media-blend

text-black

Три аналитика данных изучают информацию

Что такое разрозненность данных?

Разрозненность данных — это разрозненные хранилища бизнес-данных, которые создают барьеры между отделами, процессами и платформами. Вот как их сбить.

default

{}

default

{}

primary

default

{}

secondary

Введение в разрозненность данных

В мире, где данные помогают принимать решения в реальном времени и внедрять инновации на основе ИИ, организации по-прежнему сталкиваются с сохраняющейся проблемой — разрозненностью данных. Эти изолированные области бизнес-информации — это не просто неудобства для ИТ — они являются серьезным препятствием на пути к гибкости бизнеса, росту и конкурентным преимуществам. Это связано с тем, что они блокируют межфункциональное сотрудничество, не дают лицам, ответственным за принятие решений, видеть полную картину и увеличивать затраты при помощи трудоемких обходных решений.

В этой статье рассматривается, что такое разрозненность данных, почему они сохраняются и как они подрывают эффективность бизнеса. Здесь также описаны шаги, которые можно предпринять для устранения разрозненности данных и унификации стратегии управления данными.

Понимание разрозненности данных

Разрозненность данных возникает, когда бизнес-данные оказываются в карманах отделов, систем или платформ, что делает их недоступными в масштабе всей организации. Эта ситуация обычно возникает непреднамеренно в результате органического роста, прежних систем, слияний и поглощений или даже хорошо задуманной практики безопасности. Типичным сценарием является ситуация, когда разные группы внедряют определенные инструменты в соответствии с конкретными потребностями (например, маркетинг использует одну систему, финансирует другую и другие операции). Со временем отсутствие интеграции приводит к фрагментированному ландшафту данных и серьезным препятствиям для сотрудничества и инициатив на основе данных.

Наиболее распространенные причины разрозненности данных:

Прежние системы, не поддерживающие современную интеграцию
Специфичные для бизнес-функций программные решения/технологические стеки с ограниченной интероперабельностью
Процессы ETL (извлечение и преобразование вручную), которые дублируют и фрагментируют данные
Противоречивые определения данных в бизнес-единицах
Ограничения безопасности и управления, ограничивающие доступ к данным
Организационная структура и культура, препятствующие межфункциональному сотрудничеству

Влияние разрозненных хранилищ данных на бизнес

Несмотря на современные цифровые инфраструктуры, многие предприятия по-прежнему полагаются на разрозненные системы и приложения, которые не разговаривают друг с другом. Данные продаж находятся в одной системе, данные цепочки поставок — в другой, а финансовые данные — в другой, каждая из которых требует ручного вмешательства, экстракции и интерпретации.

В результате бизнес-пользователи тратят много времени на фрагментацию информации между командами, что приводит к калькуляции ценной продуктивности и риску ошибочных выводов на основе неполных данных или данных, которые не соответствуют бизнес-контексту. Например, розничная компания пытается оптимизировать запасы. Если логистическая цепочка, продажи и обслуживание клиентов работают на изолированных наборах данных, прогнозирование спроса становится загадкой. Без унифицированной аналитики в реальном времени даже лучшие модели ИИ не смогут обеспечить надежные результаты.

Медленное и менее уверенное принятие решений

Когда лидерам не хватает доступа к полному и заслуживающему доверия набору данных, они вынуждены принимать решения на основе частичных истин. Это задерживает действия, повышает риск и снижает стратегическую ценность аналитики. Разрозненность данных не только замедляет принятие решений, но и затрудняет понимание того, принимаете ли вы правильные решения вообще.

Фрагментированное сотрудничество

Разрозненные системы часто используют разные определения для одних и тех же показателей: «пожизненная ценность клиента» может означать одно — маркетинг, а другое — только для финансирования. Без языка общих данных или единого представления о бизнесе командам трудно поддерживать согласованность, дублировать усилия и упускать критически важные возможности межфункционального взаимодействия.

Неэффективность операций

Разрозненные данные часто означают, что усилия по извлечению и выверке данных приходится на ИТ-отдел — снова и снова. Для многих групп создание базового отчета может занять несколько дней или даже недель, особенно при управлении данными в облачных, локальных и старых средах. Эти задержки снижают гибкость и перегружают технические ресурсы.

Более высокие затраты и техническая задолженность

Фрагментация приводит к дублированию. Каждая копия данных увеличивает затраты на хранение, ведение и безопасность. И каждый раз, когда бизнес-команды нуждаются в новой аналитике, она пробуждает еще один проект интеграции. Эти одноразовые запросы быстро складываются — как с точки зрения времени, так и с точки зрения бюджета.

Снижение доверия и адаптация

Когда пользователи не могут найти нужные им данные, когда они находят конфликтующие версии одной и той же метрики, они начинают терять доверие. Этот скептицизм быстро распространяется, подрывая доверие к аналитическим инструментам, платформам отчетности и даже решениям руководства.

Препятствия для готовности ИИ

ИИ процветает на основе полных, гармонизированных и контекстных данных. Однако разрозненность данных препятствует доступу к обширным информационным интеллектуальным системам, необходимым для эффективного обучения. Без бизнес-контекста и семантической ясности прогнозные модели работают недостаточно эффективно, а интеллектуальная автоматизация остается желательной.

Проблемы управления и риски несоблюдения нормативных требований

Поскольку данные остаются разрозненными в разрозненных системах, обеспечить согласованное управление становится экспоненциально сложнее. Обеспечение качества, отслеживание происхождения и обеспечение контроля доступа являются все более сложными и критичными в разрозненной среде. Возрастает бремя соблюдения нормативных требований, а также риск дорогостоящих ошибок в данных.

Без бизнес-контекста данные — это только данные

Необработанные данные не стимулируют принятие решений — контекст принимает. Без четкого представления о том, что означает точка данных, как она была рассчитана или где она вписывается в более широкий процесс, данным не хватает действенной ценности.

Именно поэтому очень важен бизнес-контекст. Это семантический клей, который связывает данные со значением и отношениями, позволяя пользователям и системам получать ценную информацию. Контекст позволяет интеллектуальным приложениям интерпретировать шаблоны, поверхностный анализ и даже автоматизировать решения.

Однако контекст часто теряется, когда разрозненные данные извлекаются из приложений, удаляются из метаданных или моделируются без ввода данных от заинтересованных лиц. Результат? Бизнес-пользователям трудно интерпретировать данные. Модели ИИ недостаточно эффективны. И решения, основанные на разрозненных данных, часто упускают отметку.

Преимущества устранения разрозненности данных

Устранение разрозненности данных — это не просто техническое улучшение — это стратегическое средство. Когда данные унифицированы, контекстуализированы и доступны в масштабе всей компании, преимущества быстро увеличиваются.

Избавление от разрозненности данных создает ощутимую ценность для бизнеса, поскольку они позиционируют руководителей данных не только как хранителей данных, но и как деловых партнеров и архитекторов трансформации:

Более быстрые и обоснованные решения благодаря доступу к достоверным контекстным данным в реальном времени
Улучшенное межфункциональное сотрудничество с согласованными показателями и общим доступом
Снижение совокупной стоимости владения за счет устранения избыточности данных и ручных процессов
Повышение гибкости при адаптации к меняющимся условиям благодаря гибким конвейерам данных
Готовность ИИ на основе гармонизированных контекстных бизнес-данных, которым могут доверять модели
Расширение возможностей бизнес-пользователей, которые могут получать доступ к аналитике и действовать на ее основе без привлечения ИТ-специалистов
Более эффективное управление данными благодаря четким политикам, владению и полной обзорности

Как выявить разрозненность данных в организации

Прежде чем устранить разрозненность данных, их необходимо найти. Разрозненность данных может существовать в любом месте, в мультиоблачных и гибридных средах, в системах ERP или встроена в сторонние платформы. Они особенно распространены на предприятиях, выполняющих сложные бизнес-процессы в системах, которым требуется глубокий профильный опыт для эффективной интерпретации и использования.

Не всегда очевидно, где находятся разрозненные хранилища данных. Часто они обнаруживаются только после того, как пользователи сообщают о таких вещах, как "Я не знаю, где найти эти данные" или "Я не уверен, что этот отчет актуален" или "Этот отчет не соответствует тому, что использует маркетинг". Эти комментарии отражают более глубокую проблему — отсутствие доверия, контекста и доступности, которые проистекают из разрозненной архитектуры.

Не уверены, что вы работаете с разрозненностью данных? Ниже приведены некоторые контрольные знаки для их идентификации:

Разные отделы по-разному определяют один и тот же KPI
Ручные процессы для выверки, экстракции и репликации являются рутинными
Отчеты не совпадают между системами или группами
Бизнес-пользователи регулярно спрашивают: «Где найти эти данные?» инеоднократно запрашивать одни и те же наборы данных в несколько разных форматах
Для каждого нового запроса на аналитику требуется ИТ-заявка, привязанная к проекту интеграции данных под руководством ИТ
Интеграция между основными системами и платформой данных невелика или отсутствует
Пользователи не уверены в актуальности и точности данных или не понимают его контекста
Доступ к данным и время на анализ измеряются в днях или неделях

Стратегии устранения разрозненности данных

Устранение разрозненности данных начинается с изменения образа мышления. Данные — это не просто ИТ-актив — это критически важный для бизнеса ресурс, который должен совместно использоваться, быть надежным и контекстным.

Почему не хватает традиционных подходов, таких как экстракция

На первый взгляд, экстракция данных из операционных систем в центральное хранилище или озеро данных может показаться логическим шагом на пути к объединению информации. Однако на практике этот подход представляет собой каскад проблем, которые подрывают его эффективность, особенно в динамичных средах на основе ИИ.

Каждый раз при копировании или перемещении данных ценный бизнес-контекст может быть потерян. Команды часто должны тратить значительное время и усилия вручную на реконструкцию бизнес-логики, отношений и определений. А поскольку экстракция обычно выполняется по расписанию, а не в реальном времени, полученные мгновенные снимки данных быстро устаревают, что снижает как давность, так и точность информации.

Еще более проблематичной является тяжелая зависимость от ИТ. Потоки операций на основе экстракции часто требуют глубоких технических знаний, пользовательских пайплайнов интеграции и текущего сопровождения. Для бизнес-пользователей, которым требуются своевременные ответы в привычной форме, процесс чувствует себя разрозненным, медленным и чрезмерно сложным.

Традиционные методы экстракции данных могут вызывать проблемы несколькими способами:

Немного и подвержена нарушению по мере изменения исходных систем или бизнес-потребностей
Неэффективные и требующие дублирования усилия для восстановления потерянного контекста
Противоречие, так как каждая копия увеличивает риск расхождения
Ресурсоемкая и требующая постоянной ИТ-поддержки и надзора
Не в ногу с ожиданиями от пользователей, потребляющих данные, в реальном времени, с помощью ИИ

Контрольный список для устранения разрозненности данных

Устранение разрозненности данных требует не только модернизации инструментов, но и продуманного сочетания технологий, управления и культурной трансформации. Успешный подход заключается не только в перемещении данных, но и в гармонизации, сохранении контекста и обеспечении их доступности в рабочем процессе.

Вот семь стратегий ликвидации разрозненных хранилищ данных:

Унификация архитектуры данных
Внедрение платформы, объединяющей все данные предприятия — транзакционные и аналитические, структурированные и неструктурированные — на едином управляемом уровне. Ищите облачные технологии данных, которые сохраняют бизнес-контекст и поддерживают открытые стандарты, помогающие избежать блокировки поставщиков.
Рассматривайте данные как стратегический актив предприятия
Поощряйте отношение к общей собственности, а не рассматривайте данные как собственность отдела. Разрушайте территориальное мышление и организуйте управление данными в масштабе всего предприятия, чтобы согласовать ИТ- и бизнес-команды.
Используйте гармонизированную бизнес-семантику
Реализуйте общий семантический уровень или словарь данных. Это гарантирует, что все команды будут говорить на одном языке, независимо от того, измеряют ли они ценность клиента, оборачиваемость запасов или рост выручки.
Предоставление самостоятельного доступа с помощью пределов
Помощь бизнес-пользователям в изучении данных в привычных терминах без привлечения ИТ-специалистов. Управляемые продукты данных и контролируемые инструментальные панели обеспечивают скорость и масштабирование без ущерба для безопасности и точности.
Автоматизация доставки и интеграции данных
Устранение хрупких и сложных рабочих процессов. Конвейеры в реальном времени обеспечивают актуальность данных, сохранность логики, а ИТ-отдел может сосредоточиться на более эффективной работе, а не на постоянном обслуживании и пополнении заказов.
Содействие межфункциональному сотрудничеству
Согласование KPI, определений и приоритетов по отделам. Поощряйте владение доменами, применяйте методы сетки данных, где это необходимо, и структурируйте группы по общим результатам, а не только к разрозненности технологий.
Инвестируйте в сохраняющие контекст решения платформы SaaS
Унифицируйте внутренние и внешние источники данных, не теряя за собой бизнес-логики. Эти инструменты позволяют ускорить окупаемость инвестиций, сократить дублирование данных и обеспечить надежную аналитическую информацию в масштабе всей организации.

Следуя этим стратегиям, организации могут выйти за рамки исправления проблем и заложить основу для гибкой, интеллектуальной экосистемы данных и экосистемы данных, готовой к ИИ, в которой разрозненность является исключением, а не правилом.

Реализация долгосрочной унифицированной стратегии управления данными

Целостная стратегия управления данными позволяет подключать наиболее важные данные к системам и пользователям, которые в них нуждаются больше всего — без недельного предоставления или разработки пользовательских обходных решений. Чтобы не вдаваться в разрозненные практики, необходимо внедрить стратегический, перспективный подход к управлению данными.

Вот несколько рекомендаций по разработке плана данных для дальнего следования:

Архитектор гибкости: создайте архитектуру данных, поддерживающую интеграцию в реальном времени и принятие решений замкнутого цикла.
Приоритизация бизнес-контекста: убедитесь, что продукты данных сохраняют смысл и логику базовых бизнес-процессов.
Стандартизация на базе открытых технологий: избегайте проприетарных систем, ограничивающих гибкость или повышающих сложность интеграции.
Инвестируйте в управляемый доступ и контроль: установите баланс между демократизацией данных и защитой их целостности.

Последнее слово, касающееся устранения разрозненности данных

Разрозненность данных не только усложняет работу с данными. Они не просто технический барьер, который замедляет вещи. Это реальное препятствие, которое затрудняет сотрудничество, затрудняет доверие к аналитике и затрудняет адаптацию в среде, которая все больше зависит от ИИ и принятия решений в реальном времени.

Хорошая новость в том, что решение проблемы не означает, что начать с нуля. Это практический переход на более интеллектуальную основу, которая соединяет системы в реальном времени, позволяет пользователям работать с данными так, как это видит бизнес, и упрощает управление данными в масштабе всей организации.

Часто задаваемые вопросы

Как определить, есть ли в моей организации разрозненность данных?

Разрозненность данных не всегда легко обнаружить, но есть некоторые распространенные флаги. Если разные группы по-разному определяют одни и те же показатели, если бизнес-пользователи часто спрашивают, где искать данные, или не доверяют им в момент их выполнения, или если каждый запрос аналитики превращается в ИТ-проект, вероятно, имеется разрозненность данных. Другие симптомы включают избыточную отчетность, противоречивые KPI и задержки при получении данных нужным людям.

Почему извлечение данных в центральное хранилище не является долгосрочным решением для разрозненности данных?

Хотя подход на основе экстракции может показаться исправлением для разрозненных хранилищ данных, они часто создают новые проблемы. При копировании данных в хранилище или озеро данных они могут потерять бизнес-контекст и быстро устареть. Бизнес-логику необходимо повторно создать вручную, и процесс обычно в значительной степени зависит от ИТ-ресурсов. Эти потоки операций являются хрупкими, трудоемкими и не отвечают современным ожиданиям в реальном времени, готовым к использованию ИИ. Более эффективным подходом является унификация данных в источнике, ведение контекста и предоставление доступа в реальном времени по всей компании.

Как SAP Business Data Cloud может помочь устранить разрозненность данных?

SAP Business Data Cloud объединяет данные между системами SAP и внешними системами, сохраняя при этом бизнес-контекст, который часто теряется традиционными методами интеграции данных. Вместо того чтобы использовать экстракцию вручную или дублировать данные на разных платформах, она обеспечивает гармонизированную основу данных, которая соединяет операционные и аналитические среды в реальном времени. Она предоставляет организациям более гибкий, безопасный и масштабируемый способ работы с данными без ущерба для доверия, управления и бизнес-контекста.

/content/sapcom/countries/ru_ru/fragments/insights/article-details