7 основных проблем интеграции данных и способы их решения

Решения, основанные на данных, являются основой любой успешной компании. Возможность успешной интеграции данных в единую платформу и легкий доступ к ним для вашей команды позволяет компаниям легче распознавать проблемы, понимать, как решать эти проблемы, и улучшать общее качество обслуживания покупателей.

К сожалению, интеграция данных имеет свой собственный набор проблем, которые могут сделать невозможным для вашего бизнеса успешное использование данных в нужное время, в нужном месте и в нужном формате.

Признание проблем интеграции данных может творить чудеса, помогая улучшить ваши бизнес-операции и добиться общего успеха!

Что такое интеграция данных?

Проще говоря, интеграция данных — это процесс объединения данных из источников данных , преобразования этих данных в полезную информацию при одновременном отфильтровывании бесполезных данных, а затем загрузки этих данных в единый интерфейс, который делает их легко усваиваемыми для разных членов команды. . Этот процесс также известен как ETL или извлечение, преобразование и загрузка.

Данные могут поступать из различных источников, которые, возможно, уже используются в вашем бизнесе. Эти данные включают:

• Электронная почта
• Данные обслуживания клиентов
• Показатели клиента (такие как имя, возраст, семейное положение, количество детей, профессия и т. д.)
• Показатели операций с персоналом
• Логистические отчеты
• CRM или информация об управлении взаимоотношениями с клиентами
• KPI, или ключевые показатели эффективности

Почему важна интеграция данных?

Интеграция данных имеет решающее значение для получения более полной картины вашего бизнеса. Например, предположим, вы понимаете, что ваши клиенты подписываются на вашу рассылку , но только половина из них когда-либо читает эти рассылки. У вас также есть данные о том, когда рассылаются ваши информационные бюллетени, а также о типах рекламы или графики, которые они используют, но в отдельном инструменте.

Как узнать, какая графика работает для каких клиентов и открывают ли они свои информационные бюллетени из-за графики вообще, без интеграции данных?

Важно иметь возможность эффективно интегрировать данные , чтобы улучшить качество обслуживания клиентов и путь покупателя, а также лучше понять, как улучшить ваши бизнес-операции изнутри.

Если интеграция данных так важна, почему многие компании не тратят время на успешную интеграцию своих данных и их эффективное использование? Ниже приведены некоторые из наиболее распространенных проблем интеграции данных.

7 основных проблем интеграции данных

Понимание этих проблем (и их решений) может помочь вам развивать свой бизнес и получать доступ к ценным данным, пока они еще ценны.

1. Отсутствие планирования

Данные полезны ровно настолько, насколько полезны операции, для которых они используются. Что хорошего в том, чтобы иметь информацию, например, о количестве продаж во время Рождества, если вы не используете эту информацию для своих будущих продаж или не найдете способов улучшить бизнес в межсезонье?

Прежде чем приступить к интеграции данных, важно задать себе вопросы о конкретных бизнес-потребностях и интеграции данных, в том числе:

• Что я интегрирую?
• Какие форматы мне нужно объединить?
• Чем эти данные могут быть полезны нашей компании?

Многие предприятия не понимают важности интеграции данных или инструментов, которые необходимы для достижения их целей с помощью интеграции данных.

Задавая себе эти вопросы в первую очередь, вы сможете найти лучшие инструменты интеграции данных для улучшения вашего бизнеса.

Например, если вы работаете в сфере здравоохранения, вам может понадобиться такой инструмент, как Informatica, который может интегрировать информацию об обработке требований, составление бюджета и многое другое, чтобы сократить расходы и улучшить результаты лечения.

2. Использование ручной интеграции данных

На вопрос, играют ли ручные электронные таблицы (например, в Excel или Google Spreadsheets) значительную роль в интеграции данных, целых 50 % утверждений были «отчасти верными», а еще 14 % ответили, что это абсолютно верно!

Хотя использование традиционных методов интеграции данных в электронных таблицах, таких как сводные таблицы и фильтры, может помочь малым предприятиям, при интеграции данных вручную возникают серьезные проблемы, в том числе:

• Вы не сможете использовать одни и те же методы интеграции данных по мере роста вашего бизнеса.
• Склонен к человеческим ошибкам
• Путаница с обменом данными из разных отделов (если используются разрозненные хранилища)
• Невероятное количество денег и человеко-часов тратится на интеграцию данных

Наилучший вариант вместо использования методов ручной интеграции данных — использовать автоматизированный инструмент интеграции данных, который собирает данные в режиме реального времени, обрабатывает их, чтобы они были готовы, когда вам это нужно, и сможет обрабатывать данные без потери человека. -часы.

3. Отсутствие возможности масштабирования

Даже самые автоматизированные инструменты интеграции данных не смогут помочь бизнесу, который продолжает расти… если он не рассчитан на масштабируемость.

Отсутствие масштабируемости не позволяет крупным предприятиям эффективно справляться с потоком данных. Решение состоит в том, чтобы использовать инструмент интеграции данных, который можно масштабировать с самого начала.

На самом деле, некоторые из лучших ИТ-экспертов заявляют, что масштабируемость должна быть в центре внимания при разработке и внедрении инструментов интеграции данных.

Кроме того, вы должны заранее подготовиться к расширению своего бизнеса и предвидеть потребности в интеграции данных. Например, если вы знаете, что ваша компания скоро приобретет другой бизнес, выберите самые надежные точки данных из этих компаний и заранее интегрируйте их со своими собственными.

Если вы потратите время на то, чтобы понять, как данные о ваших приобретениях будут вписываться в ваши собственные или данные о новых клиентах, это поможет предотвратить задержки и плохое качество обслуживания покупателей.

4. Данные низкого качества

Если ваши данные ошибочны или имеют низкое качество, автоматизированные инструменты интеграции данных не смогут успешно проанализировать их и интегрировать для использования.

Это одна из самых простых проблем интеграции данных, которую можно решить с помощью управления качеством данных. Точно так же, как вы использовали бы управление качеством, чтобы убедиться, что еда, которую вы подаете, или продукты, которые вы используете, достаточно хороши для потребителя, управление качеством данных проверяет, чтобы ваши данные не содержали ошибок.

Одним из лучших инструментов управления качеством данных является Ataccama, который может помочь пользователям:

• Понимание состояния ваших данных
• Проверяйте свои данные перед их загрузкой или преобразованием
• Улучшите свои данные

Это гарантирует, что вы получаете только полезные данные и не страдаете от ошибок в процессе преобразования и загрузки ETL.

Если вы управляете небольшим бизнесом и полагаетесь на ручную интеграцию, вы все равно можете выполнять проверки обеспечения качества с помощью обученного специалиста по управлению качеством данных . Однако, как указывалось ранее, это может работать только до тех пор, пока не станет слишком трудоемкой и слишком повторяющейся задачей, которая не может отловить все ошибки в 100% случаев.

Лучше всего начать искать полезные инструменты интеграции данных и инструменты управления качеством данных.

5. Дублированные данные

Дублирование данных — распространенная ошибка, от которой подозревают около 94% компаний . Эти компании считают, что их информация о клиентах ошибочна, в том числе дублируется на нескольких платформах.

Дублирование данных полностью противоположно цели CRM и интеграции данных, которая состоит в том, чтобы иметь единое представление о клиенте, чтобы помочь улучшить качество обслуживания покупателей .

Дублирование данных может стоить вашей компании потерянного времени и денег по следующим причинам:

• Дублирование маркетинговых усилий. Если вы уже пытались увеличить взаимодействие с клиентами с помощью одной маркетинговой кампании, которая не сработала, вы можете снова использовать ту же самую кампанию безрезультатно.
• Увеличение затрат труда и человеко-часов на повторное обращение к клиентам. Например, ваш торговый представитель может продолжать звонить клиенту, не зная, что с ним уже связались.
• Беспорядочные данные , которые приводят к ненужному увеличению объема хранилища данных, что приводит к задержкам и дезорганизации бизнеса.

Чтобы решить эти проблемы, сделайте дедупликацию данных приоритетной задачей. Например, на таких платформах, как Hubshout, есть множество функций дедупликации, таких как возможность объединения данных, проверки качества и распознавания отсутствующей информации.

6. Данные в неправильном формате

Подобно дублированию данных, данные, хранящиеся в разных форматах, могут быть сложными для интеграции в ваш процесс ETL. например, ваш отдел кадров может сохранять телефонные номера в формате (000) 000-0000, а ваш отдел продаж — в формате 000-000-0000.

Эти типы небольших проблем с форматированием становятся еще более заметными для компаний, которые полагаются на определенные наборы данных, такие как метрики, объем и другие данные, связанные с числами.

Чтобы исправить это, обязательно доведите до сотрудников разных отделов важность форматирования данных на разных платформах.

Вы также можете использовать инструменты обработки данных, предназначенные для форматирования данных на разных платформах в единый удобный базовый язык. Инструменты обработки данных , такие как Talend, бесценны благодаря своей способности преобразовывать необработанные данные в ценную информацию.

7. Данные недоступны, когда это необходимо

Существует два типа методов обработки интеграции данных, известные как пакетная обработка и обработка в реальном времени. Пакетная обработка предназначена для получения больших объемов данных и их обработки в течение одного сеанса с получением информации для последующего этапа.

Хотя пакетная обработка может быть хорошим инструментом для больших наборов данных, у нее есть много недостатков, в том числе:

• Необходимо использовать во время простоя
• У вас не будет доступа к данным, пока не закончится время простоя
• Может быть подвержен ошибкам, что приведет к ошибкам во всем пакете данных

Наоборот, обработка в реальном времени требует меньших объемов данных, обрабатывает их быстро и позволяет вам иметь доступ к этой информации, когда она вам нужна, в «реальном времени».

Несмотря на то, что обработку в режиме реального времени может быть сложно спроектировать, она стоит вложений в инструменты обработки в реальном времени, чтобы вы могли получать данные, как только они становятся доступными.

Такие инструменты интеграции данных в реальном времени включают SnapLogic, который может сократить время интеграции данных на 90%.

Заворачивать

Интеграция данных является ключевым компонентом принятия решений на основе данных и успеха бизнеса.

Чтобы убедиться, что вы знаете, как решить эти проблемы интеграции данных, рассмотрите советы в этом списке, которые помогут вам распознать проблемы, узнать, как их преодолеть, а также улучшить свои бизнес-операции и качество обслуживания клиентов!