5 проблем, связанных с большими данными, и способы их решения

Большие данные – это следующее большое поле возможностей для бизнеса. Понимание, полученное из больших данных, может помочь улучшить качество обслуживания клиентов, выявлять и решать проблемы внутри организации, обеспечивать понимание жизненного цикла клиентов и информировать о способах увеличения продаж, а также ряд других преимуществ.

Не говоря уже о том, что объем данных, генерируемых каждый день, продолжает расти – фактически, объем производства данных в 2020 году будет в 44 раза больше, чем в 2009 году. В результате в распоряжении предприятий больше данных, чем когда-либо, для принятия бизнес-решений.

Однако такой огромный объем данных сопряжен с множеством проблем, например, с чего начать? Чтобы большие данные были полезными, их необходимо отслеживать, управлять, защищать и обогащать на протяжении всего пути внутри вашей организации, чтобы добиться наиболее эффективных результатов.

В этой статье мы рассмотрим некоторые из основных проблем, связанных с большими данными, и расскажем, как ваш бизнес может их решить.

5 распространенных проблем с большими данными

1 Вы не можете легко найти нужные данные.

Первая проблема, многие предприятия приходят через что большие данные, хорошо, большой. Кажется, есть данные обо всем – об интересах клиентов, посетителях веб-сайта, коэффициенте конверсии, коэффициенте оттока, финансовых данных и многом другом.

Хотя многие из этих данных чрезвычайно полезны, есть огромные фрагменты, которые не совсем актуальны для вашего бизнеса. А с учетом огромного количества доступной информации может быть сложно решить, что ценно для вашего бизнеса, а что нет.

Эта проблема обычно возникает, если данные поступают в ваш бизнес нефильтрованными и неструктурированными по различным каналам.

2 Вы собираете неточные и / или устаревшие данные.

Если у вас слишком много данных в ваших базах данных, вероятно, что где-то в процессе вы случайно собрали неточные данные или что некоторые из ваших данных больше не действительны.

Эта проблема начинается в процессе сбора вашего жизненного цикла данных и особенно распространена, если ваш бизнес собирает данные из множества различных источников и форматов. Если сбор данных не стандартизирован по всем каналам, вы можете столкнуться с реальными проблемами, когда вам потребуется проанализировать данные и извлечь из них ценную информацию.

Эти данные также собираются из разных приложений, которые не всегда «общаются» друг с другом, просматриваются несколькими командами, у которых нет доступа к полной картине, и анализируются без каких-либо гарантий для обеспечения качества, достоверности и безопасности данных. .

По сути, плохой сбор данных ведет к низким стандартам качества и точности. И если вы не можете доверять своим данным, вы не можете доверять анализу, который вы получаете из них.

3 Ваши данные хранятся в разрозненных хранилищах.

Разрозненные хранилища данных – еще одна большая проблема, которая может возникнуть при работе с большими данными.

Если вся ваша информация хранится в отдельных базах данных, которые не взаимодействуют друг с другом, у вас есть хранилища данных. Это означает, что не все ваши команды просматривают одни и те же данные, а вместо этого имеют доступ только к ограниченному фрагменту, который не рассказывает всей истории.

Если ваши команды могут видеть только часть данных, это может привести к плохому выполнению – это может быть причиной несогласованности ваших отделов маркетинга и продаж или того, что ваш отдел обслуживания клиентов неверно интерпретирует потребности клиентов.

Без полного обзора ваших данных трудно понять, как создавать точные, заслуживающие доверия отчеты и извлекать максимальную выгоду.

4 Безопасность и защита данных не принимаются во внимание.

Больше данных означает больше возможностей для нарушений безопасности. Эта проблема усугубляется, когда эти данные менее организованы. По мере роста вашего бизнеса, добавления новых инструментов в программный стек и развертывания новых технологий для анализа ваших данных возрастает вероятность нарушений безопасности. Учтите следующие потенциальные угрозы безопасности ваших данных:

• Генерация поддельных данных. Если вы собираете данные из нескольких источников без разбора, вы можете собирать поддельные (и, следовательно, недействительные и потенциально опасные) данные. Поддельные и недействительные данные повлияют на любой анализ, который вы можете получить на их основе.
• Незащищенные источники данных. Сбор данных из незащищенных каналов означает, что ваши системы более уязвимы для внешнего проникновения и, возможно, даже вредоносного ПО.
• Незащищенные сохраненные данные. Когда вы храните собранные данные без каких-либо мер безопасности, таких как шифрование, контроль доступа и брандмауэры, эти данные становятся уязвимыми для таких проблем, как утечки, вредоносное ПО и сбор данных, которые могут нанести серьезный ущерб вашему бизнесу, а не упомяните конфиденциальность ваших клиентов.
• Несоблюдение законов о конфиденциальности. Без надлежащей стратегии, обеспечивающей соблюдение законов о защите данных, включая защиту ваших данных от злоумышленников, риск раскрытия гораздо выше. Кроме того, без отслеживания и стандартизации всех каналов, через которые вы собираете данные, вы не можете гарантировать, что пользователи дают соответствующее согласие.

5 Не хватает квалифицированных кадров в области анализа больших данных.

Для предприятий часто возникают проблемы с поиском квалифицированных специалистов для организации, управления и анализа больших данных.

Технологии и инструменты, связанные с большими данными, быстро развиваются, но не всегда достаточно людей, которые могли бы использовать эту технологию на экспертном уровне. Намного сложнее собирать, управлять и создавать отчеты на основе больших данных, если у вашей команды просто нет ноу-хау.

Как создать эффективную стратегию больших данных

Мы рассмотрели потенциальные проблемы, с которыми ваш бизнес может столкнуться при работе с большими данными, и вы, возможно, заметили во всех них закономерность: они возникают из-за отсутствия структурированных процессов для сбора, управления и анализа данных.

Создав надежную стратегию работы с большими данными, в которой четко указано, кто обрабатывает данные, откуда они поступают и куда направляются, и как они перемещаются в ваших системах, вы будете в лучшем положении, чтобы получить практические идеи и добиться позитивных организационных изменений. Давайте рассмотрим несколько передовых методов работы с большими данными.

1 Проведите аудит текущего процесса управления данными.

Для начала рекомендуется провести аудит текущих процессов управления данными. Посмотрите на все приложения в вашем программном стеке, которые собирают данные, такие как ваша CRM, приложение для электронного маркетинга и инструмент лидогенерации.

Некоторые из этих процессов и инструментов могли быть реализованы, когда ваша компания находилась на совершенно другом этапе, а это значит, что они могут не подходить для того места, где вы сейчас находитесь.

Хорошая стратегия больших данных начинается на этапе сбора или создания. Убедитесь, что все данные, вводимые в ваши системы, точны и действительны (например, убедитесь, что ваши формы принимают только действительные адреса электронной почты и номера телефонов с правильным количеством цифр).

Кроме того, трижды проверьте, что никакие данные не вводятся ботами (для этой цели вы можете использовать технологию безопасности, такую ​​как reCAPTCHA) и что пользователи дают вам полное согласие на хранение и обработку своих данных. Соблюдение законов о защите данных и конфиденциальности имеет решающее значение.

2 Обеспечьте соответствующее обучение вашего персонала.

Если у вас нет человека или команды, которые специализируются на управлении данными для вас, убедитесь, что существующие команды, которые обрабатывают их ежедневно, знают, что делать.

Это может включать в себя проведение курсов по управлению данными и аналитике, проведение учебных курсов по управлению данными и их обширное обучение работе с инструментами, которые вы используете. Если невозможно нанять новых людей для обработки данных – или если вы не можете найти таланты, – важно поддерживать в рабочем состоянии всю вашу команду, чтобы снизить вероятность человеческой ошибки.

Тем не менее, аналитика данных не должна быть сверхсложной. Существует множество инструментов, таких как Chartio и Tableau, которые позволяют любому легко получить доступ, проанализировать и принять решения на основе данных.

3 Реализуйте разумную стратегию управления данными.

Мы надеемся, что после аудита ваших текущих процессов вы будете гораздо лучше понимать, что работает для вашей организации, а что нет, когда дело касается управления данными. Обратите внимание на то, какие области необходимо улучшить, а какие работают хорошо.

Имея это в виду, пора обрисовать новую стратегию управления данными. Ваше решение для работы с большими данными должно соответствовать вашему бизнесу сейчас, но и в будущем. В противном случае вы снова столкнетесь с проблемами при масштабировании.

Очистка ваших баз данных – первый шаг в этой стратегии. Возможно, вам придется просканировать свои базы данных и удалить все устаревшие, повторяющиеся и недействительные данные.

Затем создайте лучший технологический стек для хранения и управления данными, внедрите общекорпоративные стандарты ввода и обслуживания данных, выполните резервное копирование данных и выберите платформы интеграции, чтобы убедиться, что ваши базы данных связаны и хорошо работают вместе.

4 Интегрируйте данные для расширенных баз данных.

Одна из самых важных вещей, которые вы можете сделать, чтобы получить максимальную отдачу от больших данных, – это интеграция ваших баз данных. Без интеграции, независимо от того, насколько хорош ваш тарифный план, вы всегда будете иметь разрозненные хранилища данных и несогласованные отделы.

Кроме того, лучший программный стек в мире никогда не будет эффективен на 100%, если он не интегрирован. Фактически, наиболее успешные предприятия работают с инструментами, которые интегрированы в режиме реального времени, что позволяет каждому иметь точное, обновленное и всестороннее представление о каждом аспекте организации.

Есть несколько вариантов интеграции ваших баз данных:

• Собственные интеграции, созданные поставщиком SaaS инструментов, которые вы используете в настоящее время. Этот тип интеграции охватывает наиболее распространенные варианты использования для соединения двух инструментов, которые часто представляют собой одностороннюю передачу данных. Вам нужно будет определить, соответствует ли это конкретным потребностям интеграции вашего бизнеса. Кроме того, каждое соединение управляется отдельно, поэтому может быть некоторое перекрытие.
• Индивидуальные интеграции, созданные собственной командой. Эти интеграции будут адаптированы для всего, что нужно вашему бизнесу, от интеграционного решения; однако они дороги в строительстве и требуют персонала со специальными знаниями.
• Инструмент «Платформа интеграции как услуга» (iPaaS). Эти сторонние поставщики обеспечивают интеграцию между сотнями бизнес-приложений. С помощью одной подписки вы можете наводить мосты между несколькими приложениями и управлять всеми подключениями приложений в одном месте.

Для многих предприятий выбор инструмента iPaaS для интеграции их программного стека является наиболее полным и экономичным решением. Примеры этих инструментов включают Zapier, Tray.io и Automate.io, которые специализируются на срабатывании триггера и односторонней передаче данных между приложениями; и PieSync, который обеспечивает двустороннюю синхронизацию в реальном времени для интеграции данных клиентов между различными инструментами.

Инструмент интеграции автоматизирует огромные части процесса управления данными, снижает потребность в ручном вводе данных, унифицирует форматы данных и снижает вероятность человеческой ошибки. Это также может быть большим подспорьем в обеспечении безопасности и соблюдении законов о защите данных.

Важнейшей частью вашей стратегии работы с большими данными является решение, где и кому эти данные будут доступны. Интеграция данных – самый надежный способ добиться этого и обеспечить правильную передачу данных между всеми вашими приложениями.

Источник записи: https://blog.hubspot.com