Los 7 principales desafíos de integración de datos y cómo abordarlos

Las decisiones basadas en datos son la columna vertebral de cualquier empresa exitosa. La capacidad de integrar con éxito los datos en una plataforma única y de fácil acceso para su equipo facilita que las empresas reconozcan los desafíos, comprendan cómo abordar esos desafíos y mejoren la experiencia general del comprador.

Desafortunadamente, la integración de datos tiene su propio conjunto de desafíos que pueden hacer que sea imposible que su empresa utilice con éxito los datos en el momento, el lugar y el formato adecuados.

¡Reconocer los desafíos de la integración de datos puede hacer maravillas para ayudar a mejorar sus operaciones comerciales y el éxito general!

¿Qué es la integración de datos?

En pocas palabras, la integración de datos es el acto de agrupar datos de fuentes de datos , transformar esos datos en información útil mientras se filtran los datos inútiles y luego cargar esos datos en una única interfaz que los hace fácilmente digeribles para diferentes miembros de un equipo. . Este proceso también se conoce como ETL, o Extraer, Transformar y Cargar.

Los datos pueden provenir de una variedad de fuentes, que su empresa ya podría utilizar. Estos datos incluyen:

• correos electrónicos
• Datos de atención al cliente
• Métricas de clientes (como nombre, edad, estado civil, número de hijos, ocupación, etc.)
• Cifras de operaciones de recursos humanos
• Informes de logística
• CRM, o información de gestión de relaciones con los clientes
• KPIs o indicadores clave de rendimiento

¿Por qué es importante la integración de datos?

La integración de datos es fundamental para obtener una comprensión más amplia de su negocio. Por ejemplo, supongamos que entiende que sus clientes se suscriben a su boletín de noticias, pero solo la mitad de ellos alguna vez lee estos boletines. También tiene datos sobre cuándo se envían sus boletines y los tipos de anuncios o gráficos que utilizan, pero en una herramienta separada.

¿Cómo puede saber qué gráficos funcionan para qué clientes, o si están abriendo sus boletines debido a los gráficos, sin integración de datos?

Es importante poder integrar los datos de manera efectiva para mejorar la experiencia del cliente y el viaje del comprador y obtener una mejor comprensión de cómo mejorar las operaciones comerciales de adentro hacia afuera.

Si la integración de datos es tan importante, ¿por qué muchas empresas no se toman el tiempo para integrar con éxito sus datos y usarlos de manera efectiva? A continuación se presentan algunos de los desafíos de integración de datos más comunes.

Los 7 principales desafíos de integración de datos

Comprender estos desafíos (y sus soluciones) puede ayudarlo a impulsar su negocio y acceder a datos valiosos mientras aún son valiosos.

1. Falta de planificación

Los datos son tan útiles como las operaciones para las que se utilizan. ¿De qué sirve tener información sobre, por ejemplo, el número de ventas durante la época navideña, si no utiliza esta información para sus ventas futuras o encuentra formas de mejorar el negocio durante la temporada baja?

Antes de comenzar su integración de datos, es importante hacerse preguntas sobre sus necesidades comerciales específicas y la integración de datos, que incluyen:

• ¿Qué estoy integrando?
• ¿Qué formatos tengo que unir?
• ¿Cómo pueden ser útiles estos datos para nuestra empresa?

Muchas empresas no entienden la importancia de la integración de datos o las herramientas que se necesitan para ayudarlos a lograr sus objetivos mediante la integración de datos.

Hacerse estas preguntas ante todo lo ayudará a encontrar las mejores herramientas de integración de datos para mejorar su negocio.

Por ejemplo, si trabaja en atención médica, es posible que desee una herramienta como Informatica que pueda integrar información de procesamiento de reclamos, elaboración de presupuestos y más para reducir costos y mejorar los resultados de atención médica.

2. Uso de la integración manual de datos

Cuando se les preguntó si las hojas de cálculo manuales (como las de Excel o las hojas de cálculo de Google) desempeñaban un papel importante en la integración de datos, un sorprendente 50 % de la afirmación era "algo cierta", mientras que otro 14 % dijo que era completamente cierta.

Aunque el uso de métodos tradicionales de integración de datos en hojas de cálculo, como tablas dinámicas y filtros, puede ayudar a las empresas más pequeñas, existen importantes desafíos de integración de datos con el uso de la integración de datos manual, que incluyen:

• No podrá usar los mismos tipos de métodos de integración de datos si su negocio crece
• Propenso al error humano
• Confusión acerca de compartir datos de diferentes departamentos (si se usan silos)
• Una increíble cantidad de dinero y horas-hombre gastadas en integración de datos

La mejor opción, en lugar de utilizar métodos manuales de integración de datos, es utilizar una herramienta de integración de datos automatizada que recopile datos en tiempo real, los procese para que los tenga listos cuando los necesite y podrá procesarlos sin pérdida de personal. -horas.

3. Falta de capacidad de escalabilidad

Incluso las mejores herramientas de integración de datos automatizadas no podrán ayudar a una empresa que sigue creciendo... si no está diseñada para la escalabilidad.

Esta falta de escalabilidad hace imposible que las empresas más grandes manejen una afluencia de datos de manera efectiva. La solución es utilizar una herramienta de integración de datos que pueda ser escalable desde el principio.

De hecho, algunos de los mejores expertos en TI afirman que la escalabilidad debe estar a la vanguardia del diseño e implementación de herramientas de integración de datos.

Además, debe prepararse para la expansión de su negocio y anticipar las necesidades de integración de datos con anticipación. Por ejemplo, si sabe que su empresa pronto adquirirá otro negocio, elija los puntos de datos más sólidos de esos negocios e intégrelos con los suyos con anticipación.

Tomarse el tiempo para comprender cómo los datos de sus adquisiciones se adaptarán a los suyos, o los datos de nuevos clientes, ayuda a evitar retrasos y una mala experiencia del comprador.

4. Datos de baja calidad

Si sus datos son erróneos o de mala calidad, las herramientas automatizadas de integración de datos no podrán analizarlos e integrarlos con éxito para su uso.

Este es uno de los desafíos de integración de datos más fáciles de solucionar con la ayuda de la gestión de calidad de datos. Al igual que usaría la gestión de calidad para asegurarse de que la comida que está sirviendo o los productos que está usando son lo suficientemente buenos para el consumidor, la gestión de calidad de datos realiza verificaciones para asegurarse de que sus datos no contengan errores.

Una de las mejores herramientas de gestión de calidad de datos es Ataccama, que puede ayudar a los usuarios a:

• Conoce el estado de tus datos
• Valide sus datos antes de que se carguen o transformen
• Mejora tus datos

Esto garantiza que solo obtenga datos utilizables y que no sufra errores durante el proceso de transformación y carga de ETL.

Si dirige una empresa más pequeña y confía en la integración manual, aún puede realizar comprobaciones de control de calidad con la ayuda de un especialista en gestión de calidad de datos capacitado. Sin embargo, como se indicó anteriormente, esto solo puede funcionar durante tanto tiempo antes de que se vuelva demasiado lento y demasiado repetitivo en una tarea que no puede detectar todos los errores el 100% del tiempo.

Es mejor comenzar a buscar herramientas útiles de integración de datos y también herramientas de gestión de calidad de datos.

5. Datos duplicados

Los datos duplicados son un error común que alrededor del 94% de las empresas sospechan que podrían estar sufriendo . Estas empresas creen que la información de sus clientes es errónea, incluida la duplicación en múltiples plataformas.

La duplicación de datos es exactamente lo contrario de lo que es el objetivo de CRM y la integración de datos, que es tener una vista única del cliente para ayudar a mejorar su experiencia de compra .

Los datos duplicados pueden costarle a su empresa tiempo y dinero perdidos por motivos como:

• Esfuerzos de marketing duplicados. Si ya ha intentado aumentar el compromiso con los clientes a través de una campaña de marketing que no funcionó, es posible que vuelva a utilizar exactamente la misma campaña sin éxito.
• El aumento del costo de mano de obra y horas-hombre para contactar a los clientes repetidamente. Por ejemplo, su representante de ventas podría seguir llamando a un cliente sin saber que ya lo han contactado.
• Datos desordenados que conducen a un aumento en el almacenamiento de datos innecesariamente, lo que genera retrasos y un negocio desorganizado.

Para ayudar a abordar estos problemas, haga de la deduplicación de datos una prioridad. En plataformas como Hubshout, por ejemplo, hay muchas funciones de eliminación de duplicados, como la capacidad de fusionar datos, controles de calidad y reconocimiento de información faltante.

6. Datos en el formato incorrecto

Al igual que la duplicación de datos, los datos almacenados en diferentes formatos pueden ser difíciles de integrar en su proceso ETL. por ejemplo, su departamento de recursos humanos podría guardar los números de teléfono en el formato (000) 000-0000, mientras que su departamento de ventas podría guardarlos con el formato 000-000-0000.

Estos tipos de problemas de formato pequeño se vuelven aún más pronunciados para las empresas que dependen de conjuntos específicos de datos, como métricas, volumen y otros datos relacionados con números.

Para solucionar esto, asegúrese de enfatizar a sus diferentes departamentos la importancia del formato de datos en múltiples plataformas.

También puede usar herramientas de gestión de datos que están diseñadas para dar formato a los datos en diferentes plataformas en un único lenguaje base utilizable. Las herramientas de gestión de datos como Talend son invaluables en su capacidad para transformar datos sin procesar en información valiosa.

7. Datos no disponibles cuando se necesitan

Hay dos tipos de métodos de procesamiento de integración de datos, conocidos como procesamiento por lotes y procesamiento en tiempo real. El procesamiento por lotes está diseñado para tomar grandes cantidades de datos y procesarlos durante una sola sesión, produciendo información para una etapa posterior.

Aunque el procesamiento por lotes puede ser una buena herramienta para conjuntos de datos más grandes, tiene muchas desventajas, que incluyen:

• Debe usarse durante el tiempo de inactividad
• No tendrá acceso a los datos hasta después del tiempo de inactividad
• Puede ser propenso a errores, lo que conducirá a errores en todo el lote de datos.

Por el contrario, el procesamiento en tiempo real toma cantidades más pequeñas de datos, los procesa rápidamente y le permite tener acceso a esta información cuando la necesita en "tiempo real".

Aunque el procesamiento en tiempo real puede ser difícil de diseñar, vale la pena invertir en herramientas de procesamiento en tiempo real para que pueda obtener los datos tan pronto como estén disponibles.

Estas herramientas de integración de datos en tiempo real incluyen SnapLogic, que puede reducir los tiempos de integración de datos en un 90 %.

Envolver

La integración de datos es un componente clave de la toma de decisiones basada en datos y el éxito de un negocio.

Para asegurarse de saber cómo resolver estos desafíos de integración de datos, considere los consejos de esta lista para ayudarlo a reconocer los desafíos, saber cómo superarlos y mejorar sus operaciones comerciales y la experiencia de sus clientes.