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数据集成和洞察力之间差距缩小的四种方法


首先识别业务需求,然后设计过程

识别和确定数据收集过程之前,您需要从业务目标开始想问题:想要的结果和目标是什么?想解决什么问题?这些问题可以引导收集什么数据和随后的整合进程。找出前三个或四个问题以及如何它们如何映射到公司内部和外部的数据,以及整合它们的需要。

数据的价值变得更清晰,数据存储的成本减少,让收集比以往更容易。企业现在可以收集他们能找到的所有数据。但没有清晰的焦点和设置限制,更多的数据并不能产生更大的洞察力。相反,它只会减缓数据价值的挖掘。


以一个有限的范围,严格专注于特定的目标和问题,你就可以开始设计你的收集和整合过程。打开闸门、只会增加已经繁重的数据分析过程的时间。


选择一个灵活的,有弹性,可伸缩的集成平台

全球每天估计有250亿亿字节的数据创建。数据的数量和速度是惊人的。鉴于永远在变的重点和大数据的要求,可能性和最终洞察力的潜能是无限的。

在数据上,您只受限于什么是你不收集的。有时,决定不收集什么比你选择收集什么更重要。但这也是数据的两难境地:随着业务需求的发展,你永远不知道价值可能来自何处,所以你需要一个数据集成平台,可以提供最全面和灵活的服务成为可能。

最好的数据平台应该有以下属性。

1.它应该足够深远,能够从多个来源获得原始数据 —— 关系型数据库,NoSQL文档存储,和网络服务,只是仅举几例。通过平台可以集成的幅度越大,你就会得到更好的定位。

2.它必须提供随需应变的适应性,以满足您的特定领域和目标需要。

3.它应该可以向上和向下扩展以满足当今不可避免地业务优先级的改变。

在云上

2015年云占到IT消费增长总数的60%。尽管本地数据管理仍然很受欢迎,很大程度上是由于害怕迁移,云显然是未来。

集成方面,云环境操作有优越的敏捷性。他们适应性强,使企业能应对来自不同商店数据量的增加。他们也使日常工作,如系统之间传输数据或写临时查询,比以前容易得多。

除了工作流,云服务相比本地系统更划算。企业使用云环境可以平均节省15%以上的成本。


明智地选择你的分析商店

用AWS Redshift 和 Google Big Query这样的大型云提供商的数据仓库服务,也有小型创业公司争夺这块蛋糕,识别最好的数据存储是企业的一项挑战。这里有一些基本原则,可以帮助指导你的决定:


1.SQL

:NoSQL可能是程序员的偏爱,因为可以快速而方便地改变数据模式,但大多数的分析工具和分析人士仍专注于SQL。这就是为什么你要确保分析数据存储也兼容SQL。


2. 增长能力

:数据世界不再是过去的样子,当时一个业务可能计划每隔几年需要扩展其解决方案,基于可用数据的容量这样一些因素。考虑到现有的数据量,企业需要关注最好的成长机会,没有明显的接缝和没有停机时间。


3.易用性

:不添加更多的复杂,分析已经足够复杂。选择一个很容易实现和理解的服务,它还可以集成大量的应用。

对数据集成结果的洞察是非常令人兴奋的。但他们不会从天空而降。数据准备和集成可以说是整个过程中最重要的部分,因为它最终决定驱动决策的走向。真正减少“洞察时间”差距,这是每一个企业,无论其规模,需要认真将它做对的事情。

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