Les 7 principaux défis de l'intégration de données et comment les résoudre

Les décisions basées sur les données sont l'épine dorsale de toute entreprise prospère. La capacité d'intégrer avec succès les données dans une plate-forme unique et facilement accessible à votre équipe permet aux entreprises de reconnaître plus facilement les défis, de comprendre comment relever ces défis et d'améliorer l'expérience globale de l'acheteur.

Malheureusement, l'intégration des données comporte son propre ensemble de défis qui peuvent empêcher votre entreprise d'utiliser avec succès les données au moment, au lieu et au format appropriés.

Reconnaître les défis de l'intégration des données peut faire des merveilles pour améliorer vos opérations commerciales et votre réussite globale !

Qu'est-ce que l'intégration de données ?

Pour le dire simplement, l'intégration de données consiste à regrouper des données à partir de sources de données , à transformer ces données en informations utiles tout en filtrant les données inutiles, puis à charger ces données dans une interface unique qui les rend facilement assimilables par les différents membres d'une équipe. . Ce processus est également connu sous le nom d'ETL, ou Extract, Transform, and Load.

Les données peuvent provenir de diverses sources, que votre entreprise utilise peut-être déjà. Ces données comprennent :

• E-mails
• Données du service client
• Les métriques du client (telles que le nom, l'âge, l'état civil, le nombre d'enfants, la profession, etc.)
• Chiffres opérationnels des ressources humaines
• Rapports logistiques
• CRM ou informations de gestion de la relation client
• KPI ou indicateurs clés de performance

Pourquoi l'intégration des données est-elle importante ?

L'intégration des données est essentielle pour obtenir une vue d'ensemble de votre entreprise. Par exemple, supposons que vous compreniez que vos clients s'abonnent à votre newsletter , mais que seulement la moitié d'entre eux lisent ces newsletters. Vous disposez également de données sur le moment où vos newsletters sont envoyées et sur les types d'annonces ou de graphiques qu'elles utilisent, mais sur un outil distinct.

Comment savoir quels graphiques fonctionnent pour quels clients, ou s'ils ouvrent leurs newsletters à cause des graphiques, sans intégration de données ?

Il est important d'être en mesure d' intégrer efficacement les données pour améliorer votre expérience client et votre parcours d'acheteur et de mieux comprendre comment améliorer vos opérations commerciales de l'intérieur.

Si l'intégration des données est si importante, pourquoi de nombreuses entreprises ne prennent-elles pas le temps d'intégrer avec succès leurs données et de les utiliser efficacement ? Vous trouverez ci-dessous certains des défis les plus courants en matière d'intégration de données.

Top 7 des défis d'intégration de données

Comprendre ces défis (et leurs solutions) peut vous aider à propulser votre entreprise et à accéder à des données précieuses tant qu'elles sont encore précieuses.

1. Manque de planification

Les données sont aussi utiles que les opérations pour lesquelles elles sont utilisées. A quoi cela sert-il d'avoir des informations sur, par exemple, le nombre de ventes pendant la période de Noël, si vous n'utilisez pas ces informations pour vos ventes futures ou pour trouver des moyens d'améliorer vos affaires pendant les saisons mortes ?

Avant de commencer votre intégration de données, il est important de vous poser des questions sur les besoins spécifiques de votre entreprise et sur l'intégration de données, notamment :

• Qu'est-ce que j'intègre ?
• Quels formats dois-je réunir ?
• Comment ces données peuvent-elles être utiles à notre entreprise ?

De nombreuses entreprises ne comprennent pas l'importance de l'intégration des données ou les outils nécessaires pour les aider à atteindre leurs objectifs à l'aide de l'intégration des données.

Se poser ces questions avant tout vous aidera à trouver les meilleurs outils d'intégration de données pour améliorer votre entreprise.

Par exemple, si vous travaillez dans le secteur de la santé, vous souhaiterez peut-être un outil comme Informatica capable d'intégrer des informations sur le traitement des demandes de remboursement, la budgétisation, etc., afin de réduire les coûts et d'améliorer les résultats des soins de santé.

2. Utilisation de l'intégration manuelle des données

Lorsqu'on leur a demandé si les feuilles de calcul manuelles (telles que celles d'Excel ou de Google Spreadsheets) jouaient un rôle important dans l'intégration des données, 50 % de l'énoncé était "plutôt vrai", tandis que 14 % ont répondu que c'était tout à fait vrai !

Bien que l'utilisation de méthodes traditionnelles d'intégration de données sur des feuilles de calcul, telles que les tableaux croisés dynamiques et les filtres, puisse aider les petites entreprises, l'intégration manuelle des données pose des problèmes importants, notamment :

• Vous ne pourrez pas utiliser les mêmes types de méthodes d'intégration de données si votre entreprise se développe
• Sujet à l'erreur humaine
• Confusion sur le partage des données de différents départements (si des silos sont utilisés)
• Une quantité incroyable d'argent et d'heures de travail consacrées à l'intégration des données

La meilleure option, au lieu d'utiliser des méthodes d'intégration de données manuelles, est d'utiliser un outil d'intégration de données automatisé qui collecte les données en temps réel, les traite afin qu'elles soient prêtes quand vous en avez besoin et qu'elles soient en mesure de traiter les données sans homme perdu. -heures.

3. Manque de capacité d'évolutivité

Même les meilleurs outils d'intégration de données automatisés ne seront pas en mesure d'aider une entreprise qui continue de croître… si elle n'est pas conçue pour l'évolutivité.

Ce manque d'évolutivité empêche les grandes entreprises de gérer efficacement un afflux de données. La solution consiste à utiliser un outil d'intégration de données qui peut être évolutif dès le départ.

En fait, certains des meilleurs experts en informatique affirment que l'évolutivité doit être au premier plan de la conception et de la mise en œuvre d'outils d'intégration de données.

De plus, vous devez préparer l'expansion de votre entreprise et anticiper les besoins d'intégration de données à l'avance. Par exemple, si vous savez que votre entreprise va bientôt acquérir une autre entreprise, choisissez les points de données les plus solides de ces entreprises et intégrez-les aux vôtres à l'avance.

Prendre le temps de comprendre comment les données de vos acquisitions s'intégreront aux vôtres, ou aux données de nouveaux clients, permet d'éviter les retards et une mauvaise expérience de l'acheteur.

4. Données de mauvaise qualité

Si vos données sont erronées ou de mauvaise qualité, les outils automatisés d'intégration de données ne pourront pas les analyser et les intégrer avec succès.

Il s'agit de l'un des défis d'intégration de données les plus faciles à résoudre à l'aide de la gestion de la qualité des données. Tout comme vous utiliseriez la gestion de la qualité pour vous assurer que les aliments que vous servez ou les produits que vous utilisez sont suffisamment bons pour le consommateur, la gestion de la qualité des données effectue des vérifications pour s'assurer que vos données sont exemptes d'erreurs.

L'un des meilleurs outils de gestion de la qualité des données est Ataccama, qui peut aider les utilisateurs :

• Comprendre l'état de vos données
• Validez vos données avant qu'elles ne soient chargées ou transformées
• Améliorez vos données

Cela garantit que vous n'obtenez que des données utilisables et que vous ne souffrez pas d'erreurs lors du processus de transformation et de chargement d'ETL.

Si vous dirigez une petite entreprise et comptez sur l'intégration manuelle, vous pouvez toujours effectuer des contrôles d'assurance qualité avec l'aide d'un spécialiste qualifié en gestion de la qualité des données . Cependant, comme indiqué précédemment, cela ne peut fonctionner que si longtemps avant qu'il ne devienne trop long et trop répétitif d'une tâche qui ne peut pas détecter toutes les erreurs 100% du temps.

Il est préférable de commencer à rechercher également des outils d'intégration de données utiles et des outils de gestion de la qualité des données.

5. Données dupliquées

Les données dupliquées sont une erreur courante dont environ 94 % des entreprises soupçonnent qu'elles pourraient souffrir . Ces entreprises pensent que les informations sur leurs clients sont erronées, notamment qu'elles sont dupliquées sur plusieurs plates-formes.

La duplication des données est à l'opposé de l'objectif du CRM et de l'intégration des données, qui est d'avoir une vue client unique pour aider à améliorer votre expérience d'achat .

Les données dupliquées peuvent coûter du temps et de l'argent à votre entreprise pour des raisons telles que :

• Efforts de marketing dupliqués. Si vous avez déjà essayé d'augmenter l'engagement avec les clients grâce à une campagne marketing qui n'a pas fonctionné, vous pourriez vous retrouver à utiliser à nouveau cette même campagne en vain.
• L'augmentation du coût de la main-d'œuvre et des heures de travail pour contacter les clients à plusieurs reprises. Par exemple, votre représentant commercial peut continuer à appeler un client sans savoir qu'il a déjà été contacté.
• Des données encombrées qui entraînent une augmentation inutile du stockage des données, entraînant des temps de latence et une entreprise désorganisée.

Pour aider à résoudre ces problèmes, faites de la déduplication des données une priorité. Sur des plates-formes telles que Hubshout, par exemple, il existe de nombreuses fonctionnalités de déduplication telles que la possibilité de fusionner des données, des contrôles de qualité et la reconnaissance des informations manquantes.

6. Données au mauvais format

Semblable à la duplication de données, les données stockées dans différents formats peuvent être difficiles à intégrer dans votre processus ETL. par exemple, votre service des ressources humaines peut enregistrer les numéros de téléphone au format (000) 000-0000, tandis que votre service des ventes peut les enregistrer sous 000-000-0000.

Ces types de petits problèmes de formatage deviennent encore plus prononcés pour les entreprises qui s'appuient sur des ensembles de données spécifiques tels que les métriques, le volume et d'autres données liées aux chiffres.

Pour résoudre ce problème, assurez-vous d'insister auprès de vos différents services sur l'importance du formatage des données sur plusieurs plates-formes.

Vous pouvez également utiliser des outils de gestion des données conçus pour formater les données sur différentes plates-formes dans un langage de base unique et utilisable. Les outils de traitement des données tels que Talend sont inestimables dans leur capacité à transformer les données brutes en informations précieuses.

7. Données non disponibles en cas de besoin

Il existe deux types de méthodes de traitement d'intégration de données, appelées traitement par lots et traitement en temps réel. Le traitement par lots est conçu pour prendre de grandes quantités de données et les traiter au cours d'une seule session, produisant des informations pour une étape ultérieure.

Bien que le traitement par lots puisse être un bon outil à utiliser pour de plus grands ensembles de données, il présente de nombreux inconvénients, notamment :

• Doit être utilisé pendant les temps d'arrêt
• Vous n'aurez accès aux données qu'après la période d'indisponibilité
• Peut être sujet à des erreurs, ce qui entraînera des erreurs dans l'ensemble du lot de données

Au contraire, le traitement en temps réel prend de plus petites quantités de données, les traite rapidement et vous permet d'avoir accès à ces informations lorsque vous en avez besoin en « temps réel ».

Bien que le traitement en temps réel puisse être difficile à concevoir, il vaut bien l'investissement dans des outils de traitement en temps réel afin que vous puissiez obtenir les données dès qu'elles sont disponibles.

Ces outils d'intégration de données en temps réel incluent SnapLogic, qui peut réduire les temps d'intégration de données de 90 %.

Emballer

L'intégration des données est un élément clé de la prise de décision basée sur les données et du succès d'une entreprise.

Pour vous assurer que vous savez comment résoudre ces défis d'intégration de données, tenez compte des conseils de cette liste pour vous aider à reconnaître les défis, à savoir comment les surmonter et à améliorer vos opérations commerciales et votre expérience client !