Os 7 principais desafios da integração de dados e como resolvê-los

Decisões baseadas em dados são a espinha dorsal de qualquer empresa de sucesso. A capacidade de integrar dados com sucesso em uma única plataforma e facilmente acessível para sua equipe torna mais fácil para as empresas reconhecer desafios, entender como lidar com esses desafios e melhorar a experiência geral do comprador.

Infelizmente, a integração de dados tem seu próprio conjunto de desafios que podem impossibilitar que sua empresa use dados com sucesso no momento, local e formato apropriados.

Reconhecer os desafios da integração de dados pode fazer maravilhas para ajudar a melhorar suas operações de negócios e o sucesso geral!

O que é Integração de Dados?

Simplificando, a integração de dados é o ato de agrupar dados de fontes de dados , transformando esses dados em informações úteis enquanto filtra dados inúteis e, em seguida, carrega esses dados em uma única interface que os torna facilmente digeríveis para diferentes membros de uma equipe . Esse processo também é conhecido como ETL, ou Extrair, Transformar e Carregar.

Os dados podem vir de várias fontes, que sua empresa já pode usar. Esses dados incluem:

• E-mails
• Dados de atendimento ao cliente
• Métricas do cliente (como nome, idade, estado civil, número de filhos, ocupação etc.)
• Números de operações de recursos humanos
• Relatórios de logística
• CRM ou informações de gerenciamento de relacionamento com o cliente
• KPIs ou indicadores-chave de desempenho

Por que a integração de dados é importante?

A integração de dados é fundamental para obter uma compreensão mais ampla do seu negócio. Por exemplo, digamos que você entenda que seus clientes assinam seu boletim informativo , mas apenas metade deles lê esses boletins informativos. Você também tem dados sobre quando seus boletins estão sendo enviados e os tipos de anúncios ou gráficos que eles estão utilizando, mas em uma ferramenta separada.

Como você pode saber quais gráficos estão funcionando para quais clientes, ou se eles estão abrindo seus boletins por causa dos gráficos, sem integração de dados?

É importante ser capaz de integrar os dados de forma eficaz para melhorar a experiência do cliente e a jornada do comprador e entender melhor como melhorar suas operações comerciais de dentro para fora.

Se a integração de dados é tão importante, por que muitas empresas não dedicam tempo para integrar seus dados com sucesso e usá-los de forma eficaz? Abaixo estão alguns dos desafios de integração de dados mais comuns.

Os 7 principais desafios da integração de dados

Compreender esses desafios (e suas soluções) pode ajudá-lo a impulsionar seus negócios e acessar dados preciosos enquanto ainda são valiosos.

1. Falta de Planejamento

Os dados são tão úteis quanto as operações para as quais estão sendo usados. De que adianta ter informações sobre, por exemplo, o número de vendas durante o Natal, se você não usar essas informações para suas vendas futuras ou encontrar maneiras de melhorar os negócios durante as entressafras?

Antes de iniciar a integração de dados, é importante fazer a si mesmo perguntas sobre suas necessidades específicas de negócios e integração de dados, incluindo:

• O que estou integrando?
• Quais formatos eu tenho que juntar?
• Como esses dados podem ser úteis para nossa empresa?

Muitas empresas não entendem a importância da integração de dados ou as ferramentas necessárias para ajudá-las a atingir seus objetivos usando a integração de dados.

Fazer a si mesmo essas perguntas em primeiro lugar o ajudará a encontrar as melhores ferramentas de integração de dados para melhorar seus negócios.

Por exemplo, se você trabalha na área da saúde, talvez queira uma ferramenta como a Informatica que possa integrar informações de processamento de sinistros, orçamentos e muito mais para reduzir custos e melhorar os resultados de saúde.

2. Usando a integração manual de dados

Quando perguntado se as planilhas manuais (como as do Excel ou do Google Spreadsheets) desempenhavam um papel significativo na integração de dados, 50% da afirmação era “um pouco verdadeira”, enquanto outros 14% disseram que era completamente verdadeira!

Embora o uso de métodos tradicionais de integração de dados em planilhas, como tabelas dinâmicas e filtros, possa ajudar empresas menores, existem desafios significativos de integração de dados com o uso da integração manual de dados, incluindo:

• Você não poderá usar os mesmos tipos de métodos de integração de dados à medida que sua empresa crescer
• Propenso a erro humano
• Confusão sobre o compartilhamento de dados de diferentes departamentos (se silos forem usados)
• Uma quantidade incrível de dinheiro e horas de trabalho gastas na integração de dados

A melhor opção, em vez de usar métodos manuais de integração de dados, é usar uma ferramenta de integração de dados automatizada que coleta dados em tempo real, os processa para que você os tenha pronto quando precisar e poderá processar dados sem perda de mão. -horas.

3. Falta de capacidade de escalabilidade

Mesmo as ferramentas de integração de dados mais automatizadas não serão capazes de ajudar um negócio que continua a crescer... se não for projetado para escalabilidade.

Essa falta de escalabilidade torna impossível para empresas maiores lidar com um influxo de dados de forma eficaz. A solução é usar uma ferramenta de integração de dados que pode ser escalável desde o início.

Na verdade, alguns dos melhores especialistas em TI afirmam que a escalabilidade precisa estar na vanguarda do projeto e implementação de ferramentas de integração de dados.

Além disso, você deve se preparar para a expansão de seus negócios e antecipar as necessidades de integração de dados. Por exemplo, se você sabe que sua empresa adquirirá outro negócio em breve, escolha os pontos de dados mais fortes desses negócios e integre-os aos seus com antecedência.

Dedicar um tempo para entender como os dados de suas aquisições se encaixam nos seus, ou dados de novos clientes, ajuda a evitar atrasos e uma experiência ruim do comprador.

4. Dados de baixa qualidade

Se seus dados estiverem incorretos ou de baixa qualidade, as ferramentas automatizadas de integração de dados não poderão analisá-los com sucesso e integrá-los para uso.

Esse é um dos desafios de integração de dados mais fáceis de resolver com a ajuda do gerenciamento de qualidade de dados. Assim como você usaria o gerenciamento de qualidade para garantir que a comida que está servindo ou os produtos que está usando sejam bons o suficiente para o consumidor, o gerenciamento de qualidade de dados verifica se seus dados estão livres de erros.

Uma das melhores ferramentas de gerenciamento de qualidade de dados é o Atacama, que pode ajudar os usuários a:

• Entenda o estado dos seus dados
• Valide seus dados antes de serem carregados ou transformados
• Melhore seus dados

Isso garante que você obtenha apenas dados utilizáveis ​​e não sofra erros durante o processo de transformação e carregamento de ETL.

Se você administra uma empresa menor e depende da integração manual, ainda pode fazer verificações de garantia de qualidade com a ajuda de um especialista em gerenciamento de qualidade de dados treinado . No entanto, como afirmado anteriormente, isso só pode funcionar por um certo tempo antes de se tornar muito demorado e muito repetitivo de uma tarefa que não pode detectar todos os erros 100% do tempo.

É melhor começar a olhar também para ferramentas úteis de integração de dados e ferramentas de gerenciamento de qualidade de dados.

5. Dados duplicados

Dados duplicados são um erro comum que cerca de 94% das empresas suspeitam que possam estar sofrendo . Essas empresas acreditam que as informações de seus clientes estão erradas, inclusive sendo duplicadas em várias plataformas.

A duplicação de dados é exatamente o oposto do objetivo do CRM e da integração de dados, que é ter uma visão única do cliente para ajudar a melhorar a experiência do comprador .

Dados duplicados podem custar à sua empresa tempo e dinheiro perdidos por motivos como:

• Esforços de marketing duplicados. Se você já tentou aumentar o envolvimento com os clientes por meio de uma campanha de marketing que não funcionou, pode acabar usando exatamente a mesma campanha novamente sem sucesso.
• O aumento do custo de mão de obra e horas-homem para entrar em contato com os clientes repetidamente. Por exemplo, seu representante de vendas pode continuar a ligar para um cliente sem saber que ele já foi contatado.
• Dados desordenados que levam a um aumento no armazenamento de dados desnecessariamente, levando a tempos de atraso e a um negócio desorganizado.

Para ajudar a resolver esses problemas, priorize a eliminação de duplicação de dados. Em plataformas como o Hubshout, por exemplo, há muitos recursos de eliminação de duplicação, como a capacidade de mesclar dados, verificações de qualidade e reconhecimento de informações ausentes.

6. Dados no formato errado

Semelhante à duplicação de dados, os dados armazenados em diferentes formatos podem ser difíceis de integrar ao seu processo de ETL. por exemplo, seu departamento de recursos humanos pode salvar números de telefone no formato (000) 000-0000, enquanto seu departamento de vendas pode salvá-los em 000-000-0000.

Esses tipos de pequenos problemas de formatação se tornam ainda mais pronunciados para empresas que dependem de conjuntos específicos de dados, como métricas, volume e outros dados relacionados a números.

Para corrigir isso, certifique-se de enfatizar para seus diferentes departamentos a importância da formatação de dados em várias plataformas.

Você também pode usar ferramentas de organização de dados projetadas para formatar dados em diferentes plataformas em um único idioma base utilizável. Ferramentas de disputa de dados , como o Talend, são inestimáveis ​​em sua capacidade de transformar dados brutos em informações valiosas.

7. Dados não disponíveis quando necessários

Existem dois tipos de métodos de processamento de integração de dados, conhecidos como processamento em lote e processamento em tempo real. O processamento em lote é projetado para receber grandes quantidades de dados e processá-los durante uma única sessão, produzindo informações para um estágio posterior.

Embora o processamento em lote possa ser uma boa ferramenta para usar em conjuntos maiores de dados, eles têm muitas desvantagens, incluindo:

• Deve ser usado durante o tempo de inatividade
• Você não terá acesso aos dados até depois do tempo de inatividade
• Pode ser propenso a erros, o que levará a erros em todo o lote de dados

Pelo contrário, o processamento em tempo real consome quantidades menores de dados, processa-os rapidamente e permite que você tenha acesso a essas informações quando precisar delas em “tempo real”.

Embora o processamento em tempo real possa ser difícil de projetar, vale a pena investir em ferramentas de processamento em tempo real para que você possa obter os dados assim que estiverem disponíveis.

Essas ferramentas de integração de dados em tempo real incluem o SnapLogic, que pode reduzir os tempos de integração de dados em 90%.

Embrulhar

A integração de dados é um componente-chave da tomada de decisões orientada por dados e do sucesso de um negócio.

Para garantir que você saiba como resolver esses desafios de integração de dados, considere as dicas desta lista para ajudá-lo a reconhecer desafios, saber como superá-los e melhorar suas operações de negócios e a experiência do cliente!