คุณควรพิจารณาโมเดลข้อมูลแบบครบวงจรหรือไม่ - ข้อมูล

เผยแพร่ซ้ำโดยเพลโต

ผู้ติดตาม: 0

โมเดลข้อมูลแบบรวมช่วยให้ธุรกิจต่างๆ ตัดสินใจได้ดีขึ้น ยังไง? ด้วยการทำให้องค์กรต่างๆ มีมุมมองที่ครอบคลุมมากขึ้นเกี่ยวกับแหล่งข้อมูลที่พวกเขาใช้ ซึ่งทำให้เข้าใจประสบการณ์ของลูกค้าได้ง่ายขึ้น

เครือข่ายที่เป็นเอกเทศและเชื่อมโยงถึงกันซึ่งเชื่อมต่อกับแหล่งความจริงแห่งเดียวช่วยให้องค์กรต่างๆ สามารถวิเคราะห์ประสิทธิภาพผู้ใช้ของตนได้อย่างมีประสิทธิภาพ แม่นยำ และครอบคลุมมากขึ้น เมื่อพิจารณาถึงข้อเท็จจริงที่ว่า ณ ปี 2019 บริษัทต่างๆ โดยเฉลี่ยทำงานกับข้อมูลที่มาจาก กว่า 400 แหล่งการมีเครือข่ายที่เป็นหนึ่งเดียวนั้นเชื่อมต่อกับแหล่งความจริงแห่งเดียวนั้นมีความสำคัญมากกว่าที่เคย

ดังนั้น องค์กรของคุณควรพิจารณาใช้แบบจำลองข้อมูลแบบรวมหรือไม่ อาจจะเป็นเช่นนั้น เรามาพูดคุยกันว่าแบบจำลองข้อมูลแบบรวมสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่เชื่อถือได้มากขึ้นแก่คุณได้อย่างไร เพื่อให้องค์กรของคุณเติบโตเร็วขึ้น นอกจากนี้ เรายังกล่าวถึงความท้าทายบางประการที่โมเดลนี้นำเสนอเพื่อช่วยคุณพิจารณาว่าการใช้โมเดลนี้สอดคล้องกับเป้าหมายและแผนธุรกิจของคุณหรือไม่

โมเดลข้อมูลแบบครบวงจร: คืออะไร และเหตุใดจึงมีความสำคัญ

โมเดลข้อมูลแบบรวมศูนย์ (UDM) รวมศูนย์ข้อมูลจาก แหล่งข้อมูลที่แตกต่างกัน (ลองนึกถึงเครื่องมือ CRM, ERP หรือ BI) ด้วยจุดเชื่อมต่อแบบเอกพจน์ ข้อมูลทั้งหมดนี้ถูกจัดเก็บไว้ในคลังข้อมูลแห่งเดียว ซึ่งช่วยให้ทีมข้อมูลของธุรกิจวิเคราะห์ข้อมูลแบบรวมศูนย์ทั้งหมดเพื่อสร้างอัลกอริธึมการเรียนรู้ที่ใช้ AI/ML ได้

คุณสามารถมอง UDM เป็นสคีมาฐานข้อมูลได้ UDM ใช้การระบุการรวมเพื่อแยกคลัสเตอร์ข้อมูลที่จัดเก็บไว้ในที่ต่างๆ หลังจากที่การแยกคลัสเตอร์เกิดขึ้น ข้อมูลทั้งหมดจากแหล่งที่มาที่แตกต่างกันเหล่านั้นจะถูกจัดเก็บไว้ในคลังข้อมูลเดียว

สิ่งที่สำคัญที่สุดเกี่ยวกับ UDM ก็คือพวกมัน ช่วยให้องค์กรสามารถดูจุดข้อมูลทั้งหมดได้ พวกเขาเก็บรวบรวม ซึ่งหมายความว่าพวกเขายังได้ดูการเล่าเรื่องที่สมบูรณ์ที่ข้อมูลของพวกเขาบอกอีกด้วย ในกรณีที่ไม่มีการบรรยายข้อมูลที่ครอบคลุม องค์กรต่างๆ จะต้องจัดการกับไซโลจำนวนมากที่จัดเก็บข้อมูลที่อาจไม่สมบูรณ์

หากคุณกำลังอ่านข้อความนี้ คุณอาจรู้ว่าการกรองข้อมูลผ่านไซโลข้อมูลต่างๆ เป็นเรื่องยากเพียงใด และคุณอาจไม่แปลกใจที่ทราบว่าบริษัทต่างๆ ที่ใช้กระบวนการแบบแมนนวลสำหรับขั้นตอนการปฏิบัติงานมาตรฐานของตนใช้จ่ายโดยเฉลี่ย 19% ของการค้นหางานต่อสัปดาห์ สำหรับข้อมูล แต่ด้วยข้อมูลที่รวมเป็นหนึ่งเดียว องค์กรต่างๆ จะได้รับข้อมูลที่ทั้งนำไปปฏิบัติได้และถูกต้องแม่นยำ

ก่อนที่จะสร้างแบบจำลองข้อมูลแบบรวม ให้พิจารณาสามสิ่งนี้

มีสิ่งสำคัญสามประการที่ต้องพิจารณาก่อนที่คุณจะสร้างแบบจำลองข้อมูลแบบรวมแรกของคุณ สิ่งแรกที่ต้องคำนึงถึงคือเป้าหมายข้อมูลที่คุณมีเป้าหมายเฉพาะสำหรับธุรกิจของคุณ รวมถึงวิธีที่คุณต้องการรวบรวมและรายงานข้อมูลของคุณ ข้อมูลแบบรวมของคุณมีค่าเท่ากับความเฉพาะเจาะจงของเป้าหมายที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลของคุณเท่านั้น นี่เป็นเวลาที่ดีที่จะเริ่มคิดถึงวิธีที่ดีที่สุดในการประสานงานหน่วยธุรกิจของคุณด้วย รวมกระบวนการข้อมูลของคุณเข้าด้วยกัน.

ประการที่สอง คุณจะต้องพิจารณาว่าแพลตฟอร์มข้อมูลและแหล่งข้อมูลใดของคุณที่กำลังใช้งานอยู่ เมื่อทราบว่าแพลตฟอร์มและแหล่งที่มาใดที่ใช้งานอยู่ คุณจะสามารถเข้าใจความเข้ากันได้ของแหล่งข้อมูลของคุณ และพิจารณาว่าแหล่งข้อมูลใดที่คุณต้องการแปลง

สุดท้ายแต่ไม่ท้ายสุด คุณจะต้องพิจารณาว่าใครบ้างที่จะเข้าถึงข้อมูลของคุณและแพลตฟอร์มข้อมูลที่พวกเขาจะใช้ คุณจะมีเวลาง่ายขึ้นมากในการพิจารณาว่า UDM ใดดีที่สุดสำหรับธุรกิจของคุณ หากคุณสามารถระบุสิ่งต่าง ๆ ที่เหมือนกันในทีมข้อมูลของคุณได้

ทำให้โมเดลข้อมูลแบบรวมของคุณใช้งานได้สำหรับคุณ

การสร้างแบบจำลองข้อมูลแบบรวมของคุณไม่จำเป็นต้องซับซ้อน แต่คุณต้องทำตามขั้นตอนสำคัญสองสามขั้นตอน คุณต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณสามารถแยกและนำเข้าข้อมูลของคุณไปยังแพลตฟอร์มเดียวกับที่จะจัดเก็บข้อมูลอื่น ๆ ของคุณ จำไว้ว่าการดึงข้อมูลของคุณออกมาจะง่ายกว่า มีโครงสร้างเทียบกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างของคุณ – คุณจะมีเวลาแตกและนำเข้าฐานข้อมูล CRM เช่น ไฟล์หรือเอกสาร MP3 ได้ง่ายขึ้น

นอกจากนี้ โปรดทราบว่าการนำเข้าและการเชื่อมต่อชุดข้อมูลที่แตกต่างกันอาจเป็นเรื่องยากหากเข้ากันไม่ได้ เพื่อเอาชนะความท้าทายนี้ คุณต้องแปลงข้อมูลของคุณเพื่อให้สามารถอ่านได้ในที่จัดเก็บข้อมูลเดียวของคุณ ข้อมูลที่คุณจัดเก็บไว้ในแพลตฟอร์มกลางของคุณจะต้องสามารถอ่านได้ เพื่อให้ทีมข้อมูลของคุณสามารถวิเคราะห์และรายงานได้

UDM นำเสนอความท้าทายอะไรบ้าง?

เนื่องจาก UDM รวมชุดข้อมูลต่างๆ ที่จัดเก็บไว้ในที่ต่างๆ กัน จึงไม่ใช่เรื่องแปลกที่จะพบแพลตฟอร์มข้อมูลที่เข้ากันไม่ได้ ดังนั้นจึงไม่ทำงานตามที่ตั้งใจไว้ เพื่อแก้ไขปัญหาความไม่เข้ากันนี้ คุณจะต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณทำอย่างสม่ำเสมอ ทำความสะอาดข้อมูลของคุณ เพื่อป้องกันไม่ให้คลังข้อมูลของคุณไม่เป็นระเบียบมากเกินไป แม้ว่าคุณจะต้องเสียค่าบำรุงรักษาเพิ่มเติมโดยการลงทุนในการล้างข้อมูลเป็นประจำ แต่ก็พิสูจน์ได้ว่าคุ้มค่าในระยะยาว

ตามที่คุณได้รวบรวมไว้แล้วในตอนนี้ มีประโยชน์มากมายที่องค์กรจะได้รับเมื่อรวมข้อมูลไว้ในที่จัดเก็บข้อมูลแห่งเดียว ไม่ว่าจะเป็นการปรับปรุงประสิทธิภาพหรือการเข้าถึงข้อมูลที่ดีขึ้น UDM ช่วยให้องค์กรของคุณทำงานกับโซลูชันที่ปรับขนาดได้และการจำลองเสมือนในระดับสูง

ยิ่งไปกว่านั้น องค์กรต่างๆ สามารถดูทีมข้อมูลของตนทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นด้วย UDM และกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลจะมีค่าใช้จ่ายน้อยลง และได้รับประโยชน์จากการสร้างแบบจำลองข้อมูลเชิงคาดการณ์ขั้นสูง ท้ายที่สุดแล้ว ข้อมูลจะดีขึ้นหรือแย่ลง คือสกุลเงิน ในโลกที่เชื่อมโยงหลายมิติของเราสมัยใหม่ พลังในการเพิ่มประสิทธิภาพและคาดการณ์ข้อมูลของคุณเป็นที่ต้องการอย่างมาก และถูกต้องเช่นกัน ด้วยการเอาชนะความท้าทายที่ UDM สามารถนำเสนอได้ องค์กรของคุณก็สามารถเอาชนะแนวทางปฏิบัติด้านข้อมูลที่ไม่มีประสิทธิภาพได้เช่นกัน

สรุป

ต้องขอบคุณข้อมูลที่เรามีอย่างไม่สิ้นสุดในทุกวันนี้ องค์กรต่างๆ จึงมีอัตราการเติบโตอย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน ไม่ต้องสงสัยเลยว่าข้อมูลและอื่นๆ อีกมากมายสามารถเสริมศักยภาพธุรกิจและให้ข้อมูลเชิงลึกมากขึ้นเกี่ยวกับพฤติกรรมของลูกค้า

อย่างไรก็ตาม สิ่งที่แน่นอนก็คือ การจัดการข้อมูลที่ด้อยประสิทธิภาพและไม่มีประสิทธิภาพนั้นให้ผลลัพธ์ที่ท่วมท้นซึ่งทั้งมีราคาแพงและแตกหัก ไม่เพียงพออีกต่อไป (หรือเป็นไปได้) ที่องค์กรต่างๆ สามารถโฮสต์โมเดลข้อมูลที่แตกต่างกันไปพร้อมๆ กับพยายามบำรุงรักษาและอัปเดตโมเดลข้อมูลเหล่านั้นด้วย

โชคดีที่ UDM ทำให้คุณสามารถร้องขอแหล่งข้อมูลที่แตกต่างกันและนำเข้าข้อมูลจากแพลตฟอร์มมากมาย เพื่อรับมุมมองที่ครอบคลุมมากขึ้นของข้อมูลที่คุณใช้และเชื่อมต่อชุดระบบหลายชุดของคุณ