7 大數據集成挑戰以及如何解決這些挑戰

數據驅動的決策是任何成功公司的支柱。 將數據成功集成到單個平台並方便您的團隊訪問的能力使公司更容易識別挑戰，了解如何應對這些挑戰，並改善整體買家體驗。

不幸的是，數據集成有其自身的一系列挑戰，可能使您的企業無法在適當的時間、地點和格式成功地使用數據。

認識到數據集成的挑戰可以幫助改善您的業務運營和整體成功！

什麼是數據集成？

簡而言之，數據集成是將來自數據源的數據匯集在一起，將這些數據轉換為有用的信息，同時過濾掉無用的數據，然後將這些數據加載到一個單一的界面中，以便團隊的不同成員輕鬆消化. 此過程也稱為 ETL，或提取、轉換和加載。

數據可以來自您的企業可能已經使用的各種來源。 這些數據包括：

• 電子郵件
• 客戶服務數據
• 客戶指標（如姓名、年齡、婚姻狀況、子女數量、職業等）
• 人力資源運營數據
• 物流報告
• CRM 或客戶關係管理信息
• KPI 或關鍵績效指標

為什麼數據集成很重要？

數據集成對於更全面地了解您的業務至關重要。 例如，假設您了解您的客戶訂閱了您的時事通訊，但只有一半的客戶曾經閱讀過這些時事通訊。 您還擁有有關發送時事通訊的時間以及它們使用的廣告或圖形類型的數據，但在單獨的工具上。

在沒有數據集成的情況下，您如何知道哪些圖形適用於哪些客戶，或者他們是否因為圖形而打開新聞通訊？

重要的是能夠有效地整合數據以改善您的客戶體驗和買家旅程，並更好地了解如何從內到外改善您的業務運營。

如果數據集成如此重要，為什麼許多企業不花時間成功集成數據並有效利用？ 以下是一些最常見的數據集成挑戰。

7 大數據集成挑戰

了解這些挑戰（及其解決方案）可以幫助您推動業務發展，並在寶貴數據仍然有價值的情況下訪問這些數據。

1. 缺乏規劃

數據僅與它所用於的操作一樣有用。 如果您不將這些信息用於未來的銷售或在淡季期間尋找改善業務的方法，那麼擁有聖誕節期間的銷售數量等信息有什麼好處？

在開始數據集成之前，重要的是要問自己有關您的特定業務需求和數據集成的問題，包括：

• 我在整合什麼？
• 我必須加入哪些格式？
• 這些數據對我們公司有何用處？

許多企業不了解數據集成的重要性，也不了解幫助他們使用數據集成實現目標所需的工具。

首先問自己這些問題將幫助您找到最好的數據集成工具來改善您的業務。

例如，如果您從事醫療保健工作，您可能需要像 Informatica 這樣的工具，它可以集成索賠處理信息、預算等，以降低成本並改善醫療保健結果。

2. 使用手動數據集成

當被問及手動電子表格（如 Excel 或 Google 電子表格中的電子表格）是否在數據集成中發揮了重要作用時，高達 50%的陳述“有點正確”，而另外 14% 的人表示完全正確！

儘管在電子表格上使用傳統的數據集成方法（例如數據透視表和過濾器）可以幫助小型企業，但使用手動數據集成存在重大的數據集成挑戰，包括：

• 隨著業務的增長，您將無法使用相同類型的數據集成方法
• 容易出現人為錯誤
• 對來自不同部門的數據共享感到困惑（如果使用孤島）
• 在數據集成上花費了大量的金錢和工時

最好的選擇是使用自動化數據集成工具，而不是使用手動數據集成方法，該工具實時收集數據，對其進行處理，以便您在需要時準備好數據，並且能夠在不丟失人員的情況下處理數據-小時。

3. 缺乏擴展能力

即使是最好的自動化數據集成工具也無法幫助持續增長的業務……如果它不是為可擴展性而設計的。

這種可擴展性的缺乏使得大型企業無法有效地處理大量湧入的數據。 解決方案是使用一開始就可以擴展的數據集成工具。

事實上，一些最優秀的 IT 專家表示，可擴展性需要處於設計和實施數據集成工具的最前沿。

此外，您必須為業務擴展做好準備，並提前預測數據集成需求。 例如，如果您知道您的公司將很快收購另一家企業，請從這些企業中選擇最強大的數據點，並提前將它們與您自己的企業整合。

花時間了解您的收購數據如何適合您自己的數據或來自新客戶的數據，有助於防止滯後時間和糟糕的買家體驗。

4. 低質量數據

如果您的數據有錯誤或質量較差，自動化數據集成工具將無法成功分析並集成以供使用。

這是在數據質量管理的幫助下最容易解決的數據集成挑戰之一。 就像您使用質量管理來確保您所供應的食物或您使用的產品對消費者來說足夠好一樣，數據質量管理也會進行檢查以確保您的數據沒有錯誤。

最好的數據質量管理工具之一是 Ataccama，它可以幫助用戶：

• 了解數據的狀態
• 在加載或轉換數據之前驗證您的數據
• 改善您的數據

這可確保您在 ETL 的轉換和加載過程中只獲得可用的數據並且不會出現錯誤。

如果您經營規模較小的企業並依賴手動集成，您仍然可以在訓練有素的數據質量管理專家的幫助下進行質量保證檢查。 然而，如前所述，這只能在它變得太耗時和太重複無法 100% 捕獲所有錯誤的任務之前工作很長時間。

最好也開始研究有用的數據集成工具和數據質量管理工具。

5. 重複數據

重複數據是一種常見錯誤，大約94% 的企業懷疑他們可能患有. 這些企業認為他們的客戶信息是錯誤的，包括跨多個平台複製。

數據複製與 CRM 和數據集成的目標完全相反，即擁有單一客戶視圖以幫助改善您的買家體驗。

由於以下原因，重複數據可能會使您的公司損失時間和金錢：

• 重複營銷工作。 如果您已經嘗試通過一個無效的營銷活動來增加與客戶的互動，您可能會發現自己再次使用完全相同的活動無濟於事。
• 重複聯繫客戶的人工和工時成本增加。 例如，您的銷售代表可能會在不知道他們已經聯繫過的情況下繼續給客戶打電話。
• 雜亂的數據會導致不必要的數據存儲增加，從而導致滯後時間和業務混亂。

為了幫助解決這些問題，將重複數據刪除作為優先事項。 例如，在 Hubshout 等平台上，有許多重複數據刪除功能，例如合併數據、質量檢查和識別缺失信息的能力。

6. 格式錯誤的數據

與數據複製類似，以不同格式存儲的數據很難集成到您的 ETL 流程中。 例如，您的人力資源部門可能會以 (000) 000-0000 格式保存電話號碼，而您的銷售部門可能會將其保存在 000-000-0000 下。

對於依賴特定數據集（如指標、數量和其他與數字相關的數據）的公司來說，這些類型的小格式問題變得更加明顯。

要解決此問題，請務必向您的不同部門強調跨多個平台進行數據格式化的重要性。

您還可以使用數據整理工具，這些工具旨在將跨不同平台的數據格式化為單一可用的基礎語言。 Talend 等數據整理工具在將原始數據轉換為有價值信息的能力方面非常寶貴。

7. 需要時數據不可用

有兩種類型的數據集成處理方法，稱為批處理和實時處理。 批處理旨在獲取大量數據並在單個會話期間處理它們，為稍後階段生成信息。

儘管批處理可以成為處理更大數據集的好工具，但它們有許多缺點，包括：

• 必須在停機期間使用
• 在停機時間之前，您將無法訪問數據
• 可能容易出錯，這會導致整個數據批次出錯

相反，實時處理需要更少量的數據，快速處理它，並允許您在需要時“實時”訪問這些信息。

儘管實時處理可能難以設計，但值得在實時處理工具上進行投資，這樣您就可以在數據可用時立即獲取數據。

此類實時數據集成工具包括 SnapLogic，可將數據集成時間減少 90%。

包起來

數據集成是數據驅動決策和企業成功的關鍵組成部分。

為確保您知道如何解決這些數據集成挑戰，請考慮此列表中的提示，以幫助您識別挑戰、了解如何克服挑戰並改善您的業務運營和客戶體驗！