Laut Forbes fehlt 95% der Unternehmen das Fachwissen oder Budget, um mit ihren großen Mengen unstrukturierter Daten angemessen umzugehen. Dies bedeutet, dass ihre Daten ohne größere Qualitätssicherung unvermindert weiter wachsen, ohne in ein leicht zu konsumierendes Data Warehouse strukturiert zu werden, ohne auf Trends analysiert zu werden, ohne in aufschlussreiche Visualisierungen umgewandelt zu werden und ohne in prädiktiven KI- oder maschinellen Lernanwendungen verwendet zu werden . Kurz gesagt, viele Unternehmen lassen eines ihrer profitabelsten Geschäftsgüter ungenutzt.

Leider ist mangelndes Fachwissen nur eines der zwölf häufigsten datenwissenschaftlichen Probleme, mit denen Unternehmen heute konfrontiert sind. In diesem Blog werden wir jede der zwölf detaillierter aufschlüsseln.

Die 12 Datenprobleme, mit denen Unternehmen konfrontiert sind

Siled Data

Siled Data sind Daten, die von einer Gruppe oder Geschäftseinheit gespeichert werden und nicht von anderen geteilt werden. Ein sehr häufiges Beispiel hierfür ist zwischen Ihren Marketing- und Vertriebsgruppen. In Ihrem Vertrieb wird möglicherweise Dynamics CRM oder Salesforce ausgeführt, in Ihrem Marketingteam jedoch möglicherweise Marketo oder HubSpot. Die Daten in diesen Tools können zwar eine Verbindung herstellen, ein Mangel an übergreifender Datenverwaltung und klarer Kommunikation bedeutet jedoch häufig, dass dies nicht der Fall ist.

Dateneingabefehler

Dateneingabefehler sind Qualitätsprobleme, die zum Zeitpunkt der Eingabe verursacht werden. Dateneingabeprobleme können auf Transkriptions- oder Transpositionsfehler zurückzuführen sein und werden häufig durch menschliche Eingaben verursacht. Leider ist eine qualitativ hochwertige Ausgabe nur möglich, wenn eine gute Dateneingabe vorliegt.

Schlechte Datenqualität

Ein großes Problem mit Daten ist die Datenqualität. Wie oft haben Vermarkter eine Liste von E-Mails aus ihrem CRM gezogen, nur um festzustellen, dass viele der E-Mail-Adressen zurückgeschickt wurden? Oder wie oft haben Vertriebsmitarbeiter von Unternehmen versucht, sich mit Leads zu verbinden, die nicht mehr in ihren früheren Unternehmen waren, weil die CRM-Daten veraltet waren?

Die Datenqualität setzt sich aus folgenden Dimensionen zusammen: Aktualität, Integrität, Konformität, Einzigartigkeit, Konsistenz, Vollständigkeit und Genauigkeit. Jede dieser fehlgeschlagenen Dimensionen kann die Genauigkeit der Datenanalyse, -visualisierung und letztendlich die Verwendbarkeit für prädiktive Analysen oder maschinelles Lernen beeinträchtigen.

Bei Aptude ist unser Data Engineering-Team aus genau diesem Grund auf die Erstellung und Implementierung von Best Practices für die Datenqualität spezialisiert: Wenn Sie Daten haben, diese aber nicht gut sind, können Sie dies auch tun habe die Daten überhaupt nicht.

Datenflut

Viele Organisationen haben Wege gefunden, um riesige Datenmengen zu sammeln. Leider übertrifft die Fähigkeit, Daten zu sammeln, die Fähigkeit der meisten Unternehmen, die Daten zu verarbeiten, zu verwalten und zu analysieren, bei weitem. Zu viele Daten, insbesondere unstrukturierte Daten, führen zu Datenseen, die Platz beanspruchen, ohne in irgendeiner Weise einen positiven Beitrag zum Unternehmensergebnis zu leisten. Um es noch schlimmer zu machen: Je länger Daten ohne Verwaltung gespeichert sind, desto weniger wertvoll werden sie.

Um Ihre Daten besser nutzen zu können, empfehlen wir, ein Data Warehouse zu erstellen, das in Dashboards und On-Demand-Visualisierungen verwendet werden kann. Sobald diese Infrastruktur vorhanden ist, werden Ihre Daten eher zu einer Investition als zu einem Kostenfaktor, da die Stakeholder zunehmend datengesteuerte Entscheidungen treffen können.

Mangel an Datenkompetenz

Ein Team zu haben, das Data Engineering, Predictive Analytics, maschinelles Lernen oder Big Data-Lösungen nicht implementieren kann, ist ein Problem, wenn Sie wettbewerbsfähig bleiben möchten. Ihre „Digital Native“ -Konkurrenten haben häufig eine datengesteuerte Organisationskultur und können sehr schnell ältere Unternehmen überholen, die nicht so schnell auf Trends reagieren können.

Wenn Sie nicht ganze Teams intern einstellen können, empfehlen wir, Ihre Datenprojekte durch klar definierte Projekte zu unterbrechen. Sie können während der gesamten Projektlaufzeit in Teammitgliedern mit unterschiedlichen Fähigkeiten wechseln, um die Kosten zu kontrollieren und gleichzeitig wertvolle Arbeit zu leisten.

Datenvervielfältigung

Datenverdoppelung tritt auf, wenn Sie an mehreren Stellen übermäßige Kopien von Daten haben. Dies reduziert wiederum Ihre Speicherkapazität, ohne zusätzlichen Wert zu schaffen. Um dieses Problem zu lösen, müssen Unternehmen eine „einzige Quelle der Wahrheit“ für Daten entwickeln. Dies ist häufig der Wert der Erstellung von Datenpipelines, die in Data Warehouses einspeisen.

Mangel an Datenkonsistenz

Ein weiteres Problem für Unternehmen? Mangelnde Konsistenz bei der Messung von Variablen in allen Datensätzen. Diese Fehlausrichtung bedeutet, dass Daten ohne viel Aufräumarbeit nicht einfach zu einem einzigen strukturierten Ort zusammengefasst werden können.

Um dieses Problem zu beheben, können Unternehmen die Konversation beginnen, indem sie Datenwörterbücher entwickeln. Ein richtig gemachtes Datenwörterbuch listet die Datentypen, Felder, Dimensionen und Metriken in einem System auf. Sobald Sie die Qualität und den Standard Ihrer Daten kennen, können Sie das Ausmaß der Unterschiede zwischen Ihren Systemen bewerten und anschließend einen Aktionsplan zur Behebung der Inkonsistenzen erstellen.

Teamübergreifende Fehlausrichtung

Eine Sache, die wir immer wieder gesehen haben, ist die teamübergreifende Fehlausrichtung, insbesondere bei Datenteams. Beispielsweise gibt es viele Fälle, in denen das Data Engineering-Team andere Verfahren, Ziele und Standards für die Datenverwaltung hat als das Data Visualization-Team. Diese Fehlausrichtung führt zu einer Push-Pull-Situation, in der ein Team die Arbeit des anderen rückgängig macht und auf dem Weg zu Ressentiments und Chaos führt.

Die technischen Projektmanager von Aptude sind geschickt darin, in eine Organisation einzusteigen und die Kommunikation und gemeinsame Praktiken zwischen Datenteams zu erleichtern. Dies führt zu einer besseren Abstimmung zwischen den Teammitgliedern und einer konsistenteren Arbeit zwischen den Abteilungen.

Mangel an Visualisierung

Ein weiteres häufiges Datenproblem ist die mangelnde Visualisierung von Daten. In diesem Fall gibt es keine Möglichkeit, datengesteuerte Geschichten zu erzählen oder schnelle Erkenntnisse aus Ihren Daten zu gewinnen. Sie sammeln also Tonnen von Daten, können diese aber nicht gut nutzen.

Bei Aptude verfügen wir über jahrzehntelange Erfahrung in der Erstellung robuster Datenvisualisierungen und Dashboards (z. B. in Power BI) für unsere Kunden. Wir haben Dashboards für die CCRPI-Leistung, intelligente K12-Berichtssysteme, für den Transport sowie für das Portfolio- und Projektmanagement erstellt - um nur einige zu nennen. Erfahren Sie mehr über unsere Daten-Dashboarding-Funktionen und Fallstudien.

Datenschutzerklärung

Ein wachsendes Problem für Unternehmen, insbesondere globale Unternehmen oder Unternehmen, die sich mit PPI befassen, ist der Datenschutz und die Sicherheit. Dieses Problem tritt auf, wenn gespeicherte Daten nicht sicher sind oder den Datenschutzgesetzen und -bestimmungen entsprechen oder laxe Sicherheitsmaßnahmen haben.

Mangel an Datentransparenz

Ein Mangel an Datentransparenz ist die Unfähigkeit, unabhängig von ihrem Standort oder ihrer Anwendungsquelle einfach auf Daten zuzugreifen und mit ihnen zu arbeiten und der Genauigkeit und Konsistenz dieser Daten zu vertrauen. Einer Studie aus dem Jahr 2017 zufolge nannten 32 Prozent der Vermarkter „mangelnde Transparenz“ als den größten Faktor, der das künftige Wachstum und den Umfang des programmatischen Marketings hemmt. “1

In einer anderen Studie von Forrester - diesmal von Führungskräften - stellten die Forscher fest, dass „100% der 85 befragten Führungskräfte über mangelnde Sichtbarkeit der Daten zur Definition der Zielgruppen klagen. Und fast genauso viele sagen, dass es kein Ranking für Qualität und Authentizität gibt. “2

Um Ihren Daten Transparenz und Vertrauenswürdigkeit zu verleihen, sollten Unternehmen in Betracht ziehen, ihren vorhandenen Datensätzen Datenpipelines von Drittanbietern hinzuzufügen, um fehlende Daten zu erweitern und als Qualitätskontrolle zu dienen.

Unsachgemäße Datenverknüpfung

Schließlich ist das letzte Datenproblem, das in Unternehmen häufig auftritt, das Fehlen der Fähigkeit, verschiedene Datensätze miteinander zu verbinden, um semantische Abfragen durchzuführen. Oder wenn Daten miteinander verknüpft sind, sind diese Daten nicht ordnungsgemäß verknüpft und daher für die Entscheidungsfindung weniger gültig.

Aptude kann helfen.

Wenn Sie herausfinden möchten, wo Sie anfangen sollen und was Sie in Bezug auf Daten, Personal, Tools und Budget benötigen, können wir Ihnen helfen. Viele unserer Projekte beinhalten datenbezogene Initiativen, zumal wir jetzt ein Python Center of Excellence in Mexiko-Stadt haben. Unsere Hilfe zu erhalten ist so einfach wie die Kontaktaufnahme per E-Mail, Formular oder Telefon. Das Starten von Gesprächen ist absolut unverbindlich. Wir senden sogar eine NDA, um Ihre vertraulichen Informationen zu schützen. Kontaktiere uns heute.

Der schnellste Weg, um loszulegen, ist das Ausfüllen des Formulars auf dieser Seite, um weitere Informationen anzufordern, oder um über den Buchungslink einen Beratungsgespräch mit unserem Vertreter des Datenteams zu buchen.

Wir werden uns mit einer gemeinsamen NDA in Verbindung setzen und dann das Gespräch über Ihre Anforderungen, Ziele und Bedürfnisse beginnen. Schließlich arbeiten wir zusammen, um eine kompetente Personal- oder Beratungslösung zu entwickeln, die Ihren Anforderungen und Ihrem Budget entspricht. Sobald Sie bereit sind, werden wir vorwärts gehen.

Alles beginnt mit Hallo. Kontaktieren Sie uns noch heute, um das Gespräch zu beginnen.

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Quelle:
1. https://www.prnewswire.com/news-releases/survey-marketers-say-lack-of-data-transparency-stunts-programmatic-growth-300448210.html
2. https://www.mediapost.com/publications/article/310141/the-data-swamp-forrester-study-shows-lack-of-tran.html