상위 7가지 데이터 통합 ​​과제 및 해결 방법

데이터 기반 의사 결정은 성공적인 기업의 근간입니다. 데이터를 단일 플랫폼에 성공적으로 통합하고 팀이 쉽게 액세스할 수 있는 기능을 통해 기업은 문제를 더 쉽게 인식하고 이러한 문제를 해결하는 방법을 이해하며 전반적인 구매자 경험을 개선할 수 있습니다.

불행히도 데이터 통합에는 비즈니스에서 적절한 시간, 장소 및 형식으로 데이터를 성공적으로 사용하는 것을 불가능하게 만드는 고유한 문제가 있습니다.

데이터 통합의 문제를 인식하면 비즈니스 운영과 전반적인 성공을 개선하는 데 놀라운 도움이 될 수 있습니다!

데이터 통합이란 무엇입니까?

간단히 말해서 데이터 통합은 데이터 소스에서 데이터를 함께 풀링하고 해당 데이터를 유용한 정보로 변환하는 동시에 쓸모 없는 데이터를 필터링한 다음 해당 데이터를 팀의 다른 구성원이 쉽게 소화할 수 있도록 단일 인터페이스에 로드하는 작업입니다. . 이 프로세스는 ETL 또는 추출, 변환 및 로드라고도 합니다.

데이터는 비즈니스에서 이미 사용하고 있을 수 있는 다양한 소스에서 가져올 수 있습니다. 이 데이터에는 다음이 포함됩니다.

• 이메일
• 고객 서비스 데이터
• 고객 메트릭(이름, 나이, 결혼 여부, 자녀 수, 직업 등)
• 인적 자원 운영 수치
• 물류 보고서
• CRM 또는 고객 관계 관리 정보
• KPI 또는 핵심 성과 지표

데이터 통합이 중요한 이유는 무엇입니까?

데이터 통합은 비즈니스에 대한 더 큰 그림을 이해하는 데 중요합니다. 예를 들어 고객이 뉴스레터를 구독하고 있지만 그 중 절반만 이 뉴스레터를 읽는다는 사실을 알고 있다고 가정해 보겠습니다. 또한 뉴스레터가 발송되는 시기와 뉴스레터가 사용하는 광고 또는 그래픽 유형에 대한 데이터가 있지만 별도의 도구에 있습니다.

데이터 통합 ​​없이 어떤 그래픽이 어떤 고객을 위해 작동하는지 또는 그래픽 때문에 뉴스레터를 여는 것인지 어떻게 알 수 있습니까?

데이터를 효과적으로 통합 하여 고객 경험과 구매자 여정을 개선하고 비즈니스 운영을 내부적으로 개선하는 방법을 더 잘 이해하는 것이 중요합니다.

데이터 통합이 그렇게 중요하다면 왜 많은 기업이 데이터를 성공적으로 통합하고 효과적으로 사용하는 데 시간을 들이지 않습니까? 다음은 가장 일반적인 데이터 통합 ​​문제 중 일부입니다.

상위 7 가지 데이터 통합 ​​과제

이러한 과제(및 그 솔루션)를 이해하면 비즈니스를 추진하고 여전히 가치 있는 귀중한 데이터에 액세스하는 데 도움이 될 수 있습니다.

1. 기획력 부족

데이터는 그것이 사용되는 작업만큼만 유용합니다. 예를 들어 크리스마스 기간 동안의 판매량에 대한 정보를 가지고 있는 것이 미래의 판매에 이 정보를 사용하지 않거나 비수기 동안 비즈니스를 개선할 방법을 찾지 않는다면 무슨 소용이 있습니까?

데이터 통합을 시작하기 전에 다음을 포함하여 특정 비즈니스 요구 사항 및 데이터 통합에 대해 스스로에게 질문하는 것이 중요합니다.

• 나는 무엇을 통합하고 있습니까?
• 어떤 형식으로 결합해야 합니까?
• 이 데이터가 우리 회사에 어떻게 유용할 수 있습니까?

많은 기업이 데이터 통합의 중요성이나 데이터 통합을 사용하여 목표를 달성하는 데 필요한 도구를 이해하지 못합니다.

이러한 질문을 가장 먼저 스스로에게 하면 비즈니스를 개선할 수 있는 최고의 데이터 통합 ​​도구를 찾는 데 도움이 됩니다.

예를 들어 의료 분야에서 일하는 경우 청구 처리 정보, 예산 책정 등을 통합하여 비용을 줄이고 의료 결과를 개선할 수 있는 Informatica와 같은 도구가 필요할 수 있습니다.

2. 수동 데이터 통합 ​​사용

수동 스프레드시트(예: Excel 또는 Google 스프레드시트의 스프레드시트)가 데이터 통합에서 중요한 역할을 했는지 여부를 묻는 질문에 무려 50% 의 진술이 "다소 사실"인 반면 다른 14%는 완전히 사실이라고 말했습니다!

피벗 테이블 및 필터와 같은 스프레드시트에 대한 기존의 데이터 통합 ​​방법을 사용하면 소규모 비즈니스에 도움이 될 수 있지만 수동 데이터 통합을 사용하는 경우 다음과 같은 심각한 데이터 통합 ​​문제가 있습니다.

• 비즈니스가 성장함에 따라 동일한 유형의 데이터 통합 ​​방법을 사용할 수 없습니다.
• 인적 오류에 취약
• 다른 부서의 데이터 공유에 대한 혼란(사일로가 사용되는 경우)
• 데이터 통합에 막대한 비용과 인력 투입

수동 데이터 통합 ​​방법을 사용하는 대신 가장 좋은 방법은 실시간으로 데이터를 수집하여 필요할 때 준비할 수 있도록 처리하고 인력 손실 없이 데이터를 처리할 수 있는 자동화된 데이터 통합 ​​도구를 사용하는 것입니다. -시간.

3. 확장성 부족

가장 자동화된 데이터 통합 ​​도구라도 확장성을 위해 설계되지 않은 경우 계속 성장하는 비즈니스를 도울 수 없습니다.

이러한 확장성 부족으로 인해 대규모 비즈니스에서는 유입되는 데이터를 효과적으로 처리할 수 없습니다. 솔루션은 초기에 확장할 수 있는 데이터 통합 ​​도구를 사용하는 것입니다.

실제로 일부 최고의 IT 전문가는 확장성이 데이터 통합 ​​도구를 설계하고 구현하는 최전선에 있어야 한다고 말합니다.

또한 비즈니스 확장에 대비하고 데이터 통합 ​​요구 사항을 미리 예측해야 합니다. 예를 들어, 귀하의 회사가 곧 다른 비즈니스를 인수할 것임을 알고 있다면 해당 비즈니스에서 가장 강력한 데이터 포인트를 선택하고 미리 귀하의 비즈니스와 통합하십시오.

시간을 내어 획득한 데이터가 자신의 데이터 또는 신규 고객의 데이터에 어떻게 맞는지 이해하면 지연 시간과 구매자 경험 저하를 방지하는 데 도움이 됩니다.

4. 저품질 데이터

데이터가 잘못되었거나 품질이 좋지 않은 경우 자동화된 데이터 통합 ​​도구가 데이터를 성공적으로 분석하고 통합하여 사용할 수 없습니다.

이것은 데이터 품질 관리의 도움으로 해결할 수 있는 가장 쉬운 데이터 통합 ​​문제 중 하나입니다. 품질 관리를 사용하여 제공하는 음식이나 사용 중인 제품이 소비자에게 충분히 좋은지 확인하는 것처럼 데이터 품질 관리는 데이터에 오류가 없는지 확인합니다.

최고의 데이터 품질 관리 도구 중 하나는 사용자에게 도움이 될 수 있는 Ataccama입니다.

• 데이터 상태 이해
• 데이터가 로드되거나 변환되기 전에 유효성을 검사합니다.
• 데이터 개선

이렇게 하면 사용 가능한 데이터만 가져오고 ETL의 변환 및 로드 프로세스 중에 오류가 발생하지 않습니다.

소규모 비즈니스를 운영하고 수동 통합에 의존하는 경우에도 숙련된 데이터 품질 관리 전문가 의 도움을 받아 품질 보증 검사를 수행할 수 있습니다. 그러나 이전에 언급했듯이 이것은 시간이 너무 오래 걸리고 모든 오류를 100% 포착할 수 없는 작업이 너무 반복되기 전까지만 작동할 수 있습니다.

유용한 데이터 통합 ​​도구와 데이터 품질 관리 도구도 살펴보는 것이 가장 좋습니다.

5. 중복 데이터

중복 데이터는 기업의 약 94%가 겪고 있는 일반적인 오류입니다. 이러한 기업은 고객 정보가 여러 플랫폼에 복제되는 등 잘못된 정보라고 생각합니다.

데이터 복제는 CRM 및 데이터 통합의 목표와 정반대입니다. 즉, 단일 고객 보기를 통해 구매자 경험 을 개선하는 것입니다.

중복된 데이터는 다음과 같은 이유로 회사에서 시간과 비용 손실을 초래할 수 있습니다.

• 중복된 마케팅 노력. 효과가 없는 마케팅 캠페인을 통해 이미 고객 참여를 늘리려고 시도했다면 똑같은 캠페인을 다시 사용해도 소용이 없을 수 있습니다.
• 반복적으로 고객에게 연락 하는 인건비와 공수 증가 . 예를 들어, 영업 담당자가 고객에게 이미 연락이 되었는지도 모른 채 계속 전화를 걸 수 있습니다.
• 불필요한 데이터 저장 증가로 이어지는 복잡한 데이터 , 지연 시간 및 무질서한 비즈니스로 이어집니다.

이러한 문제를 해결하려면 데이터 중복 제거를 우선 순위에 두십시오. 예를 들어 Hubshout과 같은 플랫폼에는 데이터 병합 기능, 품질 검사, 누락된 정보 인식과 같은 많은 중복 제거 기능이 있습니다.

6. 잘못된 형식의 데이터

데이터 복제와 유사하게 다른 형식으로 저장된 데이터는 ETL 프로세스에 통합하기 어려울 수 있습니다. 예를 들어 인사 부서는 전화 번호를 (000) 000-0000 형식으로 저장할 수 있고 영업 부서는 000-000-0000 아래에 저장할 수 있습니다.

이러한 유형의 작은 형식 문제는 메트릭, 볼륨 및 숫자와 관련된 기타 데이터와 같은 특정 데이터 집합에 의존하는 회사에서 더욱 두드러집니다.

이 문제를 해결하려면 여러 플랫폼에서 데이터 형식 지정의 중요성을 여러 부서에 강조해야 합니다.

다양한 플랫폼의 데이터를 사용 가능한 단일 기본 언어로 형식화하도록 설계된 데이터 랭글링 도구를 사용할 수도 있습니다. Talend와 같은 데이터 랭글링 도구는 원시 데이터를 가치 있는 정보로 변환하는 능력에서 매우 중요합니다.

7. 필요할 때 사용할 수 없는 데이터

일괄 처리와 실시간 처리로 알려진 두 가지 유형의 데이터 통합 ​​처리 방법이 있습니다. 일괄 처리는 많은 양의 데이터를 가져와 단일 세션에서 처리하여 나중 단계를 위한 정보를 생성하도록 설계되었습니다.

일괄 처리는 더 큰 데이터 집합에 사용하기에 좋은 도구가 될 수 있지만 다음과 같은 많은 단점이 있습니다.

• 다운타임 동안 사용해야 함
• 다운타임이 끝날 때까지 데이터에 액세스할 수 없습니다.
• 오류가 발생하기 쉬우므로 전체 데이터 배치에서 오류가 발생합니다.

이에 반해 실시간 처리는 적은 양의 데이터를 사용하고 신속하게 처리하며 "실시간"으로 필요할 때 이 정보에 액세스할 수 있습니다.

실시간 처리는 설계하기 어려울 수 있지만 실시간 처리 도구에 투자할 가치가 있으므로 사용 가능한 즉시 데이터를 얻을 수 있습니다.

이러한 실시간 데이터 통합 ​​도구에는 데이터 통합 ​​시간을 90%까지 줄일 수 있는 SnapLogic이 포함됩니다.

마무리

데이터 통합은 데이터 기반 의사 결정과 비즈니스 성공의 핵심 구성 요소입니다.

이러한 데이터 통합 ​​문제를 해결하는 방법을 알고 있는지 확인하려면 이 목록의 팁을 고려하여 문제를 인식하고 극복하는 방법을 알고 비즈니스 운영과 고객 경험을 개선하십시오!