トップ7のデータ統合の課題とそれらに対処する方法
公開: 2022-04-05データ主導の意思決定は、成功する企業のバックボーンです。 データを単一のプラットフォームに正常に統合し、チームが簡単にアクセスできるようにすることで、企業は課題を認識し、それらの課題に対処する方法を理解し、全体的な購入者エクスペリエンスを向上させることが容易になります。
残念ながら、データ統合には独自の課題があり、ビジネスが適切な時間、場所、形式でデータを正常に使用することを不可能にする可能性があります。
データ統合の課題を認識することは、ビジネス運営と全体的な成功の改善に役立つ可能性があります。
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データ統合とは何ですか？
簡単に言うと、データ統合とは、データソースからデータをプールし、そのデータを有用な情報に変換し、不要なデータを除外し、そのデータを単一のインターフェイスに読み込んで、チームのさまざまなメンバーが簡単に消化できるようにすることです。 。 このプロセスは、ETL、または抽出、変換、および読み込みとも呼ばれます。
データは、ビジネスですでに使用されている可能性のあるさまざまなソースから取得できます。 このデータには次のものが含まれます。
- Eメール
- カスタマーサービスデータ
- 顧客の指標（名前、年齢、結婚歴、子供の数、職業など）
- 人材運用の数字
- ロジスティクスレポート
- CRM、または顧客関係管理情報
- KPI、または主要業績評価指標
データ統合が重要なのはなぜですか？
データ統合は、ビジネスの全体像を把握するために重要です。 たとえば、顧客がニュースレターを購読しているが、これらのニュースレターを読んだことがあるのは半分だけであると理解しているとします。 また、ニュースレターがいつ送信されるか、およびニュースレターが使用している広告やグラフィックの種類に関するデータもありますが、別のツールにあります。
どのグラフィックがどの顧客のために機能しているか、またはデータ統合なしでグラフィックがまったく原因でニュースレターを開いているかどうかをどのように知ることができますか？
データを効果的に統合して、カスタマーエクスペリエンスとバイヤージャーニーを改善し、ビジネスオペレーションを徹底的に改善する方法をよりよく理解できるようにすることが重要です。
データ統合が非常に重要である場合、多くの企業がデータを正常に統合して効果的に使用するために時間をかけないのはなぜですか？ 以下は、最も一般的なデータ統合の課題の一部です。
データ統合の課題トップ7
これらの課題（およびその解決策）を理解することは、ビジネスを推進し、貴重なデータにアクセスしながら、それがまだ価値のあるものである場合に役立ちます。
1.計画の欠如
データは、それが使用されている操作と同じくらい有用です。 たとえば、クリスマス期間中の販売数に関する情報を将来の販売に使用したり、オフシーズン中にビジネスを改善する方法を見つけたりしない場合、この情報を入手することはどのようなメリットがありますか。
データ統合を開始する前に、次のような特定のビジネスニーズとデータ統合について自問することが重要です。
- 何を統合していますか？
- どのフォーマットを一緒に結合する必要がありますか？
- このデータは当社にとってどのように役立ちますか？
多くの企業は、データ統合の重要性、またはデータ統合を使用して目標を達成するために必要なツールを理解していません。
何よりもまずこれらの質問を自問することは、ビジネスを改善するための最良のデータ統合ツールを見つけるのに役立ちます。
たとえば、ヘルスケアで作業している場合、請求処理情報や予算などを統合してコストを削減し、ヘルスケアの成果を向上させることができるInformaticaのようなツールが必要になる場合があります。
2.手動データ統合の使用
手動のスプレッドシート（ExcelやGoogleスプレッドシートなど）がデータ統合に重要な役割を果たしているかどうかを尋ねられたとき、ステートメントのなんと50％が「やや真実」であり、別の14％が完全に真実であると答えました。
ピボットテーブルやフィルターなど、スプレッドシートで従来のデータ統合方法を使用すると、中小企業に役立ちますが、手動のデータ統合を使用すると、次のような重大なデータ統合の課題が発生します。
- ビジネスが成長するにつれて、同じタイプのデータ統合方法を使用することはできなくなります
- ヒューマンエラーが発生しやすい
- 異なる部門からのデータの共有に関する混乱（サイロが使用されている場合）
- データ統合に信じられないほどの金額と工数が費やされています
手動のデータ統合方法を使用する代わりに、リアルタイムでデータを収集して処理し、必要なときに準備ができ、人を失うことなくデータを処理できる自動データ統合ツールを使用するのが最善のオプションです。 -時間。
3.スケーラビリティ能力の欠如
最高に自動化されたデータ統合ツールでさえ、拡張性を考慮して設計されていない場合、成長を続けるビジネスを支援することはできません。
このスケーラビリティの欠如により、大企業はデータの流入を効果的に処理できなくなります。 解決策は、最初からスケーラブルなデータ統合ツールを使用することです。
実際、最高のIT専門家の中には、データ統合ツールの設計と実装の最前線にスケーラビリティを置く必要があると述べている人もいます。
さらに、ビジネスの拡大に備え、データ統合のニーズを事前に予測する必要があります。 たとえば、あなたの会社がすぐに別のビジネスを買収することがわかっている場合は、それらのビジネスから最も強力なデータポイントを選択し、事前にそれらを自分のビジネスと統合します。
時間をかけて、買収のデータが自分のデータにどのように適合するか、または新規顧客のデータを理解することで、遅延時間や購入者のエクスペリエンスの低下を防ぐことができます。
4.低品質のデータ
データに誤りがあるか、品質が低い場合、自動データ統合ツールはデータを正常に分析して統合して使用することができません。
これは、データ品質管理の助けを借りて修正するのが最も簡単なデータ統合の課題の1つです。 品質管理を使用して、提供している食品や使用している製品が消費者にとって十分に優れていることを確認するのと同じように、データ品質管理は、データにエラーがないことを確認します。
最高のデータ品質管理ツールの1つは、ユーザーを支援できるAtaccamaです。
- データの状態を理解する
- データをロードまたは変換する前にデータを検証する
- データを改善する
これにより、使用可能なデータのみを取得し、ETLの変換および読み込みプロセス中にエラーが発生することはありません。
中小企業を経営していて手動統合に依存している場合でも、訓練を受けたデータ品質管理スペシャリストの助けを借りて品質保証チェックを行うことができます。 ただし、前述のように、これは、すべてのエラーを100％キャッチできないタスクの時間がかかり、繰り返しが多すぎる前に、非常に長い間しか機能しません。
有用なデータ統合ツールとデータ品質管理ツールも検討し始めるのが最善です。
5.重複データ
データの重複は一般的なエラーであり、約94％の企業がに苦しんでいる可能性があると考えています。 これらの企業は、複数のプラットフォーム間で重複するなど、顧客情報に誤りがあると考えています。
データの重複は、CRMとデータ統合の目標とは正反対であり、単一の顧客ビューを使用して購入者のエクスペリエンスを向上させることです。
データが重複していると、次のような理由で会社が時間とお金を失う可能性があります。
- 重複したマーケティング活動。 うまくいかなかった1つのマーケティングキャンペーンを通じて顧客とのエンゲージメントを高めようとした場合は、まったく同じキャンペーンを再び使用しても無駄になる可能性があります。
- 顧客に繰り返し連絡するための人件費と工数の増加。 たとえば、営業担当者は、顧客がすでに連絡を受けていることを知らなくても、顧客に電話をかけ続ける場合があります。
- データストレージの不必要な増加につながる雑然としたデータは、ラグタイムと混乱したビジネスにつながります。
これらの問題に対処するには、データの重複排除を優先します。 たとえば、Hubshoutなどのプラットフォームには、データのマージ、品質チェック、欠落している情報の認識など、多くの重複排除機能があります。
6.間違った形式のデータ
データの複製と同様に、さまざまな形式で保存されたデータをETLプロセスに統合するのは難しい場合があります。 たとえば、人事部門は電話番号を（000）000-0000の形式で保存し、営業部門は000-000-0000未満で保存する場合があります。
これらのタイプの小さなフォーマットの問題は、メトリック、ボリューム、および数値に関連するその他のデータなどの特定のデータセットに依存する企業にとってさらに顕著になります。
これを修正するには、複数のプラットフォームにわたるデータフォーマットの重要性をさまざまな部門に強調してください。
また、さまざまなプラットフォーム間でデータを単一の使用可能な基本言語にフォーマットするように設計されたデータラングリングツールを使用することもできます。 Talendなどのデータラングリングツールは、生データを貴重な情報に変換する能力において非常に貴重です。
7.必要なときに利用できないデータ
データ統合処理方法には、バッチ処理とリアルタイム処理の2種類があります。 バッチ処理は、大量のデータを取得して1回のセッションで処理し、後の段階で情報を生成するように設計されています。
バッチ処理は、より大きなデータセットに使用するのに適したツールですが、次のような多くの欠点があります。
- ダウンタイム中に使用する必要があります
- ダウンタイムが終了するまで、データにアクセスすることはできません
- エラーが発生しやすく、データバッチ全体でエラーが発生する可能性があります
それどころか、リアルタイム処理は少量のデータを処理し、それを迅速に処理し、「リアルタイム」で必要なときにこの情報にアクセスできるようにします。
リアルタイム処理の設計は難しい場合がありますが、データが利用可能になり次第取得できるように、リアルタイム処理ツールに投資する価値は十分にあります。
このようなリアルタイムのデータ統合ツールには、データ統合時間を90％短縮できるSnapLogicが含まれています。
要約
データ統合は、データ主導の意思決定とビジネスの成功の重要な要素です。
これらのデータ統合の課題を解決する方法を確実に理解するには、このリストのヒントを検討して、課題を認識し、それらを克服する方法を理解し、ビジネスオペレーションとカスタマーエクスペリエンスを向上させるのに役立ててください。
