推定読書時間: 7 分
CRM、ソーシャル メディア フィード、行動イベント データなど、さまざまなソースからのデータがある場合。そして、このデータは、テクノロジー スタック全体のさまざまなツールやシステム (レガシー システム、クラウドベースのツール、 データウェアハウス o 湖).
データ オーケストレーションの最初のステップは、これらすべてのさまざまなソースからデータを収集して整理し、ターゲットの宛先に合わせてデータが正しくフォーマットされていることを確認することです。それは私たちに変革をもたらします。
データはいくつかの異なる形式で利用できます。構造化、非構造化、半構造化の場合もあれば、同じイベントでも 21 つの内部チーム間で異なる命名規則が使用される場合もあります。たとえば、あるシステムでは日付を 2022 年 20220421 月 XNUMX 日として収集して保存し、別のシステムではそれを数値形式 XNUMX で保存する場合があります。
これらすべてのデータを理解するために、企業は多くの場合、データを標準形式に変換する必要があります。データ オーケストレーションは、このすべてのデータを手動で調整し、組織のデータ ガバナンス ポリシーと監視計画に基づいて変換を適用する負担を軽減するのに役立ちます。
データ オーケストレーションの重要な部分は、データをアクティベーションに利用できるようにすることです。これは、クリーンな統合データがすぐに使用できるように下流のツールに送信されるときに発生します (キャンペーン オーディエンスの作成やビジネス インテリジェンス ダッシュボードの更新など)。
データ オーケストレーションは本質的に、サイロ化されたデータと断片化されたシステムを元に戻すことです。 Alluxio は感謝しています データ テクノロジーは 3 ～ 8 年ごとに大きな変化を遂げます。これは、創立 21 年の企業が設立以来 7 つの異なるデータ管理システムを経てきた可能性があることを意味します。
また、データ オーケストレーションは、データ プライバシー法の遵守、データのボトルネックの解消、データ ガバナンスの強化にも役立ちます。これを実装する正当な理由はほんの 3 つです。
GDPR や CCPA などのデータ プライバシー法には、データの収集、使用、保管に関する厳格なガイドラインがあります。コンプライアンスの一環として、消費者にデータ収集をオプトアウトするか、会社にすべての個人データを削除するよう要求するかを選択できるようにすることが含まれています。データがどこに保存されているか、誰がデータにアクセスしているかを適切に把握していないと、この要求を満たすことが困難になる可能性があります。
GDPR が制定されて以来、私たちは何百万もの消去リクエストを目にしてきました。ライフサイクル全体をしっかりと理解することが不可欠です。 与えます 何も逃げないように。
データ オーケストレーションがなければ、ボトルネックが継続的な課題となります。情報をクエリする必要がある複数のストレージ システムを備えている会社だとします。これらのシステムへのクエリを担当する担当者は、ふるいにかけなければならないリクエストが多数ある可能性が高いため、チーム間で遅延が発生する可能性があります。 彼らが必要としていること データとそこにいる人々 彼らは受け取る 事実上、情報が陳腐化する可能性があります。
適切に調整された環境では、この種の開始と停止は排除されます。データはアクティベーションのために下流のツールにすでに配信されています (そして、そのデータは標準化されているため、その品質に自信を持つことができます)。
データが複数のシステムに分散されている場合、データ ガバナンスは困難になります。企業はデータのライフサイクルを完全に把握できておらず、どのようなデータが保存されているかが不確実です（例: どこ）個人を特定できる情報が適切に保護されないなどの脆弱性が生じます。
データ オーケストレーションは、データの管理方法の透明性を高めることで、この問題の解決に役立ちます。これにより、企業は不正なデータがデータベースに到達したり、レポートに影響を与えたりする前に積極的にブロックし、データ アクセスの許可を設定できます。
データ オーケストレーションを実装しようとすると、いくつかの課題が発生する可能性があります。ここでは、注意すべき最も一般的な問題とその回避方法を示します。
データサイロは、有害ではないにしても、企業間でよく発生します。テクノロジー スタックが進化し、さまざまなチームがカスタマー エクスペリエンスのさまざまな側面を所有するようになると、データがさまざまなツールやシステムにまたがってサイロ化することが非常に容易になります。しかしその結果、カスタマージャーニーの盲点から分析やレポートの正確さに対する不信感まで、企業の業績に対する理解が不完全になってしまいます。
企業では常に、複数のタッチポイントからさまざまなツールにデータが流れます。しかし、こうした企業がデータから価値を得たいのであれば、サイロを打破することが不可欠です。
近年、企業がデータのフローとアクティベーションを管理する方法に関して、いくつかの傾向が現れています。この例としては、データが生成されてからミリ秒以内に処理されるリアルタイム データ処理が挙げられます。リアルタイム データはあらゆる業界で重要になっており、重要な役割を果たしています。IoT (自動車の近接センサーなど)、ヘルスケア、サプライ チェーン管理、不正行為の検出、ほぼ瞬時のパーソナライゼーションなどです。特に機械学習と人工知能の進歩により、リアルタイム データによりアルゴリズムと人工知能 より速いペースで学習するため。
もう 1 つの傾向は、 。一部の企業は完全に移行しましたが、 、オンプレミス システムとクラウド ベースのソリューションが混在し続ける企業もあるでしょう。
さらに、ソフトウェアの構築と展開の方法も進化しており、データ オーケストレーションの実行方法に影響を与えます。
– データクレンジングと検証を組み込んでいない
– スムーズで最適化されたプロセスを保証するためにワークフローをテストしていない
– データの不整合、サーバーエラー、ボトルネックなどの問題への対応の遅れ
– データマッピング、データ系統、監視計画に関する明確な文書が整備されていない
データ オーケストレーションの ROI を測定するには:
– 基本性能を理解する
– データオーケストレーションに関して明確な目標、KPI、目的を念頭に置く
– 使用するテクノロジーにかかる総コストと、時間と内部リソースを計算します。
– 節約された時間、処理速度、データの可用性などの重要な指標を測定します。
BlogInnovazione.it
先週の月曜日、フィナンシャル・タイムズ紙はOpenAIとの契約を発表した。 FT は世界クラスのジャーナリズムにライセンスを供与しています…
何百万人もの人々がストリーミング サービスに月額料金を払っています。あなたは…というのが一般的な意見です。
