예상 독서 시간: 7 세부 사항
CRM, 소셜 미디어 피드, 행동 이벤트 데이터 등 다양한 소스에서 오는 데이터가 있는 경우. 그리고 이 데이터는 기술 스택 전반에 걸쳐 다양한 도구와 시스템(예: 레거시 시스템, 클라우드 기반 도구 및 데이터웨어 하우스 o 소금물).
데이터 조정의 첫 번째 단계는 다양한 소스에서 데이터를 수집 및 구성하고 대상 대상에 맞게 형식이 올바르게 지정되었는지 확인하는 것입니다. 이는 우리에게 변화를 가져옵니다.
데이터는 다양한 형식으로 제공됩니다. 구조적, 비구조적 또는 반구조적일 수 있으며, 동일한 이벤트라도 두 내부 팀 간에 서로 다른 명명 규칙을 가질 수 있습니다. 예를 들어 한 시스템에서는 날짜를 21년 2022월 20220421일로 수집하고 저장할 수 있고, 다른 시스템에서는 날짜를 XNUMX이라는 숫자 형식으로 저장할 수 있습니다.
이 모든 데이터를 이해하기 위해 기업에서는 이를 표준 형식으로 변환해야 하는 경우가 많습니다. 데이터 오케스트레이션은 조직의 데이터 거버넌스 정책 및 모니터링 계획에 따라 이 모든 데이터를 수동으로 조정하고 변환을 적용하는 부담을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.
데이터 조정의 중요한 부분은 데이터를 활성화할 수 있도록 만드는 것입니다. 이는 즉시 사용할 수 있도록 깨끗하고 통합된 데이터가 다운스트림 도구로 전송될 때 발생합니다(예: 캠페인 대상 생성 또는 비즈니스 인텔리전스 대시보드 업데이트).
데이터 오케스트레이션은 본질적으로 고립된 데이터와 단편화된 시스템을 취소하는 것입니다. Alluxio는 감사합니다 데이터 기술은 3~8년마다 큰 변화를 겪습니다. 이는 21년 된 회사가 창립 이후 7가지의 서로 다른 데이터 관리 시스템을 겪었을 수 있음을 의미합니다.
데이터 오케스트레이션은 또한 데이터 개인 정보 보호법을 준수하고, 데이터 병목 현상을 제거하고, 데이터 거버넌스를 시행하는 데 도움이 됩니다. 이를 구현해야 하는 많은 이유 중 세 가지가 바로 그것입니다.
GDPR 및 CCPA와 같은 데이터 개인 정보 보호법에는 데이터 수집, 사용 및 저장에 대한 엄격한 지침이 있습니다. 규정 준수의 일부는 소비자에게 데이터 수집을 거부하거나 회사에 모든 개인 데이터를 삭제하도록 요청할 수 있는 옵션을 제공하는 것입니다. 데이터가 어디에 저장되어 있고 누가 데이터에 액세스하는지 제대로 파악하지 못하면 이러한 요구를 충족하기 어려울 수 있습니다.
GDPR이 제정된 이후 수백만 건의 삭제 요청이 접수되었습니다. 전체 생애주기를 확실하게 이해하는 것이 중요합니다. 주기 아무것도 탈출하지 못하도록합니다.
데이터 오케스트레이션 없이는 병목 현상이 계속해서 발생합니다. 정보를 쿼리해야 하는 여러 스토리지 시스템을 갖춘 회사라고 가정해 보겠습니다. 이러한 시스템을 쿼리하는 담당자는 조사해야 할 요청이 많을 가능성이 높으며, 이는 팀 간에 지연이 발생할 수 있음을 의미합니다. 그들이 필요로 하는 것 데이터와 거기에 있는 사람들의 그들은 받는다 효과적으로 정보를 쓸모없게 만들 수 있습니다.
잘 조직된 환경에서는 이러한 유형의 시작 및 중지가 제거됩니다. 귀하의 데이터는 활성화를 위해 이미 다운스트림 도구로 전달될 것입니다. 그리고 해당 데이터는 표준화되어 품질에 대한 확신을 가질 수 있습니다.
데이터가 여러 시스템에 분산되어 있으면 데이터 거버넌스가 어렵습니다. 기업은 데이터 수명주기를 완벽하게 파악하지 못하고 어떤 데이터가 저장되어 있는지에 대한 불확실성을 갖고 있습니다(예: 비둘기) 개인 식별 정보를 적절하게 보호하지 않는 등의 취약점이 발생합니다.
데이터 오케스트레이션은 데이터 관리 방법에 대한 투명성을 높여 이 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 기업은 잘못된 데이터가 데이터베이스에 도달하거나 보고에 영향을 미치기 전에 사전에 차단하고 데이터 액세스 권한을 설정할 수 있습니다.
데이터 오케스트레이션을 구현하려고 할 때 발생할 수 있는 몇 가지 문제가 있습니다. 가장 일반적으로 알아야 할 사항과 이를 방지하는 방법은 다음과 같습니다.
데이터 사일로는 기업에서 해롭지는 않더라도 흔히 발생하는 현상입니다. 기술 스택이 발전하고 다양한 팀이 고객 경험의 다양한 측면을 소유함에 따라 데이터가 다양한 도구와 시스템에 걸쳐 격리되기가 너무 쉽습니다. 그러나 그 결과는 고객 여정의 사각지대부터 분석 및 보고의 정확성에 대한 불신에 이르기까지 회사 성과에 대한 불완전한 이해입니다.
기업은 항상 여러 접점에서 다양한 도구로 데이터가 흐르게 됩니다. 그러나 기업이 데이터에서 가치를 얻으려면 사일로를 해체하는 것이 필수적입니다.
최근 몇 년 동안 기업이 데이터 흐름 및 활성화를 관리하는 방법과 관련된 몇 가지 추세가 나타났습니다. 이에 대한 예로는 데이터가 생성 후 밀리초 이내에 처리되는 실시간 데이터 처리가 있습니다. 실시간 데이터는 모든 산업 분야에서 중요해졌으며,만약 IoT (예: 자동차의 근접 센서), 의료, 공급망 관리, 사기 탐지, 거의 즉각적인 개인화 등이 있습니다. 특히 머신러닝과 인공지능의 발전으로 실시간 데이터를 통해 알고리즘과인공 지능 더 빠른 속도로 배울 수 있습니다.
또 다른 추세는 기반 기술로의 전환입니다. 클라우드. 일부 회사는 완전히 이전했지만 클라우드, 다른 기업에서는 온프레미스 시스템과 클라우드 기반 솔루션을 계속해서 혼합하여 사용할 수도 있습니다.
그런 다음 소프트웨어 구축 및 배포 방식이 발전하여 데이터 조정이 수행되는 방식에 영향을 미칩니다.
– 데이터 정리 및 검증을 통합하지 않음
– 원활하고 최적화된 프로세스를 보장하기 위해 워크플로우를 테스트하지 않음
– 데이터 불일치, 서버 오류, 병목 현상 등의 문제에 대한 대응 지연
– 데이터 매핑, 데이터 계보 및 모니터링 계획에 관한 명확한 문서가 없습니다.
데이터 조정의 ROI를 측정하려면 다음을 수행하십시오.
– 기본 성능 이해
– 데이터 조정을 위해 명확한 목표, KPI 및 목적을 염두에 두십시오.
– 시간 및 내부 자원과 함께 사용된 기술의 총 비용을 계산합니다.
– 절약된 시간, 처리 속도, 데이터 가용성 등 중요한 지표를 측정합니다.
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