L’integrazione dei dati e le sfide di realizzazione possono portare a delusioni

L’integrazione e l’abilitazione dei dati può far risparmiare tempo e denaro all’azienda, ma solo per accelerare i risultati. Il lavoro potrebbe richiedere del tempo.

Più della metà delle aziende statunitensi Analisi dei dati Allo stesso tempo, più della metà del reparto marketing dell’azienda L’analisi è deludente. Ci sono anche delusioni nella produzione, ingegneria, ricerca e sviluppo, finanza e servizio clienti. Questo perché ritengo che ci voglia troppo tempo per integrare e analizzare i dati per ottenere approfondimenti pratici dai miei utenti di consulenza.

vedere: Politica di smaltimento dei dati elettronici (Premio TechRepublic)

“La mancanza di integrazione e preparazione dei dati rende difficile per le organizzazioni analizzare grandi quantità di dati per ottenere informazioni preziose”, ha affermato Bjorn Andersson, direttore senior di Global. Sono. Internet delle cose marketing. La qualità e l’integrità dei dati sono una sfida importante in qualsiasi settore. Nella maggior parte delle aziende, i dati sono distribuiti su più silos. Inoltre, le imprese hanno più dati ai margini dell’impresa. Hai bisogno di gestire. Questi dati devono essere eventualmente raccolti, ripuliti, preparati e trasferiti a un archivio dati centrale per eseguire un’analisi completa.

La gestione dei dati edge è un ottimo esempio della necessità di integrazione dei dati. In fabbrica, vibrazione, video, LIDAR e audio. Tutti questi dati non sono strutturati. Deve essere preelaborato in modo che il “rumore” venga rimosso e ulteriormente trasformato e integrato con il sistema centrale. L’integrazione di tutte queste origini dati può essere un compito arduo per l’IT, quindi l’obiettivo normale è trovare uno strumento di integrazione software in grado di svolgere il lavoro.

Se una piattaforma integrata può sfruttare i sistemi operativi per integrare più tipi di dati come dati macchina, video, audio e vibrazioni, può prevedere potenziali interruzioni delle risorse e le aziende dovrebbero intraprendere azioni dirette e proattive. La catena di approvvigionamento non lo fa perché può. “Non fallirà.”

vedere: Tre passaggi per creare un data fabric per integrare tutti gli strumenti di dati (Repubblica Tecnica)

Anderson ha affermato di aver visto casi in cui un’azienda aveva un tempo di consegna di 60 giorni per riparare potenziali punti di guasto prima che si verificasse un guasto. Dato che il 40% delle 1.000 aziende intervistate dalla società di ricerca e consulenza ITIC tra marzo e giugno 2020 ha dichiarato: Un’ora di inattività è costata all’organizzazione da $ 1 a $ 5 milioni… Mostra anche il potenziale per la manutenzione preventiva in cui dati e analisi evitare completamente i tempi di fermo.

Nel complesso, le aziende devono esaminare ulteriormente questi casi d’uso del mondo reale. Questi casi d’uso forniscono effettivamente risultati aziendali concreti da dati e analisi. .. Esempi di casi d’uso aziendali di successo includono: ottimizzare i percorsi logistici analizzando i percorsi più brevi, le aree di costruzione stradale e i modelli meteorologici, ecc.; Un piano di smart city analizzando le aree più popolose e schierando le unità di intervento del 911 più vicine a queste aree. Previsioni di acquisto dei consumatori analizzando le preferenze e i modelli di acquisto individuali.

vedere: Piattaforma Snowflake Data Warehouse: Cheat Sheet (PDF gratuito) (Repubblica Tecnica)

“Nel mondo di oggi, gli ambienti complessi includono: Multi cloud, cloud ibrido e ambiente edge.. tutto sta guidando la necessità di accesso ai dati con le giuste prestazioni nel posto giusto, incluso il posizionamento intelligente dei dati, la memorizzazione nella cache intelligente, la mobilità automatizzata dei dati e collaborazione tra le nuvole, ha detto Anderson. La mobilità dei dati è importante. “

L’uso di piattaforme di integrazione dati automatizzate e API standard del settore aiuta l’IT a lavorare sull’integrazione in questo ambiente di dati diversificato. Altrettanto importante è l’architettura dei dati IT end-to-end che comprende quali trasformazioni e integrazioni dei dati devono essere applicate, dove e come.

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