Becsült olvasási idő: 7 minuti
Ha vannak különböző forrásokból származó adatok, legyen szó a CRM-ről, a közösségi média hírfolyamairól vagy a viselkedési események adatairól. És ezeket az adatokat valószínűleg különféle eszközökben és rendszerekben tárolják a technológiai halmazban (például régebbi rendszerekben, felhőalapú eszközökben és adattárház o tó).
Az adatok összehangolásának első lépése az adatok összegyűjtése és rendszerezése ezekből a különböző forrásokból, valamint annak biztosítása, hogy azok helyesen legyenek formázva a célhelyhez. Ami elvezet bennünket: az átalakuláshoz.
Az adatok többféle formátumban is elérhetők. Lehet strukturált, strukturálatlan vagy félig strukturált, vagy ugyanaz az esemény eltérő elnevezési konvenciót alkalmazhat két belső csapat között. Például előfordulhat, hogy az egyik rendszer 21. április 2022-én gyűjti és tárolja a dátumot, egy másik pedig numerikus formátumban, 20220421.
Az adatok értelmezéséhez a vállalatoknak gyakran át kell alakítaniuk azokat szabványos formátumba. Az adatok összehangolása segíthet csökkenteni az adatok manuális egyeztetésével és a szervezet adatkezelési szabályzatain és felügyeleti tervén alapuló átalakítások végrehajtásával járó terheket.
Az adatok összehangolásának döntő része az adatok elérhetővé tétele az aktiváláshoz. Ez akkor fordul elő, ha tiszta, konszolidált adatokat küldenek a későbbi eszközökbe azonnali felhasználás céljából (például kampányközönség létrehozásához vagy üzleti intelligencia irányítópultjának frissítéséhez).
Az adatrendezés lényegében az elhalasztott adatok és a töredezett rendszerek megszüntetése. Alluxio értékeli hogy az adattechnológia 3-8 évente nagy változásokon megy keresztül. Ez azt jelenti, hogy egy 21 éves cég 7 különböző adatkezelési rendszeren ment keresztül a kezdetek óta.
Az adatrendezés segít az adatvédelmi törvények betartásában, az adatszűk keresztmetszetek megszüntetésében és az adatkezelés érvényre juttatásában – mindössze három (a sok közül) jó ok a bevezetésre.
Az adatvédelmi törvények, például a GDPR és a CCPA szigorú irányelveket írnak elő az adatgyűjtésre, felhasználásra és tárolásra vonatkozóan. A megfelelés része az is, hogy a fogyasztók lehetőséget adnak arra, hogy leiratkozhassanak az adatgyűjtésből, vagy kérjék, hogy cége törölje az összes személyes adatát. Ha nem tudja megfelelően kezelni, hol tárolják adatait, és ki fér hozzá, akkor nehéz lehet kielégíteni ezt az igényt.
A GDPR hatályba lépése óta milliónyi törlési kérelmet láthattunk. Alapvető fontosságú a teljes életciklus alapos ismerete adat hogy semmi se szökjön meg.
A szűk keresztmetszetek folyamatos kihívást jelentenek Data Orchestration nélkül. Tegyük fel, hogy Ön egy több tárolórendszerrel rendelkező vállalat, amelyhez információkat kell lekérdeznie. Az ilyen rendszerek lekérdezéséért felelős személynek valószínűleg sok kérést kell átvizsgálnia, ami azt jelenti, hogy késések lehetnek a csapatok között hogy szükségük van rá az adatokról és az ott lévőkről kapnak hatékonyan, ami viszont elavulttá teheti az információt.
Egy jól hangszerelt környezetben ez a fajta start-stop megszűnne. Az Ön adatait már elküldik a downstream eszközökhöz aktiválás céljából (és ezek az adatok szabványosítva lesznek, ami azt jelenti, hogy megbízhat a minőségében).
Az adatok kezelése nehézkes, ha az adatokat több rendszer között osztják el. A vállalatoknak nincs teljes rálátásuk az adatok életciklusára és bizonytalanságuk arra vonatkozóan, hogy milyen adatokat tárolnak (pl. galamb) sebezhetőséget okoz, például nem védi megfelelően a személyazonosításra alkalmas adatokat.
Az adatrendezés segít orvosolni ezt a problémát azáltal, hogy átláthatóbbá teszi az adatok kezelését. Ez lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy proaktívan blokkolják a hibás adatokat, mielőtt azok elérnék az adatbázisokat, vagy befolyásolnák a jelentéskészítést, és megadhatják az adathozzáférési engedélyeket.
Számos kihívás merülhet fel, amikor megpróbálja megvalósítani az adatrendezést. Íme a leggyakoribbak, amelyekkel tisztában kell lenni, és hogyan kerüljük el őket.
Az adatsilók gyakori, ha nem is káros jelenségek a vállalkozások körében. Ahogy a technológiai halmok fejlődnek, és a különböző csapatok az ügyfélélmény különböző aspektusait birtokolják, túl könnyen előfordulhat, hogy az adatok a különböző eszközök és rendszerek között eltömődnek. Az eredmény azonban a vállalat teljesítményének hiányos megértése, az ügyfélút vakfoltjaitól az elemzések és a jelentések pontosságával szembeni bizalmatlanságig.
A vállalkozásoknak mindig több kapcsolati pontról különböző eszközökbe áramlanak az adatok. De a silók lebontása elengedhetetlen, ha ezek a cégek értéket akarnak nyerni adataikból.
Az elmúlt években bizonyos trendek jelentek meg azzal kapcsolatban, hogy a vállalatok hogyan kezelik adataik áramlását és aktiválását. Példa erre a valós idejű adatfeldolgozás, amikor az adatok feldolgozása a generálást követő ezredmásodperceken belül történik. A valós idejű adatok minden iparágban kulcsfontosságúvá váltak, és kulcsszerepet játszanakTárgyak internete (például közelségérzékelők az autókban), egészségügy, ellátási lánc menedzsment, csalások felderítése és szinte azonnali személyre szabás. Különösen a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia fejlődésének köszönhetően a valós idejű adatok lehetővé teszik az algoritmusok ésmesterséges intelligencia gyorsabb ütemben tanulni.
Egy másik tendencia a alapú technológiákra való átállás felhő. Míg néhány vállalat teljesen átköltözött felhő, mások továbbra is a helyszíni rendszerek és a felhő alapú megoldások keverékét használhatják.
Aztán ott van a szoftverek felépítésének és telepítésének fejlődése, ami befolyásolja az adatok összehangolásának módját.
– Nem tartalmaz adattisztítást és érvényesítést
– Nem teszteli a munkafolyamatokat a zökkenőmentes és optimalizált folyamatok biztosítása érdekében
– Késleltetett válaszok olyan problémákra, mint az adatok inkonzisztenciája, szerverhibák, szűk keresztmetszetek
– Az adatok feltérképezésére, az adatsorra és a monitoringtervre vonatkozó egyértelmű dokumentáció hiánya
Az adatrendezés ROI-jának mérése:
– Az alapvető teljesítmény megértése
– Tartsa szem előtt a célokat, KPI-ket és célkitűzéseket az adatok összehangolásához
– Számítsa ki a felhasznált technológia teljes költségét az idővel és a belső erőforrásokkal együtt
– Mérje meg a fontos mutatókat, például a megtakarított időt, a feldolgozási sebességet és az adatok elérhetőségét stb.
BlogInnovazione.it
A finom motoros készségek színezéssel történő fejlesztése felkészíti a gyerekeket olyan összetettebb készségekre, mint az írás. Kiszínezni…
A haditengerészeti szektor igazi világgazdasági hatalom, amely egy 150 milliárdos piac felé navigált...
Múlt hétfőn a Financial Times bejelentette, hogy megállapodást köt az OpenAI-val. Az FT engedélyezi világszínvonalú újságírását…
Emberek milliói fizetnek a streaming szolgáltatásokért, havi előfizetési díjat fizetve. Általános vélemény, hogy Ön…
