Top 7 uitdagingen op het gebied van data-analyse waarmee organisaties worden geconfronteerd

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?

1. We beoordelen het datalandschap van organisaties om inzicht te krijgen in het volume, de variëteit en de snelheid van de databronnen.
2. Op basis van de beoordeling implementeren we een schaalbare oplossing voor gegevensopslag in de cloud die is afgestemd op de zakelijke behoeften.
3. 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?

1. We catalogiseren diverse gegevensbronnen, waaronder databases, apps en andere systemen van derden.
2. 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.
3. 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?

1. 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.
2. We implementeren een datawarehousing-architectuur op locatie/cloud om gegevens uit verschillende bronnen te extraheren, te laden en te transformeren naar het datawarehouse.
3. We optimaliseren de prestaties van het datawarehouse, verfijnen query’s en bouwen datamodellen om de queryprestaties te verbeteren voor naadloze analyses.