Menurut Forbes, 95% perniagaan tidak mempunyai kepakaran atau anggaran untuk menangani jumlah data tidak terstruktur mereka dengan secukupnya. Ini bererti data mereka terus berkembang tanpa QA yang besar pada kualitinya, tanpa disusun menjadi gudang data yang mudah habis digunakan, tanpa dianalisis untuk tren, tanpa berubah menjadi visualisasi yang berwawasan, dan tanpa digunakan dalam aplikasi ramalan AI atau Pembelajaran Mesin . Pendek kata, banyak syarikat meninggalkan salah satu aset perniagaan mereka yang paling menguntungkan.

Sayangnya, kekurangan kepakaran hanyalah satu daripada dua belas masalah sains data biasa yang dihadapi syarikat hari ini. Dalam blog ini, kami membahagikan setiap dua belas dengan lebih terperinci.

12 Masalah Masalah Yang dihadapi Syarikat

Data Senyap

Data Diam adalah data yang dimiliki oleh satu kumpulan atau unit perniagaan yang tidak dikongsi oleh orang lain. Contoh yang sangat biasa adalah antara kumpulan pemasaran dan penjualan anda; penjualan anda mungkin menjalankan Dynamics CRM atau Salesforce, namun pasukan pemasaran anda mungkin menjalankan Marketo atau HubSpot. Walaupun data dalam alat ini dapat dihubungkan, seringkali kekurangan pengurusan data yang menyeluruh dan komunikasi yang jelas bermakna tidak ada.

Kesalahan Kemasukan Data

Kesalahan kemasukan data adalah masalah kualiti yang disebabkan pada saat masuk. Masalah kemasukan data boleh disebabkan oleh kesalahan transkripsi atau transposisi dan sering disebabkan oleh input manusia. Malangnya, mendapatkan output berkualiti hanya dapat dilakukan apabila terdapat input data yang baik.

Kualiti Data Miskin

Satu masalah besar dengan data adalah kualiti data. Berapa kali pemasar menarik senarai e-mel dari CRM mereka, hanya untuk mengetahui bahawa banyak alamat e-mel yang dilantunkan? Atau berapa kali orang jualan korporat cuba berhubung dengan petunjuk yang tidak lagi berada di syarikat terdahulu mereka kerana data CRM sudah lapuk?

Kualiti data terdiri daripada dimensi: ketepatan masa, integriti, kesesuaian, keunikan, konsistensi, kelengkapan, dan ketepatan. Salah satu dari dimensi yang salah ini boleh mempengaruhi ketepatan analisis data, visualisasi, dan akhirnya kebolehgunaannya untuk analisis ramalan atau pembelajaran mesin.

Di Aptude, pasukan kejuruteraan data kami pakar dalam membuat dan melaksanakan amalan terbaik untuk kualiti data kerana ini: jika anda mempunyai data tetapi tidak baik, anda mungkin juga tidak mempunyai data sama sekali.

Deluge Data

Banyak organisasi telah menemui cara untuk mengumpulkan sejumlah besar data. Sayangnya, kemampuan mengumpulkan data jauh melebihi kemampuan organisasi untuk memproses, mengurus, dan menganalisis data. Terlalu banyak data, terutama data yang tidak terstruktur, menghasilkan tasik data yang mengambil ruang tanpa memberikan sumbangan positif kepada garis bawah syarikat anda dengan cara apa pun. Untuk memburukkan lagi keadaan, semakin lama data tanpa pengurusan, semakin berharga.

Untuk menggunakan data anda dengan lebih baik, kami mengesyorkan membuat gudang data yang dapat digunakan di papan pemuka dan visualisasi berdasarkan permintaan. Setelah infrastruktur itu siap, data anda akan mulai menjadi lebih banyak pelaburan daripada kos kerana pihak berkepentingan dapat membuat keputusan berdasarkan data yang semakin meningkat.

Kekurangan Kepakaran Data

Mempunyai pasukan yang tidak dapat melaksanakan kejuruteraan data, analisis ramalan, pembelajaran mesin, atau penyelesaian data besar adalah masalah jika anda ingin terus bersaing. Pesaing "digital asli" anda sering mempunyai budaya organisasi berdasarkan data, dan dengan cepat dapat mengatasi syarikat-syarikat warisan yang tidak dapat bertindak balas terhadap tren secepat mungkin.

Sekiranya anda tidak dapat mengupah seluruh pasukan secara dalaman, kami mengesyorkan untuk membuang projek data anda melalui projek yang jelas. Anda akan dapat bergilir-gilir dalam ahli pasukan dengan pelbagai kemahiran sepanjang hayat projek ini, yang membolehkan anda mengawal kos sambil membuat kerja yang sangat berharga.

Penduaan Data

Penduaan Data berlaku apabila anda mempunyai salinan data yang berlebihan di banyak tempat. Ini seterusnya mengurangkan kapasiti simpanan anda tanpa menambahkan nilai tambahan. Untuk menyelesaikan masalah ini, organisasi mesti mengembangkan "Sumber Kebenaran Tunggal" untuk data, yang sering menjadi nilai membuat saluran pipa data yang masuk ke gudang data.

Kekurangan Ketekalan Data

Masalah lain yang dihadapi syarikat? Kekurangan konsistensi dalam pengukuran pemboleh ubah sepanjang kumpulan data. Kesalahan penyelarasan ini bermaksud bahawa data tidak dapat digabungkan dengan mudah menjadi satu, lokasi terstruktur tanpa banyak kerja pembersihan.

Untuk menyelesaikan masalah ini, syarikat dapat memulakan perbualan dengan mengembangkan kamus data. Kamus data, dilakukan dengan betul, akan menyenaraikan jenis data, medan, dimensi, dan metrik dalam sistem. Setelah mengetahui kualiti dan standard data anda, anda akan dapat menilai sejauh mana perbezaan antara sistem anda dan kemudian membuat rancangan tindakan untuk menyelesaikan ketidakkonsistenan tersebut.

Penyelewengan Lintas Pasukan

Satu perkara yang telah kita lihat berulang kali adalah penyelewengan antara pasukan, terutamanya di kalangan pasukan data. Sebagai contoh, kita melihat banyak kes di mana pasukan Kejuruteraan Data mempunyai prosedur, tujuan, dan piawaian yang berbeza untuk pengurusan data daripada pasukan Visualisasi Data. Kesalahan penyelarasan ini menimbulkan situasi push-pull di mana satu pasukan membatalkan kerja pasukan yang lain, menimbulkan kebencian dan kekacauan di sepanjang jalan.

Pengurus Projek Teknikal Aptude mahir masuk ke dalam organisasi dan memfasilitasi komunikasi dan amalan bersama antara pasukan data. Ini menghasilkan lebih banyak penyelarasan antara ahli pasukan dan kerja yang lebih konsisten di seluruh jabatan.

Kekurangan Visualisasi

Masalah data biasa yang lain adalah kekurangan visualisasi data. Apabila ini berlaku, tidak ada cara untuk menceritakan kisah berdasarkan data atau mengumpulkan pandangan pantas dari data anda. Oleh itu, anda mengumpulkan banyak data, tetapi tidak dapat memanfaatkannya dengan baik.

Di Aptude, kami mempunyai pengalaman selama puluhan tahun dalam membuat visualisasi data dan papan pemuka yang mantap (seperti di Power BI) untuk pelanggan kami. Kami telah membuat papan pemuka untuk prestasi CCRPI, sistem pelaporan pintar K12, untuk pengangkutan, dan untuk pengurusan portfolio dan projek - hanya untuk beberapa nama. Ketahui lebih lanjut mengenai keupayaan papan pemuka data dan kajian kes kami.

Kebimbangan Privasi

Masalah yang semakin meningkat bagi syarikat, terutama syarikat global atau mereka yang berurusan dengan PPI, adalah privasi dan keselamatan data. Masalah ini berlaku apabila data yang disimpan tidak selamat atau mematuhi undang-undang dan peraturan privasi, atau memiliki langkah-langkah keamanan yang lemah.

Kekurangan Ketelusan Data

Kekurangan ketelusan data adalah ketidakmampuan untuk mengakses dan bekerja dengan mudah data tidak kira lokasi atau sumber aplikasinya dan mempercayai ketepatan dan konsistensi data tersebut. Menurut satu kajian tahun 2017, "32 persen pemasar menamakan 'kurangnya ketelusan' sebagai faktor terbesar yang menghambat pertumbuhan dan skala pemasaran programatik di masa depan." 1

Dalam kajian lain oleh Forrester - kali ini eksekutif, para penyelidik mendapati bahawa, "dari 100 eksekutif yang disurvei, 85% mengadu kekurangan keterlihatan ke dalam data untuk menentukan khalayak sasaran. Dan hampir semua yang mengatakan bahawa tidak ada peringkat untuk kualiti dan keaslian. ”2

Untuk menambahkan ketelusan dan kebolehpercayaan pada data anda, syarikat harus mempertimbangkan untuk menambahkan saluran data pihak ketiga ke set data yang ada untuk menambah data yang hilang dan berfungsi sebagai kawalan kualiti.

Pautan Data yang Tidak Betul

Akhirnya, masalah data terakhir yang sering dilihat di syarikat adalah kurangnya kemampuan untuk menghubungkan kumpulan data yang berbeza untuk melakukan pertanyaan semantik. Atau jika data dihubungkan bersama, data tersebut dihubungkan secara tidak betul dan dengan itu kurang sah untuk membuat keputusan.

Aptude boleh membantu.

Apabila anda sudah bersedia untuk mengetahui di mana untuk memulakan dan apa yang anda perlukan dari segi data, tenaga kerja, alat, dan anggaran, maka kami dapat membantu. Sebilangan besar projek kami melibatkan inisiatif yang berkaitan dengan data, terutamanya kerana sekarang kami mempunyai Pusat Kecemerlangan Python di Mexico City, Mexico. Mendapatkan pertolongan kami semudah menghubungi kami melalui e-mel, borang, atau telefon, dan memulakan perbualan sama sekali tanpa kewajipan. Kami bahkan menghantar NDA untuk melindungi maklumat sulit anda. Hubungi kami hari ini.

Terus Melangkah ke Hadapan dengan Aptude

Aptude adalah firma perkhidmatan profesional IT anda sendiri. Kami menyediakan sumber kelas pertama kepada pelanggan kami dengan cara yang berterusan dan dapat menampung kos.

Perkhidmatan sokongan kami akan membebaskan kakitangan IT kanan anda dari beban masalah penyelenggaraan seharian. Sekarang mereka akan mempunyai masa untuk melancarkan projek dan aplikasi baru yang anda nantikan. Ringkasnya, kami dapat membebaskan sumber anda dan menampung kos anda. Mari berbual pantas untuk membincangkan perkhidmatan eksklusif kami.

HUBUNGI KAMI HARI INI
sumber:
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