Should You Consider A Unified Data Model? - DATAVERSITY

Återutgiven av Platon

anhängare: 0

En enhetlig datamodell gör det möjligt för företag att fatta bättre informerade beslut. Hur? Genom att ge organisationer en mer heltäckande bild av de datakällor de använder, vilket gör det lättare att förstå sina kunders upplevelser.

Ett unikt, sammankopplat nätverk som är kopplat till en källa till sanning ger organisationer en mer effektiv, exakt och heltäckande analys av deras användarprestanda. Med tanke på att företag från och med 2019 i genomsnitt arbetar med data som kommer ifrån mer än 400 källor, att ha det enda nätverket anslutet till en enda källa till sanning är viktigare än någonsin.

Så, bör din organisation överväga att använda en enhetlig datamodell? Kanske så – låt oss prata om hur enhetliga datamodeller kan ge dig mer tillförlitliga insikter så att din organisation växer snabbare. Vi kommer också att täcka några av de utmaningar som den här modellen erbjuder för att hjälpa dig att avgöra om användningen av en sådan stämmer överens med dina affärsmål och plan.

Enade datamodeller: vad är de och varför är de viktiga?

Unified data models (UDM) centraliserar data från heterogena datakällor (tänk CRM, ERP eller BI-verktyg) tack vare en enkel åtkomstpunkt. All denna data lagras i ett datalager, vilket låter ett företags datateam analysera all centraliserad data för att komma fram till AI/ML-baserade inlärningsalgoritmer.

Du kan tänka på en UDM som ett databasschema; UDM:er använder integrationsidentifiering för att ta bort data som lagras på olika platser. Efter att denna avklustring har inträffat, lagras all data från dessa olika källor i ett enda datalager.

Det enskilt viktigaste med UDM:er är att de tillåta organisationer att se alla datapunkter de samlar in, vilket innebär att de också får se hela berättelsen som deras data berättar. I avsaknad av en heltäckande databerättelse lämnas organisationer att ta itu med massor av silos som lagrar potentiellt ofullständig data.

Om du läser det här, vet du antagligen hur jobbigt det kan vara att sålla igenom flera datasilos, och du är förmodligen inte förvånad över att få veta att företag som använder manuella processer för sina standarddriftsprocedurer spenderar i genomsnitt ca. 19 % av sin arbetsvecka söker för data. Men med enhetlig data får organisationer data som är både genomförbara och korrekta.

Tänk på dessa tre saker innan du skapar en enhetlig datamodell

Det finns tre stora saker att tänka på innan du skapar din första enhetliga datamodell. Det första du bör tänka på är de datamål du har som är specifika för ditt företag, samt sätten du vill samla in och rapportera om din data. Din enhetliga data är bara lika värdefull som specificiteten för dina datarelaterade mål. Det här är också ett bra tillfälle att börja fundera på hur man bäst kan samordna sina affärsenheter till förena dina dataprocesser.

För det andra bör du överväga vilka av dina dataplattformar och källor som används för närvarande. Genom att veta vilka plattformar och källor som används kommer du att kunna förstå kompatibiliteten hos dina datakällor och avgöra vilka du behöver konvertera.

Sist men inte minst måste du ta reda på vem som kommer att få åtkomst till din data och de dataplattformar de kommer att använda. Du kommer att ha mycket lättare att ta reda på vilken UDM som är bäst för ditt företag om du kan identifiera olika saker gemensamt bland dina datateam.

Få din enhetliga datamodell att fungera för dig

Att göra din enhetliga datamodell behöver inte vara komplicerat, men det kräver att du följer några viktiga steg. Du måste se till att du kan extrahera och importera dina data till samma plattform där dina andra data kommer att lagras. Kom ihåg att det blir lättare att extrahera din strukturerad kontra dina ostrukturerade data – du kommer att ha lättare att extrahera och importera till exempel en CRM-databas än MP3-filer eller dokument.

Tänk också på att det kan vara svårt att importera och ansluta olika datauppsättningar om de är inkompatibla. För att övervinna denna utmaning måste du konvertera din data så att den blir läsbar på din enda lagringsplats. Datan som du lagrar i din centrala plattform måste vara läsbar så att dina datateam kan analysera och rapportera om den.

Vilka utmaningar presenterar UDMs?

Eftersom UDM:er aggregerar olika uppsättningar data som lagras på olika platser är det inte ovanligt att stöta på dataplattformar som inte är kompatibla och därför inte beter sig som avsett. För att övervinna problemet med inkompatibilitet måste du se till att du är regelbundet rensa dina data för att förhindra att dina datalager blir för oorganiserade. Även om det är sant att du kommer att få ytterligare underhållskostnader genom att investera i regelbunden datarensning, kommer det att visa sig vara mer än värt mödan i längden.

Som du förmodligen har insett nu finns det många fördelar som organisationer kan dra nytta av när de förenar sina data på en enda lagringsplats. Oavsett om det handlar om förbättrad effektivitet eller bättre tillgång till data låter UDM din organisation arbeta med skalbara lösningar och virtualisering på hög nivå.

Vad mer är att organisationer kan se sina datateam bli mer produktiva tack vare UDM, och deras process för dataanalys kommer att medföra färre kostnader och dra nytta av avancerad prediktiv datamodellering. I slutet av dagen, och på gott och ont, data är valuta i vår moderna hyperanslutna värld; kraften att optimera och förutsäga din data är mycket eftertraktad, och det med rätta. Genom att övervinna de utmaningar som UDM:er potentiellt kan innebära, kan din organisation också övervinna ineffektiva datapraxis.

Slutsats

Tack vare de oändliga datapunkter som finns tillgängliga för oss nu för tiden, har organisationer haft tillväxttakt som hittills inte har setts. Det råder ingen tvekan om att data – och mycket av det – kan stärka företag och ge dem större insikter om hur deras kunder beter sig.

Vad som också är säkert är att suboptimal och ineffektiv datahantering ger överväldigande resultat som är både dyra och trasiga. Det är inte längre tillräckligt (eller genomförbart) för organisationer att vara värd för olika datamodeller samtidigt som de försöker underhålla och uppdatera dem.

Tack och lov gör UDM:er det möjligt för dig att begära olika datakällor och ta in data från otaliga plattformar för att få en mer heltäckande bild av den data du använder och koppla ihop dina flera systemsviter.