Die 7 größten Herausforderungen bei der Datenintegration und wie man sie angeht

Datenbasierte Entscheidungen sind das Rückgrat jedes erfolgreichen Unternehmens. Die Fähigkeit, Daten erfolgreich in eine einzige Plattform zu integrieren und für Ihr Team leicht zugänglich zu machen, erleichtert es Unternehmen, Herausforderungen zu erkennen, zu verstehen, wie diese Herausforderungen angegangen werden können, und das allgemeine Käufererlebnis zu verbessern.

Leider hat die Datenintegration ihre eigenen Herausforderungen, die es Ihrem Unternehmen unmöglich machen können, Daten zum richtigen Zeitpunkt, am richtigen Ort und im richtigen Format erfolgreich zu verwenden.

Das Erkennen der Herausforderungen der Datenintegration kann Wunder bewirken, wenn es darum geht, Ihre Geschäftsabläufe und Ihren Gesamterfolg zu verbessern!

Was ist Datenintegration?

Vereinfacht gesagt ist Datenintegration der Vorgang, Daten aus Datenquellen zusammenzuführen , diese Daten in nützliche Informationen umzuwandeln, während nutzlose Daten herausgefiltert werden, und diese Daten dann in eine einzige Schnittstelle zu laden, die sie für verschiedene Mitglieder eines Teams leicht verdaulich macht . Dieser Prozess wird auch als ETL oder Extrahieren, Transformieren und Laden bezeichnet.

Daten können aus einer Vielzahl von Quellen stammen, die Ihr Unternehmen möglicherweise bereits verwendet. Diese Daten umfassen:

• E-Mails
• Kundendienstdaten
• Kundenkennzahlen (wie Name, Alter, Familienstand, Anzahl der Kinder, Beruf etc.)
• Zahlen zum Personaleinsatz
• Logistikberichte
• CRM- oder Customer-Relationship-Management-Informationen
• KPIs oder Key Performance Indicators

Warum ist Datenintegration wichtig?

Die Datenintegration ist entscheidend, um ein umfassenderes Verständnis Ihres Unternehmens zu erhalten. Angenommen, Sie wissen, dass Ihre Kunden Ihren Newsletter abonniert haben , aber nur die Hälfte von ihnen liest diese Newsletter jemals. Sie haben auch Daten darüber, wann Ihre Newsletter versendet werden und welche Arten von Anzeigen oder Grafiken sie verwenden, aber in einem separaten Tool.

Wie können Sie ohne Datenintegration wissen, welche Grafiken bei welchen Kunden funktionieren oder ob sie ihre Newsletter überhaupt wegen der Grafiken öffnen?

Es ist wichtig, Daten effektiv integrieren zu können , um Ihr Kundenerlebnis und Ihre Käuferreise zu verbessern und ein besseres Verständnis dafür zu bekommen, wie Sie Ihre Geschäftsabläufe von innen heraus verbessern können.

Wenn die Datenintegration so wichtig ist, warum nehmen sich dann viele Unternehmen nicht die Zeit, ihre Daten erfolgreich zu integrieren und effektiv zu nutzen? Nachfolgend sind einige der häufigsten Herausforderungen bei der Datenintegration aufgeführt.

Die 7 größten Herausforderungen bei der Datenintegration

Das Verständnis dieser Herausforderungen (und ihrer Lösungen) kann Ihnen helfen, Ihr Unternehmen voranzubringen und auf wertvolle Daten zuzugreifen, solange sie noch wertvoll sind.

1. Mangel an Planung

Daten sind nur so nützlich wie die Operationen, für die sie verwendet werden. Was nützen Informationen beispielsweise über die Anzahl der Verkäufe in der Weihnachtszeit, wenn Sie diese Informationen nicht für Ihre zukünftigen Verkäufe verwenden oder Wege finden, das Geschäft in der Nebensaison zu verbessern?

Bevor Sie mit der Datenintegration beginnen, ist es wichtig, sich Fragen zu Ihren spezifischen Geschäftsanforderungen und der Datenintegration zu stellen, darunter:

• Was integriere ich?
• Welche Formate muss ich zusammenfügen?
• Wie können diese Daten für unser Unternehmen nützlich sein?

Viele Unternehmen verstehen die Bedeutung der Datenintegration oder die Tools nicht, die sie benötigen, um ihre Ziele mithilfe der Datenintegration zu erreichen.

Wenn Sie sich in erster Linie diese Fragen stellen, können Sie die besten Datenintegrationstools zur Verbesserung Ihres Unternehmens finden.

Wenn Sie beispielsweise im Gesundheitswesen arbeiten, möchten Sie möglicherweise ein Tool wie Informatica, das Informationen zur Schadensbearbeitung, Budgetierung und mehr integrieren kann, um Kosten zu senken und die Ergebnisse im Gesundheitswesen zu verbessern.

2. Verwenden der manuellen Datenintegration

Auf die Frage, ob manuelle Tabellenkalkulationen (wie die in Excel oder Google Spreadsheets) eine bedeutende Rolle bei der Datenintegration spielten oder nicht, antworteten satte 50 % der Aussage „etwas wahr“, während weitere 14 % sagten, dass sie vollkommen wahr sei!

Obwohl die Verwendung traditioneller Methoden der Datenintegration in Tabellenkalkulationen, wie Pivot-Tabellen und Filter, kleineren Unternehmen helfen kann, gibt es erhebliche Herausforderungen bei der Datenintegration bei der Verwendung der manuellen Datenintegration, einschließlich:

• Sie werden nicht in der Lage sein, die gleichen Arten von Datenintegrationsmethoden zu verwenden, wenn Ihr Unternehmen wächst
• Anfällig für menschliche Fehler
• Verwirrung über die gemeinsame Nutzung von Daten aus verschiedenen Abteilungen (wenn Silos verwendet werden)
• Unglaublich viel Geld und Arbeitsstunden werden für die Datenintegration aufgewendet

Die beste Option, anstatt manuelle Datenintegrationsmethoden zu verwenden, ist die Verwendung eines automatisierten Datenintegrationstools, das Daten in Echtzeit sammelt, sie verarbeitet, damit Sie sie bei Bedarf zur Verfügung haben, und in der Lage sein wird, Daten ohne verlorenen Mann zu verarbeiten -Std.

3. Mangelnde Skalierbarkeit

Selbst die am besten automatisierten Datenintegrationstools können einem weiter wachsenden Unternehmen nicht helfen … wenn es nicht auf Skalierbarkeit ausgelegt ist.

Dieser Mangel an Skalierbarkeit macht es größeren Unternehmen unmöglich, einen Datenstrom effektiv zu bewältigen. Die Lösung besteht darin, ein Datenintegrationstool zu verwenden, das von Anfang an skalierbar sein kann.

Tatsächlich geben einige der besten IT-Experten an, dass die Skalierbarkeit bei der Entwicklung und Implementierung von Datenintegrationstools im Vordergrund stehen muss.

Darüber hinaus müssen Sie sich auf Ihre Geschäftserweiterung vorbereiten und die Anforderungen an die Datenintegration im Voraus antizipieren. Wenn Sie beispielsweise wissen, dass Ihr Unternehmen bald ein anderes Unternehmen übernehmen wird, wählen Sie die stärksten Datenpunkte aus diesen Unternehmen aus und integrieren Sie sie im Voraus mit Ihren eigenen.

Nehmen Sie sich die Zeit, um zu verstehen, wie Daten aus Ihren Akquisitionen in Ihre eigenen oder Daten von Neukunden passen, um Verzögerungen und ein schlechtes Käufererlebnis zu vermeiden.

4. Daten von geringer Qualität

Wenn Ihre Daten fehlerhaft oder von schlechter Qualität sind, können automatisierte Datenintegrationstools sie nicht erfolgreich analysieren und für die Verwendung integrieren.

Dies ist eine der einfachsten Herausforderungen bei der Datenintegration, die mit Hilfe des Datenqualitätsmanagements behoben werden kann. Genauso wie Sie das Qualitätsmanagement einsetzen würden, um sicherzustellen, dass das von Ihnen servierte Essen oder die von Ihnen verwendeten Produkte gut genug für den Verbraucher sind, führt das Datenqualitätsmanagement Prüfungen durch, um sicherzustellen, dass Ihre Daten fehlerfrei sind.

Eines der besten Datenqualitätsmanagement-Tools ist Ataccama, das Benutzern helfen kann:

• Verstehen Sie den Zustand Ihrer Daten
• Validieren Sie Ihre Daten, bevor sie geladen oder transformiert werden
• Verbessern Sie Ihre Daten

Dadurch wird sichergestellt, dass Sie nur brauchbare Daten erhalten und während des Transformations- und Ladevorgangs von ETL keine Fehler auftreten.

Wenn Sie ein kleineres Unternehmen führen und sich auf die manuelle Integration verlassen, können Sie dennoch Qualitätssicherungsprüfungen mit Hilfe eines geschulten Experten für Datenqualitätsmanagement durchführen. Wie bereits erwähnt, kann dies jedoch nur so lange funktionieren, bis es zu zeitaufwändig und zu repetitiv für eine Aufgabe wird, die nicht alle Fehler zu 100% der Zeit abfangen kann.

Es ist am besten, sich auch nützliche Tools zur Datenintegration und zum Datenqualitätsmanagement anzusehen.

5. Duplizierte Daten

Doppelte Daten sind ein häufiger Fehler, von dem etwa 94 % der Unternehmen vermuten, dass sie davon betroffen sind . Diese Unternehmen glauben, dass ihre Kundeninformationen fehlerhaft sind, einschließlich der Duplizierung auf mehreren Plattformen.

Die Datenduplizierung ist das genaue Gegenteil dessen, was das Ziel von CRM und Datenintegration ist, nämlich eine einzige Kundenansicht zu haben, um Ihre Käufererfahrung zu verbessern .

Doppelte Daten können Ihrem Unternehmen aus folgenden Gründen Zeit und Geld kosten:

• Doppelte Marketinganstrengungen. Wenn Sie bereits versucht haben, die Kundenbindung durch eine Marketingkampagne zu steigern, die nicht funktioniert hat, werden Sie möglicherweise feststellen, dass Sie genau dieselbe Kampagne erneut ohne Erfolg verwenden.
• Die erhöhten Arbeits- und Arbeitskosten für die wiederholte Kontaktaufnahme mit Kunden. Beispielsweise könnte Ihr Vertriebsmitarbeiter weiterhin einen Kunden anrufen, ohne zu wissen, dass er bereits kontaktiert wurde.
• Überladene Daten , die zu einer unnötigen Erhöhung des Datenspeichers führen, was zu Verzögerungszeiten und einem unorganisierten Geschäft führt.

Um diese Probleme zu lösen, machen Sie die Datendeduplizierung zu einer Priorität. Auf Plattformen wie beispielsweise Hubshout gibt es viele Deduplizierungsfunktionen wie die Möglichkeit, Daten zusammenzuführen, Qualitätsprüfungen und das Erkennen fehlender Informationen.

6. Daten im falschen Format

Ähnlich wie bei der Datenduplizierung kann es schwierig sein, Daten, die in unterschiedlichen Formaten gespeichert sind, in Ihren ETL-Prozess zu integrieren. Beispielsweise speichert Ihre Personalabteilung möglicherweise Telefonnummern im Format (000) 000-0000, während Ihre Vertriebsabteilung sie möglicherweise unter 000-000-0000 speichert.

Diese Art von kleinen Formatierungsproblemen wird noch ausgeprägter für Unternehmen, die sich auf bestimmte Datensätze wie Metriken, Volumen und andere Daten im Zusammenhang mit Zahlen verlassen.

Um dies zu beheben, stellen Sie sicher, dass Ihre verschiedenen Abteilungen die Bedeutung der Datenformatierung über mehrere Plattformen hinweg betonen.

Sie können auch Data-Wrangling-Tools verwenden, die darauf ausgelegt sind, Daten über verschiedene Plattformen hinweg in einer einzigen, verwendbaren Basissprache zu formatieren. Data -Wrangling-Tools wie Talend sind von unschätzbarem Wert, da sie Rohdaten in wertvolle Informationen umwandeln können.

7. Daten bei Bedarf nicht verfügbar

Es gibt zwei Arten von Datenintegrationsverarbeitungsmethoden, die als Stapelverarbeitung und Echtzeitverarbeitung bekannt sind. Die Stapelverarbeitung ist darauf ausgelegt, große Datenmengen in einer einzigen Sitzung zu verarbeiten und Informationen für eine spätere Phase zu erzeugen.

Obwohl die Stapelverarbeitung ein gutes Werkzeug für größere Datensätze sein kann, haben sie viele Nachteile, darunter:

• Muss während der Ausfallzeit verwendet werden
• Sie haben erst nach der Ausfallzeit Zugriff auf die Daten
• Kann fehleranfällig sein, was zu Fehlern im gesamten Datenbatch führt

Im Gegensatz dazu nimmt die Echtzeitverarbeitung kleinere Datenmengen auf, verarbeitet sie schnell und ermöglicht Ihnen den Zugriff auf diese Informationen, wenn Sie sie in „Echtzeit“ benötigen.

Obwohl die Echtzeitverarbeitung schwierig zu entwerfen sein kann, lohnt sich die Investition in Echtzeitverarbeitungstools, damit Sie die Daten erhalten, sobald sie verfügbar sind.

Zu diesen Echtzeit-Datenintegrationstools gehört SnapLogic, das die Datenintegrationszeiten um 90 % reduzieren kann.

Einpacken

Die Datenintegration ist eine Schlüsselkomponente der datengesteuerten Entscheidungsfindung und des Erfolgs eines Unternehmens.

Um sicherzustellen, dass Sie wissen, wie Sie diese Herausforderungen bei der Datenintegration lösen können, beachten Sie die Tipps in dieser Liste, damit Sie Herausforderungen erkennen, wissen, wie Sie sie überwinden und Ihren Geschäftsbetrieb und Ihr Kundenerlebnis verbessern können!