7 Tantangan Integrasi Data Teratas dan Cara Mengatasinya

Keputusan berdasarkan data adalah tulang punggung setiap perusahaan yang sukses. Kemampuan untuk berhasil mengintegrasikan data ke dalam satu platform dan mudah diakses oleh tim Anda memudahkan perusahaan untuk mengenali tantangan, memahami cara mengatasi tantangan tersebut, dan meningkatkan pengalaman pembeli secara keseluruhan.

Sayangnya, integrasi data memiliki serangkaian tantangannya sendiri yang dapat membuat bisnis Anda tidak mungkin berhasil menggunakan data pada waktu, tempat, dan format yang tepat.

Mengenali tantangan integrasi data dapat melakukan keajaiban dalam membantu meningkatkan operasi bisnis Anda dan kesuksesan secara keseluruhan!

Apa itu Integrasi Data?

Sederhananya, integrasi data adalah tindakan mengumpulkan data bersama dari sumber data , mengubah data itu menjadi informasi yang berguna sambil menyaring data yang tidak berguna, dan kemudian memuat data itu ke dalam satu antarmuka yang membuatnya mudah dicerna oleh anggota tim yang berbeda. . Proses ini juga dikenal sebagai ETL, atau Extract, Transform, dan Load.

Data dapat berasal dari berbagai sumber, yang mungkin sudah digunakan oleh bisnis Anda. Data ini meliputi:

• Email
• Data layanan pelanggan
• Metrik pelanggan (seperti nama, usia, status perkawinan, jumlah anak, pekerjaan, dll.)
• Angka operasi sumber daya manusia
• Laporan logistik
• CRM, atau informasi manajemen hubungan pelanggan
• KPI, atau indikator kinerja utama

Mengapa Integrasi Data Penting?

Integrasi Data sangat penting untuk mendapatkan gambaran yang lebih besar tentang bisnis Anda. Misalnya, katakanlah Anda memahami bahwa pelanggan Anda berlangganan buletin Anda , tetapi hanya separuh dari mereka yang pernah membaca buletin ini. Anda juga memiliki data tentang kapan buletin Anda dikirim, dan jenis iklan atau grafik yang mereka gunakan, tetapi pada alat yang terpisah.

Bagaimana Anda bisa mengetahui grafik mana yang berfungsi untuk pelanggan mana, atau jika mereka membuka buletin mereka karena grafik sama sekali, tanpa integrasi data?

Sangat penting untuk dapat mengintegrasikan data secara efektif untuk meningkatkan pengalaman pelanggan dan perjalanan pembeli Anda serta mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang cara meningkatkan operasi bisnis Anda dari dalam ke luar.

Jika integrasi data sangat penting, mengapa banyak bisnis tidak meluangkan waktu untuk berhasil mengintegrasikan data mereka dan menggunakannya secara efektif? Di bawah ini adalah beberapa tantangan integrasi data yang paling umum.

7 Tantangan Integrasi Data Teratas

Memahami tantangan ini (dan solusinya) dapat membantu Anda mendorong bisnis Anda dan mengakses data berharga selagi masih berharga.

1. Kurangnya Perencanaan

Data hanya berguna untuk operasi yang digunakan. Apa gunanya memiliki informasi, misalnya, jumlah penjualan selama waktu Natal, jika Anda tidak menggunakan informasi ini untuk penjualan Anda di masa mendatang atau menemukan cara untuk meningkatkan bisnis selama musim sepi?

Sebelum Anda memulai integrasi data, penting untuk mengajukan pertanyaan kepada diri sendiri tentang kebutuhan bisnis dan integrasi data spesifik Anda, termasuk:

• Apa yang saya integrasikan?
• Format apa yang harus saya gabungkan?
• Bagaimana data ini dapat berguna bagi perusahaan kita?

Banyak bisnis tidak memahami pentingnya integrasi data, atau alat yang diperlukan untuk membantu mereka mencapai tujuan menggunakan integrasi data.

Menanyakan kepada diri sendiri pertanyaan-pertanyaan ini terlebih dahulu dan terutama akan membantu Anda menemukan alat integrasi data terbaik untuk meningkatkan bisnis Anda.

Misalnya, jika Anda bekerja di bidang perawatan kesehatan, Anda mungkin menginginkan alat seperti Informatica yang dapat mengintegrasikan informasi pemrosesan klaim, penganggaran, dan lainnya untuk mengurangi biaya dan meningkatkan hasil perawatan kesehatan.

2. Menggunakan Integrasi Data Manual

Ketika ditanya apakah spreadsheet manual (seperti yang ada di Excel atau Google Spreadsheets) memainkan peran penting dalam integrasi data, 50% dari pernyataan itu "agak benar" sementara 14% lainnya mengatakan itu sepenuhnya benar!

Meskipun menggunakan metode tradisional integrasi data pada spreadsheet, seperti tabel pivot dan filter, dapat membantu bisnis kecil, ada tantangan integrasi data yang signifikan dengan menggunakan integrasi data manual, termasuk:

• Anda tidak akan dapat menggunakan jenis metode integrasi data yang sama saat bisnis Anda berkembang
• Rawan kesalahan manusia
• Kebingungan tentang berbagi data dari departemen yang berbeda (jika silo digunakan)
• Jumlah uang dan jam kerja yang luar biasa dihabiskan untuk integrasi data

Pilihan terbaik, daripada menggunakan metode integrasi data manual, adalah dengan menggunakan alat integrasi data otomatis yang mengumpulkan data secara real-time, memprosesnya sehingga Anda siap saat Anda membutuhkannya, dan akan dapat memproses data tanpa kehilangan orang. -jam.

3. Kurangnya kemampuan Skalabilitas

Bahkan alat integrasi data otomatis terbaik pun tidak akan dapat membantu bisnis yang terus berkembang…jika tidak dirancang untuk skalabilitas.

Kurangnya skalabilitas ini membuat bisnis yang lebih besar tidak mungkin menangani masuknya data secara efektif. Solusinya adalah dengan menggunakan alat integrasi data yang dapat diskalakan sejak awal.

Faktanya, beberapa pakar TI terbaik menyatakan bahwa skalabilitas perlu menjadi yang terdepan dalam merancang dan mengimplementasikan alat integrasi data.

Selain itu, Anda harus mempersiapkan ekspansi bisnis Anda dan mengantisipasi kebutuhan integrasi data sebelumnya. Misalnya, jika Anda tahu perusahaan Anda akan segera mengakuisisi bisnis lain, pilih titik data terkuat dari bisnis tersebut dan integrasikan dengan milik Anda sebelumnya.

Meluangkan waktu untuk memahami bagaimana data dari akuisisi Anda akan cocok dengan milik Anda, atau data dari pelanggan baru, membantu mencegah jeda waktu dan pengalaman pembeli yang buruk.

4. Data Berkualitas Rendah

Jika data Anda salah atau berkualitas buruk, alat integrasi data otomatis tidak akan berhasil menganalisisnya dan mengintegrasikannya untuk digunakan.

Ini adalah salah satu tantangan integrasi data termudah untuk diperbaiki dengan bantuan manajemen kualitas data. Sama seperti Anda menggunakan manajemen kualitas untuk memastikan makanan yang Anda sajikan atau produk yang Anda gunakan cukup baik untuk konsumen, manajemen kualitas data melakukan pemeriksaan untuk memastikan data Anda bebas dari kesalahan.

Salah satu alat manajemen kualitas data terbaik adalah Atacama, yang dapat membantu pengguna:

• Pahami status data Anda
• Validasi data Anda sebelum dimuat atau diubah
• Tingkatkan data Anda

Ini memastikan bahwa Anda hanya mendapatkan data yang dapat digunakan dan tidak mengalami kesalahan selama proses transformasi dan pemuatan ETL.

Jika Anda menjalankan bisnis yang lebih kecil dan mengandalkan integrasi manual, Anda masih dapat melakukan pemeriksaan jaminan kualitas dengan bantuan spesialis manajemen kualitas data yang terlatih . Namun, seperti yang dinyatakan sebelumnya, ini hanya dapat bekerja begitu lama sebelum menjadi terlalu memakan waktu dan terlalu berulang dari tugas yang tidak dapat menangkap semua kesalahan 100% dari waktu.

Yang terbaik adalah mulai melihat alat integrasi data yang berguna dan alat manajemen kualitas data juga.

5. Data Duplikat

Data duplikat adalah kesalahan umum yang diperkirakan oleh sekitar 94% bisnis yang mereka derita . Bisnis ini percaya bahwa informasi pelanggan mereka salah, termasuk diduplikasi di berbagai platform.

Duplikasi data adalah kebalikan dari tujuan CRM dan integrasi data, yaitu memiliki satu pandangan pelanggan untuk membantu meningkatkan pengalaman pembeli Anda .

Data duplikat dapat membuat perusahaan Anda kehilangan waktu dan uang karena alasan seperti:

• Upaya pemasaran ganda. Jika Anda sudah mencoba meningkatkan keterlibatan dengan pelanggan melalui satu kampanye pemasaran yang tidak berhasil, Anda mungkin mendapati diri Anda menggunakan kampanye yang sama persis lagi tetapi tidak berhasil.
• Meningkatnya biaya tenaga kerja dan jam kerja untuk menghubungi pelanggan berulang kali. Misalnya, perwakilan penjualan Anda mungkin terus menelepon pelanggan tanpa mengetahui bahwa mereka telah dihubungi.
• Data yang berantakan yang mengarah pada peningkatan penyimpanan data yang tidak perlu, menyebabkan waktu jeda dan bisnis yang tidak terorganisir.

Untuk membantu mengatasi masalah ini, jadikan de-duplikasi data sebagai prioritas. Pada platform seperti Hubshout, misalnya, ada banyak fitur de-duplikasi seperti kemampuan untuk menggabungkan data, pemeriksaan kualitas, dan mengenali informasi yang hilang.

6. Data dalam Format yang Salah

Mirip dengan duplikasi data, data yang disimpan dalam format yang berbeda dapat menjadi tantangan untuk diintegrasikan ke dalam proses ETL Anda. misalnya, departemen sumber daya manusia Anda mungkin menyimpan nomor telepon dalam format (000) 000-0000, sementara departemen penjualan Anda mungkin menyimpannya di bawah 000-000-0000.

Jenis masalah pemformatan kecil ini menjadi lebih jelas bagi perusahaan yang mengandalkan kumpulan data tertentu seperti metrik, volume, dan data lain yang terkait dengan angka.

Untuk memperbaikinya, pastikan untuk menekankan kepada departemen Anda yang berbeda pentingnya pemformatan data di berbagai platform.

Anda juga dapat menggunakan alat perselisihan data yang dirancang untuk memformat data di berbagai platform menjadi satu bahasa dasar yang dapat digunakan. Alat perselisihan data seperti Talend sangat berharga dalam kemampuannya untuk mengubah data mentah menjadi informasi yang berharga.

7. Data Tidak Tersedia Saat Dibutuhkan

Ada dua jenis metode pemrosesan integrasi data, yang dikenal sebagai pemrosesan batch dan pemrosesan waktu nyata. Pemrosesan batch dirancang untuk mengambil sejumlah besar data dan memprosesnya selama satu sesi, menghasilkan informasi untuk tahap selanjutnya.

Meskipun pemrosesan batch dapat menjadi alat yang baik untuk digunakan untuk kumpulan data yang lebih besar, mereka memiliki banyak kekurangan, termasuk:

• Harus digunakan saat downtime
• Anda tidak akan memiliki akses ke data sampai setelah waktu henti
• Dapat rentan terhadap kesalahan, yang akan menyebabkan kesalahan di seluruh kumpulan data

Sebaliknya, pemrosesan real-time membutuhkan data dalam jumlah yang lebih kecil, memprosesnya dengan cepat, dan memungkinkan Anda untuk memiliki akses ke informasi ini saat Anda membutuhkannya secara “real-time.”

Meskipun pemrosesan waktu-nyata bisa sulit untuk dirancang, itu sepadan dengan investasi alat pemrosesan waktu-nyata sehingga Anda bisa mendapatkan data segera setelah tersedia.

Alat integrasi data waktu nyata tersebut termasuk SnapLogic, yang dapat mengurangi waktu integrasi data hingga 90%.

Bungkus

Integrasi data adalah komponen kunci dari pengambilan keputusan berbasis data dan keberhasilan bisnis.

Untuk memastikan Anda mengetahui cara mengatasi tantangan integrasi data ini, pertimbangkan tips dalam daftar ini untuk membantu Anda mengenali tantangan, mengetahui cara mengatasinya, dan meningkatkan operasi bisnis dan pengalaman pelanggan Anda!