Le 7 principali sfide dell'integrazione dei dati e come affrontarle

Le decisioni basate sui dati sono la spina dorsale di qualsiasi azienda di successo. La capacità di integrare con successo i dati in un'unica piattaforma e facilmente accessibile al tuo team rende più facile per le aziende riconoscere le sfide, capire come affrontarle e migliorare l'esperienza complessiva dell'acquirente.

Sfortunatamente, l'integrazione dei dati presenta una serie di sfide che possono rendere impossibile per la tua azienda utilizzare correttamente i dati nel momento, nel luogo e nel formato appropriati.

Riconoscere le sfide dell'integrazione dei dati può fare miracoli nell'aiutare a migliorare le operazioni aziendali e il successo generale!

Che cos'è l'integrazione dei dati?

In parole povere, l'integrazione dei dati è l'atto di riunire i dati dalle origini dati , trasformarli in informazioni utili mentre si filtrano i dati inutili e quindi caricare quei dati in un'unica interfaccia che li rende facilmente digeribili a diversi membri di un team . Questo processo è anche noto come ETL o Estrai, Trasforma e Carica.

I dati possono provenire da una varietà di fonti, che la tua azienda potrebbe già utilizzare. Questi dati includono:

• E-mail
• Dati del servizio clienti
• Metriche del cliente (come nome, età, stato civile, numero di figli, occupazione, ecc.)
• Dati sulle operazioni delle risorse umane
• Rapporti logistici
• CRM o informazioni sulla gestione delle relazioni con i clienti
• KPI o indicatori chiave di prestazione

Perché l'integrazione dei dati è importante?

L'integrazione dei dati è fondamentale per ottenere un quadro più ampio della tua attività. Ad esempio, supponiamo che tu capisca che i tuoi clienti si iscrivono alla tua newsletter , ma solo la metà di loro ha letto queste newsletter. Hai anche dati su quando le tue newsletter vengono inviate e sui tipi di annunci o grafici che stanno utilizzando, ma su uno strumento separato.

Come puoi sapere quale grafica sta lavorando per quali clienti, o se stanno aprendo le loro newsletter a causa della grafica, senza l'integrazione dei dati?

È importante essere in grado di integrare i dati in modo efficace per migliorare l'esperienza del cliente e il percorso dell'acquirente e comprendere meglio come migliorare le operazioni aziendali dall'interno verso l'esterno.

Se l'integrazione dei dati è così importante, perché molte aziende non si prendono il tempo necessario per integrare con successo i propri dati e utilizzarli in modo efficace? Di seguito sono elencate alcune delle sfide più comuni per l'integrazione dei dati.

Le 7 principali sfide dell'integrazione dei dati

Comprendere queste sfide (e le relative soluzioni) può aiutarti a dare impulso alla tua attività e ad accedere a dati preziosi mentre sono ancora preziosi.

1. Mancanza di pianificazione

I dati sono utili solo quanto le operazioni per cui vengono utilizzati. A che serve avere informazioni, ad esempio, sul numero di vendite durante il periodo natalizio, se non le utilizzi per le tue vendite future o trovi modi per migliorare gli affari durante la bassa stagione?

Prima di iniziare l'integrazione dei dati, è importante porsi domande sulle esigenze aziendali specifiche e sull'integrazione dei dati, tra cui:

• Cosa sto integrando?
• Quali formati devo unire insieme?
• In che modo questi dati possono essere utili alla nostra azienda?

Molte aziende non comprendono l'importanza dell'integrazione dei dati o gli strumenti necessari per aiutarli a raggiungere i propri obiettivi utilizzando l'integrazione dei dati.

Porsi prima di tutto queste domande ti aiuterà a trovare i migliori strumenti di integrazione dei dati per migliorare il tuo business.

Ad esempio, se lavori nel settore sanitario, potresti volere uno strumento come Informatica in grado di integrare le informazioni sull'elaborazione dei reclami, il budget e altro per ridurre i costi e migliorare i risultati sanitari.

2. Utilizzo dell'integrazione manuale dei dati

Alla domanda se i fogli di calcolo manuali (come quelli in Excel o Google Spreadsheets) abbiano svolto un ruolo significativo nell'integrazione dei dati, un enorme 50% dell'affermazione era "piuttosto vero" mentre un altro 14% ha affermato che era completamente vero!

Sebbene l'utilizzo dei metodi tradizionali di integrazione dei dati su fogli di calcolo, come tabelle pivot e filtri, possa aiutare le piccole imprese, l'utilizzo dell'integrazione manuale dei dati comporta notevoli problemi di integrazione dei dati, tra cui:

• Non sarai in grado di utilizzare gli stessi tipi di metodi di integrazione dei dati se la tua azienda cresce
• Propenso all'errore umano
• Confusione sulla condivisione dei dati da diversi reparti (se vengono utilizzati i silos)
• Un'incredibile quantità di denaro e ore di lavoro dedicate all'integrazione dei dati

L'opzione migliore, invece di utilizzare metodi di integrazione manuale dei dati, è utilizzare uno strumento automatizzato di integrazione dei dati che raccolga i dati in tempo reale, li elabori in modo da averli pronti quando ne hai bisogno e sarà in grado di elaborare i dati senza perdere tempo -ore.

3. Mancanza di capacità di scalabilità

Anche gli strumenti di integrazione dei dati più automatizzati non saranno in grado di aiutare un'azienda in continua crescita... se non è progettata per la scalabilità.

Questa mancanza di scalabilità rende impossibile per le aziende più grandi gestire in modo efficace un afflusso di dati. La soluzione consiste nell'utilizzare uno strumento di integrazione dei dati che può essere scalabile fin dall'inizio.

In effetti, alcuni dei migliori esperti IT affermano che la scalabilità deve essere in prima linea nella progettazione e nell'implementazione di strumenti di integrazione dei dati.

Inoltre, devi prepararti per l'espansione della tua attività e anticipare le esigenze di integrazione dei dati in anticipo. Ad esempio, se sai che la tua azienda acquisirà presto un'altra attività, scegli i punti dati più forti di tali attività e integrali con la tua in anticipo.

Prendersi il tempo necessario per capire in che modo i dati delle tue acquisizioni si adatteranno ai tuoi o ai dati di nuovi clienti, aiuta a prevenire i tempi di attesa e la scarsa esperienza dell'acquirente.

4. Dati di bassa qualità

Se i tuoi dati sono errati o di scarsa qualità, gli strumenti di integrazione dei dati automatizzati non saranno in grado di analizzarli correttamente e integrarli per l'uso.

Questa è una delle sfide di integrazione dei dati più facili da risolvere con l'aiuto della gestione della qualità dei dati. Proprio come utilizzeresti la gestione della qualità per assicurarti che il cibo che stai servendo o i prodotti che stai utilizzando siano sufficientemente buoni per il consumatore, la gestione della qualità dei dati esegue controlli per assicurarsi che i tuoi dati siano privi di errori.

Uno dei migliori strumenti di gestione della qualità dei dati è Ataccama, che può aiutare gli utenti a:

• Comprendi lo stato dei tuoi dati
• Convalida i tuoi dati prima che vengano caricati o trasformati
• Migliora i tuoi dati

Ciò garantisce di ricevere solo dati utilizzabili e di non subire errori durante il processo di trasformazione e caricamento di ETL.

Se gestisci un'azienda più piccola e ti affidi all'integrazione manuale, puoi comunque eseguire controlli di garanzia della qualità con l'aiuto di uno specialista qualificato nella gestione della qualità dei dati. Tuttavia, come affermato in precedenza, questo può funzionare solo per così tanto tempo prima che diventi troppo dispendioso in termini di tempo e troppo ripetitivo per un'attività che non può rilevare tutti gli errori il 100% delle volte.

È meglio iniziare a guardare anche utili strumenti di integrazione dei dati e strumenti di gestione della qualità dei dati.

5. Dati duplicati

I dati duplicati sono un errore comune di cui circa il 94% delle aziende sospetta di soffrire di . Queste aziende ritengono che le informazioni sui loro clienti siano errate, inclusa la duplicazione su più piattaforme.

La duplicazione dei dati è l'esatto opposto dell'obiettivo del CRM e dell'integrazione dei dati, ovvero avere una visione unificata del cliente per migliorare l' esperienza dell'acquirente .

I dati duplicati possono costare alla tua azienda una perdita di tempo e denaro a causa di motivi quali:

• Sforzi di marketing duplicati. Se hai già provato ad aumentare il coinvolgimento con i clienti attraverso una campagna di marketing che non ha funzionato, potresti ritrovarti a utilizzare di nuovo la stessa identica campagna senza alcun risultato.
• L'aumento del costo del lavoro e delle ore di lavoro per contattare i clienti ripetutamente. Ad esempio, il tuo rappresentante di vendita potrebbe continuare a chiamare un cliente senza sapere che è già stato contattato.
• Dati disordinati che portano a un aumento inutilmente dell'archiviazione dei dati, causando tempi di attesa e un'azienda disorganizzata.

Per aiutare a risolvere questi problemi, rendere prioritaria la deduplicazione dei dati. Su piattaforme come Hubshout, ad esempio, ci sono molte funzionalità di deduplicazione come la possibilità di unire i dati, controlli di qualità e riconoscere le informazioni mancanti.

6. Dati nel formato errato

Analogamente alla duplicazione dei dati, i dati archiviati in diversi formati possono essere difficili da integrare nel processo ETL. ad esempio, il tuo dipartimento delle risorse umane potrebbe salvare i numeri di telefono nel formato (000) 000-0000, mentre il tuo reparto vendite potrebbe salvarlo sotto 000-000-0000.

Questi tipi di piccoli problemi di formattazione diventano ancora più pronunciati per le aziende che fanno affidamento su insiemi di dati specifici come metriche, volume e altri dati relativi ai numeri.

Per risolvere questo problema, assicurati di sottolineare ai tuoi diversi dipartimenti l'importanza della formattazione dei dati su più piattaforme.

Puoi anche utilizzare strumenti di data wrangling progettati per formattare i dati su piattaforme diverse in un unico linguaggio di base utilizzabile. Gli strumenti di data wrangling come Talend hanno un valore inestimabile nella loro capacità di trasformare i dati grezzi in informazioni preziose.

7. Dati non disponibili quando necessari

Esistono due tipi di metodi di elaborazione dell'integrazione dei dati, noti come elaborazione batch ed elaborazione in tempo reale. L'elaborazione batch è progettata per prendere grandi quantità di dati ed elaborarli durante una singola sessione, producendo informazioni per una fase successiva.

Sebbene l'elaborazione in batch possa essere un buon strumento da utilizzare per insiemi di dati più grandi, hanno molti svantaggi, tra cui:

• Deve essere utilizzato durante i tempi di fermo
• Non avrai accesso ai dati fino a dopo il tempo di inattività
• Può essere soggetto a errori, il che porterà a errori nell'intero batch di dati

Al contrario, l'elaborazione in tempo reale richiede quantità minori di dati, le elabora rapidamente e ti consente di accedere a queste informazioni quando ne hai bisogno in "tempo reale".

Sebbene l'elaborazione in tempo reale possa essere difficile da progettare, vale la pena investire in strumenti di elaborazione in tempo reale in modo da poter ottenere i dati non appena sono disponibili.

Tali strumenti di integrazione dei dati in tempo reale includono SnapLogic, che può ridurre i tempi di integrazione dei dati del 90%.

Incartare

L'integrazione dei dati è una componente chiave del processo decisionale basato sui dati e del successo di un'azienda.

Per assicurarti di sapere come risolvere queste sfide di integrazione dei dati, considera i suggerimenti in questo elenco per aiutarti a riconoscere le sfide, sapere come superarle e migliorare le operazioni aziendali e l'esperienza del cliente!