7 大数据集成挑战以及如何解决这些挑战

数据驱动的决策是任何成功公司的支柱。 将数据成功集成到单个平台并方便您的团队访问的能力使公司更容易识别挑战，了解如何应对这些挑战，并改善整体买家体验。

不幸的是，数据集成有其自身的一系列挑战，可能使您的企业无法在适当的时间、地点和格式成功地使用数据。

认识到数据集成的挑战可以帮助改善您的业务运营和整体成功！

什么是数据集成？

简而言之，数据集成是将来自数据源的数据汇集在一起​​，将这些数据转换为有用的信息，同时过滤掉无用的数据，然后将这些数据加载到一个单一的界面中，以便团队的不同成员轻松消化. 此过程也称为 ETL，或提取、转换和加载。

数据可以来自您的企业可能已经使用的各种来源。 这些数据包括：

• 电子邮件
• 客户服务数据
• 客户指标（如姓名、年龄、婚姻状况、子女数量、职业等）
• 人力资源运营数据
• 物流报告
• CRM 或客户关系管理信息
• KPI 或关键绩效指标

为什么数据集成很重要？

数据集成对于更全面地了解您的业务至关重要。 例如，假设您了解您的客户订阅了您的时事通讯，但只有一半的客户曾经阅读过这些时事通讯。 您还拥有有关发送时事通讯的时间以及它们使用的广告或图形类型的数据，但在单独的工具上。

在没有数据集成的情况下，您如何知道哪些图形适用于哪些客户，或者他们是否因为图形而打开新闻通讯？

重要的是能够有效地整合数据以改善您的客户体验和买家旅程，并更好地了解如何从内到外改善您的业务运营。

如果数据集成如此重要，为什么许多企业不花时间成功集成数据并有效利用？ 以下是一些最常见的数据集成挑战。

7 大数据集成挑战

了解这些挑战（及其解决方案）可以帮助您推动业务发展，并在宝贵数据仍然有价值的情况下访问这些数据。

1. 缺乏规划

数据仅与它所用于的操作一样有用。 如果您不将这些信息用于未来的销售或在淡季期间寻找改善业务的方法，那么拥有圣诞节期间的销售数量等信息有什么好处？

在开始数据集成之前，重要的是要问自己有关您的特定业务需求和数据集成的问题，包括：

• 我在整合什么？
• 我必须加入哪些格式？
• 这些数据对我们公司有何用处？

许多企业不了解数据集成的重要性，也不了解帮助他们使用数据集成实现目标所需的工具。

首先问自己这些问题将帮助您找到最好的数据集成工具来改善您的业务。

例如，如果您从事医疗保健工作，您可能需要像 Informatica 这样的工具，它可以集成索赔处理信息、预算等，以降低成本并改善医疗保健结果。

2. 使用手动数据集成

当被问及手动电子表格（例如 Excel 或 Google 电子表格中的电子表格）是否在数据集成中发挥了重要作用时，高达 50%的陈述“有点正确”，而另外 14% 的人表示完全正确！

尽管在电子表格上使用传统的数据集成方法（例如数据透视表和过滤器）可以帮助小型企业，但使用手动数据集成存在重大的数据集成挑战，包括：

• 随着业务的增长，您将无法使用相同类型的数据集成方法
• 容易出现人为错误
• 对来自不同部门的数据共享感到困惑（如果使用孤岛）
• 在数据集成上花费了大量的金钱和工时

最好的选择是使用自动化数据集成工具，而不是使用手动数据集成方法，该工具实时收集数据，对其进行处理，以便您在需要时准备好数据，并且能够在不丢失人员的情况下处理数据-小时。

3. 缺乏扩展能力

即使是最好的自动化数据集成工具也无法帮助持续增长的业务……如果它不是为可扩展性而设计的。

这种可扩展性的缺乏使得大型企业无法有效地处理大量涌入的数据。 解决方案是使用一开始就可以扩展的数据集成工具。

事实上，一些最优秀的 IT 专家表示，可扩展性需要处于设计和实施数据集成工具的最前沿。

此外，您必须为业务扩展做好准备，并提前预测数据集成需求。 例如，如果您知道您的公司将很快收购另一家企业，请从这些企业中选择最强大的数据点，并提前将它们与您自己的企业整合。

花时间了解您的收购数据如何适合您自己的数据或来自新客户的数据，有助于防止滞后时间和糟糕的买家体验。

4. 低质量数据

如果您的数据有错误或质量较差，自动化数据集成工具将无法成功分析并集成以供使用。

这是在数据质量管理的帮助下最容易解决的数据集成挑战之一。 就像您使用质量管理来确保您所供应的食物或您使用的产品对消费者来说足够好一样，数据质量管理也会进行检查以确保您的数据没有错误。

最好的数据质量管理工具之一是 Ataccama，它可以帮助用户：

• 了解数据的状态
• 在加载或转换数据之前验证您的数据
• 改善您的数据

这可确保您在 ETL 的转换和加载过程中只获得可用的数据并且不会出现错误。

如果您经营规模较小的企业并依赖手动集成，您仍然可以在训练有素的数据质量管理专家的帮助下进行质量保证检查。 然而，如前所述，这只能在它变得太耗时和太重复无法 100% 捕获所有错误的任务之前工作很长时间。

最好也开始研究有用的数据集成工具和数据质量管理工具。

5. 重复数据

重复数据是一种常见错误，大约94% 的企业怀疑他们可能患有. 这些企业认为他们的客户信息是错误的，包括跨多个平台复制。

数据复制与 CRM 和数据集成的目标完全相反，即拥有单一客户视图以帮助改善您的买家体验。

由于以下原因，重复数据可能会使您的公司损失时间和金钱：

• 重复营销工作。 如果您已经尝试通过一个无效的营销活动来增加与客户的互动，您可能会发现自己再次使用完全相同的活动无济于事。
• 重复联系客户的人工和工时成本增加。 例如，您的销售代表可能会在不知道他们已经联系过的情况下继续给客户打电话。
• 杂乱的数据会导致不必要的数据存储增加，从而导致滞后时间和业务混乱。

为了帮助解决这些问题，将重复数据删除作为优先事项。 例如，在 Hubshout 等平台上，有许多重复数据删除功能，例如合并数据、质量检查和识别缺失信息的能力。

6. 格式错误的数据

与数据复制类似，以不同格式存储的数据很难集成到您的 ETL 流程中。 例如，您的人力资源部门可能会以 (000) 000-0000 格式保存电话号码，而您的销售部门可能会将其保存在 000-000-0000 下。

对于依赖特定数据集（如指标、数量和其他与数字相关的数据）的公司来说，这些类型的小格式问题变得更加明显。

要解决此问题，请务必向您的不同部门强调跨多个平台进行数据格式化的重要性。

您还可以使用数据整理工具，这些工具旨在将跨不同平台的数据格式化为单一可用的基础语言。 Talend 等数据整理工具在将原始数据转换为有价值信息的能力方面非常宝贵。

7. 需要时数据不可用

有两种类型的数据集成处理方法，称为批处理和实时处理。 批处理旨在获取大量数据并在单个会话期间处理它们，为稍后阶段生成信息。

尽管批处理可以成为处理更大数据集的好工具，但它们有许多缺点，包括：

• 必须在停机期间使用
• 在停机时间之前，您将无法访问数据
• 可能容易出错，这会导致整个数据批次出错

相反，实时处理需要更少量的数据，快速处理它，并允许您在需要时“实时”访问这些信息。

尽管实时处理可能难以设计，但值得在实时处理工具上进行投资，这样您就可以在数据可用时立即获取数据。

此类实时数据集成工具包括 SnapLogic，可将数据集成时间减少 90%。

包起来

数据集成是数据驱动决策和企业成功的关键组成部分。

为确保您知道如何解决这些数据集成挑战，请考虑此列表中的提示，以帮助您识别挑战、了解如何克服挑战并改善您的业务运营和客户体验！