Dataanalys är grunden för kalkylerat beslutsfattande. Tyvärr är integrationsstörningar vanliga och kan göra mer skada än nytta. Om organisationer försöker lösa problem genom enbart städning, kommer de att undergräva deras teknikutvecklingsstrategi. Påverkar integrationsfel affärsresultaten permanent?
Hur uppstår skillnader i dataanalysintegrering?
Dataanalysintegreringsfel uppstår när företag på olämpligt sätt kombinerar flera källor eller system. Som ett resultat kan inkonsekvenser som saknad, felaktig, ofullständig eller dubblerad information tvinga analysen att skjutas upp tills rengöringen är klar.
Sådana integrationsfel kan uppstå av flera anledningar. I vissa fall kan detta bero på att företag använder äldre system eller mjukvara som är inkompatibla med ny teknik. Till exempel kan den ena vara NoSQL och den andra hierarkisk. Dessa databaser innehåller olika scheman och frågor som är dyra och tidskrävande att modifiera.
Integreringsfel kan också uppstå eftersom datakällorna är i olika format. Till exempel kan ett system använda JSON och ett annat system kan använda XML. Eller så kan innehållet vara motsägelsefullt. Till exempel kan nedladdning och installation låta som samma sak, men de representerar olika åtgärder, och klassificering av dem som samma kan leda till inkonsekvenser.
Att lösa integrationsavvikelser kan tyckas lätt, men i praktiken kan det vara svårt. Det kan vara anledningen till att endast 13 % av företagsledare känner att deras organisations datastrategi ger resultat. I verkligheten leder ofullständig eller undermålig analys till otillräcklig insikt.
Hur dålig integration påverkar affärsutvecklingen
Felaktig dataanalysintegrering kan hindra eller till och med stoppa affärstekniska framsteg.
- Ökade driftskostnader – Att rensa och omvandla information för att minska avvikelser tar tid. Om du är som många proffs kanske du spenderar upp till 40 % av din arbetsvecka på att hantera data. Ju mer tid du lägger på att åtgärda integrationsfel, desto mindre pengar har du för att finansiera innovativa tekniska framsteg.
- dålig prestation – Du kanske inte nödvändigtvis är medveten om att det finns en diskrepans i din analysintegrering. Det betyder att du kanske tror att de insikter du får är korrekta baserat på den data du får. I verkligheten uppstår fel i analysen på grund av diskrepanser mellan system och information. Om du agerar på det kommer du att investera i orelaterade tekniska framsteg. Affärsresultaten blir med andra ord lidande.
- försening i beslutsfattandet – När analytiska integrationsfel uppstår, bör rensning av dubbletter eller ofullständig information prioriteras. Enligt vissa uppskattningar lägger dataanalytiker 80 % av sin tid på att städa och endast 20 % på att analysera. Som ett resultat kommer du sannolikt att försena beslutsfattandet och förlora värdefull tid på att lägga strategier.
- konkurrensnackdel – Att spåra din webbtrafik, försäljning och omvandlingar bör ge dig en konkurrensfördel. Om det finns en obalans i integrationen kommer du inte att kunna optimera dina tjänster, förbättra dina marknadsföringsinsatser eller bättre förstå kundernas beteende. När felaktiga data leder till ofullständiga insikter är det enda resultatet en konkurrensnackdel.
- Förlorad affärsmöjlighet – Även om du känner till dataanalysintegreringsfel kanske du inte kan säkra de tekniska framsteg du önskar. Uppriktigt sagt, utan insikterna från din analys kanske du inte vet hur du ska gå vidare. Även när så inte är fallet stoppar oöverensstämmelser innovation. Vad är poängen med att anta ny teknik över inkompatibla system?
Hur man förhindrar avvikelser i dataanalysintegreringen
Dataanalys kan vara strategiskt fördelaktigt om den görs på rätt sätt. Enligt en studie rapporterade 43 % av organisationerna att det gav dem en konkurrensfördel. Dessutom sa 56 % av de tillfrågade att deras beslutsprocess hade förbättrats. Det behöver inte sägas att företagen måste prioritera förebyggande insatser.
Även om datarensning och förbearbetning kan korrigera data av dålig kvalitet efter insamling och aggregering, spenderas ett företags ansträngningar bättre på att lindra problemet helt och hållet. Proaktiva åtgärder kan förhindra inkonsekvenser i analytisk integration och frigöra tid och pengar för nya tekniska framsteg.
En strategisk datainsamlingsprocess säkerställer att felaktiga eller ofullständiga uppgifter sällan kommer in i aggregeringsfasen. Detta gör det möjligt för analytiker att lägga mindre tid på ineffektiva städ- och omvandlingsmetoder, och företag kan få insikter snabbare.
Enhetlighet är mycket viktig. Företag måste standardisera dataformat och strukturer för att minimera mängden bedräglig information som de behandlar. Om du till exempel vill spåra en kunds fullständiga namn bör du se till att systemet alltid placerar personens förnamn före efternamnet, eller vice versa, för att undvika dubbletter eller saknade värden.
Regelverk och budgetbegränsningar tvingar ofta företag att behålla föråldrad teknik, men att fasa ut dem kan vara fördelaktigt. Företag bör överväga att bygga om sina system och mjukvara för att säkerställa kompatibilitet, även om det innebär att de accepterar en tillfällig nedgradering. Uppoffringen kommer att belönas om innovation blir möjlig i framtiden.
Förhindra avvikelser i dataanalysintegreringen genom att vara proaktiv
När experter märker att värden i en datauppsättning saknas, är ofullständig eller felaktig, är deras första instinkt ofta att rengöra. Även om detta är ett bra tillvägagångssätt, ger det inte samma fördelar som att vara proaktiv. När företag prioriterar standardisering och kompatibilitet kan de få konkurrensfördelar, förbättra strategiskt beslutsfattande och påskynda tekniska framsteg.
Om författaren
April Miller är en senior IT- och cybersäkerhetsskribent på ReHack Magazine, skriver om ämnen över hela teknikspektrat, specialiserad på AI, big data och maskininlärning. Du kan hitta hennes arbete på ReHack.com och genom att följa ReHacks Twitter-sida.
Registrera dig för det kostnadsfria nyhetsbrevet insideBIGDATA.
Gå med oss på Twitter: https://twitter.com/InsideBigData1
Gå med oss på LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/insidebigdata/
Gå med oss på Facebook: https://www.facebook.com/insideBIGDATANOW
