Leestijd : 1 minuten
Top 7 uitdagingen op het gebied van data-analyse waarmee organisaties worden geconfronteerd en hoe ze kunnen worden overwonnen
In het digitale tijdperk produceert elke organisatie een veelheid aan gegevens in verschillende formaten. Een van de uitdagingen waarmee organisaties worden geconfronteerd, is het vastleggen van bruikbare inzichten uit de ruwe gegevens die beschikbaar zijn uit interne en externe bronnen. Dat is precies waar data-analyse een rol speelt.
Als het gaat om sectoren zoals het bankwezen, de gezondheidszorg, entertainment, detailhandel en onderwijs, produceert elke sector een breed scala aan gegevens in zijn interne database, en zonder een deskundige data analytics team vinden organisaties het moeilijk om om te gaan met de voortdurende uitdagingen van het verkrijgen van toegang tot en het afleiden van inzichten uit de data.
Raad eens?
Deloitte heeft ruim 25 CDO’s ondervraagd en hun drie belangrijkste prioriteiten voor 2023 en daarna gedeeld; ruim 65% zei dat ze de manier waarop ze data en analyses in hun organisatie gebruiken, willen verbeteren en organiseren. Deze cijfers geven aan dat organisaties graag hun data-analysemogelijkheden willen uitbreiden. Of u nu een Chief Data Officer of een besluitvormer in uw organisatie bent, deze blog helpt u de uitdagingen op het gebied van data-analyse aan te pakken en de datacultuur in uw organisatie te verbeteren.
Alsjeblieft!
Data-analyse-uitdaging 1: groot gegevensvolume
Nu de datavolumes jaar na jaar stijgen, vooral in sectoren als het bankwezen en de gezondheidszorg, is het een uitdaging voor bedrijven die hun data-analysemogelijkheden willen stroomlijnen en uitrusten. Dankzij meerdere dataformaten voor offline, klantoproepen, digitale kanalen (website, apps) en andere ingewikkelde databronnen worden bedrijven dagelijks overspoeld met enorme hoeveelheden informatie. Het extraheren van zakelijke inzichten uit deze oceaan van gegevens vereist een robuuste infrastructuur, geavanceerde analysetools en snelle gegevensverwerkingsmogelijkheden.
Hoe helpt Zuci organisaties bij het aangaan van uitdagingen op het gebied van data-analyse met betrekking tot enorme data?
- We beoordelen het datalandschap van organisaties om inzicht te krijgen in het volume, de variëteit en de snelheid van de databronnen.
- Op basis van de beoordeling implementeren we een schaalbare oplossing voor gegevensopslag in de cloud die is afgestemd op de zakelijke behoeften.
- We optimaliseren de cloudinfrastructuur om ervoor te zorgen dat deze naadloos kan worden geschaald naarmate de datavolumes groeien.
Data-analyse-uitdaging 2: gegevensintegratie
Zoals hierboven vermeld, is het integreren van gegevens uit complexe bronnen een vervelende klus. Organisaties worden geconfronteerd met uitdagingen op het gebied van data-analyse bij het bouwen van aangepaste ETL-pijplijnen om gegevens uit elke bron te extraheren en om te zetten in de gewenste formaat en laad het in een centrale opslagplaats voor gegevensanalyseactiviteiten.
Bovendien belemmeren verouderde systemen en silo’s voor gegevensopslag het verkrijgen van een uniform beeld van het gegevenslandschap om geavanceerde analyses uit te voeren . Bedrijven moeten een concrete, samenhangende data-integratiestrategie implementeren om deze barrières te doorbreken en een verenigd data-ecosysteem te creëren om geïnformeerde besluitvorming te stimuleren.
Hoe helpt Zuci organisaties naadloos gegevens uit verschillende bronnen te integreren?
- We catalogiseren diverse gegevensbronnen, waaronder databases, apps en andere systemen van derden.
- Gebaseerd op de ontdekkingsfase creëren we een data-integratiestrategie die de gegevensinstroom en ETL-processen projecteert die nodig zijn om de gegevens van organisaties volledig te bekijken.
- We stellen praktijken voor de observatie van gegevens vast om problemen te identificeren, waardoor de betrouwbaarheid van de gegevens snel wordt gegarandeerd.
Data-analyse-uitdaging 3: architectuur voor datawarehousing
Het opzetten van een concrete datawarehousing-architectuur is van cruciaal belang voor ondernemingen om gestructureerde gegevens uit meerdere bronnen op te slaan, en schrijf SQL-query’s om toegang te krijgen tot de gegevens om analyseactiviteiten uit te voeren. Het ontwerpen en onderhouden van datawarehouses die aan de unieke behoeften van organisaties kunnen voldoen, is echter een grote prestatie. Schaalbaarheid, databeheer en prestatie-optimalisatie vereisen bijvoorbeeld een intensieve planning en middelen.
Hoe gaat Zuci om met de uitdagingen op het gebied van data-analyse bij het bouwen van een datawarehousing-architectuur?
- Na de fase waarin de vereisten zijn verzameld, ontwerpen we een datawarehouse op maat dat aansluit bij de doelstellingen en behoeften van organisaties op het gebied van data-analyse.
- We implementeren een datawarehousing-architectuur op locatie/cloud om gegevens uit verschillende bronnen te extraheren, te laden en te transformeren naar het datawarehouse.
- We optimaliseren de prestaties van het datawarehouse, verfijnen query’s en bouwen datamodellen om de queryprestaties te verbeteren voor naadloze analyses.
Data-analyse-uitdaging 4: ongestructureerde gegevens
Terwijl data warehouses de uitdagingen op het gebied van data-analyse oplossen die gepaard gaan met het opslaan en beheren van gestructureerde gegevens hebben organisaties moeite met het activeren van ongestructureerde gegevens zoals afbeeldingen, pdf’s, tekstdocumenten en audio-/videobestanden. Alle ongestructureerde gegevens worden opgeslagen in niet-relationele databases, dat wil zeggen datameren (om dichter bij het uitvoeren van data-analyseactiviteiten te komen en bruikbare inzichten af te leiden). Daarom is het kiezen van het juiste datameer bij de juiste cloudprovider van cruciaal belang om de uitdagingen op het gebied van data-analyse op het gebied van ongestructureerde data te overwinnen.
Hoe rust Zuci organisaties uit om geavanceerde analyses uit te voeren met ongestructureerde gegevens?
- We verkennen en begrijpen de diverse ongestructureerde gegevensbronnen van organisaties om snel de juiste inzichten te identificeren om de bedrijfsgroei te stimuleren.
- We selecteren de juiste AI-modellen voor geavanceerde analyses, zoals beeldherkenning en extractie van documenttekst.
- We integreren de getrainde modellen in de analyseworkflow van de organisatie om inzichten te ontlenen aan ongestructureerde gegevens om de bedrijfsvoering te verbeteren.
Data-analyse-uitdaging 5: gegevenskwaliteitsborging
Organisaties moeten ervoor zorgen dat hun gegevens uit verschillende bronnen zeer nauwkeurig zijn om analyses uit te kunnen voeren. Bedrijven worden vaak geconfronteerd met problemen met de gegevenskwaliteit als gevolg van inconsistenties, redundanties en fouten in hun datasets. Het implementeren van robuuste datakwaliteitsborgingsprocessen, waaronder dataprofilering, dataopschoning, datalabeling, datakwaliteitsmonitoring, analyse van de hoofdoorzaak en het vaststellen van datakwaliteitsbeoordeling, zal bedrijven helpen de data-analyse-uitdagingen van slechte datakwaliteit te overwinnen.
Hoe helpt Zuci organisaties bij het aangaan van data-analyse-uitdagingen als gevolg van slechte datakwaliteit?
- We gebruiken tools voor gegevensprofilering om de gegevenskwaliteit te beoordelen en uitschieters, ontbrekende waarden en inconsistenties te identificeren.
- Wat de resultaten van gegevensprofilering betreft, implementeren we processen voor het opschonen van gegevens om problemen zoals gegevensvalidatie, deduplicatie en standaardisatie aan te pakken.
Data Analytics-uitdaging 6: BI-modernisering
Hoewel data-analyse waardevolle inzichten belooft te ontsluiten, blijft het effectief communiceren van die inzichten naar belanghebbenden een aanzienlijke uitdaging. Bedrijven hebben vaak hulp nodig bij het creëren van intuïtieve, visueel aantrekkelijke rapporten en dashboards die complexe gegevens in een begrijpelijk formaat overbrengen. Hier komt de modernisering van business intelligence om de hoek kijken.
Hoe lost Zuci de uitdagingen op het gebied van data-analyse op bij self-service analytics?
- Op basis van de unieke vereisten kiezen we de juiste BI-tools, zoals Tableau, QlikSense, Power BI en dergelijke.
- Onze BI-experts ontwerpen aangepaste dashboards die zijn afgestemd op de behoeften van de organisatie, met intuïtieve beelden en interactieve functies waarmee belanghebbenden naadloos inzichten kunnen verkennen.
- We bieden ondersteuning na de implementatie, waardoor het interne team de BI-tools kan gebruiken voor selfservice-analyses om rapporten op te halen voor besluitvorming.
Data Analytics-uitdaging 7: schaalbaarheid en prestaties
Naarmate de datavolumes toenemen, moeten bedrijven ervoor zorgen dat hun data-analyse-infrastructuur kan voldoen aan de toenemende vraag naar het opslaan, verwerken en analyseren van grote hoeveelheden datasets. Als dit niet lukt, zullen organisaties achterop raken bij het opslaan van hun gegevens in een datawarehouse of meer, wat leidt tot het onvermogen om bedrijfskritische rapporten te extraheren. Het schalen van analyseoplossingen om de groeiende datavolumes te kunnen verwerken met behoud van optimale prestaties en reactievermogen is een complex proces dat een zorgvuldige planning en investering in schaalbare cloudtechnologieën en -architecturen vereist.
Zuci’s aanpak om de infrastructuur op te schalen naar de groeiende vraag:
- We voeren een 360-graden beoordeling uit van uw bestaande analyse-infrastructuur om latentieproblemen, knelpunten en gebieden voor optimalisatie te identificeren.
- We ontwikkelen strategieën om ervoor te zorgen dat uw analyse-infrastructuur de groeiende datavolumes en de toenemende vraag naar het gebruik van cloudgebaseerde technologieën aankan.
Als u in uw organisatie met een van deze uitdagingen wordt geconfronteerd, neem dan contact op met onze experts. Wij helpen u bij het opzetten van uw data-infrastructuur om naadloos geavanceerde analyses uit te voeren. Laat hier uw gegevens achter; Ons team neemt contact met u op.
A web-analytics nerd, speaker - here delving into (Big)-data.
Deel deze blog, kies uw platform!
gerelateerde berichten
