Hantera företagsdatavärdekedjan

Under 2015 använde 17 % av företagen analysverktyg för stora data, den siffran har vuxit till 53 % till 2017[1]. Uppdateringar inom mjukvara och teknik har gjort det möjligt för fler organisationer att samla in, lagra och analysera sin data. Data och analys stärker företag. De kan bland annat använda denna information för att förutsäga konsumentbeteende, fatta bättre operativa beslut och beräkna avkastningen på sina marknadsföringsinsatser. Denna vitbok av OpenText "Introducing Data Fabric: Analytics Unchained", ger information om vad moderna datakrav är och varför ett datatyg är viktigt. Du kan lära dig mer om de utmaningar företag står inför med sina data och analyser. Vitboken presenterar 2 användningsfall:

1. En blå energiorganisation som letar efter insikter om upptäckt och förebyggande av avbrott
2. En B2B-återförsäljare som vill ha en 360° vy av kunden

Du kan se hur dessa organisationer använde öppna textlösningar för att få bättre insikter och lära dig mer om OpenTexts informationsstruktur.

Se även: Fördelarna med rullande prognoser jämfört med årlig planering

Vad är OpenText?

Opentext är Kanadas största mjukvaruföretag. De tillhandahåller världsledande informationshanteringslösningar. Deras lösningar hjälper företag att fånga, hantera och utbyta data och information på global skala. De erbjuder molnbaserade lösningar i en integrerad och flexibel informationshanteringsplattform.

Vanliga utmaningar företag står inför med dataanalys

De flesta företag inser vikten av data och de insikter som kan härledas från den. Det finns dock några vanliga utmaningar som företag står inför när det gäller informationshantering:

Datainsamling

Data måste ges till analysverktyg på ett snabbt och effektivt sätt. Annars kommer insikterna att vara mindre korrekta och baserade på ofullständig information. Traditionellt används ETL-verktyg (extrahera, transformera, ladda) för att överföra data från dess källa till analysverktygen. Vanligtvis gjordes detta över natten. Detta innebär att det finns en fördröjning mellan det att data läggs till i källan och när det dyker upp i det centrala analysverktyget. Till exempel kan en säljare avsluta en affär och lägga till information om den i företagets CRM kl. 10.00. Denna information skulle inte dyka upp i det centrala Business Insights-verktyget förrän nästa morgon. För att göra datainsamling och sammanställning mer effektiv måste företag använda moderna lösningar som API-integration eller ha mer frekventa data plus. Om ett företag inte bearbetar information i realtid kommer en lösning som ger realtidsdata inte att tillföra så mycket mervärde. I ett sådant fall bör organisationer fokusera på att data är färska och anpassa datainsamlingen efter deras krav.

Kvalitet på data

Förutom att samla in data i tid måste företag också säkerställa kvaliteten på data som samlas in. Organisationer kan förbättra kvaliteten och effektiviteten hos sina analysteam genom att minska den tid de behöver lägga på att rensa och ladda data. Informationshanteringslösningar bör automatiskt validera data och söka efter grundläggande logik som minimiinnehåll, korsreferenskontroller, validering mot dynamisk referensdata, etc.

OpenText Information Fabric kan användas för att skapa optimala lösningar för de olika dataanalyskrav som företag kan ha. Det erbjuder en hög grad av flexibilitet att arbeta med en organisations befintliga dataarkitektur. Ladda ner detta vitbok för att lära dig mer. Prenumerera på Whitepapers.online för tillgång till kvalitetsresurser relaterade till den senaste teknikutvecklingen.

Källa:

1. december 2017, L. Columbus, "53% Of Companies Are Adopting Big Data Analytics", [tillgänglig online] tillgänglig från: https://www.forbes.com/sites/louiscolumbus/2017/12/24/53- of-companies-are-adopting-big-data-analytics/ [åtkom juni 2021]