podatki so shranjeni v enem podatkovnem skladišču, ki podatkovnim skupinam podjetja omogoča analizo vseh teh centraliziranih podatkov, da pripravijo učne algoritme, ki temeljijo na AI/ML.

UDM si lahko predstavljate kot shemo baze podatkov; UDM-ji uporabljajo integracijsko identifikacijo za odstranjevanje gruč podatkov, shranjenih na različnih mestih. Ko pride do tega razdruževanja, se vsi podatki iz teh različnih virov shranijo v eno samo skladišče podatkov.

Najpomembnejša stvar pri UDM je, da omogočajo organizacijam ogled vseh podatkovnih točk zbirajo, kar pomeni, da si lahko ogledajo tudi celotno pripoved svojih podatkov. Ker ni celovite podatkovne pripovedi, se morajo organizacije ukvarjati s številnimi silosi, ki hranijo potencialno nepopolne podatke.

Če berete to, verjetno veste, kako težko je lahko brskanje po več silosih podatkov, in verjetno niste presenečeni, ko izveste, da podjetja, ki uporabljajo ročne postopke za svoje standardne operativne postopke, porabijo povprečno 19 % svojega delovnega tedna iščejo za podatke. S poenotenimi podatki pa organizacije dobijo podatke, ki so uporabni in točni.

Preden ustvarite poenoten podatkovni model, upoštevajte te tri stvari

Preden ustvarite svoj prvi enotni podatkovni model, morate upoštevati tri velike stvari. Prva stvar, na katero morate pomisliti, so vaši podatkovni cilji, ki so specifični za vaše podjetje, ter načini, na katere želite zbirati podatke in poročati o njih. Vaši poenoteni podatki so dragoceni le toliko, kot je dragocenost vaših ciljev, povezanih s podatki. To je tudi pravi čas, da začnete razmišljati o tem, kako najbolje uskladiti svoje poslovne enote poenotite svoje podatkovne procese.

Drugič, razmislite, katera od vaših podatkovnih platform in virov se trenutno uporablja. Če veste, katere platforme in viri so v uporabi, boste lahko razumeli združljivost svojih virov podatkov in ugotovili, katere morate pretvoriti.

Nenazadnje boste morali ugotoviti, kdo bo dostopal do vaših podatkov in podatkovnih platform, ki jih bodo uporabljali. Veliko lažje boste ugotovili, kateri UDM je najboljši za vaše podjetje, če boste lahko prepoznali različne skupne stvari med vašimi podatkovnimi skupinami.

Naj vaš poenoteni podatkovni model deluje za vas

Izdelava poenotenega podatkovnega modela ni nujno zapletena, vendar zahteva, da sledite nekaj pomembnim korakom. Zagotoviti morate, da lahko ekstrahirate in uvozite svoje podatke na isto platformo, v kateri bodo shranjeni vaši drugi podatki. Ne pozabite, da boste lažje izvlekli svoje strukturiranih v primerjavi z vašimi nestrukturiranimi podatki – lažje boste ekstrahirali in uvozili bazo podatkov CRM, na primer, kot datoteke ali dokumente MP3.

Upoštevajte tudi, da je lahko uvažanje in povezovanje različnih naborov podatkov težavno, če so nezdružljivi. Če želite premagati ta izziv, morate svoje podatke pretvoriti tako, da bodo berljivi na vaši eni sami lokaciji za shranjevanje. Podatki, ki jih shranjujete v svoji osrednji platformi, morajo biti berljivi, da jih lahko vaše podatkovne skupine analizirajo in o njih poročajo.

Kakšne izzive predstavljajo UDM?

Ker UDM-ji združujejo različne nize podatkov, ki so shranjeni na različnih mestih, ni neobičajno, da naletite na podatkovne platforme, ki niso združljive in se zato ne obnašajo, kot je predvideno. Če želite premagati to težavo nezdružljivosti, se morate prepričati, da ste redni čiščenje vaših podatkov da preprečite, da bi vaša podatkovna skladišča postala preveč neorganizirana. Čeprav je res, da boste z vlaganjem v redno čiščenje podatkov imeli nekaj dodatnih stroškov vzdrževanja, se bo na dolgi rok izkazalo za več kot vredno vašega truda.

Kot ste verjetno že ugotovili, lahko organizacije uživajo veliko prednosti, ko poenotijo svoje podatke na enem mestu za shranjevanje. Ne glede na to, ali gre za izboljšano učinkovitost ali boljši dostop do podatkov, UDM vaši organizaciji omogočajo delo z razširljivimi rešitvami in virtualizacijo na visoki ravni.

Še več, organizacije lahko opazujejo, kako postajajo njihove podatkovne skupine bolj produktivne zahvaljujoč UDM-jem, njihov proces analize podatkov pa bo imel manj stroškov in bo imel koristi od naprednega napovednega modeliranja podatkov. Na koncu dneva, v dobrem in slabem, podatki je valuta v našem sodobnem hiperpovezanem svetu; moč za optimizacijo in predvidevanje vaših podatkov je zelo zaželena in prav je tako. S premagovanjem izzivov, ki jih lahko predstavljajo UDM, lahko vaša organizacija premaga tudi neučinkovite prakse podatkov.

zaključek

Zahvaljujoč neskončnim količinam podatkov, ki so nam dandanes na voljo, organizacije uživajo do sedaj nevidene stopnje rasti. Nobenega dvoma ni, da lahko podatki – in to veliko – okrepijo podjetja in jim omogočijo boljši vpogled v obnašanje njihovih strank.

Gotovo pa je tudi to, da neoptimalno in neučinkovito upravljanje podatkov zagotavlja nezadovoljive rezultate, ki so hkrati dragi in zlomljeni. Za organizacije ni več dovolj (ali izvedljivo), da gostijo različne podatkovne modele, hkrati pa jih poskušajo vzdrževati in posodabljati.

Na srečo vam UDM-ji omogočajo pridobivanje različnih podatkovnih virov in vnos podatkov iz neštetih platform, da pridobite celovitejši pogled na podatke, ki jih uporabljate, in povežete svoje več sistemskih paketov.