預計閱讀時間： 7 minuti
如果資料來自不同來源，無論是 CRM、社群媒體來源或行為事件資料。這些資料可能儲存在整個技術堆疊中的各種不同工具和系統中（例如遺留系統、基於雲端的工具和 數據倉庫 o 湖).
資料編排的第一步是收集和組織來自所有這些不同來源的數據，並確保其格式針對目標目的地正確。這給我們帶來了：轉型。
該數據有多種不同的格式。它可能是結構化的、非結構化的或半結構化的，或者同一事件在兩個內部團隊之間可能有不同的命名約定。例如，一個系統可能會收集並儲存日期為 21 年 2022 月 20220421 日，而另一個系統可能會以數位格式 XNUMX 儲存該日期。
為了理解所有這些數據，公司通常需要將其轉換為標準格式。資料編排可以幫助減輕手動協調所有這些資料以及根據組織的資料治理策略和監控計劃應用轉換的負擔。
資料編排的關鍵部分是使資料可用於啟動。當乾淨、整合的資料被傳送到下游工具以供立即使用（例如，建立活動受眾或更新商業智慧儀表板）時，就會發生這種情況。
資料編排本質上是消除孤立的資料和碎片化的系統。 Alluxio讚賞 數據技術每 3-8 年就會發生重大變化。這意味著一家擁有 21 年歷史的公司自成立以來可能已經經歷了 7 個不同的資料管理系統。
資料編排還可以幫助您遵守資料隱私法、消除資料瓶頸並加強資料治理—這只是實施它的三個（眾多）充分理由。
GDPR 和 CCPA 等資料隱私法對資料收集、使用和儲存有嚴格的指導方針。合規性的一部分是讓消費者可以選擇退出資料收集或要求您的公司刪除他們的所有個人資料。如果您無法很好地掌握資料的儲存位置以及訪客，可能很難滿足這項需求。
自 GDPR 頒布以來，我們收到了數百萬個刪除請求。對整個生命週期有深入的了解至關重要 數據 以確保沒有任何東西逃脫。
如果沒有資料編排，瓶頸將是一個持續的挑戰。假設您是一家擁有多個儲存系統的公司，您需要查詢這些系統的資訊。負責查詢這些系統的人員可能有很多請求需要篩選，這意味著團隊之間可能會出現延遲 他們需要的 數據和那裡的人 他們收到 有效地，這反過來又會使資訊過時。
在精心安排的環境中，這種類型的啟動和停止將被消除。您的資料將已傳送到下游工具進行啟動（並且該資料將標準化，這意味著您可以對其品質充滿信心）。
當資料分佈在多個系統上時，資料治理就很困難。公司沒有完整的資料生命週期視圖，也沒有儲存哪些資料的不確定性（例如 鴿子）會造成漏洞，例如無法充分保護個人識別資訊。
資料編排透過提高資料管理方式的透明度來幫助解決這個問題。這使得公司能夠在不良資料到達資料庫或影響報告之前主動阻止它們，並設定資料存取權限。
嘗試實施資料編排時可能會出現一些挑戰。以下是需要注意的最常見問題以及如何避免它們。
資料孤島在企業中很常見，即使不是有害的。隨著技術堆疊的發展以及不同的團隊擁有客戶體驗的不同方面，數據很容易在不同的工具和系統中變得孤立。但結果是對公司績效的不完全了解，從客戶旅程中的盲點到對分析和報告準確性的不信任。
企業總是會有數據從多個接觸點流入各種不同的工具。但如果這些公司想從數據中獲取價值，打破孤島就至關重要。
近年來，出現了一些關於公司如何管理資料流和啟動的趨勢。即時數據處理就是一個例子，即數據在生成後幾毫秒內得到處理。實時數據在所有行業中都變得至關重要，在物聯網 （例如，汽車中的接近感應器）、醫療保健、供應鏈管理、詐欺偵測和近乎即時的個人化。特別是隨著機器學習和人工智慧的進步，即時數據允許演算法和人工智能 以更快的速度學習。
另一個趨勢是轉向基於 雲。雖然有些公司已經完全轉向 雲，其他人可能會繼續混合使用本地系統和基於雲端的解決方案。
然後，軟體建置和部署方式的演變，這會影響資料編排的執行方式。
– 不包含資料清理和驗證
– 不測試工作流程以確保流程順利和最佳化
– 對資料不一致、伺服器錯誤、瓶頸等問題的延遲回應
– 沒有關於資料映射、資料沿襲和監控計劃的明確文檔
衡量數據編排的投資報酬率：
– 了解基本效能
– 為資料編排制定一套清晰的目標、KPI 和目的
– 計算所使用技術的總成本以及時間和內部資源
– 衡量重要指標，例如節省的時間、處理速度和資料可用性等。
BlogInnovazione.it
