随着大型组织可用的数据量不断增加，数据整合的挑战也变得更加困难。企业领导人清楚地认识到，他们的数据是一个有希望的价值来源，但今天的数据量、速度和种类令人生畏。很难跟上来自移动设备、物联网和远程信息处理、点击流分析、交易系统(如主机)以及来自社交媒体和其他用户生成的在线内容的大量非结构化数据中流动的所有信息。hostgator美国分销主机商分享如何解决2022年的4大数据整合挑战
如果你的组织下定决心在2022年获得对数据资产的更大掌控权，你将需要解决一些由数量、速度和种类引起的核心数据整合挑战。以下是每个企业领导者应该牢记的四大挑战。
挑战一：正确的数据无法在正确的地方获得
企业一直在寻找不同的技术投资模式，无论是大型平台还是最佳解决方案。用于营销自动化、物流、库存计划优化和其他重点业务流程的专业系统已经使过去的许多企业内部平台黯然失色。云计算，加上网络服务API的广泛采用，使得点对点的整合变得更加简单。推荐阅读：《2022年做好数据整合的4个关键原因》
同时，许多组织内使用的不同系统的数量增加，使得控制所有这些复杂性比以往任何时候都更难。这些系统可能是高度相互依赖的。在某些情况下，交易的完整性取决于这些不同的软件产品之间数据的准确和及时整合。例如，库存计划和运输物流，必须对ERP数据有明确的可见性，具有读/写能力，以确保客户、供应商和内部人员在任何时候都能获得准确和最新的信息。
分析也在发挥着越来越重要的作用。在金融服务领域，及时的DeepL，以交易数据推动有效的欺诈检测和预防计划。供应链规划者如果能实时获得这些信息，就能对外部事件(如天气)和内部变化(如影响生产或采购的因素)做出更多反应。换句话说，这不仅仅是在正确的地方获得正确的数据–这也是非常重要的时机问题。
解决这个数据整合的挑战，最终是要有一个强大的企业级整合解决方案–一个能够插入多个数据源的解决方案，包括传统的、云的和内部的软件系统。
挑战二：不一致的格式和数据模型
许多数据整合的挑战来自于不同系统之间的数据格式和模型的差异。运行大型机的组织对这一点有深刻的认识;固定长度的数据类型、COBOL抄本、分层数据库和其他不合时宜的内容使得在大型机和云平台之间来回传递数据特别具有挑战性。
即使在两个或多个系统之间整合数据，数据模型的差异也会使整合变得非常麻烦。ERP通常是记录系统，但必须与CRM系统共享数据，该系统对客户的分类非常不同，包括从现有客户到热心客户到几乎没有购买意向的橱窗购物者的线索清单。推荐阅读：《如何在WordPress创建数据库?》
主记录在这些多个系统中的编码通常是不同的–也就是说，它们有符合不同字母数字格式的唯一标识符，并且必须按照一套明确定义的业务规则进行映射。
同样，一个强大的企业级集成解决方案可以解决映射和协调数据的挑战，以及主数据管理(MDM)。这个过程应该从全面的数据分析工作开始，这将形成一条基线，在此基础上可以建立一个有效的整合战略。
挑战三：数据质量差
同样的数据分析过程为获得对数据质量的控制提供了一个很好的起点。数据质量问题通常来自各种不同的来源，包括人为错误、不同系统中信息管理方式的不一致、之前的整合错误等等。静态数据也倾向于随着时间的推移而不断退化。客户信息尤其如此，随着客户改名换姓、搬迁、合并或停业(对于商业客户)或死亡(对于个人)，客户信息就会过时。
纠正数据质量问题的方法始于数据分析，但也包括将工具和流程落实到位，使业务线工作人员能够有效和高效地拥有和管理数据质量。除了实施这些技术能力外，重要的是，领导者要制定计划，使整个组织认识到不良数据质量的可量化成本。
挑战四：从大量的数据中提取价值
我们之前提到了数据的三个V：数量、速度和种类。我们喜欢谈论第四个 “V” – 价值。前三个V带来了挑战和复杂性，而价值是真正的竞争优势所在。我们的研究表明，一半以上的企业依靠有效利用大数据来获得战略收益，通常结合位置情报来加强特定的业务流程。这方面的例子包括零售业的选址、保险业对自然灾害的更好响应，或银行分支机构绩效管理的改善。
数据的战略性使用通常包括对客户的360度观察，这将推动更强大的营销举措，更好的产品开发，以及更高水平的客户服务。从你的数据中提取战略价值应该包括一个数据充实战略，以及从位置情报的角度来为你的现有数据增加背景。推荐相关阅读：《数据挖掘和统计的区别》