أهم 7 تحديات لتكامل البيانات وكيفية معالجتها

القرارات المستندة إلى البيانات هي العمود الفقري لأي شركة ناجحة. إن القدرة على دمج البيانات بنجاح في نظام أساسي واحد ويمكن لفريقك الوصول إليها بسهولة تجعل من السهل على الشركات التعرف على التحديات وفهم كيفية مواجهة هذه التحديات وتحسين تجربة المشتري الإجمالية.

لسوء الحظ ، ينطوي تكامل البيانات على مجموعة من التحديات الخاصة به والتي يمكن أن تجعل من المستحيل على عملك استخدام البيانات بنجاح في الوقت والمكان والشكل المناسبين.

التعرف على تحديات تكامل البيانات يمكن أن يفعل المعجزات في المساعدة على تحسين عمليات عملك والنجاح العام!

ما هو تكامل البيانات؟

ببساطة ، تكامل البيانات هو عملية تجميع البيانات معًا من مصادر البيانات ، وتحويل تلك البيانات إلى معلومات مفيدة أثناء تصفية البيانات غير المفيدة ، ثم تحميل تلك البيانات في واجهة واحدة تجعلها سهلة الفهم لأعضاء مختلفين في الفريق . تُعرف هذه العملية أيضًا باسم ETL أو استخراج وتحويل وتحميل.

يمكن أن تأتي البيانات من مجموعة متنوعة من المصادر ، والتي قد يستخدمها عملك بالفعل. تتضمن هذه البيانات:

• رسائل البريد الإلكتروني
• بيانات خدمة العملاء
• مقاييس العملاء (مثل الاسم والعمر والحالة الاجتماعية وعدد الأطفال والمهنة وما إلى ذلك)
• أرقام عمليات الموارد البشرية
• التقارير اللوجستية
• CRM ، أو معلومات إدارة علاقات العملاء
• مؤشرات الأداء الرئيسية ، أو مؤشرات الأداء الرئيسية

لماذا تكامل البيانات مهم؟

يعد تكامل البيانات أمرًا بالغ الأهمية من أجل الحصول على فهم أكبر لعملك. على سبيل المثال ، لنفترض أنك تفهم أن عملائك يشتركون في رسالتك الإخبارية ، لكن نصفهم فقط قرأ هذه الرسائل الإخبارية. لديك أيضًا بيانات حول وقت إرسال الرسائل الإخبارية وأنواع الإعلانات أو الرسومات التي تستخدمها ، ولكن على أداة منفصلة.

كيف يمكنك معرفة الرسومات التي تعمل مع أي من العملاء ، أو ما إذا كانوا يفتحون نشراتهم الإخبارية بسبب الرسومات على الإطلاق ، دون تكامل البيانات؟

من المهم أن تكون قادرًا على دمج البيانات بشكل فعال لتحسين تجربة العميل ورحلة المشتري والحصول على فهم أفضل لكيفية تحسين عمليات عملك من الداخل إلى الخارج.

إذا كان تكامل البيانات مهمًا جدًا ، فلماذا لا تستغرق العديد من الشركات الوقت الكافي لدمج بياناتها بنجاح واستخدامها بفعالية؟ فيما يلي بعض تحديات تكامل البيانات الأكثر شيوعًا.

أهم 7 تحديات لتكامل البيانات

يمكن أن يساعدك فهم هذه التحديات (وحلولها) على دفع أعمالك والوصول إلى البيانات الثمينة بينما لا تزال قيمة.

1. نقص التخطيط

البيانات مفيدة فقط مثل العمليات التي يتم استخدامها من أجلها. ما فائدة الحصول على معلومات ، على سبيل المثال ، عدد المبيعات خلال فترة عيد الميلاد ، إذا كنت لا تستخدم هذه المعلومات لمبيعاتك المستقبلية أو تجد طرقًا لتحسين الأعمال خلال غير المواسم؟

قبل أن تبدأ في تكامل البيانات ، من المهم أن تسأل نفسك أسئلة حول احتياجات عملك المحددة وتكامل البيانات ، بما في ذلك:

• ما الذي أقوم بدمجه؟
• ما هي التنسيقات التي يجب أن أضمها معًا؟
• كيف يمكن أن تكون هذه البيانات مفيدة لشركتنا؟

لا تفهم العديد من الشركات أهمية تكامل البيانات ، أو الأدوات اللازمة لمساعدتهم على تحقيق أهدافهم باستخدام تكامل البيانات.

سيساعدك طرح هذه الأسئلة على نفسك أولاً وقبل كل شيء في العثور على أفضل أدوات تكامل البيانات لتحسين عملك.

على سبيل المثال ، إذا كنت تعمل في مجال الرعاية الصحية ، فقد تحتاج إلى أداة مثل Informatica يمكنها دمج معلومات معالجة المطالبات وإعداد الميزانية والمزيد لتقليل التكاليف وتحسين نتائج الرعاية الصحية.

2. استخدام تكامل البيانات اليدوي

عندما سئل عما إذا كانت جداول البيانات اليدوية (مثل تلك الموجودة في Excel أو Google Spreadsheets) لعبت دورًا مهمًا في تكامل البيانات ، كان 50٪ من العبارة "صحيحًا إلى حد ما" بينما قال 14٪ آخرون أنها صحيحة تمامًا!

على الرغم من أن استخدام الأساليب التقليدية لتكامل البيانات في جداول البيانات ، مثل الجداول المحورية والفلاتر ، يمكن أن يساعد الشركات الصغيرة ، إلا أن هناك تحديات كبيرة في تكامل البيانات باستخدام تكامل البيانات اليدوي ، بما في ذلك:

• لن تتمكن من استخدام نفس أنواع طرق تكامل البيانات عندما ينمو عملك
• عرضة للخطأ البشري
• الارتباك حول مشاركة البيانات من الأقسام المختلفة (إذا تم استخدام الصوامع)
• مبلغ لا يصدق من المال وساعات العمل التي تنفقها على تكامل البيانات

الخيار الأفضل ، بدلاً من استخدام طرق تكامل البيانات اليدوية ، هو استخدام أداة تكامل البيانات الآلية التي تجمع البيانات في الوقت الفعلي ، وتعالجها بحيث تكون جاهزة عند الحاجة إليها ، وستكون قادرًا على معالجة البيانات دون ضياع رجل. -ساعات.

3. عدم القدرة على التوسع

حتى أفضل أدوات تكامل البيانات الآلية لن تكون قادرة على مساعدة الأعمال التجارية التي تستمر في النمو ... إذا لم تكن مصممة للتوسع.

هذا النقص في قابلية التوسع يجعل من المستحيل على الشركات الكبيرة التعامل مع تدفق البيانات بشكل فعال. الحل هو استخدام أداة تكامل البيانات التي يمكن أن تكون قابلة للتطوير في بدايتها.

في الواقع ، يشير بعض أفضل خبراء تكنولوجيا المعلومات إلى أن قابلية التوسع يجب أن تكون في طليعة تصميم وتنفيذ أدوات تكامل البيانات.

بالإضافة إلى ذلك ، يجب أن تستعد لتوسيع عملك وتوقع احتياجات تكامل البيانات في وقت مبكر. على سبيل المثال ، إذا كنت تعلم أن شركتك ستكتسب قريبًا نشاطًا تجاريًا آخر ، فاختر أقوى نقاط البيانات من تلك الشركات ودمجها مع شركتك في وقت مبكر.

إن تخصيص الوقت الكافي لفهم كيف تتناسب البيانات من عمليات الاستحواذ الخاصة بك مع بياناتك الخاصة ، أو البيانات الواردة من العملاء الجدد ، يساعد في منع وقت التأخير وتجربة المشتري السيئة.

4. بيانات منخفضة الجودة

إذا كانت بياناتك خاطئة أو ذات جودة رديئة ، فلن تتمكن أدوات تكامل البيانات الآلية من تحليلها بنجاح ودمجها للاستخدام.

يعد هذا أحد أسهل تحديات تكامل البيانات لإصلاحها بمساعدة إدارة جودة البيانات. تمامًا كما لو كنت تستخدم إدارة الجودة للتأكد من أن الطعام الذي تقدمه أو المنتجات التي تستخدمها جيدة بما يكفي للمستهلك ، فإن إدارة جودة البيانات تقوم بفحص للتأكد من خلو بياناتك من الأخطاء.

تعد Ataccama واحدة من أفضل أدوات إدارة جودة البيانات ، والتي يمكن أن تساعد المستخدمين:

• افهم حالة بياناتك
• تحقق من صحة بياناتك قبل تحميلها أو تحويلها
• تحسين البيانات الخاصة بك

يضمن ذلك حصولك على بيانات قابلة للاستخدام فقط وعدم معاناتك من الأخطاء أثناء عملية التحويل والتحميل الخاصة بـ ETL.

إذا كنت تدير شركة صغيرة وتعتمد على التكامل اليدوي ، فلا يزال بإمكانك إجراء فحوصات ضمان الجودة بمساعدة أخصائي إدارة جودة بيانات مدرب. ومع ذلك ، كما هو مذكور من قبل ، لا يمكن أن يعمل هذا إلا لفترة طويلة قبل أن يصبح مستهلكًا للوقت للغاية ومتكررًا جدًا لمهمة لا يمكنها اكتشاف جميع الأخطاء بنسبة 100 ٪ من الوقت.

من الأفضل أن تبدأ في البحث عن أدوات تكامل البيانات المفيدة وأدوات إدارة جودة البيانات أيضًا.

5. البيانات المكررة

البيانات المكررة خطأ شائع يشتبه حوالي 94٪ من الشركات في احتمال تعرضهم لها . تعتقد هذه الشركات أن معلومات العملاء الخاصة بها خاطئة ، بما في ذلك التكرار عبر منصات متعددة.

تكرار البيانات هو عكس الهدف تمامًا من CRM وتكامل البيانات ، وهو الحصول على وجهة نظر عميل واحدة للمساعدة في تحسين تجربة المشتري الخاصة بك.

يمكن أن تؤدي البيانات المكررة إلى خسارة شركتك للوقت والمال لأسباب مثل:

• جهود تسويقية مكررة. إذا كنت قد حاولت بالفعل زيادة التفاعل مع العملاء من خلال حملة تسويقية واحدة لم تنجح ، فقد تجد نفسك تستخدم نفس الحملة مرة أخرى دون جدوى.
• زيادة تكلفة العمالة وساعات العمل للتواصل مع العملاء بشكل متكرر. على سبيل المثال ، قد يستمر مندوب المبيعات في الاتصال بالعميل دون معرفة أنه قد تم الاتصال به بالفعل.
• البيانات المزدحمة التي تؤدي إلى زيادة تخزين البيانات دون داع ، مما يؤدي إلى فترات تأخير وعمل غير منظم.

للمساعدة في معالجة هذه المشكلات ، اجعل إلغاء تكرار البيانات أولوية. على منصات مثل Hubshout ، على سبيل المثال ، هناك الكثير من ميزات إلغاء التكرار مثل القدرة على دمج البيانات وفحص الجودة والتعرف على المعلومات المفقودة.

6. البيانات في تنسيق خاطئ

على غرار تكرار البيانات ، قد يكون من الصعب دمج البيانات المخزنة بتنسيقات مختلفة في عملية ETL الخاصة بك. على سبيل المثال ، قد يقوم قسم الموارد البشرية لديك بحفظ أرقام الهواتف بالتنسيق (000) 000-0000 ، بينما قد يقوم قسم المبيعات لديك بحفظها تحت 000-000-0000.

تصبح هذه الأنواع من مشكلات التنسيق الصغيرة أكثر وضوحًا للشركات التي تعتمد على مجموعات محددة من البيانات مثل المقاييس والحجم والبيانات الأخرى المتعلقة بالأرقام.

لإصلاح ذلك ، تأكد من التأكيد لأقسامك المختلفة على أهمية تنسيق البيانات عبر منصات متعددة.

يمكنك أيضًا استخدام أدوات معالجة البيانات المصممة لتنسيق البيانات عبر منصات مختلفة في لغة أساسية واحدة قابلة للاستخدام. أدوات الخلاف على البيانات مثل Talend لا تقدر بثمن في قدرتها على تحويل البيانات الأولية إلى معلومات قيمة.

7. البيانات غير متوفرة عند الحاجة

هناك نوعان من طرق معالجة تكامل البيانات ، والمعروفة باسم معالجة الدُفعات والمعالجة في الوقت الفعلي. تم تصميم المعالجة المجمعة لأخذ كميات كبيرة من البيانات ومعالجتها خلال جلسة واحدة ، وإنتاج المعلومات لمرحلة لاحقة.

على الرغم من أن المعالجة المجمعة يمكن أن تكون أداة جيدة لاستخدامها لمجموعات أكبر من البيانات ، إلا أن لها العديد من العيوب ، بما في ذلك:

• يجب استخدامه خلال فترة التوقف
• لن تتمكن من الوصول إلى البيانات إلا بعد فترة التوقف
• يمكن أن يكون عرضة للخطأ ، مما سيؤدي إلى حدوث أخطاء في مجموعة البيانات بأكملها

على العكس من ذلك ، تأخذ المعالجة في الوقت الفعلي كميات أقل من البيانات ، وتعالجها بسرعة ، وتسمح لك بالوصول إلى هذه المعلومات عندما تحتاج إليها في "الوقت الفعلي".

على الرغم من صعوبة تصميم المعالجة في الوقت الفعلي ، إلا أنها تستحق الاستثمار في أدوات المعالجة في الوقت الفعلي حتى تتمكن من الحصول على البيانات بمجرد توفرها.

تتضمن أدوات تكامل البيانات في الوقت الفعلي هذه SnapLogic ، والتي يمكن أن تقلل أوقات تكامل البيانات بنسبة 90٪.

يتم إحتوائه

يعد تكامل البيانات مكونًا رئيسيًا في عملية صنع القرار المبني على البيانات ونجاح الأعمال.

للتأكد من معرفتك بكيفية حل تحديات تكامل البيانات هذه ، ضع في اعتبارك النصائح الواردة في هذه القائمة لمساعدتك على التعرف على التحديات ومعرفة كيفية التغلب عليها وتحسين عمليات عملك وتجربة عملائك!